Üreticiler teknolojiden faydalanarak maliyetlerini nasıl azaltabilir?

Artan ham madde, enerji ve donanım maliyetleri imalat firmalarının omuzlarındaki yükü her geçen gün artırıyor. Şirketler üretim maliyetleri arttıkça belirli harcamalarında kesintiye gitseler de rekabetçi kalabilmek için teknoloji yatırımlarından vazgeçmiyor. Yapay zekâ ve makine öğrenimi (ML), tahmine dayalı analitik ve bilgisayar görüşü gibi yenilikçi teknolojiler üreticilerin şirket içi verimlilik ve kârlılıklarını artırmalarına yardımcı oluyor. 

Tahmine dayalı analitik ile planlanmamış arıza süreleri azalıyor

Avrupa’nın en büyük teknoloji şirketlerinden birinin hazırladığı bir rapora göre üretimde kesinti süreleriyle ilgili masraflar son yıllarda giderek artış gösteriyor. Planlanmamış kesintiler, Fortune Global 500 şirketlerinin yıllık cirolarının %11'ine, yani yaklaşık 1,5 trilyon dolara mal oluyor.

Potansiyel sorunların temel nedenlerinin anlaşılmasına yardımcı olan tahmine dayalı analitik, bu pahalı sorunun çözümünde kritik rol üstleniyor. Üreticiler tahmine dayalı analitik sayesinde geçmiş verileri analiz ederek hangi faktörlerin kesintiye yol açtığını belirleme fırsatı elde ediyor. Gelecekte benzer sorunları önlemek için süreç iyileştirmeleri, ekipman yükseltmeleri veya operatör eğitimi gibi çözümler uygulanıyor.

İmalat şirketleri bakım programlarını optimize etmek için de tahmine dayalı analitikten yararlanıyor. Bakımları sabit bir takvime dayalı programa göre yapmak yerine öngörülen arıza risklerine göre planlamak üretim süreçlerinin verimini artırıyor.

Bilgisayar görüşü sayesinde sorunlar büyümeden çözülüyor

Bilgisayarların çeşitli görüntü ve videolardan görsel verileri anlaması ve yorumlamasını sağlayan bilgisayar görüşü verilerin kullanılmasını, girdi görüntülerinin işlenmesini, bu görüntüler üzerindeki nesnelerin etiketlenmesini ve kalıpların bulunmasını içeriyor. 

Bilgisayar görüşü, üretim firmalarının öngörü oluşturmasına, geçmiş verileri analiz etmesine ve erken uyarı işaretlerini belirlemesine olanak tanıyor. Bu sayede sorunlar tespit edildiğinde otomatik olarak yanıtlar tetiklenebiliyor ya da operatörlere bilgi verilebiliyor.

Makine öğrenimi ile envanter yönetimi en iyi haline geliyor

Envanter yönetiminde son derece önemli bir kavram olan makine öğrenimi sürecin doğruluğu ve etkinliğini artırıyor. Algoritmalardan yararlanarak verileri analiz eden makine öğrenimi modelleri ve eğilimleri tespit ediyor ve gelecekteki taleplere ilişkin tahminler sunuyor.

Makine öğrenimi algoritmaları geçmiş satış verileri, pazar eğilimleri, değişen ekonomik koşullar, hava durumu ve sosyal olaylar gibi dış faktörler dahil olmak üzere pek çok farklı değişkeni hesaba katıyor. Bu teknoloji, üreticilerin daha bilinçli kararlar almasına büyük katkı sağlıyor. İşletmeler makine öğrenimi algoritmaları tarafından sağlanan verilerle envanter seviyelerinde gerçek zamanlı ayarlamalar yapabilmenin yanında fazla envanterin depolanmasıyla ilgili masrafları da azaltma imkanına kavuşuyor.

Teknoloji çözümlerinden en iyi biçimde faydalanmak

Üreticiler için başarıya giden yol yenilikçi çözümlerin etkisini en üst düzeye çıkarmak ve mali kayıpları önleyecek bir stratejik plana sahip olmaktan geçiyor. Öncelikle üreticilerin hangi spesifik iş sorunlarını çözmeye çalıştıklarını anlamaları büyük önem taşıyor. Dolayısıyla belirli önceliklere göre uyarlanmış bir veri stratejisi geliştirmek teknolojiden elde edilecek faydanın en üst düzeye çıkmasını sağlıyor.

Yapay zekâ, makine öğrenimi, tahmine dayalı analitik ve bilgisayar görüşü teknolojileri büyük ölçüde verilere dayanıyor. Bu nedenle üretim yapan firmaların doğru, ilgili ve yeterli veriye ulaşıp ulaşamayacaklarını analiz etmeleri gerekiyor. Gerektiğinde veri toplama ve depolama yeteneklerini geliştirmeye yönelik seçeneklerden yararlanmaları sürecin doğru bir şekilde ilerlemesinde kritik rol üstleniyor.

Teknolojiden en iyi biçimde yararlanmak için işletmelerin BT altyapılarını da değerlendirmesi büyük önem taşıyor. Örneğin bir bilgisayarlı görüş sisteminin yapılandırılması için kameralar ve veri toplama araçları gerekiyor. Bu araçlara sahip olmayan bir BT departmanının gerekli yükseltmeler için kaynak ayırması gerekiyor. Ayrıca BT altyapısının doğru analiz edilmesi, yeni çözümlerle uyumluluğun değerlendirilmesi, beklenmedik masrafların önlenmesine yardımcı oluyor.