Yapay zeka ile iş sürekliliğini sağlamak

Fabrikaların ve üretim ekipmanlarının 7/24 çalıştığı günümüzde oluşabilecek herhangi küçük bir arıza, üretimde aksamalara ve hatta kesintilere yol açıyor. Bazı durumlarda üretim sürecine katlanarak etki eden bu gibi problemlerle karşılaşmamak için operasyonel güvenliğin sağlanması gerekiyor. Operasyonel güvenlik için ise işletmelerin üretim araçları ve hizmetlerine yeterli bakımı zamanında yapmaları hayati önem taşıyor.

Firmalar, çeşitli robot teknolojileri, kameralar ve sensörlerden oluşan nesnelerin interneti (IoT) teknolojilerini benimserken, elde ettikleri veri miktarı günbegün artış gösteriyor. 2020 yılında tüm dünyada birbirine bağlanan 9,7 milyar cihaz varken, 2030'da bu sayının 30 milyara ulaşması bekleniyor. Bu, pek de uzak olmayan bir gelecekte yaklaşık 30 milyar cihazın her an veri üreteceği anlamına geliyor.

Veriler, işletmelere operasyonları hakkında benzeri görülmemiş miktarda içgörü sağlarken, bunu anlamlandıramamak ve buna göre hareket edememek, avantajı tamamen ortadan kaldırıyor. İşletmeler, elde ettikleri veri yükünün altında ezilirlerse, yaptıkları yatırımların karşılığını alamadıkları gibi rekabette de geride kalıyorlar. Tam da bu noktada tahmine dayalı analitik ve yapay zekanın kullanımı rutin cihaz bakımlarında devreye giriyor.

Tahmine dayalı analitik nedir?

Kullanıcıların geçmiş verileriyle belirlenen olasılıklarla, gelecekteki eğilimleri ve olayları tahmin etmelerine olanak tanıyan tahmine dayalı analitik, potansiyel senaryoları tahmin ederek, her birinin olasılığını belirliyor. İşletmeler bu sayede stratejik karar alma noktasında büyük bir avantaj kazanıyor.

Tahminler, günün ilerleyen saatlerinde bir makine parçasının arızasını tahmin etmek gibi yakın gelecek için ya da yıl boyunca bakım işlemlerine gereken bütçeyi tahmin etmek gibi daha uzak bir gelecek için yapılabiliyor. Ortaya çıkan sonuçlar, şirketlerin daha iyi kararlar alma ve verilere dayalı stratejiler oluşturma konusunda elini güçlendiriyor.

Kestirimci bakım için yapay zekayı kullanma

Yapay zeka, bir insan için aylar sürecek işlemleri birkaç dakikada sonuçlandırabiliyor. İnsan girdisine ihtiyaç duymadan birden çok kaynaktan aynı anda bilgiyi almak, farklı sonuçların olasılığını hesaplamak ve çeşitli nedenlere dayalı öneriler sunmak, yapay zekanın iş süreçlerinde ortaya çıkan en önemli katkılar olarak gösteriliyor. Bu da işletmelerin zengin veri kaynaklarından ve tahmine dayalı analitikten faydalanmalarını mümkün kılıyor.

Dünya çapında yüz binlerce farklı kaynaktan giderek daha fazla veri üretildikçe, yapay zeka da insanların verileri anlamlandırmasına yardımcı olmak için olgunlaşıyor. Uygun yapay zeka yapılandırmalarıyla, ERP ile entegre operasyona sahip işletmeler, verilerden topladıkları bilgilere göre aksiyon alabiliyor ve stratejilerini oluşturabiliyor.

Günümüzde zamana dayalı, reaktif ve öngörücü olmak üzere 3 tür bakım bulunuyor. Kullanıcıların bakımı bir programa (genellikle cihazın beklenen yaşam döngüsüne) göre gerçekleştirmesini ifade eden zamana dayalı bakım, bakım ihtiyaçlarını diğer benzer cihazlara göre teorik olarak belirliyor. Bununla birlikte makineler, kullanım, konum, aşınma ve yıpranma gibi birçok faktöre bağlı olarak farklı şekillerde çalışıyor. Bu sebeple zamana dayalı bakım yapan bir işletme, makinede gereğinden fazla veya yetersiz bakım yapma riskiyle karşı karşıya kalıyor.

Reaktif bakımda ise bakım ihtiyacı ne zaman ortaya çıkarsa o zaman yapılıyor. Bu sebeple reaktif bakımda, üretim faaliyetlerinin plansız bir biçimde kesintiye uğraması kaçınılmaz oluyor. Zira reaktif bakımda cihazın bakım vakti geldiğinde ya da makine gerektiği gibi çalışmadığında bakıma alınıyor.

Kestirimci bakım ise bakımla ilgili tüm sorunları çözüyor. Sensörler aracılığıyla cihazın ne zaman bakım gerektireceğini tahmin eden kestirimci bakım yöntemi, makinelerin durumunu anlık olarak takip eden koşul tabanlı bir bakım yöntemi olarak öne çıkıyor. Bakım süreci için belli koşulların oluşmasını bekleyen kestirimci bakım, ekipman arızalanmadan önce önlem almayı mümkün kılıyor. Böylece iş sürekliliği de korunmuş oluyor. Yapay zeka teknolojisi olgunlaştıkça ve kurumlar giderek daha fazla IoT aracını devreye soktukça, yapay zeka özellikli kestirimci bakımın kullanımı da artış gösteriyor.

Kestirimci bakım işletmelere neler sağlıyor?

Kestirimci bakım sayesinde işletmeler, sensörler yardımıyla makinenin titreşimini, akustiğini ve sıcaklığını analiz ederek, ekipmanlarda dengesizlik, yanlış hizalama, yatak aşınması, yetersiz yağlama veya hava akışı gibi problemlerden kaynaklanan olası sorunları keşfedebiliyor.

Kestirimci bakım yönteminde bozulan bir ekipman parçasından gelen sinyal, hata kodu işlevi görüyor. Sistem, söz konusu ekipman türü için yapılan önceki bakım çalışmalarının yanı sıra, hata kodunu da analiz edebiliyor. Geçmişe bağlı olarak, sistem bu kombinasyonu gördüğü son ayar sayısını belirliyor ve ardından herhangi bir gerçek arıza yaşanmadan önce, uygun bir zamanda onarımı tamamlamak için sistem tarafından önerilen uygun yedek parçalarla donanmış bir teknisyen gönderiliyor.

Tahmine dayalı analitik, operatörlerin, makinenin aşınmasını, yıpranmasını ve olası kusurları daha kesin bir şekilde izlemesine ve makine arızalanmadan önce harekete geçmesine olanak tanıyor. Kestirimci bakım ile operatörler, olaydan sonra kurtarmaya koşmak yerine, bakımın nerede ve ne zaman yapılacağı konusunda daha fazla kontrole sahip oluyor. Böylece işletmeler, faaliyetlerinin durmasına yol açacak büyük sorunlar ve buna bağlı olarak astronomik masraflarla yüzleşmek yerine, sadece doğru zamanda bakım yaparak çok önemli bir maliyetten kurtuluyor. Aksilikleri tahmin etmenin kesin bir yolu olmasa da yapay zeka, kullanıcıları mümkün olduğunca isabetli sonuçlara yaklaştırıyor.