Veri ürünleri üretimde verimliliği nasıl artırabilir?

Pablo Ríos, Üretim ve Enerji sektörleri İşletme Müdürü, Keepler Data Tech. 

Üreticiler yıllardır daha fazla verimlilik bulma baskısı altındalar. Formül oldukça tutarlı kalmıştır: Hedefler tipik olarak kar marjlarını korumak ve zorlu pazarlarda varlığını sürdürmek için maliyetleri düşürmeye ve kaliteyi artırmaya odaklanır.

Bu yaklaşım birçok başarılı üreticinin ayırt edici özelliği olsa da, geleneksel yöntemler uzun süredir tükenirken, böyle bir strateji marjları daha da sıkılaştırdı. Sınırlara ulaşıldıkça, işletmeler daha yenilikçi olmak zorunda kaldı - şükürler olsun ki artık bunu yapacak araçlara sahipler.

Bugün, veriler yaptığımız her şeye güç veriyor - o kadar ki, 175 yılına kadar küresel veri alanında 2025 zettabaytlık devasa bir veri olacağı tahmin ediliyor.

Üreticiler için bu fırsatlar sunuyor. Gerçekten de veriler, endüstrinin en büyük varlıklarından biri olma potansiyeline sahiptir ve başarılı işletmelerin günümüzün hızlı tempolu ve rekabetçi üretim arenasında başarılı olmalarını sağlar. 

Ancak, bu potansiyelin farkına varmak büyük ölçüde imalatçı firmaların verilerle doğru şekilde ilgilenmesine bağlıdır.

Veri projelerine karşı veri ürünleri

Şu anda, sadece üreticiler değil, tüm şekil, boyut ve sektörlerden firmalar verilere bir proje zihniyetiyle yaklaşıyor. Bir iş biriminin verileri kullanarak çözmek istediği bir sorunu olduğunda, kuruluş sıfırdan başlar; verileri alır, temizler ve hazırlar, ardından söz konusu özel kullanım durumu için analiz eder.

Bu, firmaların veri yatırımlarını en verimli ve etkili şekilde kullanmalarını sağlamayan kusurlu bir yaklaşımdır. Genellikle yavaştır, yinelenen işlere yol açar ve her projenin çıktıları genellikle diğer kullanım durumlarını çözmek için yeniden tasarlanamaz.

Bunun yerine kuruluşlar, verileri bir ürün gibi yönetmeye, bireysel zorluklardan odaklanmaya ve tekrar tekrar temel zorlukları çözmede verilerin kullanılmasını sağlamak için kullanılabilecek ve yeniden amaçlandırılabilecek çerçeveler geliştirmeye odaklanmalı. Başka bir deyişle, verilere ürün (proje değil) merkezli bir yaklaşım benimsemelidirler.

Gerçekten de veri ürünleri, yenilikçi yöntemlerle verimliliği artırmanın çeşitli yollarını sunarak üretimde devrim yaratma potansiyeline sahiptir.

Veri ürünleriyle, örneğin üretim süreçlerindeki darboğazları belirlemek için gerçek zamanlı teslimat yapmak için kullanıma hazır veri çerçevelerinden hızla yararlanılabilir, bu da üreticilerin sorunları hızlı bir şekilde belirleyip ele almasına, arıza sürelerini azaltmasına ve üretkenliği artırmasına yardımcı olabilir.

Örnek olarak, bir şişe üretimi için üretim optimizasyonu sağlamak üzere veri ürünlerinin kullanıldığı ve şişe reddinde %5 ile %20 arasında azalma oranlarına yol açan örnekler gördük.

Burada şişe üretim sürecindeki kalite için anahtar kriterleri yüzlerce değişken arasından belirlemek için makine öğrenmesi modelleri oluşturulmuştur. Darboğaz sıcaklığı, üfleme basıncı ve diğer önemli kriterler için değer aralıklarını içeren bir karar ağacı oluşturuldu. Sonuç olarak, bu ayarlamaların kombinasyonları uygulanarak, kalite korunurken reddedilen şişelerdeki azalma önemli ölçüde azaltıldı.

Ayrıca, veri ürünleri, ekipman ve izleme sistemlerinden gelen verileri analiz ederek, bir makinenin ne zaman arızalanacağını tahmin edebilir ve üreticilerin bir arıza meydana gelmeden önce bakım planlamasına olanak tanır. Bu, planlanmamış arıza sürelerini önlemeye yardımcı olur ve pahalı onarım ihtiyacını azaltır.

Aynı şekilde, veri ürünlerinin gerçek zamanlı unsuru, envanter seviyeleri ve teslimat sürelerine ilişkin görünürlük sağlayarak üreticilerin tedarik zincirlerini optimize etmelerine de yardımcı olabilir. Bu, malzemelerin ve bileşenlerin ne zaman sipariş edileceği konusunda bilinçli kararlar almalarına olanak tanıyarak stok tükenmesi ve fazla stoklama riskini azaltır.

Müşteri davranışı ve tercihlerine ilişkin değerli içgörüler de önemlidir. Üreticiler, satış, pazarlama ve müşteri hizmetlerinden elde edilen verileri analiz ederek eğilimleri belirleyebilir ve ürün geliştirme ve pazarlama stratejileri hakkında bilinçli kararlar alabilir.

Sürekli gelişen bir fırsatı belirleme

Bu çeşitli uygulamalarda veri ürünleri, üreticilere gelişmiş karar alma ve artırılmış operasyonel verimlilikten azaltılmış maliyetlere ve azaltılmış makine arıza sürelerine kadar önemli faydalar sağlayabilir.

Bununla birlikte, veri ürünleri üretim alanında nispeten yeni olmaya devam ediyor. Neden? Eski alışkanlıklar zor öldüğü için: Üreticilerin geleneksel olarak belirli kullanım durumlarını ele alan çözümler aradıkları ve/veya geliştirdikleri (veri projesi yaklaşımı benimseyen), bu, birçok kişinin izlediği yol olmaya devam ediyor. “Bozulmadıysa tamir etme” sözünün en güzel örneğidir.

Bununla birlikte, özelleştirme kapasitesi veri projeleri, üreticilerin kişiselleştirilmiş veri çözümlerine (veri ürünleri) kıyasla elde edebileceği faydaları kritik bir şekilde azaltır. Bu nedenle, üretim şirketlerinin zihniyetlerini değiştirmeleri ve daha net bir süreç ve gelişmiş yatırım getirisi sağlayan veri ürünleri aracılığıyla uygulanabilecek çözümleri benimsemeleri hayati önem taşıyor.

İleriye dönük olarak, veri depolama ve işleme maliyeti düşmeye devam ettikçe birçok üreticinin bu yöne yönelmesi muhtemeldir.

Hiper ölçekleyiciler tarafından sunulan ölçek ekonomisi gelişmeye devam ettikçe, üreticiler veri ürünlerini daha kolay ve uygun maliyetli bir şekilde kucaklamak için büyük bir fırsata sahip olacaklar.

Bu, firmaların yerel bulut hizmetlerinin kullanımında yüksek derecede uzmanlığa sahip ortaklarla çalışma yeteneği ile birleştiğinde, veri ürünleriyle ilişkili işletme giderlerini önemli ölçüde azaltmayı mümkün kılarak onları daha da çekici hale getiriyor.

Kültür kritiktir

Tabii ki, bu yönler yapbozun sadece bir parçası. İyileştirilmiş ROI ve azaltılmış OPEX, kilit karar vericilerin devreye girmesine yardımcı olurken, veri ürünlerinin bir üretim ortamında kolayca uygulanmasını ve kullanılmasını sağlamak için daha geniş bir kültürel değişim gerekecektir.

Bu zihniyet değişikliğini aşılamak için, firmaların veri uygulamalarını sıfırdan tutmaları önemlidir. Bu, daha sağlam ve güvenilir modellerin geliştirilmesini sağlamak için veri kalitesini iyileştirmek ve hataları ortadan kaldırmak için temel süreçlerin uygulanması ve/veya geliştirilmesi anlamına gelir.

Bunu başarmak için üreticiler öncelikle kendilerini görece yeni veya alışılmadık bir alanda ilerletebilecek doğru beceri setlerini, teknoloji stratejilerini ve ortaklıkları sağlamaya ve bunlardan yararlanmaya odaklanmalıdır. Aynı şekilde, hem bireylerin yeni becerileri öğrenmeye ve benimsemeye yönelik istekliliği hem de işletmelerin kendilerinden eğitime yapılan yatırımla yönlendirilen kurum içi anlayış ve beceri setlerini geliştirmek için çalışmalıdırlar.

Üreticiler, bu kritik yapı taşlarını yerine oturtarak, çeşitli dönüştürücü faydalar sağlayabilen veri ürünlerini geliştirmeye ve dağıtmaya başlamaya hazır olacak. Gerçekten de, bunu yaparken proaktif olanlar sektördeki hücuma liderlik edecek ve sonuç olarak hayati ilk hamle avantajlarını ortaya çıkaracaktır.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.logisticsit.com/articles/2023/02/08/how-data-products-can-drive-efficiency-in-manufacturing