Blog

Dijital Dönüşüm kavramı 3 temele dayanır;

• Yüksek İşlem Yapabilme Gücü (xPU Power)
• Yüksek hacimli depolama Gücü (Storage)
• Yüksek hızda iletişim gücü (Communications)

3 teknolojik temelin hepsi de üretilen/işlenen veri ile ilgilidir. Önümüzdeki Endüstri x.0 çağlarında bütün endüstrilerin temeli veri ve onun analizi üzerine olacaktır. Veriden maksimum faydayı elde etmek için de ihtiyacımız olan verileri güvenilir bir şekilde toplamak, doğru işaretlemek, hacimli ve performanslı olarak saklamak, analiz edilmesi gereken veriyi hızlı bir biçimde geri getirip doğru analizleri yapabiliyor olmaktır.

Günümüz dünyasının devamını sağlayan Petrol&Doğalgaz, Enerji, Üretim vb. endüstriyel ve kritik sektörler yüksek hızda ve hacimde sensör verilerini kullanmakta ve bu verilerin sağlayacağı analiz, yapay zeka ve makine öğrenmesi temelli iyileştirmelere ihtiyaç duymaktadır. Bu tesislerin ürettiği yoğun operasyonel veri anlık operasyon ile birlikte geleceğe yönelik planlamalar ve optimizasyon ihtiyaçları için de kullanılabilir olmalıdır.

Tüm bunları bir araya getirdiğimizde kurumların tesislerini yönetirken ekipleri ve iş ortakları aracılığıyla elde ettikleri tecrübe ve bilgiyi yazılım ortamına aktarabilmeleri ve ilk elden analiz edebilmeleri gerekir.

Endüstri 4.0, üretim araçlarının her zamankinden daha fazla sensör ve veriyle dijitalleştirilmesinden kaynaklanmaktadır. Zaman serileri hem işletme hem de yeni hizmetlerin geliştirilmesi için yeni ufuklar açar.

Dijital teknolojilerin yönlendirdiği endüstri dönüşümü, bizi teknik olarak daha karmaşık hale gelen bir değer zincirini yeniden düşünmeye zorluyor. Üretim sürecinin ötesinde, hem müşteriler hem de tedarikçilerle olan ilişkileri derinden değiştiriyor. Ayrıca, üretkenlik, kalite, maliyet kontrolü, yeni hizmetlerin geliştirilmesi ve rekabet gibi konuların kavşağında operasyonel veriler kritik bir rol alıyor.

Bu evrim, sensörlerin ve ölçümlerin her seviyede entegrasyonuna dayanmaktadır. Sonuç olarak, operasyonda üretilen veriler anomali tespiti, kestirimci bakım planları ve optimizasyon gibi kullanımları ile kesintilerin ve üretim kayıplarının azalmasını sağlıyor.

Sensörlerin endüstride her zaman özel bir yeri olmuştur. Voltaj veya güç tüketimi, basınç ve sıcaklık ölçümleri – ekranlarıyla birlikte – endüstriyel dünyanın ayrılmaz bir parçasıdır. Yıllar boyunca, ölçümler üretim veya operasyonel izleme istasyonları üzerinde yoğunlaşmıştır. Günümüzde, sensörler artık birkaç değişkenin basit ölçümleriyle sınırlı değildir. Makinelerin, sistemlerin ve teknik süreçlerin kademeli ve sürekli dijitalleşmesini yansıtırlar.

Sanayi sektörü, ERP sistemlerinin genelleştirilmesiyle birlikte, bazen ağır bilgisayarlaşmanın olduğu uzun bir dönemden yeni çıkıyor. Sensörlerin yaygınlaşması, Geleceğin Endüstrisine doğru bir dönüşümün önünü açıyor. Uluslararası alanda daha çok “Endüstri 4.0” olarak bilinen ortak nokta, artık stratejik bir değere sahip olan verilerdir.

“Endüstri 4.0” kavramı, 2011 yılında Almanya tarafından başlatıldı. Başlangıçta endüstriyel üretimle sınırlı olan bu kavram, esas olarak geleceğin fabrikalarını kapsıyordu. Günümüzde genel olarak dijital teknolojilerin katkısıyla endüstrinin dönüşümü ile ilgili her şeyi kapsamaktadır.

Üreticiler için zorluklar, üretim araçlarının basit teknik veya teknolojik gelişiminin ötesine geçiyor.

Endüstride tarihsel olarak çelişkili olan iki eğilim biçimini birleştiriyorlar. Bir yandan, tedarik veya lojistik zincirindeki kesintilerden veya üretim kaynaklarının bulunmamasından kaynaklanıp kaynaklanmadığına bakılmaksızın, üretim tehlikelerinde azalma arayışı. Öte yandan, enerji, çevre, güvenlik vb. açılardan daha kısıtlayıcı kurallar getiren bir bağlamda, hizmetler açısından daha talepkar müşteriler için her zamankinden daha fazla kişiselleştirilmiş ürünlere yönelik rekabet baskısı.

Endüstri 4.0’ın temel bileşenleri

2015 yılında Boston Consulting Group, Endüstri 4.0’a geçişi tanımlayan 9 sütunu resmileştirdi. Yaygın olarak kullanılan bu temsil, veri işleme ve analizinin ana rolünü ön plana çıkarır. Diğer iki sütun doğrudan onunla bağlantılıdır: Endüstriyel Nesnelerin İnterneti (IIoT) ve Digital Twin ile simülasyon. Bu tür bir entegrasyona izin veren teknik bir veri organizasyonuna sahip olma ihtiyacını vurgulayan “Yatay ve dikey sistem entegrasyonu” sütununu da ekleyebiliriz.

IIoT ayağı olan sensörler, bu evrimde katalizör rolü oynuyor. Geliştirme koşulları, üreticilerin yukarıda belirtilen iki yönlü kısıtlamaya yanıt verme şeklini belirler:

• Kesintilerin azaltılması: sürekli sensör ölçümlerine dayanarak her bileşenin yanı sıra genel işleyişini de optimize etme eğiliminde olan elektronik ve teknik yazılımların güçlü bir şekilde nüfuz etmesiyle makineler ve sistemler giderek daha karmaşık hale geliyor. Tıpkı elektronikle dolu bir araba gibi, mekanik kontrol artık yeterli değil. Sensörlerin kendileri, geliştirilmiş çalışma kalitesi gereksinimlerini karşılamayı ve arızaları daha iyi tespit etmeyi mümkün kılar. Hem dahili kullanıcılar hem de müşteriler daha iyi kontrole sahip olmak ve karmaşık sistemlerin işleyişinin kaprislerine maruz kalmaktan kaçınmak isterler.
• Daha kısıtlı bir rekabet ve düzenleyici bağlamda özelleştirme zorluklarına yanıt verme. Hem sistemlerin karşılıklı bağımlılıklarını doğru bir şekilde ifade etmek, hem de izlenebilen her şeyi izlemek ve insanlar üzerindeki yükü ve baskıyı mümkün olduğunca azaltmak için her şey ölçülür.

Endüstri 4.0’ın diğer sütunlarının çoğu kademeli olarak eklenebilen bileşenler olarak düşünülebilir. Ancak daha karmaşık olan yatay ve dikey sistem entegrasyonu, dönüşüm açısından teknolojik ve organizasyonel bir zorluk olmaya devam ediyor.

Buna iki sebep gösterilebilir:

• Sistemler, silo haline getirilmiş bilgi sistemleriyle sonuçlanan işlevsel ve organizasyonel sorumluluk kavramına farklı düzeylerde dayanır. Entegre mimariler ilke olarak çekici olabilir, ancak uygulanması teknik olarak zordur ve mali sonuçları olan (kim neyi öder?) organizasyonel olarak karmaşıktır.
• Silolardaki bu dikeylik, verilerin organizasyonu üzerinde güçlü teknik kısıtlamalar anlamına gelir. Farklı veri kaynaklarına çapraz referans vermek kolay olsa da, formatın heterojenliği ve her veri kaynağının gerçek anlamı nedeniyle bu çalışma tam tersine sıkıcı ve teknik olarak zordur.

Endüstride, dijital ortam hala birbirinden çok uzak olan iki grubu kapsadığı için bu kısıtlamalar daha da belirgindir: bir yanda şirketin bilgi sistemleri (veya yönetim bilgi sistemleri) ve diğer yanda operasyonel sistemleri.

İş sistemleri ve operasyonel sistemler arasındaki ayrım

Küresel bir operasyonel ve finansal vizyona duyulan ihtiyaç ve sürekli süreç optimizasyonu arayışı, diğer sektörlerden bile daha fazla, çoğu endüstriyel şirkette giderek daha fazla yerleşen ERP sistemlerinin yaygınlaşmasına yol açmıştır. ERP sistemleri, özel modüllerle satın alma, varlık yönetimi, üretim yönetimi, bakım yönetimi, satış, muhasebe ve insan kaynaklarını kapsar. ERP sistemleri bu nedenle BT’nin (Bilgi Teknolojisi) tamamını kapsar.

Üretilmesi ve ardından çalıştırılması gereken makineler ve teknik sistemler tarafında, başka bir dünyaya geçiyoruz: endüstriyel BT veya OT (Operasyon Teknolojisi). Makinelerin ve sistemlerin kontrolü ve kumandası, çok çeşitli kısıtlamalara uyum sağlamak için özel cihazlar gerektirir.

Bir fabrika örneğinde, tüm zincir daha karmaşıktır. Aşağıdaki gibi temsil edilebilir:

SCADA

Daha küresel olarak, ister fabrikanın kendisi, ister üretimdeki makineler veya sistemler olsun, BT sistemleri dünyası ile makineler ve teknik sistemler (OT/Operasyonel Teknolojiler) dünyası arasındaki bağlantı SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) düzeyinde kurulur. Bir veya daha fazla sistem, makine veya teknik cihazın geri gönderdiği bilgilerden, diğer uygulamalardan veya bu amaçla iş yapan işletmecilerden alabileceği emir ve komutlardan kontrol edilmesini sağlayan merkezi kısımdır. bir insan-makine arayüzüne (HMI) sahiptir.

SCADA ile bağlantılı olarak, yerel veri akışlarını kaydeden bir Veri Tarihçisi (Historian) giderek artmaktadır. Analiz araçları, Veri Tarihçileri ile ilişkilendirilebilir. Bunlar, makinelerin, sistemlerin veya valf gibi sensörlü herhangi bir cihazın çalışma istatistikleri hakkındaki temel soruları yanıtlamak için kullanılabilir. Bunlar ayrıca tamamen veya kısmen merkezi bir düzeye geri beslenebilir.

SCADA birkaç makineyi ve sistemi kontrol edebilir. Duruma bağlı olarak, bağlantı doğrudan olabilir veya diğer merkezi olmayan cihazlar (önceki diyagramda PLC, DCS veya RTU olarak tanımlanmıştır) aracılığıyla her birine yapılabilir. Bazı durumlarda, bu cihazlar, operasyonel kontrol ve izleme için doğrudan makineye veya sisteme entegre edilir.

Teknik sistemleri kontrol eden SCADA’lar ile BT arasındaki bağlantı nadiren doğrudandır. Genel olarak, üretimi, süreçlerini, programlamayı ve bütünün operasyonel yönetimini yönetmek için yazılım aracılığıyla gerçekleşir. Bir fabrika söz konusu olduğunda, MES’in (Üretim Yürütme Sistemi) görevlerin programlanmasında ve üretim hatlarının genel organizasyonunda özel bir yeri vardır.

Başka bir deyişle, kendi ERP’si etrafında organize olmuş endüstriyel bir oyuncunun BT kaynakları ile kontrol sistemleri ve otomasyonları olan makineler dünyası birbirinden uzak olmak için her türlü nedene sahiptir.

Ancak IT ve OT dünyalarının entegrasyonu kaçınılmazdır. Giderek daha rekabetçi hale gelen endüstriyel bağlamda iki gereklilik bunu gerekli kılıyor: bir yandan operasyonel kısıtlamalara her zamankinden daha etkin bir şekilde yanıt verme ihtiyacı ve diğer yandan müşteri hizmetlerinin dönüşümü.

Operasyonel Veri Yönetimi, IT/OT yakınsamasının anahtarıdır

OT, parçalı doğasının yanı sıra yönetmeniz gereken başka bir özellikle birlikte gelir: “zaman serisi verileri.” Zaman Serisi veriler BT-OT entegrasyonu çabasının kritik bir parçasıdır ve bilişim sistemlerinde yaygın olarak bulunan verilerden farklı bir veri türüdür. Aynı zamanda zaman değişkenidir ve bu da birkaç komplikasyona daha neden olur. Genel olarak, veri yöneticilerinin iki özel sorunu çözmesi gerekecek:

• Zaman serisi verilerini her zaman olduğu gibi yorumlayamayız ve bu verilere bağlamsal bilgi eklemek gerekir. Bir sıcaklık grafiğinde “30°C” yazıyorsa, yöneticiler veri noktasını oluşturan ekipman hakkında herhangi bir bilgiye sahip olmadıkları sürece bunun iyi olup olmadığını bilemezler (bu bir soğutma ünitesi mi yoksa fırın mı? Nedir? özellikler vb.?).
• Zaman serisi verileri genellikle kalite sorunlarıyla birlikte gelir. Bu genellikle sensörlerin ve ilgili altyapının sınırlamalarından kaynaklanır ve bu da sinyal düşmesi, kayma, ani yükselmeler, eski veriler vb. ile sonuçlanır.

Bunu yapmanın en iyi yolu, tüm OT “tarihçi” verilerini analitik bir çerçeveye beslediği bir “güvenilir veri katmanı” oluşturmaktır. Burada algoritmalar, bazı temel veri kalitesi yönetimini ele alırken bağlamsal meta verilerle zenginleştirecektir. Doğru yapılandırılırsa, bu katman aynı zamanda veri zinciri yönetişimini (yani sensörden otomasyon kontrollerine kadar yönetişim) ve izleme artı destek işlevselliğini etkinleştirir.

Operasyonel hedeflere ulaşmak ve iş girişimlerini desteklemek için gerçek zamanlı bir veri altyapısı gereklidir. Cerrus Analytics Platform, bu kurumsal çapta altyapıyı sağlar ve kullanıcıların gerçek zamanlı, geçmiş ve gelecekteki verileri ve olayları, tümü gerçek zamanlı olarak, kullanıcı tanımlı eyleme dönüştürülebilir bilgilerde analiz etmelerini ve toplamalarını sağlar.

Cerrus Analytics Platform özellikleri:

• Yüksek Bağlanabilirlik: Gerçek bir veri altyapısı çözümünün çok çeşitli sistemlere bağlanması gerekir. Yüksek bağlanabilirlik olmadan, veriler derinlemesine analiz, zamanında görselleştirme ve geniş raporlama için merkezi olarak toplanamaz.

• Etkin Erişilebilirlik: Verinin değerli olması için, ona ihtiyacı olan kişi ve sistemler tarafından erişilebilir olması gerekir. Bu erişim kolay ve hızlı olmalıdır.

• Kolay Entegrasyon: Veriler her zaman doğru kişiler ve doğru üçüncü taraf sistemleri tarafından erişilebilir olmalıdır. Bu, sorunsuz entegrasyonların kritik proses verilerinizden daha fazla değer elde etmesini sağlar.

• Geniş Ölçeklenebilirlik: Mevcut BT çözümlerinin işlemesi gereken hızla artan miktarda veriyle birlikte, sağlam bir ölçeklenebilir sistem ihtiyacı vardır. Tüm verileri tüm kullanıcılara gerçek zamanlı olarak, hatta saniyenin altındaki verilere kadar almamızı sağlar.

• Yüksek Performans: Her son kullanıcı, hızlı ve güvenilir sonuçlar elde etmek için en performanslı çözüm.

• Esneklik: Her şirketin farklı ölçütleri, yasal ve raporlama gereksinimleri ve süreçleri vardır. Kendi analizinizi tanımlamak ve kendi fikri mülkiyetinizi girmek için tam kontrole sahip olmanızı sağlamak için böyle esnek bir veri altyapısı gereklidir.

• Güvenli Veri Transferi: Günümüzün değişken ortamında, siber güvenlik tüm kuruluşlar için bir endişe kaynağıdır. Verileriniz hayati bir iş varlığıdır.