{"id":1409,"date":"2025-02-02T13:43:44","date_gmt":"2025-02-02T13:43:44","guid":{"rendered":"https:\/\/endustri40.bktechin.com\/2025\/02\/02\/fabrikalarda-iot-kullanimi-ve-dijitallesme\/"},"modified":"2025-02-02T13:43:44","modified_gmt":"2025-02-02T13:43:44","slug":"fabrikalarda-iot-kullanimi-ve-dijitallesme","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/endustri40.com\/en\/fabrikalarda-iot-kullanimi-ve-dijitallesme\/","title":{"rendered":"Fabrikalarda IoT Kullan\u0131m\u0131 ve Dijitalle\u015fme"},"content":{"rendered":"

Ya\u015fad\u0131\u011f\u0131m\u0131z yüzy\u0131lda üretim oldukça yayg\u0131n ve kolay bir hale geldi. Ancak yeni teknolojilerin gün yüzüne ç\u0131kmas\u0131 geleneksel üretim süreçlerini zorluyor. Üreticiler rekabette üst s\u0131ralara t\u0131rmanmak için teknoloji<\/a><\/strong>yle entegre üretim tesis<\/a><\/strong>leri kurmak zorunda. Günümüz üretim tesislerinin üretti\u011fi üretim h\u0131z\u0131 ve karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 geçmi\u015f y\u0131llara k\u0131yasla oldukça fazla. Dolay\u0131s\u0131yla imalat\u0131n dijital<\/a><\/strong>le\u015ftirilmesi büyük bir olanak sa\u011fl\u0131yor.<\/span><\/span><\/p>\n

\n

Modern fabrika<\/a><\/strong>larda her süreç dijitalle\u015fmeyle iç içedir. Bu durum her süreçte veri üretilmesini ve kay\u0131t alt\u0131na al\u0131nmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Bu veriler, üreticilerin üretim süreçleri hakk\u0131nda daha ak\u0131ll\u0131 ve daha ak\u0131ll\u0131ca kararlar vermesini sa\u011flar. Veri toplama i\u015flemi ço\u011fumuzun a\u015fina oldu\u011fu bir terim olan nesnelerin interneti yani IoT arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla gerçekle\u015ftirilir.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/span><\/span><\/p>\n

Üretim elemanlar\u0131 art\u0131k veri toplad\u0131\u011f\u0131 için yeni zorluklar\u0131 beraberinde getiriyor. Bir modern fabrikay\u0131 yönetmek sadece üretim için en iyi arac\u0131 bulmakla kalm\u0131yor, ayn\u0131 zamanda en iyi süreci belirlemek için verilerin nas\u0131l kullan\u0131laca\u011f\u0131n\u0131 bilmek de gerekiyor. Peki, bu veri trafi\u011fini nas\u0131l yönetece\u011fiz?<\/span><\/span><\/p>\n

Veri Yönetimi<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Ürünün üretim sürecinde elde edilen veriler, ç\u0131kan ürünün kalitesini belirleyebilir. Dolay\u0131s\u0131yla veri yönetimi oldukça fazla önem ta\u015f\u0131yor.  Modern fabrikalarda üretilen verileri üç \u015fekilde tan\u0131mlayabiliriz. Yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veri, yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f veri ve gerçek zamanl\u0131 yar\u0131 yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veri.<\/span><\/span><\/p>\n

Yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f Veri<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veriler tablolara uyan ve kolayl\u0131kla çizilebilecek \u015fekilde biçimlendirilmi\u015f verilerdir. Yönetmek ve kay\u0131t alt\u0131na almak kolayd\u0131r. Yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veriye, veri tabanlar\u0131nda depolanan üretim verileri örne\u011fini verebiliriz.<\/span><\/span><\/p>\n

Yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f Veri<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f veriler, standart olmayan kaynaklardan ald\u0131\u011f\u0131m\u0131z büyük veri türüdür. Bunlar operatörler için vardiya günlükleri veya tesis veya makinelerin görüntüleri gibi verilerdir. Bu veri çe\u015fidinin kayd\u0131 kolayd\u0131r, ancak yönetmek için kodunun çözülmesi ve organize edilmesi gerekir.<\/span><\/span><\/p>\n

Gerçek Zamanl\u0131 Yar\u0131 Yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f Veri<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

\n

Yar\u0131 yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veriler, standart veri modellerine uymayan ancak çe\u015fitli bölümlerini yar\u0131 yorumlanabilir belgelere ay\u0131ran ba\u015fl\u0131klara, etiketlere ve i\u015faretleyicilere sahip verilerdir. Yar\u0131 yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f verilere örnek olarak makinelerdeki sensörler, RFID bilgileri, hareket denetimi verileri ve benzeri verilebilir.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/span><\/span><\/p>\n

\u25ba <\/strong>\u0130lginizi Çekebilir: Nesnelerin \u0130nterneti ve Ak\u0131ll\u0131 Evler<\/a><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

Çok say\u0131da kaynaktan ve durumdan elde edilen verilerden yararl\u0131 bilgileri ç\u0131karmak ve yönetmek bir zamanlar imkans\u0131z bir i\u015fti. Ancak günümüzün IoT ve veri yönetimi platformlar\u0131 bunu mümkün k\u0131lmakla kalmay\u0131p, nispeten basit ve kontrol edilebilir hale getiriyor.<\/span><\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Üretim eleman\u0131n\u0131n üretti\u011fi veri, do\u011frudan veya dolayl\u0131 olarak verim ve kalite ile ili\u015fkilidir. Bir CNC makinesindeki operatör her 10 parçada bir hata ile kar\u015f\u0131la\u015f\u0131rsa, veri toplama sistemi bunu sadece kolayca yakalamam\u0131z\u0131 de\u011fil, ayn\u0131 zamanda “temel neden” analizi gibi çe\u015fitli problem çözme araçlar\u0131n\u0131 kullanarak hatay\u0131 belirlememizi sa\u011flayabilir.<\/p>\n

Ak\u0131ll\u0131 fabrikalar çok büyük avantajlara sahip olsa da baz\u0131 dezavantajl\u0131 durumlar ya\u015fanabiliyor. Intel, IoT elemanlar\u0131n\u0131 yayg\u0131n bir \u015fekilde kullanan fabrikalara sahip. Ancak ya\u015fad\u0131klar\u0131 bir sorun ak\u0131ll\u0131 fabrika kullan\u0131m\u0131n\u0131n dezavantaj\u0131n\u0131 gösteriyor. Intel, üretti\u011fi parçalar\u0131n iyi mi yoksa kötü mü oldu\u011funu belirlemek bir sistem geli\u015ftirmek istedi.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\u25ba <\/strong>\u0130lginizi Çekebilir: Geni\u015f Alan A\u011f\u0131 (LPWAN) Nedir?<\/a><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Otomatik Test Ekipman\u0131 (ATE) ad\u0131 verilen bu sistem, cihazlar\u0131n yeteneklerini ölçerek onlar\u0131 denetleyecek özelliklere sahip. Ancak ATE iyi durumdaki parçalar\u0131 hatal\u0131 parça olarak göstermeye ba\u015flad\u0131. Intel, ATE sisteminin bu problemini bulmak ve çözmek için yapay zeka analiz sistemi kulland\u0131 ve ba\u015far\u0131l\u0131 oldu.<\/p>\n

IoT ve büyük veri yönetimi araçlar\u0131n\u0131 kullanan birçok fabrikada bu tarz hatalar ortaya ç\u0131km\u0131\u015ft\u0131r. Ancak IoT'nin ve büyük veri yönetiminin izin verdi\u011fi optimizasyonlar ve iyile\u015ftirmeler çok büyük avantaj sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 için sistemin dezavantajlar\u0131 göz ard\u0131 edilebilir.<\/span><\/span><\/p>\n

5G Ak\u0131ll\u0131 Fabrikalara Nas\u0131l Etki Edecek?<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

5G asl\u0131nda kablosuz a\u011flar için 4G altyap\u0131s\u0131na k\u0131yasla katlanarak daha yüksek h\u0131zlarda çal\u0131\u015fabilen yeni bir veri altyap\u0131s\u0131d\u0131r. Yapay zeka ve IoT gibi yo\u011fun veri teknolojileri, muhtemelen 5G arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla kamusal alana getirilebilecek. 5G, herhangi bir kablolu wi-fi a\u011f\u0131ndan daha h\u0131zl\u0131 olma potansiyeline sahiptir ve bir sinyal alabildi\u011finiz sürece hemen hemen her yerde kullan\u0131labilir. Bu, 5G'nin IoT cihazlar\u0131n\u0131n yerel kablosuz a\u011flarla k\u0131s\u0131tlanmadan neredeyse her yerde çal\u0131\u015fmas\u0131na izin verece\u011fi anlam\u0131na gelir.<\/span><\/span>
\n <\/p>\n

Kaynak:<\/strong><\/strong><\/span><\/span><\/em><\/p>\n

 <\/p>\n

\u25ba interestingengineering<\/strong><\/span><\/span><\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

 <\/p>\n

Yazar: Serhat Seyrek<\/strong><\/em><\/span><\/span><\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

21. y\u00fczy\u0131lda \u00fcretim ve t\u00fcketim olduk\u00e7a artt\u0131\u011f\u0131 ve \u00f6nemli bir hale geldi\u011fi g\u00f6r\u00fcl\u00fcyor. Teknoloji de h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde ilerliyor. Dolay\u0131s\u0131yla \u00fcretim yeni teknolojilerle birle\u015fmeye ba\u015flad\u0131. Fabrikalarda IoT kullan\u0131m\u0131 ve dijitalle\u015fme hakk\u0131ndaki detaylar yaz\u0131m\u0131z\u0131n devam\u0131nda.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"coauthors":[],"class_list":["post-1409","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized","pmpro-has-access"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1409","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1409"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1409\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1409"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1409"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1409"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=1409"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}