YEA Endüstri 4.0 Burak Baskın: Endüstri 4.0 ile Veriye Dayalı Üretim

YEA Endüstri 4.0 Burak Baskın: Endüstri 4.0 ile Veriye Dayalı Üretim

YEA 11. haftada Endüstri 4.0 alanında SAS Türkiye ve Orta Asya Kıdemli İş Çözümleri Müdürü Burak Baskın'ı dinleme fırsatını bulduk.

SAS hakkında detaylı bilgiyi Burak Baskın'ın katıldığı Big Data oturumunda dinlemiştik. Organizasyon olarak genel odak noktaları analitik, artificial intelligence ve data yönetimi olduğu için bu oturumda da Endüstri 4.0 ve veriye dayalı üretim konularını rahatlıkla ele aldık.

Yer verdiği konulardan ilki yapay zekanın zeka oluşturabilmesi için gerekli olan 3 madde idi. Bunlar:

  • Geçmiş deneyimlerden bir çıkarımlarda bulunması, öğrenmesi
  • Öğrenmeye devam edebilmesi ve kendini tazeleyebilmesi
  • Öğrendiklerinden karar verebiliyor olması olarak sıralanmaktadır.

kodlama Python yazılım c##

Sonrasında geleneksel yöntemlerde data ve kurallar verildiği sürece cevaplara ulaşılırken yapay zeka sayesinde datanın ve cevapların verildiği durumlardan kurallar çıkarılmakta olduğu farklılığına değindi. Bir sonraki aşama olarak öğrenme aşamasından sonrasında üretim aşamasına yani kullanım aşamasına geçiyor.

Daha detaylı incelemek gerekirse de Analitik Süreç Aşamaları'na tanımlamalar getirmenin gerekli olduğunu düşünen Burak Bey;  bu süreçleri sırasıyla Veriye erişim süreciVeriye hazırlama ürünüEntegrasyon ve sonrasında ise ikiye ayrılarak da raporlama ürünü ya da model yöneticisi karşımıza çıkmakta olduğundan bahsetti.

SAS olarak ileri analitik ve yapay zekayı endüstri 4.0 ile ilişkilendirirken aynı zamanda Internet of Things, Bulut Bilişim, Gerçek zamanlı karar alma şeklinde de ilişki bulunduğunu belirtmektedir.

data

Şirketin kendi içinde genel olarak çözüm üretmeyi amaçladığı konuların başında ise bağlı olarak çalışan fabrikalar, pazar içgörüleri, uyum sağlama ve dış veri kaynaklarıdır. Bunlar sayesinde strateji gelişimleri, risk oluşumlarının minimize edilmesi ve üretkenliğin artırılması sağlanabilmektedir.

Üretim optimizasyonu ise üretim süreçlerinde iyileştirmelerin sağlanarak elimizde bulunan kısıtlı kaynakların en etkin şekilde kullanımı sağlanmaktadır.

üretim optimizasyon

Herhangi bir cihazdaki bozulmanın tahmin edilmesi ile de cihazların ya da araçların onarımına ihtiyaç duyulmadan öncesinde tahminin sağlanarak zaman kaybının önüne geçilmesi durumu söz konusudur.

Tedarik zinciri ise aslında bir üretimde en temel aşamalardan biri olduğu için talebin tahminlenmesinde hatta makine öğrenmesi ile bunun sağlanmasında, lojistik optimizasyonunda ve  operasyonların iyileştirilmesi ile gelecek öngörülerinin düzenlenmesine yardımcı olarak genel anlamda gelişme sağlanabilmektedir.

Internet of things iot

Son olarak yer verdiği konu ise Varlıkların Yönetimi'dir. 

Varlıkların mümkün olan en iyi şekilde yönetimi sağlanarak kaynakların ve varlıkların zararına kullanımının önüne geçilmesi amaçlanmaktadır. 

Kendilerini bu konularda geliştirmek için ise TensorFlow aracılığıyla kolaylıkla bunu başarabilirler. 

 

Oturumumuzda anlatmış olduğu faydalı bilgiler için teşekkür ederiz. 

Önceki haftalarda yayınlanmış Endüstri 4.0 ve diğer oturum konuları ile ilgili olarak yayınlanmış olan içeriklerimizi arama butonuna YEA yazarak bulabilir ve ilgilendiğiniz konularla ilgili olan içerikleri okuyabilirsiniz.

Önümüzdeki haftaların oturumları ile ilgili olarak yayınlanacak olan içerikler için bize buradan ulaşabilir, Geleceğin Yönetici Adayları'nın 6 ay boyunca 5 farklı konuda 120 farklı şirketin ve öğrencilerin buluştuğu Young Executive Academy’nin ikinci dönemine başvurmak için buraya tıklayabilirsiniz.

 

Özgün İçerik 


Bekem Yasemin Çatak

Öğrenci Kariyeri yazarlarından Bekem Yasemin Çatak..

0 Yorum

Yorum Yap

😄

Bültenimize kayıt olun!

Güncel haberleri takip etmek için bültenimize kayıt olun, böylece daima güncel bilgilerle donanmanıza yardımcı olabilelim.