Üretimde Veri Toplama
Üretim verileri, işletmelerin üretim sürecinde elde ettikleri verilerdir. Bu veriler, ürün kalitesinin izlenmesi, üretim hatalarının tespiti, üretim sürecinin optimizasyonu ve hatta üretim işletmesinin verimliliğinin artırılması gibi birçok amaç için kullanılır. Bu nedenle, olabildiğince fazla ve doğru bir şekilde toplanmaları çok önemlidir.
Veri toplama işlemi çok uzun yıllardır imalatçılar tarafından dünyanın her yerinde sıkça kullanılmaktadır. Her alanda veri toplama işlemi oldukça önemlidir. Ancak dijitalleşme teknolojileri ve Endüstri 4.0, veri toplamanın yanında bu toplanan verinin anlamlandırılması konusunda önemli fırsatlar sunmaktadır. Datalogger hakkında yazımızı okumak için bu linki ziyaret edebilirsiniz.
Üretimde Veri Toplama Neden Önemlidir?
Veri toplama, üretim için önemlidir. Çünkü bir çok nedenden dolayı üretim işleminin verimliliği ve etkinliği için kritik bir faktördür:
Veri toplama, işletmelerin üretimde veri toplama süreçlerinin izlenmesine ve analiz edilmesine olanak tanır. Bu, üretim verimliliği ve kalitesi ile ilgili sorunları tespit etmek ve bunları çözmek için gerekli önlemleri almak için önemlidir.
- Veri toplama, üretim sürecindeki verimliliği artırır. Doğru ve zamanında veri toplama, işletmelerin kaynakları en iyi şekilde kullanmalarına yardımcı olur.
- Veri toplama, üretim sürecindeki stok seviyelerini takip etmeye yardımcı olur. Bu, üretim sürecindeki gereksiz stokları ortadan kaldırmak ve böylece işletmelerin maliyetlerini azaltmak için önemlidir.
- Veri toplama, üretim sürecindeki hataları tespit etmeye yardımcı olur. Bu, kalite kontrol önlemlerinin alınmasına ve üretimdeki hataların azaltılmasına yardımcı olur.
- Veri toplama sisteminden elde edilen istatistiksel sonuçlar üretimden pazarlamaya kadar her alanda verimliliği artırır.
Veri Toplamanın Diğer Önemli Noktaları
Veri toplama, üretim sürecindeki performansı ölçmeye yardımcı olur. Bu, işletmelerin performanslarını izlemelerine ve gerekirse iyileştirmeler yapmalarına imkân sağlar.
Veri toplama, üretim sürecindeki riskleri belirlemeye olanak sağlar. Bu, işletmelerin riskleri yönetmelerine ve üretim sürecindeki sorunlara karşı hazırlıklı olmaları için imkân verir.
Bu nedenlerden dolayı, veri toplama üretim için çok kritik bir öneme sahiptir ve işletmelerin üretim sürecindeki etkinliği ve verimliliği artırmaları için anahtar gereksinimdir.
Üretimin Unsurları
Üretimde veri toplamanın önemini anlamak için öncelikle üretimin en önemli unsurlarına daha yakından bakalım.
- İşletme: Üretim yapmak için bir işletme olması gerekmektedir. İşletme, üretim sürecini planlayacak, organize edecek ve kontrol edecek bir yapıyı içermelidir.
- İnsan Kaynakları: Üretim yapmak için eğitimli ve deneyimli insan kaynaklarına ihtiyaç vardır. İşletmeler, üretim sürecinde çalışacak işçiler, mühendisler, teknisyenler, yöneticiler ve diğer personelleri istihdam edebilmelidir.
- Malzemeler: Üretim yapmak için gerekli olan malzemelerin temin edilmesi gerekmektedir. Malzemeler, işletmenin üretim sürecinde kullanacağı hammadde, yarı mamul, parça ve bileşenleri içerebilir.
- Ekipman ve Araçlar: Üretim yapmak için gerekli olan ekipman, makineler ve araçlara ihtiyaç vardır. Bu, üretim sürecinde kullanılan makine ve ekipmanların yanı sıra araçlar ve nakliye araçları da olabilir.
- İşletme Kaynakları: Üretim yapmak için işletme kaynaklarına ihtiyaç vardır. Bu kaynaklar finansman, teknoloji, lojistik, pazarlama ve satış gibi alanları kapsar.
- Üretim Planlama: Üretim yapmak için bir planlama sürecine ihtiyaç vardır. Bu süreç, işletmenin üretim ihtiyaçlarını, kaynakları ve süreçleri dikkate alarak bir üretim planı oluşturmasını içerir.
- Kalite Kontrol: Üretim sürecinde kalite kontrol önemlidir. İşletmeler, üretim sürecinde kaliteyi ve standardı sağlamak için gerekli olan kalite kontrol sistemlerini uygulamalıdır.
Tüm bu maddeler, bir işletmenin üretim yapmak için gereken temel unsurlarıdır. Bunlar, işletmelerin üretim sürecini optimize etmelerine yardımcı olur ve üretim sürecindeki verimliliği ve kaliteyi artırır.
Veri Toplamanın Avantajları Nelerdir?
Karar verme sürecini iyileştirir: Veri toplama, işletmelerin karar verme sürecini iyileştirmelerine yardımcı olur. Doğru veriler, işletmelerin doğru kararlar almasına olanak tanır.
Ürün ve hizmet kalitesini artırır: Veri toplama, ürün ve hizmet kalitesini artırmaya yardımcı olur. Kalite kontrol süreçlerinde kullanılan veriler, işletmelerin ürün ve hizmet kalitesini izlemelerine ve iyileştirmeler yapabilmelerini sağlar.
Müşteri Memnuniyeti Artar
Müşteri memnuniyetini artırır: Veri toplama, müşteri memnuniyetini artırmaya yardımcı olur. Müşteri geri bildirimleri, işletmelerin müşteri ihtiyaçlarını daha iyi anlamalarına ve ürün ve hizmetleri müşteri ihtiyaçlarına uygun hale getirmelerini sağlar.
Maliyetleri azaltır: Veri toplama, işletmelerin maliyetlerini azaltmaya yardımcı olur. Doğru veriler, işletmelerin üretim sürecinde verimliliği artırmasına ve gereksiz harcamaları azaltması ile ilgili planlamalara imkân sağlar.
Rekabet avantajı sağlar: Veri toplama, işletmelerin diğer işletmelerle, daha doğrusu aynı minvalde üretim yapan işletmelerle rekabet etmede bazı kolaylıklar sunmaktadır. Böylece şirketinizin daha avantajlı bir hal almasına yardımcı olur.
Veri Toplama Teknikleri veya Seçenekleri nelerdir?
Veri Toplamanın anahtar parametresi ölçmektir. Bu ölçümler için sadece fiziksel veya kimyasal parametrelerin ölçülmesi değil değerlendirmeye imkan sağlayacak her tip veri girişi de veri toplama sisteminin unsurlarıdır.
Bir fabrikada makineler üzerindeki sıcaklık, basınç, debi, hız, çalışma süresi gibi ölçümler önemli verilerken aynı firmanın pazarlama departmanının müşterilerden edindiği verileri değerlendirmeye alabilmek adına veri girişi yapması da veri toplama sisteminin parçalarıdır.
Veri Toplama bir süre önceye kadar sadece üretim tesislerinin makinelerinin verilerini izlemek olarak anılırken Endüstri 4.0 ile birlikte bir işletmenin satış, pazarlama, depo yönetimi, stok, üretim hatları, muhasebe, satın alma, üretim planlama gibi unsurlarının kendi iç işleyişlerinde olabildiğinde toplayabildiği veriler ile bir bütün düşünülmesi sağlanmıştır.
Satış departmanının zaman içerisinde sipariş verme ile ilgili müşteri davranışları üzerinde topladığı verileri değerlendirmesi ile dönemsel olarak üretim sürecini daha akılcı yönetmesi sağlanabilirken, makinelerden toplanan verilerin değerlendirmesi ile de ürün kalitesine yönelik iyileştirmeler yapılabilir.
Endüstri 4.0 ve IoT ifadeleri farklı departmanlarda olabildiğince fazla toplanan verilerin “Big Data” söylemi bir merkezde toplanması ve buradan farklı departmanlara veya yöneticilere özel istatistiksel veriler ve raporlar oluşturularak üretimde gelecek planlamasının, üründe kalite artırımının, tesis içinde servis hizmetlerinin iyileştirilmesi, müşteride memnuniyetin, çalışanlar arasında hakkaniyetin sağlanmasını sağlar.
Üretimden veya Makinelerden Veri Toplama
Hangi Parametrelerin Verileri Toplanabilir?
Bunun için genel başlık olarak fiziksel, kimyasal ve elektriksel parametrelerin toplanması diyebiliriz.
Üretimi gerçekleştiren bir makineden sıcaklık, nem, basınç, debi, hız, seviye, gaz ölçümleri, makine hız bilgileri, çalışma durumları gibi bilgiler sensörlerden veri okunarak toplanabilir.
İçinde sıvı olan bir proseste, arıtma tesisi gibi ortamlardan da pH, iletkenlik, çözünmüş Oksijen, Askıda Katı Madde, Bulanıklık, Klor, Ozon, KOİ gibi bilgiler yine online ölçüm sistemlerinden veriler edinilerek alınabilir.
Üretimin her prosesi için elektrik ana unsurdur. Enerji maliyetlerinin değerlendirilebilmesi ve önlem alınabilmesi için Enerji izleme veri toplamanın yine önemli konusudur. Bu konuda da tesiste makineler için, genel üretim hatları için konumlandırılmış Enerji Analizörleri ölçümün ilk noktasıdır ve veri toplama Enerji analizörlerinden yapılabilmektedir.
Üretimden Veri Toplama Teknikleri nelerdir?
Veri Toplama sisteminin en son uç noktası olan yazılım ayağına veriler dijital protokoller ile gelmektedir. Veri Toplama Sisteminin en baş noktasında bulunan sensörler ise analog sinyal çıkışlı olabildiği gibi dijital protokol çıkışlı da olabilir.
Analog sensörlerin dijital haberleşme ortamına dönüştürülmesi ile ilgili bazı ekipmanlar kullanılmaktadır.
* Analog Sensörler için Veri Toplama donanımları nelerdir?
Bunun için bir çok donanım seçeneği mevcuttur. Bunların başında IO Modüller, PLC ve Datalogger ürünleri gelmektedir.
* Analog Sensörler için Veri Toplama donanımlarını seçerken nelere dikkat etmek gerekli?
İlk söylenebilecek şey Analog Giriş Çözünürlüğü özelliğidir. Çünkü amaç bir şeyi ölçmek değil, doğru ölçmektir. Sensörün çok doğru – hassas seçilmiş olması yetmez, o veriyi taşıyan diğer bileşenlerde de aynı hassasiyeti gösterebilmek gereklidir. PLC, IO Modül ve Datalogger ürünlerinde Analog girişler için en az 16 bit veya standartta 24 bit çözünürlüklü modeller seçilmesi önerilmektedir.
Bu konuda diğer söylenecek şey ise analog girişlerde galvanik izolasyondur. Çok kanallı sistemlerde mümkünse kanallar arası, değilse analog kanalların cihaz beslemesinden ve haberleşme portlarından izoleli olmasına çok dikkat edilmelidir. Üretim tesislerinde yüksek güçlü çalışan çok sayıda pompa gibi ekipmanlar da vardır ve çoğu zaman elektrik hatlarında elektriksel gürültüye sebep olabilirler. Analog Girişleri izoleli seçmek bu elektriksek gürültülerin toplanan verileri etkilemesinin de önüne geçecektir.
* Analog Sensörler için kullanılan Veri Toplama donanımlarının protokolleri nelerdir?
Protokoller için de bazı gereksinimler veya kullanılan ürünlerin markalarına göre seçenekler mevcuttur. Başlıcaları için Modbus RTU, Modbus TCP/IP, ProfiBus, ProfiNet, EtherCat diyebiliriz.
* Veri Toplama Prosesinde Analog Sensörler için önlem alınacak başka önemli bir nokta var mı?
Sensörlerden toplanan veriler veri toplama sürecinde tesisin Ethernet ağı ile iletilmektedir. Analog sensörlerden bir dijital protokole dönüşüm sağlayan PLC veya IO modül gibi ürünlerde yukarıda belirtilen Modbus, Profibus, Profinet gibi protokoller kullanıldığında ağda olabilecek bağlantı problemlerinde sensörlerden verinin iletilmesinde geri dönüşü olmayan kesinti olacaktır, daha doğrusu o anlardaki veriler kaybolacaktır. Bu da 365 gün kesintisiz veri toplama sistemi planlamasında aslında çok sayıda verinin toplanamaması ve istatistiksel verilerin doğruluğunun sorgulanmasını sağlayacaktır.
Dolayısıyla alınacak tek önlem datalogger özellikli IO Modül ürünleri ile analog sensörlerin verilerinin toplanmasıdır. Ağ kopmalarında datalogger özellikli IO Modül ölçümleri üzerinde kaydedecek, ağ normale döndüğünde de gidememiş veriler merkezi yazılım tarafına aktarılacaktır.
Bu gereksinim Endüstri 4.0 çalışmalarında da yer almıştır. Bu yüzden Endüstri 4.0 yeni protokol teknolojilerinde bu özelliğe göre dizany yapılmıştır. Bu yeni nesil protokoller OPC UA HA ve MQTT protokolleridir. OPC UA daha çok endüstriyel uygulamalarda, MQTT ise IoT uygulamalarında kendine yer bulmuştur.
Veri Toplama Sisteminde Yazılım Gereksinimleri ve Çözümler Nelerdir?
Veri Toplama Sistemleri için tesislerde yazılım için ilk akla Scada gelmektedir. Ancak Endüstri 4.0 ve IoT söylemleri için sadece anlık haberleşme yapabilen Modbus veya Profibus gibi klasik Otomasyon protokolleri ile haberleşip veri toplayan, gösterim ve kayıt yapıp rapor verebilen PC programı formatlı Scada yazılımları yeterli değildir. Scada yazılımı ötesinde Atvise gibi Endüstriyel Yazılım Platformu üzerine geliştirme yapılabilen yazılımlar ile sahadan veri toplama işini datalogger özellikli cihazlar ile OPC UA ve MQTT gibi protokolleri de kullanabilen ayrıca SAP gibi ERP yazılımları ile Web Service veya OPC UA ile haberleşebilen, SQL gibi veri tabanları ile ODBC üzerinden haberleşebilen çok yönlü veri alış verişi yapabilen, tamamen web tabanlı ve çoklu kullanıcılı Scada yazılımları olması gereken çözümdür.
Tesislerde Veri toplamanın bir diğer gereksinimi de mevcutta bulunan Otomasyon Protokollerinin tek protokole indirgenmesi ve ayrıca IT protokollerine dönüşümünün kolayca yapılabilmesi üzerinedir. Bunun için vNode gibi yazılım ürünleri ile Modbus, Profibus, ProfiNet, ASCII, Mettler Toledo Terazi, ABB PLC, MQTT, OPC UA, SQL, Excel, Rest Api, Web Service protokolleri tek yazılım platformu üzerinden birbirlerine dönüştürülebilir ve Big Data yolunda önemli bir sorunu ortadan kaldırır.
Protokol dönüşümlerinde veya Veri Toplama işlemlerinde veri akışı sadece fabrika içinde lokal ağda olmayabilir. Tesislerin merkez serverları fabrika dışında olabilir veya firmanın birden fazla lokasyonda tesisleri olabilir. Endüstri 4.0 ve IoT uygulamaları Big data ve raporlama için farklı lokasyonları veya tesisleri birleştirici de olabilmektedir. Bu durumda en büyük sorun ise Siber güvenliktir ve OT ile IT arasında bu güvenli haberleşmenin sağlanması ile ilgili destek talebi veya VPN sağlanması, her protokole Port açma, Port yönlendirme gibi ek iş yükleri getirmektedir. OPC UA veya MQTT gibi protokollerin kullanılması sertifika desteği ile kriptolu haberleşme sağladığı için IT üzerinden bu yükü alabilmektedir. Ayrıca vNode gibi protokol dönüşüm yazılımları da farklı lokasyonlarda kullanımlarında protokol dönüşümü haricinde siber saldırılara karşı güvenlik oluşturabilmektedir.
Veri Toplama sisteminde kullanılan kablolu ve kablosuz haberleşme teknolojileri genel olarak nelerdir?
Kablolu uygulamalarda Rs485 uzun mesafe kablolama imkanı sağlaması sayesinde halen tercih edilen bir Seri haberleşme metodudur. Modbus, Profibus, ASCII gibi protokoller bu bağlantı seçeneğinde kullanılabilmektedir. Rs485 için her iki tarafta portların cihazın beslemesinden izoleli olması haberleşme kalitesi açısından önem arz etmektedir. Rs485 bağlantı veri toplama için yüksek örnekleme sıklığı veya hızı gerektirmeyen uygulamalarda kullanımı uygundur.
Ancak günümüzde tüm protokoller, haberleşme seçenekleri artık Ethernet’e dönmektedir veya gelmektedir.
Kablosuz seçenekler ise tamamen Veri Toplama uygulamasının tipine göre değişebilmektedir. Uygulamanın elektrik olmayan yerlerden veri toplama olmasından veya kablo çekmenin mümkün olmadığı veya uzak saha uygulaması olması ile ilişkili şekilde seçilebilmektedir.
Wifi haberleşme tesis içinde Ethernet kablolamanın istenmemesi durumunda ilk tercih edilebilecek bir seçenektir.
Sahadan veri toplama için GSM veri toplama en iyi seçeneklerden birisidir.
LoraWan teknolojisi yine sahadan Veri toplama ve IoT uygulamaları için düşük güç tüketimi ve uzun mesafe haberleşme özelliklerinden dolayı tercih edilen veri toplama kablosuz seçeneklerdir.
Günümüzde teknoloji geliştikçe farklı pazarlar veya uygulamalar için yeni yöntemler çıkmaya devam etmektedir. Veri Toplama Kestirimci Bakım için de büyük öneme sahiptir. Pompalar, Makineler, Motorlardan Vibrasyon izleme, Condition Monitoring, Sıcaklık takipleri ve analizlerin büyük önemi vardır.
Veri Toplama Sensörden yazılıma kadar bir bütündür ve her aşamada yazılım veya donanımın doğru seçilmesi bir bütünü etkilemektedir.
Doğru sensör seçimi yapılmamışsa çok teknolojik veri toplama sisteminin kurulmasının önemi yoktur. Doğru sensör seçimi yaşpılmış ancak yanlış seçimle veri doğru olarak yazılıma getirilememişse yine anlamı yoktur.