Proje İçeriği

Golden Batch Projesi, batch üretiminin en iyilenmesi amacıyla gerçekleştirilmiş bir projedir. Bu projedeki amacımız bir batche ait en iyi değer aralıklarının belirlenerek üretim verilerinin bu batch ile kıyaslanarak en iyilenmesidir. Bu projede 5 sistemin entegre edilerek birbiriyle haberleşmesi sağlanmıştır. Proje Detayı: Öncelikle üretim sahasındaki sensörler ile üretim verilerimizi çektiğimiz DeltaV sisteminin iş emri bazında oluşturuduğu event log dosyalarının bir kopyasını alıyoruz. Bu dosyalar bilgi güvenliği dahilinde, dosya bazında sistemin oluşturduğu dinamik şifreler ile kilitli tutulmaktadır. Bilgileri anlık takip ederek, ihtiyaç duyulan üretim bilgilerini (su çekme saati, blender/emülsiyon/feed başlangıç-bitiş saati vs.) ERP sistemimize aktarıyoruz. Bu log dosyalarında veriler gömülü ve dağınık halde bulunmaktadır. Bu dosyalardan; gerçekleşen verileri ve DeltaV’ye girilmiş olan reçetelerdeki planlanan verileri, kullandığımız Intranet sisteminde geliştirilmiş Batch Report Portalı’nda, tek satırda ve yanyana olacak şekilde, istenen batch bilgileriyle görüntüleyebiliyor ve karşılaştırma yapabiliyoruz. Diğer yandan ise, Qualist sisteminin, yapılan entegrasyon sayesinde, DeltaV’den aldığı, tag bazında gerçek zamanlı üretim bilgilerini (sıcaklık, vana açma kapama süresi, karıştırıcı hızı vb.) görüntüleyebiliyoruz. Qualist sisteminde bilgi aktarma servisi bulunmayıp, bilgi alma servisi bulunduğundan kullandığımız RPA teknolojisiyle, robotumuz, DeltaV’den gelen event logları batch id bazında başlangıç-bitiş tarihlerini ERP sisteminden alarak Qualist’e batch tanımlaması yapıyor. Golden Batch; önceki üretim verileri analiz edilerek Kalite Kontrol ekibimiz tarafından belirleniyor, belirlenen batch bilgileri Qualist’e aktarılıyor. Böylece diğer batchleri gerçek zamanlı olarak bu batch ile kıyaslayabiliyoruz. Qualist ekranında golden batch ve canlıda gerçekleşen üretim verilerinin karşılaştırma grafiğini görebiliyoruz. Neticede batch bazında anlık bir değişim olduğunda, herhangi bir değer olması gerektiğinden az veya çok ise; tolerans aralığında değilse sistem tarafından uyarı veriliyor ve müdahale edebiliyoruz. Böylelikle üretimler arasındaki kalite farklarının, üretim farklılarının ne şekilde olduğunu görerek önlem alabiliyor ve üretimin takibini sağlayabiliyoruz. Bu projenin ikinci aşamasında bu akışı, ML/AI ile sistemin gerçek zamanlı üretim batch bilgilerini golden batch ile kıyaslayarak, mevcut üretimdeki eksiklikleri tespit edip gerekli değişiklikler ile ilgili bize öneride bulunacak şekilde geliştirmeyi planlıyoruz.

Projenin Amacı

Bu proje için yeni bir süreç dizayn edilerek, mevcut üretim süreçleri iyileştirilmiştir.

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

IoT, RPA, ERP teknolojileri ile birlikte 5 farklı ortamdaki dağınık bilgilerin birbiri ile haberleşmesi sağlanmıştır. Böylelikle bir batche ait en iyi değer aralıklarının belirlenip, üretim verilerinin bu batch ile kıyaslanarak en iyilenmesine ortam hazırlamıştır.

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

Proje doğrudan Arge, Üretim birimlerini, dolaylı olarak Planlama, Depo dahil Müşteriye kadar uzanan operasyonu etkilemektedir.

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Üst Yönetimin tam desteği ile yapılmış bir projedir.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

Bu zamana kadar robot tarafından sisteme 215 ürün tanımlanmış ve 1158 batch girişi yapılmıştır. Halihazırda gerçek zamanlı üretimimizin takibi yapılmaya başlanmıştır. Bu proje sayesinde C kalite üretiminin, rework maliyetinin büyük ölçüde azalması öngörülmektedir. Bununla doğru orantılı olarak müşteriye doğru zamanda doğru ürünü teslim etme oranı ve first time right değeri artacaktır. Bu projenin en net sonucu; üretim kalitesinin artmasıdır.

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

IT, Üretim, Bakım, Arge, İş Süreçleri olmak üzere 6'dan fazla kişi görev almıştır.

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

Proje şirket içerisinde çalışılmıştır.

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)

DeltaV-Emerson, Qualist-Bridge, RPA-UiPath, Intranet