Proje Detayı
Endüstriyel Veri ve Üretim Analitiği
PLC seviyesindeki üretim bilgisinden operatör görünürlüğüne, üretim analizine ve mühendislik aksiyonuna kadar uzanan uçtan uca veri yapısının geliştirilmesi.
Makine durumları, proses değişkenleri, duruşlar ve tartım verileri ortak bir mimaride birleştirilerek üretim kayıplarının görünür hale getirilmesi, kök nedenlerin araştırılması ve uygulanabilir iyileştirmelerin belirlenmesi sağlandı.
Bağlam
Bir üretim hattında hedef ürün ağırlığı etrafında yüksek değişkenlik ve gereğinden fazla ürün verme problemi bulunuyordu. Birden fazla tartım noktası ve makine sinyali mevcut olmasına rağmen bilgiler, prosesin ne zaman ve neden sapmaya başladığını açıklayabilecek yapılandırılmış ve bütünleşik bir veri sistemine dönüştürülmemişti.
Mühendislik hedefi; gerekli üretim verisini oluşturmak, ortak bir mimaride birleştirmek, prosesi operatör ve mühendislik ekipleri için görünür hale getirmek ve toplanan bilgileri ağırlık değişiminin ve üretim kayıplarının temel nedenlerini belirlemek için kullanmaktı.
Mühendislik Problemi
Temel zorluk yalnızca daha fazla veri toplamak değil, üretim prosesinin farklı noktalarından gelen bilgileri ürün ağırlığı davranışını açıklayabilecek anlamlı bir yapıya dönüştürmekti.
Başlıca zorluklar:
- gerekli PLC tarafı üretim verilerinin oluşturulması,
- makine bilgilerinin OPC üzerinden yayınlanması,
- farklı üretim ve tartım noktalarından veri toplanması,
- makine ve proses bilgilerinin ürün ağırlığı ölçümleriyle birleştirilmesi,
- sürekli üretimde çalışabilecek yerel bir veri mimarisinin kurulması,
- ilgili proses bilgilerinin makine yakınındaki operatöre sunulması,
- normal proses değişkenliği ile tekrarlayan üretim kayıplarının ayrıştırılması,
- makine duruşları, proses davranışı ve ürün ağırlığı arasındaki ilişkilerin belirlenmesi,
- analiz bulgularının üretim hattında uygulanabilir değişikliklere dönüştürülmesi.
Bu nedenle proje; otomasyon, endüstriyel haberleşme, veri mühendisliği, görselleştirme ve üretim prosesi bilgisinin birlikte kullanılmasını gerektiriyordu.
Rolüm
Rolüm; veri mimarisi, endüstriyel entegrasyon, veri uygulamalarının geliştirilmesi ve üretim analizi çalışmalarını kapsıyordu.
Sorumluluklar:
- veri toplama mimarisinin tanımlanması,
- PLC programlarının gerekli üretim verilerini oluşturup OPC üzerinden yayınlayacak şekilde geliştirilmesi,
- tartım ve makine bilgilerinin ortak bir veri akışında birleştirilmesi,
- veri toplama ve görselleştirme uygulamalarının geliştirilmesi,
- üretim verisinin analiz için saklanması ve yapılandırılması,
- üretim prosesine yakın operatör dashboard’larının geliştirilmesi,
- offline keşifsel veri analizi yapılması,
- makine durumları, duruşlar ve proses ölçümlerinin ürün ağırlığı davranışıyla karşılaştırılması,
- tekrarlayan üretim kayıplarının temel kaynaklarının belirlenmesi,
- analiz bulgularının uygulanabilir makine ve proses iyileştirmelerine dönüştürülmesi,
- yapılan değişikliklerin üretim sırasında etkisinin doğrulanması.
Mühendislik Yaklaşımı
Mühendislik yaklaşımı, makine seviyesinden operatör görünürlüğüne ve üretim analizine kadar uçtan uca bir veri akışı oluşturmaya odaklanıyordu.
-
Bilgi ihtiyacının belirlenmesi
Ürün ağırlığı davranışını açıklamak için hangi makine durumlarının, proses değişkenlerinin, tartım sonuçlarının ve üretim olaylarının gerekli olduğu belirlendi.
-
PLC tarafı veri yapılarının geliştirilmesi
PLC programları, gerekli üretim bilgilerinin yapılandırılmış biçimde oluşturulup OPC üzerinden yayınlanmasını sağlayacak şekilde geliştirildi.
-
Veri toplama mimarisinin oluşturulması
Makine verileri ve tartım bilgileri ortak bir veri akışında bir araya getirilerek yerel veri altyapısına aktarıldı.
-
Verinin saklanması ve yapılandırılması
Üretim bilgileri hem sürekli izleme hem de offline analiz için kullanılabilecek şekilde yapılandırılmış biçimde saklandı.
-
Operatör görünürlüğünün geliştirilmesi
Operatörlerin üretim sırasında ilgili ağırlık ve proses davranışlarını görebilmesi için prosese yakın bir dashboard geliştirildi.
-
Keşifsel üretim analizinin yapılması
Geçmiş üretim verileri kullanılarak ürün ağırlığı; makine durumları, duruşlar ve proses davranışıyla karşılaştırıldı.
-
Bulguların makine iyileştirmelerine dönüştürülmesi
Analiz sonuçları, makine mantığı ve üretim davranışında uygulanabilir değişikliklere dönüştürüldü.
-
İyileştirmenin üretimde doğrulanması
Yapılan değişikliklerin etkisi sonraki üretim verileri ve gözlenen proses davranışı üzerinden değerlendirildi.
Amaç yalnızca bir raporlama sistemi oluşturmak değil, makine verisinin operasyonel anlayışa, operasyonel anlayışın da ölçülebilir proses iyileştirmesine dönüştüğü bir geri besleme döngüsü kurmaktı.
Sistem Mimarisi
Makine ve Proses Katmanı
PLC/PAC kontrol üniteleri, makine durumları, alarmlar, üretim sinyalleri ve proses ölçümleri
Tartım Katmanı
Ürün ağırlığı bilgisini sağlayan hat sonu checkweigher’lar ve proses içi tartım noktaları
PLC Veri Yayın Katmanı
Gerekli üretim bilgilerinin OPC üzerinden yayınlanmasını sağlayacak şekilde geliştirilen PLC tarafı veri yapıları
Endüstriyel Haberleşme Katmanı
Makine sistemleri ile veri altyapısı arasında OPC DA / OPC UA tabanlı veri transferi
Veri Katmanı
Endüstriyel IPC, veri toplama uygulamaları ve SQL tabanlı veri saklama
Operatör Görselleştirme Katmanı
Ağırlık ve proses davranışını gerçek zamanlı veya gerçek zamana yakın biçimde gösteren dashboard
Analitik Katmanı
Üretim olayları, makine durumları, duruşlar ve ağırlık verilerini birlikte değerlendiren offline keşifsel analiz
İyileştirme Döngüsü
Analiz bulguları → makine / proses değişikliği → üretim doğrulaması → yeni veri
Temel Teknolojiler ve Yöntemler
Proje; makine seviyesinde veri üretimi, endüstriyel haberleşme, veri toplama, veritabanında saklama, operatör görselleştirmesi ve üretim analitiğini tek bir bütünleşik mühendislik akışı içinde bir araya getiriyordu.
Teknoloji yapısının asıl mühendislik değeri, PLC mantığı ve makine davranışından başlayıp üretim analizi ve mühendislik aksiyonuna kadar uzanan zincirin bütün olarak kurulmasıydı.
Sonuç / Mühendislik Değeri
Projenin çıkış noktası doğrudan bir üretim maliyeti problemiydi. Ortalama ürün ağırlığı nominal hedefin sürekli üzerinde seyrediyordu. Nominalin üzerindeki bu ağırlık, gereğinden fazla ürün verme ve yüksek maliyetli hammaddelerin gereksiz tüketimi anlamına geliyordu.
Problem yalnızca bir tartım veya operatör ayarı problemi olarak ele alınmadı. Makine durumları, proses ölçümleri, duruşlar ve ağırlık verileri birlikte toplanıp analiz edildi. Böylece proses davranışlarının ve makine kaynaklı bozulmaların ağırlık değişkenliğine ve malzeme kaybına nasıl katkıda bulunduğu anlaşılabilir hale geldi.
Analizler, proses kararlılığını ve ürün ağırlığı tutarlılığını etkileyen tekrarlayan üretim koşullarının belirlenmesini sağladı. Elde edilen bulgular; makine davranışı, üretim takibi ve operatör görünürlüğünde uygulanabilir iyileştirmelere dönüştürüldü ve etkileri sonraki üretim verileriyle değerlendirildi.
Analizlerin başlangıcında ortalama ürün ağırlığı nominal hedefin yaklaşık %14 üzerinde seyrediyordu. İyileştirme sürecinde bu fark yaklaşık %4 seviyesine indirildi. Böylece üretim gereksinimleri korunurken, nominal hedef üzerindeki fazla ürün verme yaklaşık %70 azaltıldı.
Projenin mühendislik değeri bu nedenle yalnızca dashboard geliştirmek veya üretim verisi toplamak değildi. Makineden alınan verinin üretim kaybını görünür hale getirdiği, nedenlerinin araştırıldığı ve sonuçların mühendislik ve operasyon aksiyonlarına dönüştürüldüğü uygulanabilir bir iyileştirme döngüsü oluşturuldu.
Makine Verisi → Üretim İçgörüsü → Kök Neden → Mühendislik Aksiyonu → Üretim Doğrulaması
Bu Çalışma Ne Gösteriyor
- PLC/PAC sistemlerinden kullanılabilir üretim verisinin doğrudan oluşturulabilmesi
- Makine seviyesinden analitiğe uzanan endüstriyel veri mimarisi
- Üretim sistemleri arasında OPC tabanlı entegrasyon
- Endüstriyel ortamlar için veri toplama, görselleştirme ve analiz uygulamaları geliştirme
- SQL tabanlı üretim verisi saklama ve yapılandırma
- Gerçek üretim analizlerinde Python ve Jupyter kullanımı
- Makine davranışı, duruşlar, proses değişkenleri ve kaliteyle ilişkili verilerin birlikte değerlendirilebilmesi
- Tekil gözlemler yerine üretim verisine dayalı kök neden analizi
- Analiz bulgularının uygulanabilir mühendislik aksiyonlarına dönüştürülmesi
- İyileştirmelerin sonraki üretim verileriyle doğrulanması
- Otomasyon mühendisliğinin ölçülebilir üretim iyileştirmesiyle birleştirilmesi