Page 20 - Dijital KobiEfor Ekim 2022

(1'h675à'( 9(5à 723/$0$ 7(.12/2-à/(5à

Veri toplama nedir, medik olaylarla karşılaştığı zaman ter) / Yeni Nesil Veri Merkezleri /
ne işe yarar? direkt olarak anlamlı çıktılar halinde KVKK Yönetimi
Veri toplama; “Kurulan sistematik uyarıları ekranınıza getirerek facia- • Veri Maskeleme ve Şifreleme
bir şekilde hedeflenen değişkenler ların önlenmesini sağlıyor. / Veri Kaybı Önleme (DLP) Yazılım-
üzerine bilgi toplama ve ölçme işlemi- ları / Veri Sızıntısı Önleme (DLP)
dir ve bu sayede, ilgili sorular yanıtla- Testi
nıp sonuçları değerlendirebilir. Araş- • Üretimden Veri Toplama ve Yö-
tırmanın veri toplama bileşeni, fizik netim Sistemleri / Üretimden Veri
ve sosyal bilimler, beşeri bilimler ve Toplama / Üretimden Veri Toplama
işletmeyi de içeren tüm çalışma alan- ve Raporlama / Makinelerden Veri
larında ortaktır” diye tanımlanıyor. Bir Toplama / Kalite Veri Toplama / PLC
başka tanıma göre; “Belirli bir amaç Veri Toplama
kapsamında bilgilerin elde edilme- Endüstride Veri Toplama • MES (Manufacturing Execution
si için gerçekleştirilen işlemler. Elde System-Üretim Yönetim / Yürütme
edilen bu veriler eşliğinde araştırma- Teknolojileri Sistemi)
cının belirlediği sorun için en ideal çö- • Endüstri 4.0 / Endüstri 4.0 Veri • PLM (Product Lifecycle Mana-
zümün bulunması hedefleniyor.” Toplama gement-Ürün Yaşam Döngüsü)
Bütün veri toplama çalışmaları- • Yapay Zeka (Al) / Yapay Zeka Tek- • İş Zekası Çözümleri / İş Analitiği
nın amacı, daha sonra zengin veri nolojileri / Yapay Zeka Mühendisliği • ERP (Kurumsal Kaynak Plan-
analizine çevirilecek olan kaliteli • Makine Öğrenmesi (Machine lama)
kanıtları yakalamak ve ortaya atılan Learning) / Derin Öğrenme (Deep • SCADA (Supervisory Control
sorulara inandırıcı ve güvenilir bir Learning) and Data Acquisition- Denetleme
cevap oluşturulmasını sağlamak. • Nesnelerin İnterneti (IoT), En- Kontrol ve Veri Toplama)
düstriyel Nesnelerin İnterneti (IIoT) • Müşteri Deneyimi Yönetim (CEM
Veri toplamanın amaçları: Veri
kaydı. Veri depolama. Gerçek zaman- • OT / VT (Otomatik Tanıma ve Veri veya CXM) / CRM (Customer Relati-
lı veri görselleştirme. Kayıt sonrası Toplama Sistemleri- AIDC-Automa- onship Management- Müşteri İlişki-
veri incelemesi. Çeşitli matematik- tic Identification and Data Capture) leri Yönetimi)
sel ve istatiksel hesaplamalar kulla- Teknolojileri / Barkodlar (Barkod • Tedarik Zinciri Yönetimi (SCM)
narak veri analizi. Rapor oluşturma. Okuyucular / Barkod Yazıcılar) / Teknolojileri / Tedarik Zinciri Mühen-
Auto-ID / QR Code / Karekod (Data disliği / SRM (Supplier Relationship
Matrix) / RFID (Kablosuz Tanıma Management-Tedarikçi İlişkileri Yö-
Teknolojisi) Teknolojileri (RFID Yazı- netimi)
cılar / RFID Etiketler) / OCR (Optical • Bulut (Cloud) Bilişim Teknolo-
Character Recognation-Optik Ka- jileri / Güçlendirilmiş Edge
rakter Tanıma) / Akıllı Kartlar (Smart • Sanal Gerçeklik Teknolojileri /Sa-
Card-Temaslı / Temassız) / Mobil nal Gerçeklik (VR), Artırılmış Gerçek-
Terminaller / Optik Karakter Tanım- lik (AR), Karma Gerçeklik (MR), Geniş-
lama / Plaka Tanıma Sistemleri / letilmiş Gerçeklik (XR) Teknolojileri
Veri toplama türleri EDS-Elektronik Denetleme Sistemi • Metaverse (Sanal Evren)
1) Olay Bazlı Endüstriyel Veri / Giyilebilir Teknolojiler / Beacon: • Otonom Robotik Sistemler / Dro-
Toplama Sistemleri Düşük Enerjili Bluetooth (Bluetooth nelar / RPA (Robotik Süreç Otomas-
2) Zaman Bazlı Endüstriyel Veri low-energy-BLE) Teknolojisi / NFC yonu) / Sohbet Robotları (Chatbotlar)
Toplama Sistemleri. (Near Field Communication- Yakın / Akıllı Sesli Asistanlar
Alan İletimi) Teknolojisi. • Dokuman ve Arşiv Yönetim Sis-
Zaman bazlı veri toplama sistem-
lerinde, otomasyona sizin gireceği- • Sensörler ve dönüştürücüler / temleri / Elektronik Dokuman Yöne-
niz zaman zarfları süreci içerisinde Sinyal koşullayıcılar / Analog-diji- tim Sistemleri / E-Fatura / E-Arşiv /
verileri kaydetmesini sağlıyorsunuz. tal dönüştürücüler (ADC’ler) E-Defter / E-İrsaliye
Zaman aşımından sonra ise ekra- • 5G Teknolojileri • Siber Güvenlik.
na veriler bir çıktı halinde gelerek • Veri Toplama Ünitesi (DAQ)
o süre içerisinde örneğin; basınç • Büyük Veri (Big Data) / Veri-
değeri değişimlerini anlamlı bir şe- tabanı Yönetimi / Veritabanı Yöne-
kilde gözlemlemek mümkün. Olay tim Sistemleri / Veri Ambarı / Veri
bazlı veri toplama sistemlerindeyse Madenciliği / Veri Kümeleme / Veri
Depolama / Veri Görüntüleme /
basınç yükseldiğinde, debi seviyesi
Veri Analizi / EDI- Elektronik Veri
taştığında sizlere uyarı veriyor. Sis-
Değişimi / Veri Merkezi (Datacen-
tem verileri kaydederken beklen-
20 KobiEfor Dijital Ekim 2022