Page 5 - Dijital KobiEfor Ocak 2024

çıktılara dönüştüren ‘Veri Toplama
Teknolojileri’, hem işletme yönetici- ‘Veri Toplama Teknolojileri’nde yeni trendler
leri hem de potansiyel müşterilere Kenar Bilişim (Edge Computing), Sürdürülebilir Veri Toplama, Fede-
fayda sağlıyor. Saha içerisinde işleyen 5G Teknolojisi, Yapay Zeka ve Makine ratif Öğrenme (Federated Learning),
prosesin kayıtlarının tutulması, saha
Öğrenimi Entegrasyonu, Sensörlerin Geospatial Veri Analitiği, Veri Mo-
hakkında detaylı bilgi almayı sağla-
Çeşitlenmesi ve İyileştirilmiş Algıla- netizasyonu, Kişisel Veri Güvenliği
dığı gibi kaliteyi de artıyor. Proseste
ma Teknolojileri, Blockchain Tabanlı ve Gizliliği, Quantum Veri Toplama
ters giden veya eksik olan olaylara
Veri Güvenliği, IoT (Nesnelerin İnter- ve İşleme, Etkileşimli Veri Analitiği
müdahale etmeye olanak sunan ‘Veri
neti), Veri Görselleştirme ve Analitik ve Gömülü Analitikler, Veri Yönetimi
Toplama Teknolojileri’, üretimin ak-
Araçlarında Gelişmeler, Çevresel ve Otomasyonu.
samasını engelleyerek hataları telafi
ediyor ve ürünlerin çok daha kaliteli
hale gelmesini sağlıyor. Ayarlanılan
seviyelerin dışına çıkıldığında da bu
teknolojiler, hızlıca uyarıyor.
Endüstri 4.0, özellikle üretim sü-
recinde fabrikalarda neredeyse in-
sanlardan bağımsız olarak kendi
kendilerini koordine ve optimize ede-
rek üretim yapabilecek ‘akıllı fabrika-
lar’ demek. Endüstri 4.0’a, kısacası
ma konusunda da önemli rol oynayan kaydı. Veri depolama. Gerçek zamanlı
endüstrinin geleceğine giden yolun
yapıtaşlarını ‘Veri Toplama Teknolo- ‘Veri Toplama Teknolojileri’, ener- veri görselleştirme. Kayıt sonrası veri
jileri’ oluşturuyor. Bu teknolojilerin ji verimliliği ve çevresel takip için de incelemesi. Çeşitli matematiksel ve
en öne çıkanları ise OT / VT (Otomatik önemli. istatiksel hesaplamalar kullanarak
Tanıma ve Veri Toplama Sistemleri: ‘Veri Toplama Teknolojileri’nin en veri analizi. Rapor oluşturma.
AIDC-Automatic Identification and büyük artısı ise izlenebilirlik sağla-
Data Capture) Teknolojileri, Nes- ması; çeşitliliğin yanı sıra ürünlerin, Veri toplama türleri
nelerin İnterneti (IoT), Endüstriyel objelerin veya proseslerin (üretim, 1) Olay Bazlı Endüstriyel Veri Top-
Nesnelerin İnterneti (IIoT), Giyilebilir stoklama, satış, depolama, paketle- lama Sistemleri.
Teknolojiler ve insan müdahalesi ol- me, sevkiyat vs.) daha rahat ve hata- 2) Zaman Bazlı Endüstriyel Veri
madan nesnelerin otomatik olarak sız takip edilebilmesi, izlenebilmesi, Toplama Sistemleri.
tespiti, tanımlanması, nesneler hak- daha net verilerin toplanabilmesi. Bir Zaman bazlı veri toplama sistem-
kında bilgi toplanması, toplanan bu üretim tesisinde bir ürünün ne zaman lerinde, otomasyona girilen zaman
verilerin el ile saymadan bilgisayar üretildiği, hangi aşamalardan geçtiği, zarfları sürecinde veriler kaydedili-
sistemlerine doğrudan giriş yapılma- ne zaman sevk edildiği, ambara veya yor. Zaman aşımından sonra ise ek-
sını sağlayan tüm teknolojiler. depoya ne zaman gönderildiği, o ürü- rana veriler bir çıktı halinde gelerek
nün o an nerede olduğu gibi her türlü o sürede örneğin; basınç değeri de-
bilginin elde edilmesi mümkün oldu- ğişimlerini gözlemlemek mümkün.
ğu gibi iade gibi işlemlerde geriye dö- Olay bazlı veri toplama sistemlerin-
nük izleme de yapılabiliyor. deyse basınç yükseldiğinde, debi se-
Tüm bu izlemelerde kısa zamanda viyesi taştığında uyarı veriyor. Sistem
kısa yoldan ‘doğru bilgiye’ ulaşılabi- verileri kaydederken beklenmedik
liyor. Tamamıyla sektör bağımsız ve olaylarla karşılaştığı zaman direkt
sistem odaklı olan bu sistem ve cihaz- olarak anlamlı çıktılar halinde uya-
larla ürünün üzerinde ne tür bir kim- rıları ekrana getirerek faciaların ön-
liklendirme işareti olursa olsun, ne lenmesini sağlıyor.
Karar verme süreçlerini destek- tür bir sistemle izleniyor olursa olsun,
leyen, performans analizini, müşteri her hal ve koşulda hatasız ve net bil-
deneyimini, pazar analizini ve rekabet giye ulaşmak mümkün. Sağlanan hız,
stratejilerini, geliştirmeye olanak su- verimlilik, kalite, zaman ve maliyet
nan ‘Veri Toplama Teknolojileri’, risk tasarrufuyla birlikte bu da doğru stra-
yönetimine yardımcı olur, inovasyon tejiye ulaşmak, yüksek karları ve kali-
ve Ar-Ge süreçlerini destekler. Sağ- teyi yakalamak ve başarılı bir Endüstri
lık hizmetleri ve tıbbi araştırmalarda 4.0 yolculuğuna başlamak demek.
kullanılacak geniş veri setleri oluştur- Veri toplamanın amaçları: Veri
Ocak 2024 KobiEfor Dijital 5