Büyük Veri (Big Data) ve Analitik

Büyük veri, geleneksel yöntemlerle işlenemeyecek hacim, hız ve çeşitlilikteki veridir. Üretimde hacim tezgâh ve sensör sayısından, hız saniyede binlerce okumadan, çeşitlilik ise sayısal ölçüm, metin kayıt ve görüntünün bir arada bulunmasından doğar.

Veri değer zinciri toplama, saklama, temizleme, analiz ve görselleştirme adımlarından oluşur. En çok emek harcanan adım temizlemedir: eksik okumalar, sensör arızaları, zaman damgası uyumsuzlukları ve birim karışıklıkları düzeltilmeden analiz anlamsızdır. Veri kalitesi, analiz yönteminden daha belirleyicidir.

Analitik dört olgunluk kademesinde ele alınır. Betimsel analitik ne olduğunu söyler (üretim raporları, OEE göstergeleri). Tanısal analitik neden olduğunu araştırır (duruş nedenlerinin kök analizi). Kestirimci analitik ne olacağını tahmin eder (arıza ve talep tahmini). Yönlendirici analitik ne yapılması gerektiğini önerir (çizelge ve parametre optimizasyonu).

Üretimde en yaygın somut uygulama, ekipman etkinliğinin (OEE) otomatik hesaplanmasıdır: kullanılabilirlik, performans ve kalite oranlarının çarpımı, iyileştirme çalışmalarına ortak bir ölçü sağlar.