Bu çalışmada, hazır giyim sektöründe faaliyet gösteren öncü bir firmanın üretim tesisinde, veri dijitalleştirme projesi kapsamında süreçlerin uçtan uca incelenmesi ve yeni nesil bilgi teknolojileri kullanılarak veri odaklı süreç tasarımlarının yapılması amaçlanmıştır. Buna bağlı olarak, yeni gelişen ve hızlı büyüyen bir teknoloji olan dijital ikiz modellerinin yapılabilmesi için gerekli olan süreç altyapılarının oluşturulması hedeflenmiştir. Yapılan çalışmada ilk olarak, süreç haritaları oluşturulmuş ve süreçlere ait sürekli değişen verilerin sensörler ve arayüzler yardımıyla elde edilerek sisteme aktarılması sağlanmıştır. Daha sonra, üretim hattındaki makinelerden alınan süreç bazlı süreler ile üretilecek ürüne ait nitelikler arasında bağlantı kurularak, herhangi bir ürünün sürece girdiğinde ne kadar sürede tamamlanacağı lineer regresyon, polinomal regresyon, gradyan destekli karar ormanı regresyonu ve rassal orman regresyon algoritmaları kullanılarak Knime platformunda tahmin edilmiştir. Yapılan tahmin sonuçlarına göre rassal orman regresyon modelinin, en yüksek R2 ve en düşük hata metrik değerlerine sahip olduğu tespit edilmiş ve bu regresyon modeli ERP altyapısına entegre edilmiştir. Ayrıca, tahmin edilen üretim süreleri ve hat üzerindeki çeşitli parametrelere göre üretim çizelgeleme çalışması tasarımı yapılmıştır. Yapılan çalışma, kendi kendine karar verebilen akıllı bir sistemin altyapısının oluşturulması bakımından önemli olup süreçlerin dijital ikizlerinin oluşturulmasında katkı sağlayacağı öngörülmektedir.
Bu çalışmada, hazır giyim sektöründe faaliyet gösteren öncü bir firmanın üretim tesisinde, veri dijitalleştirme projesi kapsamında süreçlerin uçtan uca incelenmesi ve yeni nesil bilgi teknolojileri kullanılarak veri odaklı süreç tasarımlarının yapılması amaçlanmıştır. Buna bağlı olarak, yeni gelişen ve hızlı büyüyen bir teknoloji olan dijital ikiz modellerinin yapılabilmesi için gerekli olan süreç altyapılarının oluşturulması hedeflenmiştir. Yapılan çalışmada ilk olarak, süreç haritaları oluşturulmuş ve süreçlere ait sürekli değişen verilerin sensörler ve arayüzler yardımıyla elde edilerek sisteme aktarılması sağlanmıştır. Daha sonra, üretim hattındaki makinelerden alınan süreç bazlı süreler ile üretilecek ürüne ait nitelikler arasında bağlantı kurularak, herhangi bir ürünün sürece girdiğinde ne kadar sürede tamamlanacağı lineer regresyon, polinomal regresyon, gradyan destekli karar ormanı regresyonu ve rassal orman regresyon algoritmaları kullanılarak Knime platformunda tahmin edilmiştir. Yapılan tahmin sonuçlarına göre rassal orman regresyon modelinin, en yüksek R2 ve en düşük hata metrik değerlerine sahip olduğu tespit edilmiş ve bu regresyon modeli ERP altyapısına entegre edilmiştir. Ayrıca, tahmin edilen üretim süreleri ve hat üzerindeki çeşitli parametrelere göre üretim çizelgeleme çalışması tasarımı yapılmıştır. Yapılan çalışma, kendi kendine karar verebilen akıllı bir sistemin altyapısının oluşturulması bakımından önemli olup süreçlerin dijital ikizlerinin oluşturulmasında katkı sağlayacağı öngörülmektedir.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Tasarım ve Teknoloji |
Authors | |
Publication Date | December 30, 2022 |
Submission Date | September 2, 2022 |
Published in Issue | Year 2022 Volume: 10 Issue: 4 |