REKABET ORTAMINDA BİR TÜRK OTOBÜS FABRİKASINDA ENDÜSTRİ 4.0 PERSPEKTİFİNDE AKILLI ÜRETİM UYGULAMALARI

Yıl 2022, Cilt: 31 Sayı: 1, 21 - 37, 30.04.2022

İbrahim İnan

https://doi.org/10.35379/cusosbil.906962

Öz

Bilgi ve iletişim teknolojisinin hızla gelişmesiyle birlikte üretim sistemleri, Endüstri 4.0 teknolojileriyle birlikte gözlemlenebilir dönüşüm geçirmektedir. Nesnelerin interneti, siber-fiziksel sistemler, büyük veri analizi, bulut teknolojileri, üç boyutlu yazıcılar, otonom üretim sistemleri, arttırılmış gerçeklik, sistem entegrasyonu gibi teknolojiler ile gerçekleştirilen üretim, akıllı üretim olarak adlandırılmaktadır. Şirketlerin küresel pazarda hayatta kalabilmek için değişen üretim sistemleri ve süreçlerine hızlı şekilde uyum sağlamaları gerekmektedir. Çalışmada, akıllı üretim başlığı altında modernleşen üretim sistemi bir otobüs üretim fabrikası üzerinden ele alınmıştır. Öncelikle, Endüstri 4.0 ve akıllı üretim sistemlerinin kavramsal çerçevesi sunulmuştur. Akıllı teknolojilerin akıllı üretim sistemlerinde uygulamaları kapsamında Türkiye’de bir otobüs sektörü, üretim hacmi, GZFT analizi ve teknolojik altyapısı doğrultusunda analiz edilmiştir. Son olarak ise, otobüs sektöründeki akıllı üretimde karşılaşılan zorluklar ve akıllı üretimin geleceği tartışılmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Endüstri 4.0, Akıllı üretim, Otobüs

Kaynakça

• Akben, İ., ve Avşar, İ. İ. (2018). Endüstri 4.0 ve Karanlık üretim: Genel bir bakış. Türk Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 3(1), 26-37.
• Azuma, R. (1997). A Survey of Augmented Reality. Presence:Teleoperators and Virtual Environments. 6(4): 355-385.
• Baumers, M., Tuck, C., Bourell, D. L., Sreenivasan, R., ve Hague, R. (2011). Sustainability of additive manufacturing: measuring the energy consumption of the laser sintering process. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 225(12), 2228-2239.
• Chen, H. (2017). Theoretical foundations for cyber-physical systems: a literature review. Journal of Industrial Integration and Management, 2(03), 1750013.
• Choi, S., Jun, C., Zhao, W. B., ve Do Noh, S. (2015). Digital manufacturing in smart manufacturing systems: contribution, barriers, and future directions. In IFIP International Conference on Advances in Production Management Systems (pp. 21-29). Springer, Cham.
• Diamond, J. M., & Ordunio, D. (1999). Guns, germs, and steel. Books on Tape.
• Duman, A. (2019). Endüstri 4.0 ile akıllı üretimin işletme performansı üzerine etkisi: Vestel Buzdolabı Fabrikası’nda bir uygulama, Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
• Ersoy, A. (2016). Siemens’in Endüstri 4.0’a Bakışı ve Çalışmaları. Elektrik Mühendisleri Odası Elektrik Mühendisliği Dergisi, 459, s. 48.
• GTAI (Germany Trade & Invest) (2014). Industries 4.0-Smart Manufacturing for the Future. Berlin: GTAI.
• Gubbi, J., Buyya, R., Marusic, S., ve Palaniswami, M. (2013). Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions. Future generation computer systems, 29(7), 1645-1660.
• Gürdür, D., El-Khoury, J., Seceleanu, T., ve Lednicki, L. (2016). Making interoperability visible: Data visualization of cyber-physical systems development tool chains. Journal of Industrial Information Integration, 4, 26-34.
• Gürel, E., ve Tat, M. (2017). SWOT analysis: a theoretical review. Journal of International Social Research, 10(51), 994-1006.
• Hill, T., ve Westbrook, R. (1997). SWOT analysis: it's time for a product recall. Long range planning, 30(1), 46-52.
• İçten, T. ve Bal, G. (2017). Artırılmış Gerçeklik Üzerine Son Gelişmelerin ve Uygulamaların İncelenmesi. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 5(2): 111-136.
• İslamoğlu, A. H., ve Alnıaçık, Ü. (2016). Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri: Beta Yayıncılık.
• Jack D., Gibbins J., (2019) The World Bus and Coach Manufacturing Industry: A 'Truck and Bus Builder' Report. United Kingdom: Truck & Bus Builder Reports Limited.
• Kahraman, C., Demirel, N. C., ve Demirel, T. (2007). Prioritization of e-Governmentstrategies using a SWOT-AHP analysis: the case of Turkey.European Journal ofInformation Systems, 16, 284–298.
• KalDer (2016). Önce Kalite Dergisi, Sayı: 183. http://www.kalder.org/upload/files/PDF/Once_Kalite_Dergisi/2016/2016-Ocak-Subat-Mart.pdf, Erişim Tarihi: 17.12.2019.
• KPMG (2019). Sektörel Bakış 2019 - Otomotiv, https://home.kpmg/tr/tr/home/gorusler/2019/04/sektorel-bakis-2019 otomotiv.html, Erişim Tarihi: 17.12.2019.
• Kurtuluş, K. (2010). Araştırma yöntemleri. Türkmen Kitabevi.
• Kusiak, A. (2018). Smart manufacturing. International Journal of Production Research, 56(1-2), 508-517.
• Lee, J., B. Bagheri, ve H. Kao. (2015). A Cyber-physical Systems Architecture for Industry 4.0-based Manufacturing Systems.Manufacturing Letters 3: 18–23.
• Li Da Xu, Eric L. Xu ve Ling Li (2018) Industry 4.0: state of the art and future trends, International Journal of Production Research, 56:8, 2941-2962.
• Machado, C. G., Winroth, M. P., & Ribeiro da Silva, E. H. D. (2019). Sustainable manufacturing in Industry 4.0: an emerging research agenda. International Journal of Production Research, 1-23.
• Manohar, N. (2015). Industry 4.0 and the digital transformation of the automotive industry, https://www.automotiveworld.com/articles/industry-4-0-digital-transformation-automotive-industry/, Erişim Tarihi: 17.12.2019.
• Mitra, A., Kundu, A., Chattopadhyay, M., ve Chattopadhyay, S. (2017). A cost-efficient one time password-based authentication in cloud environment using equal length cellular automata. Journal of Industrial Information Integration, 5, 17-25.
• Mittal, S., Khan, M. A., Romero, D., ve Wuest, T. (2019). Smart manufacturing: characteristics, technologies and enabling factors. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 233(5), 1342-1361.
• Nayak, A., R. Levalle, S. Lee, ve S. Nof. (2016). Resource Sharing in Cyber-physical Systems: Modelling Framework and Case Studies. International Journal of Production Research 54 (23): 6969–6983.
• Odası, İ. S., Sürecinde, A. B. N. T. Ü., Komiteleri, İ. S. O. M., ve Projesi, S. S. G. (2002). Otomotiv Sanayii Sektörü. Avrupa Birliği’ne Tam Üyelik Sürecinde İstanbul Sanayi Odası Meslek Komiteleri Sektör Stratejileri Geliştirilmesi Projesi, Şubat.
• Pereira, A.C. ve Romero, F. (2017). A review of the meanings and the imlications of the Indusrty 4.0 concept. Procedia Manufacturing, 13, pp. 1206–1214.
• Radziwon, A., Bilberg, A., Bogers, M., ve Madsen, E. S. (2014). The smart factory: exploring adaptive and flexible manufacturing solutions. Procedia engineering, 69, 1184-1190.
• Rüßmann, M., Lorenz, M., Gerbert, P., Waldner, M., Justus, J., Engel, P., & Harnisch, M. (2015). Industry 4.0: The future of productivity and growth in manufacturing industries. Boston Consulting Group, 9(1), 54-89.
• Sevkli, M., Oztekin, A., Uysal, O., Torlak, G., Turkyilmaz, A., ve Delen, D. (2012). Development of a fuzzy ANP based SWOT analysis for the airline industry in Turkey. Expert systems with Applications, 39(1), 14-24.
• Shaljani, B. (2018). Reklamlarda Artırılmış Gerçeklik Uygulamalarının Tüketici Davranışlarında Oynadığı Rol, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Spath, D., Gerlach, S., Hämmerle, M., Schlund, S., ve Strölin, T. (2013). Cyber-physical system for self-organised and flexible labour utilisation. Personnel, 50(22).
• Sürmen, Y. E. (2019). Endüstri 4.0 ve otomotiv endüstrisi: Bursa ili Swot analizi ile değerlendirilmesi, Yüksek Lisans Tezi, Bursa Uludağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Tao, F., Y. Wang, Y. Zuo, H. Yang, ve M. Zhang. 2016. Internet of Things in Product Life-cycle Energy Management. Journal of Industrial Information Integration 1: 26–39.
• Thames, L., ve Schaefer, D. (2016). Software-defined cloud manufacturing for industry 4.0. Procedia cirp, 52, 12-17.
• TÜBİTAK (2017). Bilim, Teknoloji ve Yenilik Politikaları Daire Başkanlığı, Yeni Sanayi Devrimi Akıllı Üretim Sistemleri Teknoloji Yol Haritası.
• Wan, J., Cai, H., ve Zhou, K. (2015). Industrie 4.0: enabling technologies. In Proceedings of 2015 international conference on intelligent computing and internet of things (pp. 135-140). IEEE.
• Wang, S., Wan, J., Li, D., ve Zhang, C. (2016). Implementing smart factory of Industrie 4.0: An outlook. International Journal of Distributed Sensor Networks, 12(1), 3159805.
• Yayar, R., & Yılmaz, E. (2016). Dünya ve Türkiye Otomotiv Sanayi Üzerine Genel Bir Değerlendirme. Selçuk Üniversitesi Akşehir Meslek Yüksekokulu Sosyal Bilimler Dergisi, 2(7), 71-85.
• Yin, Y., Stecke, K. E., & Li, D. (2018). The evolution of production systems from Industry 2.0 through Industry 4.0. International Journal of Production Research, 56(1-2), 848-861.
• Yüksekbilgili, Z., ve Çevik, G. Z. (2018). Endüstri 4.0 Bağlamında Türkiye’nin Yerine İlişkin Güncel ve Gelecek Eksenli Bir Analiz. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi (FESA), 3(2), 422-436.
• Zarbo, R. J., & D’Angelo, R. (2006). Transforming to a quality culture: the Henry Ford Production System. Pathology Patterns Reviews, 126(suppl_1), S21-S29.
• Zhang, Y. ve Kwok, T.H. (2018). Design and ınteraction ınterface using augmented reality for smart manufacturing. Procedia Manufacturing. 26, 1278-1286.
• Zheng, P., Sang, Z., Zhong, R. Y., Liu, Y., Liu, C., Mubarok, K., ve Xu, X. (2018). Smart manufacturing systems for Industry 4.0: Conceptual framework, scenarios, and future perspectives. Frontiers of Mechanical Engineering, 13(2), 137-150.