Makaleler

Üretimde Dijital Dönüşümün Kalbi: MOP (Üretim Operasyonları Platformu) ile Verimliliği Zirveye Taşıyın

Modern Üretimin Zorlukları ve Dijital Çözümler
Günümüzün rekabetçi ve dinamik üretim dünyasında işletmeler; verimliliği artırma, pazar taleplerine çevik bir şekilde yanıt verme ve en önemlisi, veri odaklı kararlar alabilme gibi temel zorluklarla yüzleşmektedir. Bu zorluklar, operasyonel mükemmelliğe ulaşma yolunda geleneksel yöntemlerin yetersiz kaldığı bir noktaya gelinmesine neden olmuştur. İşte bu noktada, Üretim Operasyonları Platformu (MOP), dijital dönüşümün operasyonel kalbi olarak devreye giriyor ve fabrikaları akıllı, entegre ve şeffaf merkezlere dönüştürüyor. Bu yazıda, üretimin tarihsel evriminden yalın felsefenin temel prensiplerine uzanan bir yolculuğa çıkacak ve MOP'un bu sağlam temeller üzerine nasıl dijital bir mükemmellik katmanı inşa ettiğini kapsamlı bir şekilde inceleyeceğiz.
Tolga KULPU

Yalın Üretimde Dijitalleşmenin Rolü: Verimlilik Artışı için Yeni Yaklaşımlar

Yalın üretim, şirketlerin üretim süreçlerini optimize ederek israfları azaltma ve değer yaratma amacını taşıyan bir yaklaşımdır. Bu metodoloji, kaynakların daha etkin kullanılmasını, maliyetlerin düşürülmesini ve çalışan verimliliğinin artırılmasını hedefler. Diğer yandan, dijitalleşme ise çağımızın sunduğu teknolojik yeniliklerle üretim süreçlerini daha akıllı, esnek ve veri odaklı hale getirmektedir.

A Comparative Study of Classification and Clustering Methods for Data Analysis in Digital Transformation and IoT Systems

This studyemploys classification and clustering methodologies on datasets derived from digital transformation and Internet of Things (IoT) initiatives within the cable and automotive sectors. The analytical procedures are conducted utilizing the KNIME platform, employing Support Vector Machines (SVM) and K-Means algorithms. The results indicate that SVM exhibits superior accuracy rates compared to K-Means within both industries. The data collection methodology facilitated by the Mert Software IoT platform is identified as reliable and efficacious. The primary objective of this article is to augment decision-making precision in digital transformation software and contribute to the scholarly discourse within this domain.

Turgay Tugay BİLGİN, SüleymanBurak ALTINIŞIK, Nihat Aydın ADIGÜZEL

Advancing Workplace Safety: A Proactive Approach with Convolutional Neural Network for Hand Pose Estimation in Press Machine Operations

Press machine operations are integral to goods production across industries, yet worker safety faces significant risks. Machine misuse and non-compliance with safety standards contribute substantially to these incidents. This study addresses the mounting concerns regarding workplace incidents through a proactive solution—a Convolutional Neural Network (CNN) model crafted to prevent press machine misuse by monitoring workers' hand placement during operation. The model that we suggest ensures adherence to safety standards. The CNN model does not replace the role of human operators but acts as a supportive layer, providing instant feedback and intervention when deviations from safety standards are detected. In conclusion, this research endeavors to pave the way for a safer and more secure industrial environment by leveraging the capabilities of advanced technology. The proposed CNN model addresses current concerns and sets a precedent for future advancements in ensuring workplace safety across diverse industries.

Şuayip Aykut ATMACA, Hüseyin HAMAD, Burcu Çağlar GENÇOSMAN

Entegre Bir Yazılım Çözümü ile Endüstriyel Ortamlarda Enerji Verimliliğinin Artırılması ve Gerçek Zamanlı İzleme: NIGHTWATCH

Küresel olarak, ısınma, aydınlatma, ulaşım ve çeşitli cihazlar için yakıt temini gibi faktörler nedeniyle enerjiye olan talep artmaya devam etmektedir. Bu bağlamda, enerji verimliliğinin sağlanması, enerji üretimi, iletimi ve tüketimi ile ilgili faaliyetleri kapsayan kapsamlı bir yaklaşım gerektirmiştir. Sunulan çalışma, endüstriyel ortamlarda çalışmakta ve enerji analizörleri ile arayüz oluşturarak enerji tüketimi, anlık akım ve voltaj gibi verileri toplayıp analiz etmektedir. Bu girişim, fabrika tesislerinde enerjiyle ilgili operasyonlara gerçek zamanlı görünürlük sağlamayı amaçlamaktadır. Buna ek olarak, yazılımın yetenekleri geriye dönük veri analizine kadar uzanmakta ve gelecekteki tahminler için bilinçli içgörüler sağlamaktadır. Ayrıca, analizörlerden gelen enerji tüketimi verilerinin Üretim Yürütme Sistemine (MES) entegrasyonu, iş bazında enerji takibini kolaylaştırmaktadır
Kader Nikbay OYLUM , Kenan SELÇUK , Turgay Tugay BİLGİN

A NEW HYBRID SOFTWARE TESTING AUTOMATION FRAMEWORK

Nowadays, with the development of software technologies in all areas of life, software testing, which is an indispensable need of the software life cycle, has become open to development and change. The replacement of manual testing of software products with test automation systems that minimise the human error margin provides the most important example of the transformation of testing processes into a dynamic structure.
Meral BOZDEMİR, Turgay Tugay BİLGİN , Kader NİKBAY OYLUM

Üretimde Kullanılan Akıllı Olmayan El Cihazlarının Endüstri 4.0’a Uyumlu Hale Getirilmesi İçin Yeni Bir Sistem Tasarımı

Günümüzde endüstri 4.0 kavramının literatürde yerini almasıyla birlikte fabrikaların dijitalleşmesi süreci hız kazanmıştır. Dijital fabrika yaklaşımındaki sistemi oluşturan, makine ve teçhizatların birbiri ile konuşan akıllı sistem öğeleri haline getirilmesi yaklaşımın temel mantığını oluşturmaktadır. Akıllı teçhizatlar fikrinden yola çıkılarak; gerçekleştirilen bu çalışmada akıllı olmayan elektrikli vidalama cihazları elektronik kart ve yazılımsal bileşenler dâhil edilerek bahsi geçen el aletlerinin akıllandırılması, çeşitli IoT uygulamaları veya bulut uygulamalarıyla iletişim kurabilmesi ve bu sayede yapılan işlerde insan hata payının en aza indirilmesi hedeflenmektedir.
Kader NİKBAY OYLUM , Turgay Tugay BİLGİN, Kenan SELÇUK