Nabesu Technology

  🔧 Kestirimci Bakım (Predictive Maintenance): Arızaları Tahmin Edin, Üretimi Aksatmayın Endüstride makinelerin plansız duruşları üretim verimliliğini doğrudan etkileyen en büyük sorunlardan biridir. Bu sorunu önlemenin en akıllı yollarından biri de kestirimci bakım (predictive maintenance) uygulamalarıdır. Kestirimci bakım; makinelerin sensörler ve yazılımlar aracılığıyla sürekli izlenmesini, anormal durumların tespit edilmesini ve olası arızaların henüz gerçekleşmeden öngörülmesini sağlayan bir bakım stratejisidir. Böylece bakım çalışmaları doğru zamanda yapılır, üretim sürekliliği korunur ve maliyetler minimize edilir. 🧠 Nasıl Çalışır? Kestirimci bakım sistemi, temelde üç bileşenden oluşur: Veri Toplama: Sıcaklık, titreşim, akım, ses, nem gibi parametreleri ölçen sensörler kullanılır. Veri Analizi: Toplanan veriler, yapay zeka algoritmaları veya belirli eşik değerler yardımıyla analiz edilir. Tahmin ve Uyarı: Arızaya işaret eden davranışlar tespit edildiğinde...

  📊 DAQ (Veri Toplama) Uygulamalarında Yapay Zekânın Rolü Günümüz sanayi ve üretim dünyasında veri, en değerli kaynaklardan biri haline geldi. DAQ (Data Acquisition – Veri Toplama) sistemleri, fiziksel dünyadaki sıcaklık, basınç, titreşim, akım, gerilim gibi analog ve dijital sinyalleri okuyarak sayısal veriye dönüştürür. Ancak bu verilerin anlamlandırılması, yorumlanması ve karar destek sistemlerine dönüştürülmesi sürecinde yapay zekâ (AI) devreye giriyor. 🧠 Neden Yapay Zekâ? Yapay zekâ, sadece veriyi değil, verinin ardındaki desenleri, anomalileri, tahminleri ve olası sonuçları da analiz edebilir. Bu durum DAQ sistemlerinin pasif veri toplayıcı olmaktan çıkıp, aktif karar destek sistemlerine dönüşmesini sağlar. ⚙️ Yapay Zekânın DAQ Sistemlerindeki Başlıca Rolleri 1. Veri Temizleme ve Sinyal Gürültü Ayıklama Ham veriler, çoğunlukla gürültü içerir. AI algoritmaları bu veriyi filtreleyerek daha anlamlı hale getirir. Örneğin bir sıcaklık sensöründen gelen verinin ani sapmal...

  Endüstride Dijital Dönüşümün Temeli: DAQ (Data Acquisition - Veri Toplama) Günümüzün dijitalleşen dünyasında, üretimden tarıma, otomotivden enerji sektörüne kadar birçok alanda veriye dayalı karar alma süreçleri ön plana çıkıyor. Bu süreçlerin temelinde ise DAQ sistemleri yer alıyor. Peki, DAQ nedir, neden önemlidir ve nerelerde kullanılır? DAQ Nedir? DAQ (Data Acquisition), fiziksel olaylardan gelen analog sinyallerin dijital verilere dönüştürülmesi ve analiz edilmesini sağlayan sistemlerin genel adıdır. Bu sistemler; sensörler, dönüştürücüler (transducer), sinyal şartlandırıcılar, ADC (Analog to Digital Converter) ve genellikle bir bilgisayar ya da mikrodenetleyici platformundan oluşur. DAQ Sisteminin Bileşenleri Sensörler : Fiziksel büyüklükleri (sıcaklık, basınç, nem, titreşim vs.) ölçer. Sinyal Şartlandırıcılar : Zayıf sinyalleri amplifiye eder, filtreler. ADC (Analog-Dijital Dönüştürücü) : Analog sinyalleri dijital formata çevirir. DAQ Cihazı : Verilerin to...

Günümüz üretim dünyasında, Operasyonel Ekipman Etkinliği (OEE) , fabrikaların verimliliğini ölçmek ve iyileştirmek için kullanılan en önemli metriklerden biridir. OEE takip sistemleri, üretim hatlarının ne kadar etkili çalıştığını belirlemek için Kullanılabilirlik, Performans ve Kalite gibi temel bileşenleri analiz eder. Bu yazımızda, OEE takip sistemleri ile üretimde nasıl daha yüksek verimlilik sağlanabileceğini inceleyeceğiz. OEE Nedir ve Neden Önemlidir? OEE, Overall Equipment Effectiveness (Genel Ekipman Etkinliği) ifadesinin kısaltmasıdır ve üretim süreçlerindeki kayıpları en aza indirerek verimliliği artırmayı amaçlar. OEE hesaplama formülü şu şekildedir: OEE=Kullanılabilirlik×Performans×KaliteOEE = Kullanılabilirlik \times Performans \times KaliteOEE=Kullanılabilirlik×Performans×Kalite Bu formülün bileşenleri: Kullanılabilirlik : Makinenin çalışma süresi / planlanan üretim süresi Performans : Gerçek üretim hızı / maksimum üretim hızı Kalite : Sağlam ürün sa...

İmalat sektöründe verimlilik, kârlılığı doğrudan etkileyen en kritik faktörlerden biridir. Daha az kaynakla daha fazla üretim yapmak, rekabet avantajı sağlarken maliyetleri de düşürür. Günümüzde Endüstriyel Nesnelerin İnterneti (IIoT) teknolojileri, üretim süreçlerini optimize ederek verimliliği artırmak için devrim niteliğinde çözümler sunuyor. IIoT ile Verimlilik Artışı IIoT, üretim hatlarında akıllı sensörler, bağlı cihazlar ve büyük veri analitiği kullanarak operasyonları gerçek zamanlı izlemeyi sağlar. Bunun üretime etkileri şunlardır: Gerçek Zamanlı Veri Analizi Üretim süreçlerinde anlık veri takibiyle hatalar erken tespit edilir ve hızlı aksiyon alınabilir. Duruş süreleri azalır, üretim kapasitesi artar. Öngörücü Bakım (Predictive Maintenance) Ekipman arızaları önceden tahmin edilerek plansız duruşlar minimize edilir. Bakım maliyetleri optimize edilir, üretim sürekliliği sağlanır. Enerji Verimliliği Sensörler ve yapay zek...