Akıllı Fabrikalar – Emre Yıldız

Endüstrilerin ve imalat sistemlerinin zaman içindeki evrimi yediğimiz yemekten, üniversitede okuduğumuz bölümden, arabamıza ve sosyal medyada paylaştığımız fotoğraflara kadar gündelik yaşam şeklimizi derinden etkiliyor. Instagram hesaplarımızda çoğumuzun aylık birkaç bin dolar kazanıyormuş gibi görünmesinde mühendislik harikası üretim sistemlerinin hiç payı yok mu?   Peki, daha 50 yıl önce bir oda büyüklüğündeki tüketici bilgisayarından akıllı fabrikaların konuşulduğu gündüze nasıl evrildik? Charles Fine endüstrilerin evrimi ile ilgili yaptığı çalışmalarında evrimsel biyolojinin yöntemlerini endüstrilerin evrimini anlamada kullanarak görece evrensel kabul edilen bazı ilkeler ortaya koydu (Fine, 1998). Bu ilkelere göre, tıpkı farklı canlı türlerinde olduğu gibi, farklı endüstriler farklı hızlarda evrim geçirirler. Örneğin maden endüstrisi otomotiv endüstrisine göre çok daha yavaş değişim gösterirken, otomotiv endüstrisi de tüketici elektroniği endüstrisine göre daha yavaş bir değişim gösterir. Bu değişimin hızı doğal seçilime benzer şekilde inovasyon, rekabet veya demografi gibi değişkenler tarafından belirlenir. Endüstrilerin evrimi nedeniyle firmalar için hiçbir rekabet üstünlüğü kalıcı değildir. Nihai ve kalıcı tek rekabet üstünlüğü değişen çevresel koşullara uyum sağlayabilme kabiliyetidir.

4. nesil sanayi anlamında kullanılan Endüstri 4.0 kavramı, buharlı makinenin icadından bu yana yaşanan endüstriyel gelişmenin evrimsel aşamalarını anlamamızı kolaylaştırmak adına yapılmış sınıflandırmada endüstrinin mevcut durumunu ve yakın geleceğini temsil eden kavram. Birinci sanayi devrimi, diğer adıyla Endüstri 1.0, buhar makinesinin icadı ile imalat süreçlerinde insan gücüne dayalı atölye üretimin yerini makine gücüne dayalı fabrika tipi üretim döneminin almasını temsil eder. Endüstri 2.0 ise, elektrik enerjisinin kullanımı ve Fordizm olarak da adlandırılan seri üretim cağını temsil eder. Bu cağı, elektronik sistemlerin ve bilgisayarın üretim süreçlerine dahil olmasıyla başlayan otomasyon temelli imalat, yani Endüstri 3.0 takip etti. Otomasyon sistemleri yüksek hassasiyet ve verimlilikle bilgisayar temelli tasarımların çok hızlı şekilde üretilmesine olanak sağladı. Yazılımlar tarafından kontrol edilen robotların ve makinelerin artmasına rağmen, üretim sistemlerinin tasarım ve kontrol süreçlerinde etkin karar alıcısı insan olarak kaldı. Akıllı algılayıcılar (sensörler), büyük veri madenciliği, yapay öğrenme/yapay zekâ, sanal gerçeklik ve bulut bilişim gibi teknolojilerdeki gelişmeler bu teknolojileri imalatçılar için daha ucuz ve erişilebilir hale getirdi. Bunun sonucu olarak firmalar katma değer zincirini, ürün tasarımından tedarik zincirine, üretimden bakım ve onarım süreçlerine daha bütünleşmiş, esnek, çevik, uyum sağlayabilen ve özerk olarak çalışabilen sanal-fiziksel üretim sistemleri geliştirme olanağına eriştiler. Bu olanağın sunduğu yeni nesil endüstriyi Endüstri 4.0 olarak adlandırdık.

Figür 1 Endüstriyel evrimin aşamaları (“Endüstri 4.0 Nedir? – Bilge Teknoloji,” 2020)

Endüstri 4.0 teknolojileri imalat ve üretim yapan firmaları ürün, süreç ve organizasyon/sistem olarak tanımlanabilecek üç temel alanda eş zamanlı ve köklü bir değişime zorluyor. Eşzamanlı-evrim paradigması veya concurrent evolution paradigm/co-evolution paradigm olarak da tanımlanan (Tolio et al., 2010) sorunun çözümü teoride oldukça basit: eşzamanlı mühendislik. Fakat, endüstriyel evrimin niteliklerinden biri olan artan karmaşıklık, eşzamanlı mühendisliği daha da zor hale getiriyor. Her geçen gün piyasaya sürülen ürünlerde bu karmaşıklığı görmek mümkün. Ürün alanında artan karmaşıklığın sonucu olarak, üretim sistemlerinin ve süreçlerinin eşzamanlı olarak daha karmaşık hale geldiğini tahmin etmek zor değil. Endüstriyel evrimin bir diğer özelliği ise ürün ve üretim süreçlerinin yaşam döngüsünün gittikçe kısalması. Artık çok daha gelişmiş ve değişmiş bir cep telefonu modelini veya bir araba modelini çok daha kısa sürede tasarlayıp, üretip müşteriye ulaştırmış olmak gerekiyor. Hatta rekabet etmek istiyorsak, bunu müşterilerin kişisel tercihlerine göre düzenlediği onlarca farklı alt model için yapabilmeliyiz.

Artan karmaşıklık ve kısalan yaşam döngüsü sorunları ile başa çıkmak amacıyla birimsellik/modülerlik, esneklik, ölçeklenebilirlik, çeviklik (agile) gibi özelliklere sahip imalat sistemlerine ihtiyacımız var. Bu sıfatları içinde barındıran karmaşık üretim sistemlerini Akıllı Fabrikalar başlığı altında toplayabiliriz. Akıllı fabrikaların genel olarak kabul edilmiş bir tanımı yok. Fakat yapılmış tanımların ortak yanlarına bakıldığında çevresel etmenlere uyum sağlayabilen, sistemlerini ve süreçlerini yeniden yapılandırabilen ve imalat temelli sorunları dinamik, çevik ve esnek bir şekilde çözebilen fabrika olduğunu söyleyebiliriz. Akıllı fabrikaları geliştirmek için Almanya başta olmak üzere pek çok Avrupa ülkesinde Öğrenen Fabrika veya Akıllı Üretim Laboratuvarı gibi adlar altında akademi sanayi ortaklığında araştırma geliştirme çalışmaları devam ediyor (Nardello, Madsen, & Møller, 2017).

Akıllı fabrikaları geliştirmek için sanal gerçeklik, simülasyon, dijital ikiz, nesnelerin interneti gibi gelişmiş teknolojilerin bütünleşik kullanımı gerekli. Bu sayede fiziksel sistemlerin siber ortamda dijital ikizleri yaratılıp, bu dijital yansımaların gerçek sistemlerden elde edilen büyük veriyi çok hızlı şekilde işlemesi, değerlendirmesi, diğer sistemlerle iletişim kurması, karar alması ve aldığı kararlara göre fiziksel sistemleri kontrol etmesi amaçlanıyor.

Dijital ikiz temelli siber-fiziksel üretim sistemlerinde, dijital ikizler fiziksel karşıtlarının durumuna ait veriyi anlık olarak elde edebilir, geçmişe ait veriyi çok hızlı işleyebilir ve geleceğe dair oldukça iyi tahminlerde bulunabilirler. Örneğin bir yolcu uçağının jet motoruna ait çok önemli bir parçanın gelecek on gün içinde %90’ın üstünde bir ihtimalle bozulacağını hesaplayıp bakım ve onarım planı yapan ve bu planı ilgili bakım mühendisinin cep telefonuna kısa mesajla bildiren dijital ikizler halihazırda hizmet veriyor. Veya bir rüzgâr türbininin dijital ikizi, bozulmak üzere olan bir parçasının bakım-onarım maliyeti, değiştirme maliyeti veya türbinin performansını düşürerek bozulacak parçanın ömrünü uzatma maliyetlerini anlık olarak hesaplayabilir, karar alabilir ve bu kararları uygulamaya koyabilir. Dijital ikizler ayrıca çeşitli simülasyon sistemlerinde birbirleri ile ilişkilendirilmiş modellerin yaratılmasında kullanılarak planlanan veya olası karmaşık senaryoların gerçeğe oldukça yakın canlandırmalarında kullanılabilir. Üretim sistemlerini veya fabrikaları bir bütün olarak temsil eden bu tip bütünleşik simülasyon sistemlerini sanal fabrika olarak tanımlayabiliriz.

Bir çiftçi olan ve teknoloji ile arası iyi olmayan babam, araştırma konumun sanal fabrikalar olduğunu öğrendiğinde “Sanal mı? Gerçeği dururken niye sanal fabrikayı araştırıyorsun?” demişti. Kulağa komik gelse de oldukça geçerli bir soru. Sanal sözcüğünün sözlük anlamı “Gerçekte yeri olmayıp zihinde tasarlanan, mevhum, farazi, tahminî”. Fakat, sanal fabrikaların en önemli yönlerinden biri gerçek sistemlerle olan bağları. Sanal fabrikalar karmaşık üretim sistemlerinin, ürün modellerinin ve süreçlerin dijital ikizlerinin yaratılabildiği birbiriyle bütünleşik simülasyon sistemleri olarak tanımlanabilir. Elbette bu kadar karmaşık modelleri tasarlamak, incelemek ve değiştirmek için sıradan bilgisayar ekranlarımız yeterli değil. Bunun için sürükleyici sanal gerçeklik olarak da bilinen, başa takılan ekran ara yüzüne sahip teknolojiyi kullanıyoruz. Bu sayede geliştirebileceğimiz sistemi şöyle hayal edebiliriz: Gerçek bir fabrika hayal edin ve bu fabrikanın gerçeğine çok benzeyen bir ikizinin Matrix filmindekine benzer sanal bir ortamda var olduğunu düşünün. Bu sanal ortamdaki öğeler tıpkı Matrix filminde olduğu gibi gerçek bir varlığa bağlı. Siz de sanal gerçeklik gözlüğünüzle Matrix ortamındaki fabrikaya gidebilir, fabrikadaki makine, ürün ve diğer ögelerle etkileşime girebilirsiniz. Ve bu ögeler sanal ortamda da tıpkı gerçekte olduğu gibi davranırlar. Hatta bu sanal fabrikada üretim yapabilir, üretimi değiştirebilir, dünyanın öbür ucundan sizinle aynı anda aynı sanal fabrikada buluştuğunuz isçiyi yeni üretim sürecinde eğitebilirsiniz (Yildiz, Møller, Melo, & Bessa, 2019). Gerçekte deneme riskini göze alamayacağınız birçok şeyi sanal ortamda binlerce kez deneyebilir, sonuçlarını görebilir, en uygun senaryoyu seçip daha sonra bunu gerçeğe sorunsuz olarak uygulayabilirsiniz. Sanal fabrikalar ürün ve üretim süreçlerinde eş zamanlı (paralel) mühendislik çalışmalarını çok daha hızlı, etkin ve verimli olarak yapılmasına olanak sağlayabilir. Yukarıda bahsedilen sanal fabrika hayali deneysel olarak ispatlanmış olsa da bu sistemlerin endüstriyel amaçlar için tasarım ve geliştirilmesi çalışmaları halen akademinin ve endüstrinin araştırma konusu.

Sanayi firmalarının faaliyetlerini ve pazarların tüketim modellerini ve davranış şekillerini kökünden değiştiren teknolojik gelişmeler toplum, üretim ve tüketim ilişkilerini yeniden şekillendiriyor. Örneğin otonom taşıtların yaygınlaşması yakın denebilecek gelecekte sürücü ehliyetlerini gereksiz kılacağa benziyor.  Bununla beraber, makinelerin üreteceği refah sonucu tüm insanların bolluk içinde yaşayacağı bir gelecek veya makine sahiplerinin lobisi sonucu birçok mesleğin yok olduğu daha eşitsiz ve sefil bir gelecek yazımızın kapsamı dışında. Diğer taraftan, nasıl ki yüz yıl önce sanayi devriminin tarım nüfusunun çok büyük kısmını işsiz bırakacağını öngördüğümüz halde, yazılım mühendisliği, veri tabanı yöneticiliği, bulut bilişim veya yapay zekâ mühendisliği gibi meslekleri yaratacağını tahmin edemediysek, bugün de Endüstri 4.0 devriminin yaratacağı onlarca yeni mesleği tahmin etmemiz zor. Çocuğunuza ilerde ne olmak istediğini sorduğunuz zaman, aklınızın bir kenarında “acaba bu mesleği bir robot yapabilir mi?” sorusunun olması gerekiyor. Unutmadan, roman yazmak, müzik bestelemek, barmenlik ve robot üretmek gibi meslekler robotlar tarafından yapılmaya başlandı bile!

Bu yazı Endüstri 4.0 ve akıllı fabrikalar konusuna kısa bir giriş yapmak amacıyla yazıldı. İlerleyen günlerde sanal gerçeklik, dijital ikiz ve sanal prototip gibi konuları daha ayrıntılı ele alacağımız yazılarla devam etmeyi umuyoruz.

Emre Yıldız

Baslık Altı
Bir çiftçi olan ve teknoloji ile arası iyi olmayan babam, araştırma konumun sanal fabrikalar olduğunu öğrendiğinde “Sanal mı? Gerçeği dururken niye sanal fabrikayı araştırıyorsun?” demişti. Kulağa komik gelse de oldukça geçerli bir soru.

Fine, C. H. (1998). Clockspeed: winning industry control in the age of temporary advantage. Massachusetts: Perseus Books Reading. MIT Sloan School of Management.

Nardello, M., Madsen, O., & Møller, C. (2017). The smart production laboratory: A learning factory for industry 4.0 concepts. CEUR Workshop Proceedings, 1898, 1–5.

Tolio, T., Ceglarek, D., Elmaraghy, H. A., Fischer, A., Hu, S. J., Laperrière, L., … Váncza, J. (2010). SPECIES-Co-evolution of products, processes and production systems. CIRP Annals – Manufacturing Technology, 59(2), 672–693. https://doi.org/10.1016/j.cirp.2010.05.008

Yildiz, E., Møller, C., Melo, M., & Bessa, M. (2019). Designing Collaborative and Coordinated Virtual Reality Training Integrated with Virtual and Physical Factories. In International Conference on Graphics and Interaction 2019 (pp. 48–55). IEEE Press. https://doi.org/https://doi.org/10.1109/ICGI47575.2019.8955033

Figure 2 https://pixabay.com dan alınmıştır ve telif hakkı içermez