Büyük veri ve analitik kavramlarının giderek daha da popüler bir hale gelmesi, eskiden kısıtlı olarak yapabildiğimiz bazı uygulamaların yeniden gündemimize girmesine olanak sağladı. Aslında hiç de yeni olmayan ancak belirli sayıda uzman tarafından, altı sigma gibi problem çözme metodolojilerinde kullanılan bazı yöntem ve teknikler artık çok başka formatlarda kullanılarak, hayatımızın her aşamasında bize yön vermeye başlıyor. Büyük veri analitiği ile daha önceleri oldukça karmaşık, uzun, maliyetli ve daha az güvenirlilik ile verdiğimiz kararları çok daha ucuza, gerçek zamana yakın bir oranda ve daha güvenilir bir şekilde elde edebiliyoruz.
Nasıl mı? Açıklayalım…
Süreç iyileştirme çalışmalarında istatistik biliminin oldukça önemi vardır. Süreç davranışının modellenmesi, gelecek durumun tahminlenebilmesi ya da girdi parametrelerinin etki analizlerinin yapılabilmesi gibi konularda istatistik biliminin birçok aracından faydalanılır. Çünkü değişkenlik kavramı sadece istatistiksel terimler ile tanımlanabilir.
İstatistiksel proses kontrol uygulamalarında süreç karakteristiğini anlayabilmek için genelde çıktılar üzerinden örnekler alınır ve örnekler üzerinden yapılan modellemeye göre gerçek popülasyon üzerinde yargıya varılmaya çalışılır. Buradaki kritik faktörler örnek alma ve modellemedir.
Örnek sayısı sürecin doğru modellenebilmesi açısından son derece önemlidir. Çünkü, istatistiksel yaklaşımda örnek sayısının artması ve örneklerin doğru ölçümlenmesi, modelin güvenilir olabilmesinin en önemli ön koşuludur. Eskiden oldukça maliyetli olduğu için süreç üzerinden kısıtlı sayıda örnek veri alınabilir, alınacak verilerin güvenirlik katsayısını artırmak için MSA dediğimiz yöntemler ile ön analizler yapılır, alınan ölçüm sonuçları uzmanlar ve özel yazımlar ile analiz edilir ve bir modelleme yapılmaya çalışılırdı. Altı sigma yaklaşımındaki ölç (Measure) ve analiz (Analyze) süreçleri bu kapsama girmektedir.
Ancak şimdi süreç üzerinden sürekli ve gerçek zamanlı verialınabilmesi IoT sayesinde son derece kolay bir hale geldi. IoT ile örnek sayısında kısıtlamaya gidilmeden, sınırsız sayıda ve güvenilir bilgi süreç üzerinden gerçek zamanlı alınabilmektedir. Bu sayede elde edilen örnek veri setleri ile süreçler daha güvenilir bir şekilde modellenebilmekte, sürecin gelecekte nasıl bir davranış gösterebileceği daha doğru bir şekilde tahminlenebilmektedir.
Altı Sigma yaklaşımında sürecin matematiksel modellemesini yapabilmek için birçok yöntem kullanılır. Ölçme aşamasında elde edilen veri sertleri kontrol grafikleri, regresyon / korelasyon analizleri, faktör testleri gibi analizlerde kullanılarak süreç modellenir, modelleme üzerinden gelecek durum hakkında ön görüde bulunmaya çalışılır. Bu yöntemleri kullanabilmek için uzmanlardan ve SPC/Minitab gibi özel yazılımlardan faydalanılır.
Artık bu işlemleri yapabilmek eskiye göre çok daha kolay. Daha önceleri sadece özel yazılımlar (matlab, minitab) ve uzmanlar üzerinden yapılabilen analizler artık phyton gibi yazılımlar üzerinden, süreçlerin her birinde lokal olarak yapılabilmektedir. Bu sayede eskiye oranla daha hızlı karar alınabilmesi mümkün olabilmektedir.
Endüstri 4.0, daha önceleri kısıtlı olarak kullanılabilen Altı Sigma yaklaşımının artık gerçek zamanlı olarak, süreçlerin her alanında kullanılabilmesinin önünü açmaktadır. Yapay zeka ile problemi daha net tanımlayabiliyor (1.Define), IoT sensorlar ile gerçek zamanlı veri alabiliyor, süreci test ve kontrol edebiliyor (2.Measure / 5.Control), özel yazılım ve algoritmalar ile süreci modelliyor, analiz ediyor (3.Analyze) ve makine öğrenmesi ile süreci iyileştirebiliyoruz (5.Improve).
Yeni dönemde aslında değişen çok fazla bir şey yok. Amaç ve kullanılan metodolojiler aynı – sadece yöntemler gelişiyor. Problem çözebilmek için hala ölçüyor, analiz ediyor, yorumluyor ve aksiyona geçiyoruz. Değişen tek şey bu sürecin eskiye göre çok daha hızlı ve güvenilir olması. Endüstri 4.0 dediğimiz kavram işte tam da bu aşama da fark oluşturuyor…
