IIoT Platforms | IIoT Engineers and Data Scientist

IIoT, endüstriyel üretim ve işletme süreçlerinde kullanılan cihazlar ve nesnelerin birbirleriyle bağlantılı olduğu ağı ifade eder. Fabrika ekipmanları, sensörler, veri toplama cihazları, robotlar ve diğer endüstriyel cihazlar IIoT ağına bağlanarak; veri toplama, analiz, izleme gibi işlemler yapılabilir. Bu sayede, endüstriyel işletmelerde verimlilik artırılabilir, üretim süreçleri optimize edilebilir ve bakım/kalitesizlik maliyetleri azaltılabilir.

IIoT platformları, endüstriyel IoT uygulamalarının geliştirilmesi ve yönetimi için özel olarak tasarlanmış yazılım sistemleridir. Bu platformlar, işletmelerin veri toplayan, analiz eden ve bu verilere dayalı eylemler gerçekleştiren bağlı sistemler oluşturmasına (Operations Technology) ve işletmesine yardımcı olan bir dizi araç ve hizmet sunarlar. 

  • Connectivity: IIoT platformları, akıllı nesnelerin internete bağlanmasını ve birbirleriyle iletişim kurmasına olanak sağlayarak, gerçek zamanlı veri toplama ve izleme imkânı sunar.
  • Data Management: IIoT platformları, çeşitli kaynaklardan gelen büyük veriyi yönetmek için merkezi bir sistem sağlar.
  • Analytics: IIoT platformları, verileri işlemek ve analiz etmek için sofistike analitik araçlar sunar (Machine Learning).
  • Security: IIoT platformları, verileri korumak ve akıllı istemlere yetkisiz erişimi önlemek için güçlü güvenlik önlemleri kullanır.
  • Inter-operability: IIoT platformları, farklı cihazlar, sensörler ve makinelerin uyumlu olarak birbirleri ile iletişime geçebilmesi için yazılım tabanlı entegrasyon olanakları sunar.
  • Customization: IIoT platformları, belirli bir endüstriyel operasyonun özel ihtiyaçlarını karşılamak için özelleştirilebilir, işletmelerin operasyonlarını optimize etmelerine yardımcı olan özel çözümler sunar.
  • Scalability: IIoT platformları işletmelerin ihtiyaçlarına ölçeklenebilir çözümler sunar.

Tüm bu özellikler IIoT platformlarını endüstriyel operasyonların yönetimi ve optimize edilmesi için önemli araçlar haline getirir. Gerçek zamanlı izleme, veri yönetimi ve sofistike analitik araçları üzerinden işletmelerin verimliliğini artırmalarına ve maliyetlerini azaltmalarına yardımcı olurlar.

Dijital Dönüşüm süreçleri yeni rolleri de beraberinde getiriyor. Gerek dönüşüm kurgusunu yapmak ve IIOT platformlar üzerinden sistem kurmak gerekse kurulan sistem üzerinden süreçleri yönetebilmek için işletmelerin bünyelerinde hem IIOT Mühendislerine hem de Veri Bilimcilere yer açmaları gerekiyor. IoT Mühendisleri ve Veri Bilimcileri (Data Scientist), IIoT sistemlerinin ve uygulamalarının geliştirilmesinde ve uygulanmasında önemli rol oynarlar, ancak farklı uzmanlık ve sorumluluk alanlarına sahiptirler.

IoT mühendisleri, IoT sistemlerini ve uygulamalarını tasarlamaktan ve geliştirmekten sorumludur. Veri toplayabilen, analiz edebilen ve bu verilere dayalı eylemler gerçekleştirebilen bağlı sistemler oluşturmak için çeşitli donanım ve yazılım bileşenleriyle çalışırlar. Ayrıca, daha gelişmiş veri analizi ve karar verme yetenekleri sağlamak için IoT cihazlarını bulut platformları ve veri analizi araçları gibi diğer dijital sistemlerle entegre etmeye çalışırlar. Rollerinde etkili olabilmeleri için çok çeşitli becerilere ihtiyaçları vardır. Sensörler, gömülü sistemler, bulut bilişim ve veri analitiği dahil olmak üzere IoT sistemlerine güç sağlayan temel teknolojiler, C / C ++, Python, JavaScript gibi programlama dilleri; TCP / IP, MQTT, CoAP ve HTTP gibi ağ protokollerinin yanı sıra Wi-Fi, Bluetooth ve LoRaWAN gibi kablosuz iletişim ve IoT sistemlerinin güvenliğini sağlamak için güvenlik protokolleri hakkında kapsamlı bilgiye sahip olmalıdır.

Veri Bilimcileri ise veri analizi ve modellemesi konusunda uzmanlaşmıştır. Veri kümelerinden iç görü ve bilgi elde etmek için istatistiksel analiz, makine öğrenimi ve diğer teknikleri kullanırlar. İşletmelerin daha iyi kararlar almasına ve yeniliği yönlendirmesine yardımcı olabilecek verilerdeki kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri belirlemeye çalışırlar.

IoT mühendisleri IIOT platformları üzerinden sistem geliştirmenin teknik yönlerine odaklanırken, veri bilimcileri bu sistemler tarafından üretilen verilerin analizine ve yorumlanmasına odaklanır. IoT sistemlerinin doğru verileri topladığından, verilerin etkin bir şekilde analiz edildiğinden ve bu verilerden elde edilen içg örülerin iş değerini artırmak için kullanıldığından emin olmak için birlikte çalışırlar.

Hem IoT mühendisleri hem de Veri Bilimcileri, IoT sistemlerinin ve uygulamalarının geliştirilmesinde ve uygulanmasında kritik roller alırlar. Birlikte çalışarak, işletmelerin inovasyon yeteneğini, verimliliği ve rekabet avantajını artırmak için IoT teknolojilerinin tüm potansiyelinden yararlanabilmelerini sağlayabilirler. Dijital Dönüşüm sürecinizden etkin sonuçlar alabilmek için bu konular üzerine düşünün derim.

PLM | PDM – ERP – MES

PLM (Product Lifecycle Management) is a software solution that helps organizations manage the entire lifecycle of a product, from its initial concept and design to its retirement. It integrates different functional areas of an organization such as engineering, manufacturing, sales, and marketing to ensure that everyone has access to the same product information, and that the product development process is efficient and streamlined.

  • PDM (Product Data Management) is a component of PLM that focuses on managing the data and documentation related to a product. It includes tools for version control, collaboration, and data sharing, and it ensures that all stakeholders have access to the latest and accurate product information.
  • ERP (Enterprise Resource Planning) is a software solution that helps organizations manage their business operations, such as accounting, inventory management, and human resources. It integrates different functional areas of an organization such as finance, manufacturing, sales, and marketing.
  • MES (Manufacturing Execution System) is a software solution that helps organizations to manage and control the production process. It covers the production planning, scheduling and monitoring, and it ensures that the production process is efficient and aligned with the company strategy.

Overall; PDM, ERP, and MES are different software solutions that help organizations to manage different aspects of their business. PLM is a holistic solution that integrates all these solutions, PDM focus on product data management, ERP on business operations, and MES on the production process.

ERP – PDM – MES (PLM Integration)

Üretimde üç domain vardır. 1)Business Domain (ERP), 2) Product Domain (PDM/CAx), 3) ManufacturingDomain (MES). Bu üç domain bir araya gelerek PLM yapısı oluşturlar. 

ERP yani BD, satış, malzeme ana verileri, ürün ağaçları, stok, finans/muhasebe ve lojistik gibi temel süreçleri yönetmekten sorumludur. Bu domainin iyi çalışması için iki önemli unsur vardır: 1) doğru ürün ağacı, 2) gerçek zamanlı bilgi girişi (transaction). Ürün ağacı yanlış olur ve üretim sonu kayıtları zamanında ERP’ye girilmez ise MRP doğru çalışmaz, satın-alma ve imalat iş emirlerini doğru çıkaramaz. Planlar yanlış olur, üretimde kısa kalınır, teslimatlar gecikilir, vs.….

  • PDM/CAx, ürün geliştirme aşamasındaki tüm verilerin üretildiği domaindir. Burada üretilen verilerin (BoM: materials/parts info and manufacturing routing) zamanında ve doğru olarak ERP’ye aktarılması gereklidir. Ancak, PDM ile ERP domainleri arasında entegrasyon yok ise, BoM transferi manuel yapılır ve büyük oranda yanlış/eksik bilgi aktarımı sonucunda MRP istenilen sonucu üretemez, yukarıda bahsedilen sorunlar meydana gelir. O nedenle, O nedenle, PDM – ERP entegrasyonu mutlaka düşünülmesi gereken konuların başında gelmektedir.  
  • Öte yandan, önceleri ERP tarafından yönetilen kalite süreçleri artık yavaş yavaş PDM domainine kaymaya başladı. PDM/Cax yazılımları ile tüm kalite planları ürün geliştirme süreci esnasında yapılabilmektedir. BoM ’un yanında ERP’ye aktarılması gereken bir diğer önemli bilgi ise PDM domain ’inde üretilen kalite planlarıdır.
  • MES’in temel fonksiyonu PEM (Planning, Execution, Monitoring) olarak düşünülebilir. MRP’den alınan iş emirlerinin imalata yönlendirilmesi ve gerçek zamanlı bilgi girişinin yapılmasını sağlayarak, ERP stok verilerinin sürekli güncel kalmasını sağlamak MES’in temel fonksiyonudur. MRP’lerin doğru çalışabilmesinde MES’lerin rolü önemlidir. MES’lerin de aynen PDM gibi ERP’lerden rol çaldığını da görmekteyiz. Özellikle bakım süreçlerinin artık MES’ler üzerinden yönetilmektedir.

Bu kapsamda, işletmeler artık ERP değil PLM sürecine girmek zorundalar. ERP belki ilk adım ancak diğer iki domaini de dikkate almak gerekiyor. 

Bunlara ilave olarak ihtiyaçların doğru tanımlanması (domain expertise), süreci yönetecek yetkin danışmanların mevcudiyeti (PDM/Cax admin, ERP admin) ve işletme karar vericilerinin desteği (leadership) bu sürecin başarıya ulaşabilmesindeki kritik faktörler olarak gösterilebilir.

PLM IV | Öğrenen Organizasyon

İmalat süreçlerinde birçok yerden, farklı formatlarda veri üretilir. Araştırmalar, bir organizasyonda, örgütsel bilginin sadece ortalama 5% sinin yapılandırılmış ve yeniden kullanılabilir bir biçimde mevcut olduğunu; geri kalanının ise yapılandırılmamış ya da insanların zihninde bulunduğunu göstermektedir. Yapılandırılmış bilgi, küçük bir oran teşkil etse de kolay erişilebilme, işlenebilme ve karar verme süreçlerinde kullanılabilmesi nedeni ile işletme açısından yüksek değere sahiptir.

Dijital dönüşümün temelindeki IT entegrasyon kısmına artık PLM yerleşiyor. Bu yapı, iletişimin hızını, kalitesini artırıyor ve beyaz yakanın ortalama 60% zamanını alan iletişim kayıplarının minimize edilmesine olanak sağlıyor. Tasarımdan, sevkiyata kadar tüm süreçlerde üretilen veriler PLM veri tabanına eklenebiliyor ya da istenildiğinde eklenen verilerden sorgulama yapılabiliyor. Bu sayede anlamlı bilgiye (knowledge) hızlı bir şekilde ulaşarak – doğru kararlar, zamanında alınabiliyor.

Bu bağlamda PLM in tanımını, ürün yaşam süreçlerinde üretilen tüm verilerin yakalandığı, standart/ organize bir şekilde depolandığı ve gerektiği anda yeniden kullanılabildiği sistem bütünü olarak yapabiliriz.

Ancak, bütün bu amaçları tek bir programda yürütebilmek mümkün değildir. Çünkü her segmentin kendi uzmanlık alanı vardır. ERP tarafı daha çok iş süreçlerinin yönetimine odaklanırken, MES tarafı üretimin planlanması, izlenmesi ve yönetilmesi gibi konulara odaklanır. CAD / PDM tarafında ise genelde tasarım süreçlerine ait bilgiler mevcuttur. Ancak, ürün yaşam döngüsünün her sürecinde bilgi üretilmesi, üretilen verilere her süreç tarafından ihtiyaç duyulabilir olmasından dolayı, tüm verilerin konsolide olarak tek bir veri havuzunda tutulması ihtiyacını doğurmaktadır. Bu da ancak iş, ürün geliştirme ve üretim segmentlerinin entegrasyonu ve tüm paydaşların bu entegrasyon üzerinden elde edilen platform üzerinde çalışmaları ile mümkün olabilmektedir. Bu sayede ürün yaşam döngüsü süreçlerinde üretilen tüm veriler tek bir yerde saklanabilir (Single Source of Truth) ve gerektiğinde yeninden kullanılabilir.

Örneğin, tasarım aşamasında yaşanan bir problemin karşısında yapılanların PLM’e kaydedilmesi belki imalat süreçlerinde yaşanan bir problemin çözümüne yardımcı olabilir. Benzer şekilde, müşteriden gelen bir şikâyete ait bir bilgi de eğer PLM ‘e girilmiş ise, ürün geliştirme süreçlerinde daha fonksiyonel ürün tasarlanabilmesi amacı ile kullanılabilir. İşletme içi Google modeli olarak da tanımlayabileceğimiz bu yapıda ihtiyaç duyulan bilgiler, yeniden üretilmeye gerek kalmadan daha önceden organize şekilde kayıt altına alınmış verilerden elde edilerek elde edilerek, işletme kurumsal hafızası. PLM ortamına taşınmış olur. Öğrenen ve çevik bir organizasyon olabilmenin önü PLM ile açılmaktadır.

İşletme içi Google

İşletme yönetimi, fırtınalı havada gemi yönetmeye benzer. Doğru kararların, hızlı bir şekilde alınabilmesi için birçok yerden gelen verinin değerlendirilmesine gereksinim vardır. Ancak, sürekli ve öngörülemez değişimin ortaya çıkardığı karmaşıklık, işletmeleri bu aşamada zorlamaktadır. Bu durum, iş ve performans kayıplarına neden olarak işletmelerin rekabet gücünü zayıflatmaktadır.

İmalat süreçlerinde birçok yerden, farklı formatlarda veri üretilir. Araştırmalar, bir organizasyonda, örgütsel bilginin sadece ortalama 5% sinin yapılandırılmış ve yeniden kullanılabilir bir biçimde mevcut olduğunu; geri kalanının ise yapılandırılmamış ya da insanların zihninde bulunduğunu göstermektedir. Yapılandırılmış bilgi, küçük bir oran teşkil etse de kolay erişilebilme, işlenebilme ve karar verme süreçlerinde kullanılabilmesi nedeni ile işletme açısından yüksek değere sahiptir.

Google, son yılların en önemli icatlarından. İki kelime yazıyoruz, kaşımıza ilgili kelimeler ile ilgili yığınla bilgi geliyor. Öğreniyor, aksiyon alabiliyoruz.

Şimdi, şöyle bir şey düşünelim. Kendi işletmemiz içinde, sadece işletme verileri üzerinde arama yapan bir GOOGLE‘umuz olsa acaba nasıl olur du? Yani, iş süreçlerinin herhangi bir aşamasında bir konu hakkında bir şey sormak istediğimizde, ürün yaşam döngüsünün tüm aşamalarında, aranan kelimeler ile ilgili tüm ‘e-mailleri, dosyaları, geliştirmeleri, aksiyonları, vs..’, bize getirse…

Cehaletin bedelini ödememek, öğrenen organizasyon olabilmek için yeni dönemde ‘bilgi yönetimi’ en öncelikli konuların başında geliyor.  Bilgiyi aramak, yeniden üretmek yerine yeni dönemde ‘bilgiyi yakalamak/organize etmek / yeniden kullanmak’, konularına odaklanmamız gerekiyor.

PLM, dediğimiz konsept işte tam bu aşamada fark oluşturuyor.

PLM | Knowledge Management II

Yazılımlar bizi kendi ağlarına doğru çekiyor. Artık, ürün geliştirme ve imalat süreçlerinde manuel işlemler ile bilgi alışverişinde bulunma dönemi çok gerilerde kaldı.

Veri büyüklüğünün giderek artması, değişimin artık hayatımızın olağan bir parçası haline gelmesi veri yönetiminde standart yaklaşımın olmasını zaruri hale getiriyor. Bilginin ilk üretildiği yerden, gerçek zamanlı ve doğru olarak, ilgili fonksiyonlar arasında paylaşılması; bunun için de temel iletişim ağının kurulması (Business segment / Product Segment / Manufacturing Segment) son derece önemli – özellikle dijital dönüşüm sürecine girmek isteyen firmalar için.

PLM konusunda farklı çözümler mevcut; en küçük seviyeden, en geniş konsepte kadar. Ancak, eğer ürün geliştirme süreci ağırlıklı çalışıyorsanız, CAD tedarikçinizin süreç ve dokuman yönetimini kural bazlı otomatikleştiren PDM / PLM versiyonunu ile çok hızlı bir şekilde ürün geliştirme & üretim süreçlerinde entegrasyon sağlayabilirsiniz.

Veri yönetimi standardını yakalayamamış firmalarda oldukça önemli kayıplar olduğunu gözlemliyoruz. Sipariş alınmasından / ürün geliştirmeye, tedarik zincirinden/üretime, sevkiyattan/servise kadar her alanda veri üretiyor – üretilen veriyi bilgiye dönüştürüyor – dönüşen bilgiye göre kararlar alıyor – ve nihayetinde harekete geçiyoruz. Bu döngü bazı aşamalarda manuel, bazı aşamalarda ise otomatik oluyor, kararlar bazen geç bazen zamanında alınıyor ya da bazen doğru bazense yanlış oluyor.

İmalat süreçlerinde veri yönetiminin iyi yapılmaması nedeniyle başlıca üç temel sorun görmekteyiz.

  • Yanlış doküman üzerinden üretimin yapılması (ECM: Engineering Change Management),
  • Bilginin geç gelmesi (feedback delayed, feedback denied) ve,
  • Veri yönetiminde standart yaklaşım olmamasından dolayı ortaya çıkan mühendislik ve üretim adam saat kayıpları.

Hızlı olmak, verimli olmak ve en önemlisi endüstri 4.0’a giriş yapabilmek için bu üç segment’i bir araya getirecek kurguları yapacak stratejiler geliştirmek ve uygulamak zorundayız.

Bu süreç elbette kolay değil. Değişim/dönüşüm gerektiriyor, bütçe gerektiriyor, uzmanlık gerektiriyor. Ancak, eğer rekabetçi olmak isteniliyorsa başka da seçenek yok. O nedenle, geri dönmemek üzere – gemileri yakın. Yalın ile verimliliği sağlayın, kayıpları elimine edin ve buradan gelen kaynağı insan kaynağına (yetkinliğe) ve teknolojiye (yazılımlara) ayırarak dönüşüme başlayın – çok geç olmadan!.

Üzerine düşünün, derim.

PLM | Knowledge Management

Şu aralar iki müşterimde bu konular üzerine çalışıyoruz.

Yalın Felsefe zaten olmazsa olmaz ana unsurumuz, ancak PLM konusu (uçtan uca bilgi yönetimi) da artık kaçınılmaz bir durum haline geliyor. Mühendislik verilerinin depolanması, dokuman/değişiklik yönetimi ve iş akışları ile elde edilen ürün verilerinde bütünselliğin sağlanması konsepti (PDM: Product Data Management) artık yerini, ürün ve ürüne ait tüm verilerin uçtan uca, bütün süreçlerde takip edilebildiği (design – built  – sell  –  use  –  recyle), tüm süreçlerin ürüne ait bilgi ekleyip/sorgulama yapabildiği bir yapıya bürünüyor (Tell & Ask Structrure). Dijital dönüşümün temelindeki IT entegrasyon kısmına artık PLM yerleşiyor ve beyaz yakanın ortalama 60% zamanını alan iletişim kayıplarının minimize edilmesine olanak sağlıyor. Tasarımdan, sevkiyata kadar olan tüm veriler PLM eklenebiliyor. (Tell: Add), ya da PLM ‘den öğrenilebiliyor (Ask: Query). Bu sayede anlamlı bilgiye (knowledge) zamanında, fazla efor harcamadan ulaşarak – doğru kararları, zamanında alabiliyoruz ve her şeyden önemlisi ‘Öğrenen Organizasyon’ olabiliyoruz.

Yeni dönem, PLM yani bilgi yönetimi üzerine şekilleniyor. Geç kalmayın…

Maliyetli mi, evet.

Ekstra iş gücü/yetkinlik gerektiriyor mu, evet.

Başka şansımız var mı, hayır.

Önce Lean yapın, kayıpları azaltın ve getiri elde edin ve bu getiriyi PLM için kullanın.

PDM/PLM ve ERP

Transformation (dönüşüm) ve flow (akış) her daim bilimin üzerine çalıştığı konuların başında gelmiştir. Isı, elektrik, kütle transferi derken, şimdiler de ise ana konumuz bilginin transferi ya da iletimi (information flow).

Dijital dönüşümde ERP’nin önemi yadsınamaz ancak, sanki şu aralar, özellikle proje tarzı imalat yapan işletmeler için yeni/alternatif çözüm modelleri de çıkıyor gibi. Business – Product – Manufacturing segmentleri arasında artık başka yöntemlerle de bilgi iletimi (connectivity & inter-operability) sağlayabiliyoruz.

Product segment yazılımları (CAx) ve üretim yönetimi yazılımları (MES/MOM) kendi platformlarında connectivity ve inter-operability sağlayarak, sanki ERP’nin bazı fonksiyonlarını üzerlerine almaya başlıyorlar gibi. Örneğin, product segment tarafında yeni yeni uyarlanmaya başlanan PDM/PLM süreç entegrasyonları ile uçtan uca temel süreçleri birbirine bağlayabiliyor, CPS için gerekli olan IT omurgasını tek bir platform üzerinde kurgulayabiliyorsunuz. Benzer şekilde MES/MOM lar üzerinden de planlama, kalite, bakım gibi temel fonksiyonları entegre ederek OT tarafında entegrasyon sağlanabiliyor. ERP ise kaynak planlama, tedarik, malzeme, maliyet ve lojistik gibi temel iş süreçlerinin yönetimine odaklanıyor.

ERP’nin fonksiyonlarının azalması, entegrasyon sorunlarını ortadan kaldıracak ve de dönüşümün daha da hızlı olabilmesine olanak sağlayacak gibi görünüyor. Özelikle, proje bazlı imalat yapan Kobiler için ERP kurulumunun büyük sıkıntı olduğu şu dönemde, IT&OT entegrasyonu PDM/PLM ve MES/MOM entegrasyonu ile yapılarak, süreçler arasında önemli oranda entegrasyon sağlanabilmesi, belki de yakın zaman içinde product segment yazılım üreticilerinin henüz içine giremedikleri diğer ERP fonksiyonlarını da içine alarak, uçtan uca tam entegrasyonu sağlamaya itecek gibi duruyor.

Ürün Yaşam Döngüsü (PLM)

Yapılan bir araştırmaya göre telekomünikasyon endüstrinin son bir yılda elde ettiği cironun yüzde ellisi, son üç yılda geliştirdikleri ürünlerden gelmektedir. Ürün yaşam sürelerin kısalması bu konseptin çok daha itinalı bir şekilde takip edilmesini gerektirmektedir. Akademik araştırmalar ürün karakteristiklerinin ürün hayat eğrisinin farklı evrelerinde sabit olmadığını, değişkenlik gösterdiğini ve her bir evre için farklı bir üretim stratejisinin izlenmesini gerektirmektedir. Zira, ürünün yaşam süresi boyunca talep karakteristiği değişmekte ve bu değişim gerek üretim gerek ise tedarik stratejilerinin (planlama, satın alma, üretim, sevkiyat) değişimine doğrudan etki etmektedir. Ürün hayat eğrisi genel olarak dört fazdan oluşur ve ürünler her fazda farklı talep karakteristikleri sergilerler. Ürünlerin pazara ilk girişinde tarafında hız, kalite, zamanında teslimat ön planda iken, gelişme ve olgunluk evrelerinde ise maliyet baskısı nedeni ile fiyat faktörü daha dominant bir karakter olarak ortaya çıkmaktadır.    Giriş (Introduction): Yeni ürünün pazara sunulması aşamasıdır. Bu evrede; pazara ilk giren ürün için henüz talep belirgin değildir ve pazarda bulunabilirlik en öncelikli konudur (Order Winner: Availability). O nedenle bu aşamada ürünlerin pazarda bulunur olabilmesi için MRP bazlı itme sistemi (MTS) ile ürünler üretilir. Bu evre aynı zamanda, ürün ile ilgili tüm çalışmalar işletme ortamında, testler ve simülasyonlar ile tamamlanmış ve artık ürün kullanıcılar tarafından gerçek Pazar koşullarında test edildiği aşamadır. Sahadan alınan doneler ile ürün üzerinde halen bir takım değişikliklerin yapılması son derece olağandır. O nedenle genelde pazara yeni giren bir ürünün ilk olarak alınması pek tavsiye edilmez.    Büyüme (Growth): Yeni ürün ilk evrede gerçek testten geçmiş ve artık net olarak özellikleri tanımlanmıştır. Ürün pazarda kabul görmeye başladıkça pazar tarafından öncelik maliyete doğru yer değiştirir (Order winner: Cost) ve bu sürecin yönetimi için kanban sistemi kullanılır. Pazardan gelen talepler doğrultusunda ürünün yeni türevleri de üretilmeye başlanmış, kısmen çeşitlilik artmaktadır. Bu arada rakiplerde boş durmamış ve onlarda pazara benzer nitelikte ürünler sunmaya başlamışlardır. Bu evrede kanban ve MTO stratejilerinden faydalanılır.    Olgunluk (Maturity): Ürün bu evre artık olgunluk aşamasına gelmiştir ve başka firmaların ürünleri de pazarda mevcuttur. Ürün çeşitliliği artış gösterir ve pazarın bu evrede önceliği çeşitlilik, hız ve maliyettir (Order Winner: Customization, speed, cost). Bu evrede rekabette hız ile birlikte fiyat unsuru da etkisini hissettirmeye başlar. Ürün çeşitliliğin artması her üründen MTS yaklaşımı ile stok yapmayı pek elverişli kılmaz. Ürün çeşitliliğin artması her üründen MTS yaklaşımı ile stok yapmayı pek elverişli kılmaz. O nedenle bu aşamada genelde CTO ve MTO stratejilerinden faydalanılır.    Azalma (Decline): Ürün son evrede artık yaşam döngüsünün sonuna gelmiştir. Bu aşamada pazarın tek önceliği fiyattır (Order winner: Cost) ve bu bağlamda kitle üretim yöntemi yani MRP ile üretim yapılır. Ürün hayat eğrisinin özellikle son evresi, aşırı üretim ya da kısa üretim olmaması açısından itina ile takip edilmesi gerekmektedir. Bu aşamada ürün artık kapsam dışına çıkmaya başlamış ve yeni ürünün pazara girişinin çalışmalarının yapılması gereklidir. Ürünün olgunluk seviyesinden, azalma seviyesine (Decline point) geçme anının yakalanamaması stoklarda satılmayan ürünlerin oluşuma ve yeni ürünün pazara geç girmesine doğrudan etki eder. Bu bağlamda ürünlerin son evresi son derece iyi takip edilmelidir. Bu durumun olumsuz örneklerini, sadece bu kapsam dışına çıkmış ürünlerin üretiminde kullanılan ham maddelerin stoklarda kalması, bitmiş ürün stoklarının satılamaz duruma gelmesi gibi şekillerde görmekteyiz.  Bu konuyu biraz açalım isterseniz.  Ürün hayat eğrisinin özellikle son evresinin başlangıcı (Decline point), aşırı ya da kısa üretim olmaması açısından itina ile takip edilmesi gerekmektedir. Bu aşamada ürün artık yavaş yavaş kapsam dışına (phase out) çıkmaya başlamıştır. Bu ürüne ait malzeme tedariği ve üretim daha kontrollü yapılması ve bu ürünün yerini alacak yeni ürünün pazara giriş çalışmalarının yapılması gereklidir.  Bir çok işletme malzeme stoklarını incelediğimiz zaman artık kullanılma olasılığı olmayan ya da gereğinden fazla alınmış, oldukça uzun zamandan beri hareket görmeyen stoklara rastlamaktayız (Excess and Obsolute Material: EO). Aynı durum bitmiş ürün stokları içinde geçerlidir. İşetmenizde altı aydan fazla zamandır bekleyen stokların ana sebeplerinden biri ürün hayat eğrisindeki azalma noktasının kaçırılmış olmasıdır. Bir başka ifade ile ürün artık pazarda daha az talep görmeye başlamasına rağmen, satın alma ve üretim bölümlerinin bu durumu fark edemeyip, fren yapmaması ve  tedarik / üretim süreçlerine devam etmesidir. Bunun sonucunda stoklarda artık kullanılamaz ya da satılamaz malzemeler oluşur, yeni ürünün pazara girmesi gecikir. Tam aksi durumda yani azalma noktasından daha erken frene basılması durumunda ise bu kez üretim kısa kalarak, satışların azalmasına etki eder. Bu durumun kök sebebi işletme içinde etkin iletişimin olmaması veya ürün hayat eğrisi sürecin takibinin iyi yapılmıyor olmasıdır. Ürün hayat eğrisinin son evresine geçiş aşaması esnasında son derece kontrollü tedarik ve üretim yapılmalıdır (Safe Driving). Bu durumun engellenebilmesi için;  – –       Ürün Müdürünün (Product Manager), ürünün sahibi olarak ürüne tam sahip çıkması ve her evresini sıkı takip etmesi,- –       Tasarım Bölümünün (R&D), ürünün son evresinde yeni ürünü geliştirip, pazara giriş zamanını iyi takip etmesi, – –       Satış / Pazarlama bölümlerinin (Sales & Marketing), satış trendlerini gerçek zamanlı analiz ederek ürünün gerçek azalma noktasını tespit etmeleri,- –       Satın alma departmanının (Purchasing), bu evreye yakınlaşınca kontrollü ve temkinli bir şekilde tedarik operasyonlarını yönetmesi gerekir. Ürün hayat eğrisi (PLM: Product Lifecyle Management) süreci birçok firma tarafından yeterince ilgiyi görmez. Oysa bu sürecin etkin yönetimi hem rekabet hem de verimlilik açısından oldukça önemlidir. Yukarıda açıklandığı üzere ürünler hayat eğrisi boyunca değişken talep karakteristikleri sergilemektedirler ve ürün hayat eğrisinin farklı evrelerinde farklı stratejilerin uygulanması gereklidir. Firmaların değil tedarik zincirinin rekabet ettiği günümüz koşullarında en önemli konuların başında tedarik zincirlerinin dinamik olarak tasarlanması, pazar değişkenliklerinin çok iyi izlenmesi ve değişkenliğe uygun stratejinin uygulanması hayati derecede elzemdir. Benzer şekilde ürün yaşam eğrisinin değişik fazlarında farklı tedarik (satın alma) stratejilerinin kullanılması da gereklidir. Daha net bir ifade ile farklı evrelerde, farklı firmalardan malzeme tedariğinin yapılması gerekebilir. Genel olarak tedarikçi seçiminde, tedarikçide olması gereken öncelikli kriterler olarak; -kalite, zamanında teslimat, maliyet, teslim süresi ve esneklik- konuları ön plana çıkmaktadır. Stratejik olarak kararlarımızı da bu faktörlerin bileşkesine göre veririz. Yeni ürünlerin pazara ilk girişinde tarafında hız, kalite, zamanında teslimat ön planda iken, gelişme ve olgunluk evrelerinde ise maliyet baskısı nedeni ile fiyat faktörü daha dominant bir karakter olarak ortaya çıkmaktadır.  Bu bağlamda faktör ağırlıkları değişeceği için ilk evrede tercih edilen tedarikçi, bir sonraki evrede işletme hedeflerine tam olarak karşılık veremeyebilir. Bu sonuç bize aynen üretim stratejilerinde olduğu gibi tedarik /satın alma süreçlerinde de benzer şekilde dinamik bir yapının olması gerektiğini göstermektedir. Ancak bu aşamada düşünülmesi gereken bir diğer konu ise tedarikçi değiştirme maliyetinin ne derece sisteme etki edeceğidir (Switching cost). Her ne kadar maliyet önemli bir unsur olsa da kalite, teslimat gibi faktörler de bu evrede dikkate alınması gereken konuların başında gelmektedir.