Endüstri 4.0 Çağında Yalın Felsefe

İnovasyonun ve teknolojik gelişmelerin norm haline geldiği hızlı tempolu üretim dünyasında, Yalın Felsefe gibi geleneksel ilkelerin geçerliliğini yitireceği düşünülebilir. Ancak gerçek bundan çok uzaktır. Endüstri 4.0 çağında bile Yalın Felsefe başarılı üretim uygulamalarının omurgası olmaya devam ediyor. Aslında şirketler dijital dönüşümü benimsemeye ve süreçlerini iyileştirmeye çabaladıkça bu durum daha da önemli hale geliyor.

Bu konuyu açıklayalım.

İsraf (Muda) her proseste mevcuttur. Üretim süreçlerindeki israfların yanı sıra özellikle ürün geliştirme ve tedarik zinciri süreçlerinde bilgi yönetimine ilişkin kayıplar tüm süreci olumsuz etkiler. Bu süreçlerde, bilginin aranması, beklenmesi, çoğaltılması ya da yanlış bilgiye göre hareket edilmesi gibi faktörler ciddi sorunlar ya da kayıplar oluşturur. Dijitalleşme bu sorunları ortadan kaldırmanın çözümü olabilir ancak süreç akışı doğru kurulmadığı takdirde dijital teknolojiler yanlış sistemin daha hızlı çalışmasına neden olur.

Yapay Zekâ sistemlerinde makine öğrenmesi modeli kurmak için öncelikle veri hazırlama süreci gerçekleştirilir. Bu süreçte ana tema, ham verideki kirliliğin ortadan kaldırılması ve büyük verinin işlenebilir duruma getirilmesidir. Veri hazırlama süreci yeterince iyi yapılmazsa makine öğreniminin saf olmayan veriler üzerinden doğru modeli oluşturması pek olası değildir. Dijital dönüşümdeki veri hazırlama sürecinin üretimdeki karşılığı yalın olmaktır. Yalın felsefe ile sistemi hantallaştıran kayıplar ortadan kaldırılarak, sürecin dijital modelinin oluşturulması için gereken yapı standart ve saf hale getirilir. Bunun amacı sistemi teknolojik olarak dönüştürülebilir hale getirmektir. Bu bağlamda dijital dönüşüm yolculuğuna başlamadan önce Yalın Felsefe ’nin gücünden yararlanılarak süreçlerin dönüştürülebilir hale getirilmesi, ardından teknolojik dönüşüme geçilmesi gerekir.

Üretimin konsepti, değişen pazar dinamikleri ve gelişen tüketici beklentileri tarafından yönlendirilen sürekli bir adaptasyon yolculuğu olmuştur. Henry Ford’un seri üretimi başlatmasından Toyota’nın öncü Yalın Felsefesi ’ne kadar her aşama, üretim süreçlerinde verimliliğin ve üretkenliğin iyileştirilmesine katkıda bulunmuştur. Ancak pazar gelişmeye devam ettikçe yeni bir zorluk ortaya çıkar: Kişiselleştirilmiş ve özelleştirilmiş ürünleri kitlesel ölçekte verimli üretme ihtiyacı.

Teknolojik gelişmelerin ivme kazandığı imalat sanayi, büyük veri analitiği, artırılmış gerçeklik (AR) ve robotik gibi unsurların hüküm sürdüğü yeni bir dönemin eşiğinde… Endüstri 4.0 uygulamaları üzerinden bilgiye daha hızlı erişim olanağı sağlanıyor. Bu uygulamalar, karmaşık süreçleri kolaylaştırıyor, karar verme hızını oldukça kısaltıyor. Ancak yine bu çağda da üretimin temelleri değişmeden kalıyor: Kalite, hız ve verimlilik arayışı. Sadece bu ilkelere ulaşmak için kullanılan yöntemler, dijital teknolojilerin entegrasyonuyla dikkat çekici bir dönüşüme uğruyor. Bu paradigma değişimi dönüştürücü başka bir konseptin ortaya çıkmasına yol açıyor: Dijital Tabanlı Yalın Dönüşüm (DBLT).

Yöntemler gelişmiş olsa da temel ilkeler sürekliliğe dayanmaktadır. J. Womack’ın etkili kitabı “Dünyayı Değiştiren Makine ’de” dile getirdiği gibi, Yalın Felsefe beş temel unsur etrafında döner: Değer, Değer Zinciri, Akış, Çekme ve Mükemmellik. Bu ilkeler uzun süredir üretim verimliliğini artırmak ve israfı en aza indirmek için temel taşları olarak hizmet verirler. DBLT bağlamında bu ilkeler, kapsamı yeniden tasarlanmış olsa da geçerliliğini hala korumaktadır.

DBLT ve Bileşenleri

  • Value | Information: Yalın felsefenin özünde değerin anlaşılması, kayıplara karşı sürekli mücadele etmek yatar. Değer, ‘ürünün şekline, rengine fonksiyonuna ya da kalitesine etki eden ve müşterinin parasını ödemeye rıza gösterdiği faaliyetlerin toplamını teşkil eder. DBLT ‘de bunun karşılığı büyük veriden elde edilen anlamlı sonuç, yani bilgidir.
  • Value Stream | Connected Network: Tedarikçiden müşteriye kadar tüm süreçlerde kayıpların kaldırılması Yalın Üretimin ana temalarından biridir. DBLT ‘de bu amaç doğrultusunda uçtan uca bağlantı yatay entegrasyon üzerinde sağlanır. Tedarikçi – üretici – müşteri aynı platformda birbirleri ile bağlı şekilde değer zincirini oluştururlar.
  • Flow | Inter-operability: Akış yalın üretimin esasını teşkil eder. Malzeme ve bilginin (MIFA: Material and Information Flow) suyun nehirde aktığı gibi akması ana gayedir. DBLT ‘de değer, anlamlı bilgi, CPS (Cyber Physical Systems) üzerinden akar. OT ile IT entegrasyonun sağlanmasından elde edilen CPS, DBLT ‘de iletişimin omurgasıdır. Ana işlevi, farklı yerlerden gelen, değişik formattaki veri setlerinin ana omurga dışına çıkmadan farklı katmanlardaki sistemler arasında iletilebilmesine, anlaşılabilmesine (inter-operability) olanak sağlar.
  • Pull | On demand: Çekme sistemi, aşırı üretimi engelleyen, kayıpları azaltan temel yalın prensibidir. Talep oldukça üretmeye dayanan bu prensibin temelinde bir sonraki süreçten gelen bilgi yer alır. Tetikleyici unsur bir sonraki prosesin verdiği karar sonucu ortaya çıkan bilgidir. Çekme sisteminde; bilgi gelir, malzeme ilerler. DBLT ‘de bunun karşılığı akıllı sistemlerin kendi kendine aldığı kararlardır. Akıllı nesneler/sistemler, IoT ve büyük veri analitiği üzerinden (yapay zekâ, makine öğrenmesi) ne zaman neye ihtiyacını olduğuna kendisi karar verir, talebini iletir ve karşılığını da hemen alır.
  • Perfection |Adaptation: Yalın’ın mükemmellik arayışı, sürekli iyileştirme ile eş anlamlıdır. DBLT’de bu prensip, çevikliğe ve hıza vurgu yaparak adaptasyona dönüşür. Endüstri 4.0’ın ekonomik potansiyeli, değişimlere hızla yanıt verebilme yeteneğinde yatmaktadır. Gerçek zamanlı veri alımı ve analizi, hızlı karar almayı ve eyleme geçmeyi sağlar.

DBLT, geleneksel Yalın Felsefe ‘nin en son dijital teknolojilerle kusursuz entegrasyonunu temsil eder. Bir başka ifade ile, Yalın Felsefe ‘nin bilgeliğini dijital teknolojilerin ortaya çıkardığı olanaklarla harmanlayan, yüzyıllarca süren üretim evriminin doruk noktasıdır. Temelde, üreticilere Yalın Felsefe ‘nin zaman içinde test edilmiş ilkelerinden vazgeçmeden dijital çağda başarılı olma gücü verir. DBLT ‘de yalın ilkelerin kapsamı, dijital teknolojilerin yetenekleriyle genişletilir ve zenginleştirilir. Bu entegrasyon yalnızca verimliliği ve israf azaltımını teşvik etmekle kalmaz, aynı zamanda kişiselleştirilmiş üretim taleplerini büyük ölçekte karşılamak için gereken çevikliği de iyileştirir.

DBLT’yi benimsemek, işletmelerin bireysel müşteri ihtiyaçlarını olağanüstü verimlilik ve hassasiyetle karşılayabilen Akıllı Fabrikalar oluşturmasına olanak tanır. Endüstri 4.0 çağında, DBLT’yi benimseyen işletmeler, üretimde mükemmellik ve teknolojik yeniliğin uyumlu bir şekilde iç içe geçtiği bir geleceğe doğru ilerlemeye öncülük ederek kendilerini lider olarak konumlandırabilirler. DBLT’nin ortaya çıkışı gelenek ve yeniliğin uyumlu birleşiminin altını çiziyor. Üretim dijital çağı benimserken ilkeler değişmiyor, bunlara ulaşma yöntemleri yenileniyor. DBLT’de Yalın Felsefe ‘nin dijital teknolojilerle birleşmesi, imalat sektörünün yalnızca değişime uyum sağlamakla kalmayıp aynı zamanda geçmiş, bugün ve gelecek arasında köprü kuran mükemmelliğe giden bir yol açtığını bir kez daha doğruluyor.

Yalın Felsefe, Endüstri 4.0 çağında bile üretime yönelik zamansız ve paha biçilmez bir yaklaşım olmaya devam ediyor. Şirketler dijital dönüşümü benimserken, başarıya zemin hazırlamada yalın ilkelerin önemini unutmamalılar. İşletmeler, teknolojinin gücünden ve sürekli iyileştirmeden el ele yararlanarak yalın üretimin gerçek potansiyelini ortaya çıkarabilir, mükemmelliği teşvik edebilir, müşteri değerini artırabilir ve hızla değişen iş ortamında önde kalabilir. Yalın Felsefe ‘nin modern üretim ortamındaki kalıcı mirası, sürdürülebilir büyüme ve rekabet gücüne ulaşmada zamansızlığının ve etkinliğinin bir kanıtıdır.

Operasyonel Mükemmellik

Teslimat gecikmeleri, üretim fireleri, operasyonlarda verimsizlik, hareket görmeyen stoklar ya da müşteri iadeleri gibi sorunlar hemen her işletmenin karşılaştığı temel sorunların başında geliyor. İşletmeler genelde bu sorunları tekrar tekrar görüyor, nadiren de olsa yeni tür sorunlar ile karşılaşıyorlar. Bu problemlerin kök nedenleri bazen bilinse dahi kalıcı çözüm geliştirme konusunda oldukça zorlanıyoruz! Peki, ama neden?

Size burada üç ana etkenden bahsedeceğim: Doğru odak noktası, bedel ödemek ve modelleme yapabilmek.

  • İşletmeler genelde performanslarını ‘ne kadar iyiyiz?’ formatında irdelerler. Öncelikli olarak ciro ya da üretim adetlerini sorgularlar. Bu yanlış değildir, ancak mükemmelliğe ulaşmak için yeterli de değildir. Operasyonel Mükemmelliği yakalamış firmaları diğer işletmelerden ayıran en belirgin özellik nereye odaklandıklarıdır. Bu tür işletmelerin odak noktaları iyi yaptıkları değil yapamadıklarıdır (kayıplar) ve bu işletmeler güne ‘dün neyi yanlış yaptık / ne öğrendik?’ sorgusu ile başlarlar. ASAKAI toplantılarında, önce iş güvenliği (Safety), sonra kalite (Quality), ardından teslimat (Delivery) ve bunlardan sonra performans (Performance) ve Sürdürülebilirlik (Sustainability) konularının sorgulanmasının temel nedeni, bu işletmelerin DNA’sında olan Sürekli İyileştirme tutkusudur.
  • Sürekli İyileştirme tutkusu, bu firmalarda, temel hedefin sadece kendi alanlarında en iyi olmak değil endüstride örnek alınacak süreçlere sahip mükemmel bir firma olmasını tetikler.  İyi olmak için elinizden geleni yapmayı çabalamak bir nebze size yardımcı olabilir. Ancak mükemmellik, bu sürecin ötesinde daha derin bir çaba ve özveriyle birlikte gerekeni yapmayı gerektirir. Mükemmelliği hedeflemek, yalnızca hedef tanımlamak ve stratejiler geliştirmekle değil, aynı zamanda gereken bedelleri ödemekle de ilgilidir. Mükemmellik, aynen kömürün elmasa dönüşüm fazında olduğu gibi uzun süreli ve yoğun bir süreç (çaba) gerektirir. Bu süreçte, bu tür işletmeler sınırları zorlar, yüksek standartlara ulaşmak için ekstra çaba harcar ve sürekli olarak kendilerini geliştirirler.
  • Sürekli gelişim ve adaptasyon bu tür işletmelerin vazgeçilmez unsurlarıdır. Bilgiyi kullanmanın ‘gerçek güç’ olduğu olgusuna inanılan bu işletmelerde, bu unsurları yönetmenin koşulu belirsizliği kabullenmek ve sürekli yetkin iş gücüne sahip olmaktır. Bu bağlamda, bazı durumlarda epey zaman alıcı bir süreç olan yaparak/deneyerek öğrenmek yerine başkalarının neler yaptığını irdeleme/inceleme, buradan alınan dersler ile aynı hatayı yapmadan daha hızlı doğru sonuca ulaşabilme konusuna odaklanırlar ve öğrendiklerini bir modele oturturlar. Bu demek değildir ki yeni bir şeyler denemezler, ancak her defasında Amerika’yı yeniden keşfetmezler.

 Operasyonel Mükemmelliğe ulaşabileceğinizi ya da ulaşamayacağınızı düşünebilirsiniz. Aslında, her iki durumda da haklısınız. Ancak, unutulmamalıdır ki birileri bunu başarmışsa, neden biz de başarmayalım. Bunun üzerine etraflıca düşünün derim.

Change and Leadership

(Translated from my latest book, ‘Atölyeden Akıllı Fabrikaya’)

In academic debates, an organization is frequently characterized as “a community voluntarily united by a common purpose.”. The keywords here are purpose and voluntarism. Effectively driving change within an organization necessitates a focus on these concepts, posing a fundamental question: How can we instill in our employees a sense of ownership and commitment akin to that of dedicated factory citizens? This inquiry places significant responsibilities on top management, who serve as the leaders of change.

At the heart of change lies a fundamental principle: “Change is your business, not someone else’s.” Change constitutes an internal process aimed at enhancing business operations, individual engagement, and cultural evolution. While external support from consultants or trainers can be valuable, the primary drivers of change should be business managers. Actions carry more weight than mere words, demanding leaders to actively engage in the change process. This entails generating solutions rather than making excuses, proactively nurturing team development, taking decisive action, and immersing oneself in the field, collaborating closely with the team.

Successful leadership hinges on certain principles and traits essential for steering teams and organizations through transformational journeys. These core elements are pivotal in attaining excellence and fostering enduring change within the organizational fabric.

  • Time management is crucial to being an effective and respected leader. Use your time wisely and efficiently, dedicating yourself to at least half a day of work. Whether it’s the first 12 hours or the latter 12 hours, it doesn’t matter. This commitment sets expectations for your team and demonstrates your determination to achieve goals.
  • Interacting with your teams in the field is necessary to build strong relationships and understand the challenges they face. Spend time in the field with your teams, actively participate in problem-solving processes. This hands-on approach shows your support and fosters a sense of camaraderie among team members.
  • Knowledge is power, and being knowledgeable in your field as a leader earns respect from your teams. Stay updated with the latest developments and trends in your industry. By staying informed, you can make informed decisions and offer valuable new insights to your team.
  • Focus on teaching through action. Leading by example, actively demonstrating desired behaviors and work ethics, inspires your team members to do the same. Encourage a learning environment where mistakes are allowed. Mistakes provide valuable opportunities to grow and develop. Strive to be a leader who leaves a lasting impact, like an unforgettable elementary school teacher. Embrace continuous learning, not only for yourself but also for your team. Invest in their growth and development by providing education and mentorship opportunities. When you nurture their potential, you pave the way for a culture of continuous improvement and development within the organization.
  • Allow time for change. In the journey of change, one of the key aspects to grasp is the importance of allowing time for the transformational impact to emerge. Change is not a sudden, isolated event; rather, it arises from the collective impact of various movements, much like the gradual turning of a watermill wheel. Just as each rotation of the wheel contributes to the mill’s progress, every step taken in the change process represents an opportunity for learning, adaptation, and growth. Embracing this gradual evolution concept is necessary to promote meaningful and sustainable change. While we may crave instant results and immediate transformations, real change requires a deep understanding that patience, perseverance, and the journey itself are transformative. Each turn of the wheel symbolizes progress, development, and the chance to refine our approach. Change is not limited to reaching a singular, miraculous moment; rather, it is an ongoing journey of improvement and enhancement. This process provides valuable opportunities to learn from our experiences, adapt our strategies, and grow both personally and professionally.
  • Involving team members in the decision-making process is a powerful way to foster a culture of collaboration and empowerment. When employees have a say in decisions that affect their work, they feel valued and motivated to contribute their best ideas and efforts. Decision-making based on consensus allows for diverse perspectives and addresses potential blind spots. Implementing decisions quickly, considering the team’s input, is crucial for maintaining momentum and seizing opportunities without unnecessary delays.
  • Setting clear and well-defined goals is another critical aspect of effective leadership. Putting goals in writing not only provides clarity but also serves as a source of motivation and accountability. When goals are written down, they become tangible commitments that guide the team’s actions and efforts. Plans may change as circumstances evolve, but written goals serve as a constant reference point, ensuring alignment with the team’s inclusive vision.
  • The essence of leadership lies in humility. A good manager or leader does not seek to showcase their greatness but inspires others to greatness. By remaining humble, leaders create an atmosphere of trust, respect, and camaraderie. Treating others with kindness and thoughtfulness, regardless of their position, encourages a culture of collaboration and empowerment. Ultimately, a leader’s true value is reflected not in their self-proclaimed accomplishments but in the impact they have on their teams and the organization they serve.

Hybrid Approach to Project Management

İş dünyasının en temel sorunlarının başında belirsizlik (uncertainty) ile mücadele edebilmek geliyor. Geleceğin ön görülememesi, sipariş alındıktan sonra dahi müşteri beklentilerinin değişebilir olma olasılığı işletmeleri çevik yaklaşımlar izlemeye zorluyor.

Çevik Proje Yönetimi uygulamalarının genelde yazılım endüstrisinde sıklıkla kullanıldığı bilinir. Yazılım projelerinde kapsamın (scope) net olmaması (uncertainty: what and how), proje yöneticilerini daha temkinli davranmaya, küçük ve yinelemeli adımlarla ilerlemeye (iteration) ve her ilerleme sonucunda ürünün çalışan bir parçasının (increment) müşteri ile paylaşılması yaklaşımına itmektedir. Kısaca çevik yaklaşım olarak adlandırılan bu süreçte ana tema: deneyimlerden öğrenerek bir sonraki adımı daha doğru yapabilmektir (continual adaptation). Bu süreçte ‘failure = learning’ olarak tanımlanır. Yazılım dünyası bu süreci iyi kavradı ve uygulamaya çalışıyor.

Peki, fiziksel ürün projeleri yapan işletmeler çevik yaklaşımı süreçlerine nasıl uyarlayabilirler acaba?  Zira, fiziksel ürün üzerinden ‘increment’ yapabilmek yani her bir sprint sonunda ürünün çalışan bir parçasını müşteriye gönderebilmek pek mümkün değildir. Müşteri ürünü bir bütün olarak aldığında anlamlı olmaktadır.

Bu konuya proje bazlı makine imal eden bir müşterimde yapmış olduğum HIBRID PROYE YÖNETİMİ uygulaması üzerinden açıklamaya çalışayım.

FDD (Feature Driven Development) yaklaşımı ürünü özellik (modul, function) bazlı geliştirmeye dayanan bir çevik yaklaşım çerçevesidir. Biz, fiziksel ürün proje yönetiminin temelinde bu yaklaşımı ürünü modullere bölerek kullandık. Her modul (internal increment) bir sprint içinde değerlendirildi ve olabildiğince çevik yaklaşım prensipleri uygulanmaya çalışıldı (transparency, inspection, adaptation).

Ancak, bu yaklaşıma HYBRID dememin sebebi, birçok proje yönetim aracından aynı anda yararlanmamızdır. Müşteri beklentilerinin QFD (Quality Function Deployment) ve Design Thinking yaklaşımlarından elde edilmesi, parça ve komponet kütüphanelerin PDM’de oluşturulması ve olabildiğince stadart dışına çıkılmasına izin verilmemesi, ürünlerin FDD kapsamında standart ve modüler olarak yine PDM süreçleri kullanılarak tasarlanmaya başlanması, sprintler içinde şebeke diyagramlarından faydalanılması, iş sürelerinin göreceli tahminleme (relative estimation), tasarım – imalat ve montaj süreclerinde ‘design (built) – test – validate’ yaklaşımın izlenmesi,  süreç takibinin kanban üzerinden yapılması, ekiplerin çevik prensipler doğrultusunda (self motivated & cross functional) sprintleri yürütmesi ve her sprint sonunda sanal ortamda dahi olsa internal increment’lerin paydaşlarla değerlendirilmesi bize ciddi anlamda hız kazandırdı.

Çevik yaklaşımlar sadece yazılım endüstrisinde kullanılan araçlar değildir! Çevik Ürün Geliştirme, Çevik Tedarik Zinciri Yönetimi ya da herhangi bir alanda yapılacak farklı projelerin (ERP/MES implementasyonu, yeni hat kurulumları ya da yeni iş süreci geliştirme) değişime duyarlı olacak şekilde yürütülmesi amacıyla rahatlıkla kullanılabilir. Hızın ve benzersiz değer zincirin (Unique Value Proposition) konseptlerinin en öncelikli rakabet unsuru haline gediğimi günümüz iş koşullarında bu konu üzerine düşünün derim.

Strategy | Unique Value Proposition

Eğer bir vakıf değilseniz amacınız elbette kar elde etmektir. Fırıncının derdinin mahalleliyi doyurmak olmadığı gibi işletmelerin amacı da elbette kar elde etmektir. İşletmeler bunu, pazar paylarını artıran (ölçek ekonomisi) ya da benzersiz ürün/hizmetler üzerinden daha fazla kâr marjı elde edecek (inovasyon) stratejiler geliştirerek yapabilirler.

Strateji kavramının derinliği ona nereden baktığınız ile ilgilidir. Eğer, stratejiyi bir grup üst düzey yöneticinin bir araya gelip, gelecek için hedefler koyup, bu hedeflere ulaşmak için planlar yaptığı ve “ne yapılacak?” sorusuna cevap arandığı bir süreç olarak görürseniz, stratejiden istenilen sonucu alabilmeniz olası değildir. Çünkü, zaten rekabet içinde bulunulan hemen her işletme bunun aynısını yapmaktadır. Her işletmenin gündeminde yeni pazarlara açılmak, yeni ürünler geliştirmek veya büyüme planları mevcuttur.

Strateji kavramının derinliğinde “ne yapılacak”ile “nasıl olacak” sorusuna cevap aramak yatar. Pazarın dinamiklerini iyi bilmek (Industy Domain Knowledge), pazarda işletmeyi doğru konumlandırmak (Company Positioning), müşteri beklentilerini çok iyi anlamak (Customer Need Analysis) ve müşteriye benzersiz hizmet sunacak değer zinciri (Unique Value Proposition) oluşturabilmek bu derinliğin katmanlarını oluşturur. Eğer, herkesin yaptığı gibi yapar ya da onlarla aynı yolu izlerseniz, ulaşacağınız yer onlarınkinden farklı olmayacaktır.

Bu konuyu mobilya sektöründen iki farklı yaklaşıma, klasik mobilya üreticileri ile IKAE süreçlerine bakarak hangi stratejin daha iyi olduğunu tartışarak irdeleyelim.

Klasik mobilya endüstrisinde süreç gayet basittir.  Müşteri ürünleri mağazada ya da katalogdan görür, kendi istediği özellikleri (renk, ölçü, kalite) belirtir ve üretici müşterinin isteklerine göre özel tasarım yapar, ürün sevkiyatını gerçekleştirir ve yerinde kurulum ile süreci sonlandırır. Müşteri açısından bakıldığında, kişiselleştirilmiş ürün tedarik etme fırsatı önemli bir avantajdır; ancak öte yandan teslimat süresi ve maliyet unsurları da negatif etkenler gibi görülebilir. Pazarda bu stratejiyi uygulayan birçok işletme vardır.

IKEA ise tamamen farklı bir yaklaşım sergilemektedir. Klasik firmaların yapmakta olduğu üç temel süreci yapmama konusunda kararlılık göstermektedir: 1) Özel tasarım, 2) Ürün sevkiyatı yapmak, 3) Ürünü yerinde kurmak. Mobilya endüstrisine bakıldığında bu üç kalemin önemli maliyet unsuru oluşturduğu görülebilir. Ancak, IKEA bu maliyetlere katlanmamaktadır. Peki, IKEA ne yapmıştır da bu şekilde yani klasik firmaların aksine, bahsettiğimiz üç önemli maliyet unsuruna katlanmadan büyümeye devam edebilmektedir.

Clear Segmentation / trade-off (Who is our Customer?)

Strateji, birçok şeyi aynı anda yapmaya çalışmak yerine, odaklanılan alanda en iyi sonucu almaya odaklanır. Bu odak, sınırlı kaynaklarla yönetme ve tercihler arasında seçim yapma sürecini içerir (trade off). Bunu spor dünyasından bir örnek üzerinden açıklayalım.

Bir atlet, hem hızlı bir 100 metre sprinter hem de dayanıklı bir maraton koşucusu olmak istesin. Ancak, bu iki disiplinin gerektirdiği antrenman tarzı ve fiziksel özellikler birbirinden oldukça farklıdır. İkisinde de en iyi olmak mümkün olmayabilir; çünkü her biri farklı beceriler ve antrenman gereksinimleri gerektirir. Bu durum, “ortalama etkisi” olarak adlandırılan bir kavramı ortaya çıkarır. Bu kavrama göre; her iki alanda da iyi performans elde etmeye çalışmak, genellikle her ikisinde de başarısızlıkla (ya da ortalama ile) sonuçlanır.

Bu bağlamda, stratejinin başlangıç aşamasını, öncelikle nereye odaklanılacağını ve aynı zamanda nerelere odaklanılmayacağını belirleme süreci olarak tanımlayabiliriz. İKEA, bu anlayışla, “sınırlı bütçeye ve dar yaşam alanına sahip” insanları hedefleyerek kendi segmentini net bir şekilde belirlemiştir (clear segmentation). Bu segmentasyon, şirketin stratejik odak noktasını belirlemesini ve kaynaklarını bu belirlenmiş pazara yönlendirmesini sağlar. IAEA’nın ürün yelpazesinde özel tasarım ürünler veya yerinde kurulum hizmetleri gibi daha geniş ve maliyetli seçenekler bulunmaz.

Need Analysis

Müşteri ürün aramaz, bir problemine çözüm arar (Kotler). Bu ibare aslında stratejinin bu adımında kendimizi müşteri yerine koymamız gerektiğini ve gerçek problemin (ihtiyacın) ne olduğunu anlamamız gerektiğini açıklar.

IKEA, belirlemiş olduğu segment içinde yer alan müşterilerinin ihtiyaçlarını şu şekilde belirlemiştir: Tasarım ve estetik açıdan üst seviyedeki ürünleri, uygun fiyata ve hızlı bir şekilde müşteri ile buluşturmak.

Unique Value Proposition

Strateji, bu aşamada ve gerçek anlamda şu soruyu sormakla başlar: Tanımlanmış segment müşterisinin ihtiyaçları nasıl karşılanacaktır? Ancak, aynı segment içinde benzer müşterileri hedefleyen diğer işletmeler de bulunduğu için uygulanacak stratejinin benzersiz olması bu aşamada önemlidir. Herkesin yapmadığını yaparak, müşteri gözünde fark yaratmak ve müşterinin sizi seçmesinde süreklilik sağlamak esastır.

  • IKEA, ürün geliştirme sürecinde standartlaşmaya giderek ürün gamlarında ve kullanılan malzemelerde standartlar belirledi. Müşteri ihtiyaçları doğrultusunda, kalite ve tasarımdan ödün vermeden, ürünleri fabrikadan bir kutu içinde (Modüler / standart tasarım) kendi depolama alanına ve oradan da aynı kutu ile müşteri lokasyonuna ulaşabilmesine olanak sağlayacak şekilde modüler tasarıma yöneldi. Bu yaklaşım; tasarım, tedarik ve üretim süreçlerinde maliyetlerinin azalmasına katkı sağladı.
  • IKEA, mağazalarında müşteri deneyimini geliştirmek için çeşitli değişiklikler yaptı. Mobilya alma sürecini aynı zamanda ailecek keyifli vakit geçirme sürecine dönüştürerek müşterilerin daha rahat hissederek alışveriş yapmalarını sağladı. Müşteri otoparkları, çocuklu aileler için çocuk oyun alanları, mağaza içinde kafe ve restoranlar gibi hizmetlerle müşterilerin ürünleri gerçek dünyada deneyimlemelerini sağladı. Bu yaklaşım, klasik mobilya alışveriş sürecinden daha farklı bir deneyim sunarak müşterilere değer kattı.
  • IKEA mağazalarına gelen müşteriler, genellikle az sayıda IKEA çalışanı ile karşılaşırlar. Mağaza içinde ve depo alanında fazla sayıda personel bulunmaz. Bu, müşterilerin ihtiyaç duyabilecekleri tüm bilgilerin ürün etiketlerinde veya kolayca erişilebilir bir şekilde belirtilmiş olmasından kaynaklanır. Müşteriler, ürün etiketlerine bakarak ürün özelliklerini öğrenebilir ve depo alanında ürünlerini kolayca bulup alabilirler. Ayrıca, ürünlerin kurulum talimatları standart hale getirilmiş ve müşterilere sunulmuştur, böylece müşteriler kendi ürünlerini evlerinde kolayca kurabilirler. Bu yaklaşım, müşterilere kendi ihtiyaçlarını kendilerinin karşılayabileceği bir deneyim sunar ve IAEA’nın çalışan sayısını azaltarak maliyetleri düşürmesine yardımcı olur. Buradan elde edilen getiri mevcut değer zincirini daha iyi hele getirmek için kullanılır: Daha iyi tasarım, daha iyi malzeme ve uygun fiyat.

IKEA stratejik olarak benzersiz değer önermesine odaklanmış, rakiplerinin yapmadığı unsurları ele alarak kendi segmentinde en iyi ve benzersiz performansı sergilemeyi amaçlamıştır. Ancak, bu demek değildir ki, IKEA stratejisi ilk bahsettiğimiz klasik mobilya üreticilerinin izlediği stratejiden daha iyidir. Zira, klasik mobilya üreticilerin hedef segmenti ve o segment müşterilerinin ihtiyaçları daha farklıdır. Özetle ne söylenebilir: Strateji tanımlanmış bir amaca ulaşmak için, benzersiz değer zinciri önermesi üzerinden izlenen aktiviteler dizisidir. Ne yapılacağı ile beraber nasıl yapılacağını da irdeler (M. Porter).

Sistem: Alan Bilgisi ve Tasarım Yeteneği

İnsanlar (öğrenciler ve üretim endüstrisinde çalışanlar) Toyota fabrikasını gezmeye ne için giderler sizce? Ne üretildiğini görmek için mi acaba? Sanmıyorum… Benzeri ürün ya da makine birçok yerde zaten mevcut ve aynılarınını başka yelerde de görebilirler. Ancak, insanların başka yerde çok az görebileceği ana unsur Toyota Üretim Sistemi’dir. İnsanlar, buralara üretimin nasıl gerçekleştirldiğini, malzeme ve bilgi akışını nasıl olduğunu görmeye giderler. Atölye ile fabrika arasıdaki fark da tam olarak budur aslında: Atölyeler; ‘ne üretiliyor?’ sorusuna cevap verebilirken, fabrika da ise ‘nasıl üretiliyor?’ sorusuna cevap bulabilirsiniz. Devasa Atölyelerde makinalar, robotlar ve ekipmanlar; fabrikalarda ise bunların yanında standartlar ve süreçler mevcuttur. Fabrikalarda, bu standartlar ve süreçler, yani ‘sistem’, öylesine iyi tanımlamıştır ki siparişten tedarike, üretimden sevkiyata kadar her alanda bilgi ve malzeme akışı kesintiye uğramadan sürekli devam eder. Tüm iş süreçleri; akışa uygun, tekrar edilebilirlik ve problemleri ortaya çıkarmak üzere kurgulanan bir sistem üzerinde akar.

Sistem kelimesinin buradaki derinliği, Toyota Üretim Sistemi’nin bileşenli yapısını ve etkileşimli doğasını ifade eder. Toyota Üretim Sistemi, birbiriyle bağlantılı birçok bileşenin bir araya gelerek bir bütün oluşturduğu, topyekün etkisiyle ivmelenebilen bir yapıdır. Bu yapı, adeta bir ulaşım sistemi veya bisiklet sistemi gibi düşünülebilir. Nasıl ki; bir bisiklet üzerinde sizi, bir yerden başka bir yere götüren tekerlek, zincir, pedal, kadro, direksiyon ve fren gibi alt bileşenlerin oluşturduğu toplam etki ise, Toyota Üretim Sisteminde de sizi mükemmelliğe götüren JIT, Jidoka, Heijunka ve Kaizen gibi bileşenlerin oluşturduğu toplam etkidir. Sistemden istenen etkiyi alabilmek bu bileşenlerin uyum içinde çalışabilesine bağımlıdır. JIT, malzeme ve bilgi akışını zamanında ve minimum stokla yönetmeyi hedeflerken, Jidoka sorunların hemen tespit edilmesi ve çözülmesini amaçlar. Heijunka, üretim süreçlerini düzgünleştirmeyi, Kaizen ise sürekli iyileştirmeyi temsil eder. Her bir bileşen, sistemin başarısını etkileyen bir dişli gibi işlev görür ve bir arızalanma veya uyumsuzluk durumunda tüm sistem etkilenebilir. Toyota Üretim Sistemi’nin başarısı, bu bileşenlerin birbirleriyle entegre bir şekilde çalışabilmesine bağlıdır.

Sistemleri kurmak ve kurulan sistemin işleyişini sağlamak için “alan bilgisi (Domain Knowledge)” ve “tasarım yeteneği (Design Thinking)” iki kritik unsur olarak öne çıkar. Alan bilgisi problemi doğru tanımlayabilmek (define); tasarım yeteneği ise anlaşılabilir ve kullanılabilir süreçler oluşturmak (solution) için gereklidir.

Unutmayın, doğru tanımlanmamış bir probleme mükemmel çözüm bulmak ile doğru tanımlanmış bir probleme çözüm bulamadan devam etmek arasından oldukça ince bir çizgi vardır.

Design Thinking and Integration

Kontrol edilemeyen teknolojik gelişim birçok şeyi değiştiriyor. Her ne kadar metotlar ve süreçler değişikliğe uğrasa da iş dünyasının temel prensipleri hala aynı şekilde yerinde duruyor: Hız, kalite ve maliyet…

Teknolojinin en net etkisini ‘ürün’ tarafında görüyoruz. SCP (Akıllı ve Bağlantılı Ürün) konsepti, ürün ağacı yapısını temelinden değiştiriyor. Ürün içinde hem fiziksel hem de sanal bileşenlerin olması (data artık bir BoM bileşeni) ürünü daha kompleks bir yapıya büründürerek, ürün kavramının bir sisteme dönüşmesine sebep oluyor: PaaS (Product as a Service).

Bu sonuç bize iki ana temaya odaklanmamız gerektiğini işaret ediyor?

  1. Design Thinking: Ürünlerin teknolojik açıdan kompleks hale gelmesi her ne kadar birçok fonksiyonun bir arada sunulmasına imkân sağlasa da kullanıcıların ürünle olan etkileşimlerinde (user experience) sorunlara yol açabilmektedir. Anlaşılabilir ve kullanılabilir ürünleri kullanıcı gözünden bakarak (empati) tasarlamak, tasarım süreçlerinde mühendislik mantığı yerine insan odaklı tasarım (HCD: Human Centric Design, Don Norman) ilkelerine odaklanmak bu aşamada oldukça önemli unsurlaredır.
  • Integration: Artık ürün yerine servis satılması, üreticilerin PLM süreci boyunca sistemle ilişkilerinin/etkileşimlerinin devam etmesini zorunlu kılıyor. Bunun için, tüm iş süreçlerinin, yani SCOR fazlarının (Plan – Design – Source – Make – Deliver – Return) birbirleri ile entegre olması gerekir. Dijital Dönüşümün ana teması olan CPS ile dikey entegrasyonu sağlayıp, tedarikçi ve müşterilerin de yatay entegrasyon üzerinden sürece entegre edilmesi bu amaca hizmet edecektir.

Design Thinking, müşteri ihtiyacını tam anlamanızı ve doğru probleme çözüm üretmenizi; Integration ise hem ‘ürün ağacında olan verinin hem de ‘fiziksel malzeme akışını tetikleyen bilginin’ doğru ve hızlı akmasını temin eder. Bu sayede daha çevik ve rekabetçi olabilirsiniz. Bunun üzerine bir düşünün derim.

Atölye vs Fabrika

Atölye (büyük atölye) ile Fabrika arasındaki en belirgin farklar nedir diye düşündüğümüzde çoğumuzun aklına muhtemelen atölyelerin genellikle sanayi sitelerinde, fabrikaların ise OSB’ ler de olduğu gelebilir.  Yanlış denilemez ancak durum bundan biraz daha farklıdır.

Devasa Atölyelerde makinalar, robotlar ve ekipmanlar; fabrikalarda ise bunların yanında sistem ve süreçler mevcuttur. Fabrikalarda, bu ‘sistem ve süreçler’ öylesine iyi tanımlamıştır ki; siparişten tedarike, üretimden sevkiyata kadar her alanda bilgi ve malzeme akışı kesintiye uğramadan sürekli devam eder. Tüm iş süreçleri; akışa uygun, tekrar edilebilirlik ve problemleri ortaya çıkarmak üzere kurgulanmıştır. Bir başka ifade ile atölyeler ‘ne üretiliyor?’ sorusuna cevap verebilirken, fabrika da ise ‘nasıl üretiliyor?’ sorusuna cevap bulabilirsiniz.

Geçtiğimiz gün bir müşterime (MPG) denetime gittim. Daha önce verdiğim ödevlerin (atölyeden – fabrikaya geçiş için gereken sistemsel dönüşüm) büyük bir oranda yapılmış olması ve sürecin nasıl çevik bir hale getirildiğini görmek beni çok mutlu etti. Size, tamamen kendi kaynaklarını kullanarak yaptıkları uygulamalardan birkaç örnek aktartayım.

  • Ürüne ait tüm verileri (BoM, Routing, Cycle Time, Methods Works) tasarım sürecinde oluşturuyorlar, gerçek zamanlı olarak ERP’ye aktarıyorlar ve üretim maliyetlerini anında görebiliyorlar (Anahtar Kelimeler: Eş zamanlı mühendislik, PDM Admin, PDM Veri kartı konfigürasyonu, PDM_ERP Integration)
  • Tasarım sürecinde benzer parçaları yeniden oluşturmamak için CAD arkasında bir algoritma çalıştırıyorlar ve sistem, tasarımcıya benzer parçaların resimlerini otomatik getiriyor. Bu sayede gereksiz imalat parçası tasarımı olmuyor, zaman tasarrufu sağlanıyor (Anahtar Kelimeler: C#, Algoritma, PDM)
  • Silindir tasarımında, parametrik tasarımı destekleyen bir ara yüz ile mevcut tasarımları konfigure ederek, yeni tasarımları hızlı yapıyorlar (Anahtar Kelimeler: DFMA, Parametrik Tasarım, Algoritma)
  • Üretim sahasının Dijital İkizini tamamlamak üzereler ve sahanın durumunu gerçek zamanlı izleyebiliyorlar (Anahtar Kelimeler: ERP Admin, MES, Dijital Twin)

Makine, alan, teknoloji ancak bir sistem üzerine inşa edilirse anlamlı olabiliyor. Atölyeden Fabrikaya dönüşümde ‘sisteme, sürece ve insana yatırım’ yapın derim.

Çeviklik: Hız ve Esneklik

Çevikliğin (ön görülemeyen değişime hızı tepki verme yeteneği) en öncelikli rekabet unsuru olduğu günümüz iş dünyasında ana tema hız ve esneklik. İşletmeler, rekabetçi olabilmek için pazarın beklentilerini herkesten daha önce algılayabilmeli, hızlı ürün geliştirebilmeli ve bunları yaparken de verimli/üretken olmak zorundalar. Yeni dönem, Lean ve Agile (Leagile) prensiplerin bir arada kullanılmasını gerektiriyor.

Çeviklik anlamında odaklanılacak birçok alan var ancak ben burada öncelikli olarak ele alınması gereken bazı konulardan bahsetmek istiyorum.

  • Information Flow: Bilgi akışının zamanında ve doğru olması özellikle ürün geliştirme süreçlerinin verimine (hızına) doğrudan etki eder. Bilginin aranması, beklenmesi, dönüştürülmesi, yeniden oluşturulması ya da yanlış bilgi üzerinden işlem yapılmasının engellenebilmesi için öncelikle PDM / ERP entegrasyonunu sağlanması gerekir.
  • DFMA: Tasarım süreçlerinde yapılan hatalar nedeni ile tedarik ve imalat süreçlerinde kayıplar meydana gelebilmektedir. Bu aşamada özellikle komponentlerin ortaklaştırılması, standart malzemelerin seçilmeye çalışılması, monolitik ve modüler tasarım konularına odaklanılması çevikliğe destek olacaktır. Zira, tasarım sürecinde yapılacak bu faaliyetler domino etkisi ile tedarik, üretim ve lojistik süreçlerinin hızlanmasına; bunun sonucunda da iyileştirilmiş nakit akışının tesis edilmesine etki edecektir.
  • Strategic Sourcing: Stratejik Tedarik İlişkileri Yönetimi çeviklik için bir diğer önemli unsurdur. Tedarikçiler ile iş birliği yapmak ve özellikle VMI / Pull Systems üzerine kurgu geliştirmek hem stok devir hızının iyileşmesine hem de toplam maliyete etki eden unsurlardır.

Çeviklik; hız ve esnekliğin kombinasyonudur. Ancak, prensiplerini devreye alabilmek her şeyden önce ‘Yetkin İş Gücü’ gerektirir. Bu anlamda işletmenizi daha çevik yapabilmek için bu konular başta olmak üzere farklı çeviklik konularını da kapsayacak bir eğitim/gelişim programı uygulayın derim. Zira, bilgi olmadan ihtiyaçlar tanımlanamaz. Bunun üzerine bir düşünün derim.

DFMA: Product Development

Tasarım sürecinin etkinliği işletmelerin rekabetçi olabilmelerini önemli oranda etkiliyor. Zira, ürünün fonksiyonel özelliklerinin yanı sıra işletmelerin ‘tedarik, imalat ve montaj süreçleri’ performansı doğrudan tasarım süreci performansı ile ilintili. İşte bu aşamada Desing for Manufacturing and Assembly (DFMA) konseptinin önemi ortaya çıkıyor.

  • DFMA’nın en önemli yönlerinden biri standart bileşenlerin kullanılmasıdır. Standartlaştırma, hazır bileşenlerin mevcut pazardan temin edilebilmesini sağlayarak gerekli malzemelere hızlı ve güvenilir erişimi kolaylaştırır. Bu, sadece tedarik sürecini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda tedarik zincirinin çevikliğini de artırır.
  • Ürün ağacındaki (BoM) malzeme sayısının azaltılması, DFMA çerçevesinde bir diğer kritik husustur. Yalın ve basitleştirilmiş bir ürün reçetesi, daha hafif bir tedarik zinciri yüküne dönüşür. Karmaşıklıktaki bu azalma sadece envanter yönetimi ve lojistik süreçlerini kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda olası darboğaz ve gecikme riskini de en aza indirir.
  • Modüler tasarım, rekabet gücünü önemli ölçüde etkileyen DFMA’nın bir başka yönüdür. Ürünleri modüler bir şekilde tasarlama yeteneği, değişen pazar taleplerine hızlı uyum sağlar. Modüler tasarımlar, ürün bileşenlerinin birbirinden bağımsız üretilebilmesine, müşteri konfigürasyonlarına hızlı uyum sağlanabilmesine ve dolayısı ile çevikliğe hizmet eder.

Ürün geliştirmeye yönelik bu bütünsel yaklaşımlar işletmeleri çevik olmaya doğru iter ve daha iyi bir konumda olmalarını sağlar.  Bu konu üzerine yatırım yapın derim.

Systems Thinking

Systems Thinking, problem çözmeye ve dünyayı anlamaya yönelik bütüncül ve disiplinler arası bir yaklaşımdır. Bir sistem içindeki çeşitli bileşenlerin birbirine bağlılığını, karşılıklı bağımlılığını ve bunların ortak bir amaç veya hedefe ulaşmak için birlikte nasıl çalıştıklarını anlamaya odaklanır. Tek tek parçaları izole olarak analiz etmek yerine, bir sistemin, parçalarının toplamından daha fazlası olduğunu kabul ederek, bu parçalar arasındaki ilişkileri ve etkileşimlerin yönetimini vurgular.

Örneğin, bir bisikleti düşünün. Bisiklet, sizi A noktasından B noktasına götürür. Ancak bunun için kadro, tekerlekler, pedallar, zincir, dişliler ve frenler gibi birbirine bağlı çeşitli bileşenlerin birbiriyle etkileşim içinde olması gerekir. Bu bileşenlerin her biri, bisikletin genel işleyişinde belirli bir rol oynar. Kadro yapısal destek verir, tekerlekler hareket sağlar, pedallar sürücünün gücünü tekerleklere aktarır ve frenler kontrollü durmaya izin verir. Hiçbiri tek başına sizi bir yerden bir yere götüremez. Bisikletin çalışmasını sağlayan ya da ona hareket fonksiyonu kabiliyeti veren birlikte çalışan tüm bileşenlerin kolektif etkisidir.

Systems Thinking konseptinde, bisikletin performansı bu bileşenler arasındaki etkileşime bağlıdır. Bu bileşenlerden herhangi birinin hasar görmesi veya arızalanması, bisikletin genel performansını ve güvenliğini etkileyebilir. Örneğin, gevşek bir zincir zayıf güç aktarımına neden olabilir ve sürücünün bisikleti verimli itme yeteneğini etkileyebilir. Benzer şekilde, aşınmış frenler bisikletin durma kabiliyetini tehlikeye atabilir ve güvenlik riski oluşturabilir. Bisikleti bir sistem olarak anlamak, her bir bileşenin bisikletin genel performansına nasıl katkıda bulunduğunu ve bir parçadaki değişiklik veya sorunların tüm sistemi nasıl etkileyebileceğini görmemizi sağlar. Bisikletin etkili ve güvenli çalışmasını sağlamak için her bir bileşenin işlevini en iyi şekilde gerçekleştirmesi gerekir.

Toyota Üretim Sistemi, Systems Thinking konusuna en güzel örneklerinden biridir. TPS yalnızca bir dizi araç veya teknik değil; tüm üretim sürecini ve organizasyon kültürünü içeren kapsamlı bir sistemdir.

Sistemsel düşüncede TPS, verimli üretim, yüksek kaliteli ürünler ve müşteri memnuniyeti elde etmek için uyum içinde çalışan birbirine bağlı bir süreçler, insanlar ve kaynaklar ağı olarak görülür. Tam Zamanında (JIT) üretim, Jidoka (otonomasyon) ve sürekli iyileştirme (Kaizen) gibi TPS’nin her bir bileşeni, sistemin genel işleyişinde hayati bir rol oynar. Örneğin JIT, akışın kesintisiz olduğu kusursuz üretimi vurgular. Akışta bir aksama olduğunda SM ve Kanban uygulamaları; esneklik ve zamanında teslimat sağlamak için Heijunka devreye girer. SMED ve TPM, Heijunka’nın etkin çalışmasını destekler. Kaizen, daha az kaynakla daha iyi sonuçlara ulaşmak ve her alanda standartlar belirlemek için bir katalizör görevi görür. TPS ilkeleri, üretim sisteminin her bir bileşenini optimize etmenin ve tüm bileşenlerin verimlilik ve yüksek kaliteli üretim genel hedefine ulaşmak için birlikte uyumlu çalışmasını sağlamanın önemini vurgular.

Systems Thinking, TPS’i bir bütün olarak ve çeşitli bileşenleri arasındaki bağlantıları anlamak için kullanılan kritik ve güçlü bir yaklaşımdır. Doğrusal düşünme yerine döngüsel düşünmeye dayanır. Yalın dönüşüme sistemsel düşünceyi uygularken, organizasyonu ve süreçlere ayrı bakmak yerine, hepsini dinamik ve birbirine bağlı bir sistem olarak görmek anlamına gelir. Sürecin bir kısmındaki değişikliklerin diğer kısımlarını ve sistemin genel performansını nasıl etkileyebileceğini anlamayı gerektirir.

Özetle, bir sistem, birbirine bağlı bileşenlerin ortak bir amaç doğrultusunda bir araya gelmesinden oluşan bir koleksiyondur. Systems Thinking, bu sistemleri inceleyerek ve analiz ederek karmaşıklıklarını derinlemesine anlamamıza olanak tanır. Bu yaklaşım, çeşitli alanlarda etkili problem çözümünü kolaylaştırır. Ulaşım sistemleri, bisikletler veya TPS gibi karmaşık üretim sistemleri olsun, Systems Thinking, bir sistemin içindeki ilişkileri ve etkileşimleri anlamak için güçlü bir araçtır. İşletmeler, Systems Thinking’i benimseyerek, karmaşıklıklar ve zorluklar arasında netlik ve verimlilikle ilerleyerek mükemmellik ve başarıya giden yolculuklarını sürdürebilirler.

Quantum Computing

Günümüz dijital bilgisayarlarının temelini oluşturan transistorlar, bilgiyi 1 veya 0 olarak kodlamada anahtar rolü oynamaktadır. Transistorlar, üzerlerine (Gate) uygulanan gerilim değişikliklerine tepki vererek, iletken (1 state) veya yalıtkan (0 state) durumları arasında geçiş yaparlar. Ancak, mikro elektronik alanındaki hızlı gelişmeler, bu nano boyuttaki minik anahtarların sınırlarını zorlamaktadır.

Moore Yasası, transistor boyutlarının her on sekiz ayda yarıya indirilmesiyle entegre devrelerin içine daha fazla transistor sığdırılmasını mümkün kıldı. Ancak, silikon tabanlı transistörlerin boyutlarının daha da küçültülmesi, silikonun yarı iletken özelliğini kaybetme riskini beraberinde getiriyor. Bu sorunun temelinde, Gate mesafesinin küçülmesinin quantum tunelling etkisine (elektronların bariyeri aşması) neden olması yatmaktadır. Bu durum, Moore Yasası’nın artık sürdürülemez hale geldiğini düşündürmektedir.

Bilim dünyası, bilgi işleme hızını artırmak adına sürekli olarak yeni çözümler arayışında bulunmaktadır. Bu bağlamda, özellikle ‘Parallel Processing’ ve ‘Quantum Computing’ teknolojileri üzerinde gerçekleştirilen önemli araştırmalar, bilgisayar dünyasında önemli bir dönüşümün habercisi olmuştur.

Parallel Processing, birçok işlemcinin eş zamanlı ve paralel olarak çalıştırılmasına dayanan bir kurgu sunmaktadır. Bu anlayış, GPU (Graphical Processing Unit) ve TPU (Tensor Processing Unit) gibi konseptlerde hayat bulmuş ve bu sayede oldukça yüksek işlem hızlarına ulaşılabilmektedir. Bu durumu basit bir örnekle açıklamak gerekirse, bir sayfaya yazı bastırmayı düşündüğümüzde; CPU tek harfi, GPU kelimeleri ve TPU ise sayfayı tek seferde basma kapasitesine sahiptir. Günümüzde, görüntü işleme, ses tanıma, doğal dil işleme gibi uygulamalarda milyonlarca iterasyonu ve hesaplamayı eskiye oranla büyük bir hızla gerçekleştirebiliyor olmamız, GPU ve TPU alanındaki gelişmelerin bir sonucudur.

Quantum Computing ise Quantum Mechanics ilkelerine göre atom altı parçacıkların davranışlarının modellemesinden yola çıkarak hesaplama hızını eksponansiyel olarak artıran, dijital bilgisayarlara hiç benzemeyen bir teknoloji olarak karşımıza çıkmaktadır.

Quantum Computing, mevcut dijital bilgisayarlara hiç benzemeyen ve Quantum Mechanics ilkelerine dayanan yeni bir teknolojidir. Klasik fizikte, bir cismin belirli bir yerde olma durumu gözlemlenebilirken, Quantum dünyasında bu durum bir dalga fonksiyonu tarafından ifade edilir. Bir başka ifade ile Quantum Mechanics, her parçacığın bir dalga fonksiyonu ürettiğini (Wave Function), parçacıkların sürekli titreşim halinde olduğunu ve dalgalar şeklinde hareket ettiğini savunur. Bu karmaşık konuyu şöyle açıklamaya çalışalım.

Bilgisayarların ekran çözünürlüklerini piksel olarak ifade ederiz. Piksel, ekranın tanımlanabilen en küçük birimidir. Quantum Mechanics konseptinde evrendeki en küçük mesafe plank sabiti ile tanımlanır (h=6.626×10^−34 joule saniye). Bu, çok ama çok küçük rakam klasik fizik dünyasında çok bir şey ifade etmese de Quantum Mechanics dünyasında Quantum parçacıklar (atom altı parçacıklar: elektron, nötron, proton, nucleus) açısından çok şey ifade eder.

Örneğin, 620 gram ağırlığındaki bir basketbol topunu 9 m/sn hızla atış yaptığınızı düşünelim. Klasik fizik açısından, topun izlediği eğik atış eğrisini gözlemleyebilirsiniz. Ancak, gerçekte top sürekli titreşim halindedir ve kendi dalga boyu mesafesinde salınarak ilerler (λ=h/mv). Basketbol topunun dalga boyu, kütlesi nedeniyle bir atomun çapından bile küçük olduğu için bu salınım gözle görülemez ve klasik fizikte genellikle dikkate alınmaz.

Şimdi, aynı hızda bir elektronu düşünelim. Elektron parçacığı da basketbol topu gibi kendi dalga boyu mesafesinde salınarak yol alır. Mikroskobik bir ölçekte baktığınızda, elektronun parabolik bir yörünge izlemediğini, sürekli olarak yer değiştirdiğini gözlemleyebilirsiniz. Bu durum, elektronun dalga boyunun kendisinden daha büyük olması nedeniyle ortaya çıkar.

Quantum Mechanics’de bu durum parçacıkların aynı anda birden fazla yerde bulunabileceği (super-position) ve gerçek konumlarının sadece ölçüm anında belirlenebileceği anlamına gelir. Ölçüm, sanki bir fotoğraf çekiyormuşuz gibi sürece baktığımızda, elektronun o anki yerini görmemizi sağlar. Ancak, bu yer sürekli olarak değiştiği için, elektronun gerçek konumu tüm olasılıkların bir toplamı olarak ifade edilir.

Burada çok detaya girmeden Quantum Computing konusunda bu konunun neden önemli olduğunu açıklayalım.

Elektronlar dış ortamdaki termal enerjinden kaynaklı sürekli titreşim halindedir. Elektronun pozisyonu, spin-up­ ve spin-down¯ olarak ifade edilen iki durumu içeren bir super-position olarak tanımlanır. Quantum Computing ‘de bu durum, spin-up:1, spin-down:0 olarak ifade edilir ve bu yapıya Qubit adı verilir.

Quantum konusunda asıl mesele Qubit olarak adlandırılan bu yapının yani elektronun pozisyonunun bir anahtarlama aracı olarak kullanılabilmesinde yatar. Herhangi bir yöntemle elektronun pozisyonu spin-up­ dan spin-down¯ (1’den 0 durumuna) ya da tam tersi (0’ dan 1) olacak şekilde kontrol edilebilirse, bu durum quantum bilgisinin de aynen klasik dijital bilgisayarda olduğu gibi durumunun (0 ya da 1) belirlenmesi amacı ile kullanılabilmesine olanak sağlar. Nano boyuttaki elektronu manipüle edebilme ve buradan yola çıkarak gerçek dünya problemlerine çözüm üretebilme konusu Quantum Computing konseptinin ana temasıdır.

Qubit oluşturmak ve bu etki üzerinden anahtarla etkisi oluşturmak için kullanılan yöntemlerden biri silikon kristal yapısı içerisine (drain ile source arasına) fosfor atomunun yerleştirilmesidir. Bu mevcut teknojiler üzerinden gerçekleştirilebilen bir konudur. Buradaki ana tema fosforun ekstra elektronu üzerinden + gerilimin elde (yüksek enerji seviyesi) edilebilmesidir.

Elektronun manipüle edilebilmesi için stabil konumda tutulmaları bu aşamada önemlidir. Zira, elektronlar ortamdaki ısıdan (termal enerji), gürültüden, etkisinde kaldıkları nucleusların ve ışık fotonların oluşturduğu elektromanyetik dalgalardan kaynaklı olarak sürekli osilasyon halindedirler. Elektronun, sabit/stabil bir pozisyonda kalabilmesi için öncelikle bu etkilerin indirgenmesi gerekir. Bunun için ortam sıcaklığının mutlak sıfır değerine getirilmesi gerekir ki termal enerji kaynaklı titreşim olmasın (mutlak sıfır = -273 santigrat derece ya da 0,01 Kelvin). Internet üzerinde Quantum Bilgisayar prototiplerine baktığınızda, görünen resmin büyük kısmı aslında mutlak sıfır sıcaklığına ulaşmak için gerekli soğutucu düzeneklerdir.  Yani, sistemin büyük kısmı içinde helyum gazı bulunan bir buzdolabı gibi çalışır.

Süreç asıl buradan sonra başlar. Mevcut durumda silikon transistoru Gate üzerine uygulana gerilim üzerinden iletken duruma getiririz. Gate ’in + olması source ve drain arasında akımın oluşmasına olanak tanır. Quantum ’da ise source ve drain arasındaki akımın sağlanması, yani silikon transistorun iletken duruma geçmesi ara katmandaki fosfor elektronunun (+ ile gösterilen) yüksek frekansta mikro dalga üzerinden spin-up pozisyonuna getirilmesi ile sağlanabilmektedir. Bu frekansa rezonans frekansı denilir ve elektron aynen bir radyo istasyonuna bağlanır gibi bu frekansta tepki verir. Sürecin yukarıdan aşağı değil (Gate üzerine uygulanan + gerilim ile değil), aşağıdan yukarı doğru (silikon kristali içindeki fosfor elektronunu) tetiklenmesi Quantum konusunun ne denli karmaşık ancak bir o kadar da etkileyici olduğunu göstermektedir.

Quantum Computing konusunda lojik yapılarda farklıdır. Klasik dijital lojik kapıların yerini Quantum logic kapılar alır. Hadamard, CNOT, X, Z gate gibi kapılar farklı lojik operasyonları yürütmek için kullanılır.

Quantum Computing konsepti klasik bilgisayarlara göre oldukça yüksek hesaplama hızına sahiptir. Bunun nedeni, Qubit yapısındaki super-position özelliği ve quantum algoritmalarıdır. Örneğin, sıralı olmayan 1 milyon telefon numarası içinden aranılan bir numarayı klasik bilgisayarlar üzerinden aramaya çalışırsak ortalama 500 bin iterasyon yapmamız gerekir iken bu süreç quantum bilgisayarlarda 1000 iterasyona düşmektedir. (Bir milyonun karekökü) Bunun nedeni qubitlerin super-position yetisine sahip olması ve iterasyonların paralel yapılabilmesidir. Bu yeti, quantum bilgisayarların arama, farklı kuantum sistemlerin simülasyonu, kriptoloji ve optimizasyon gibi alanlarda son derece etkili olabilecekleri anlamına gelmektedir. Ancak, bunu gerçekleştirebilmek için hem quantum donanımına hem de quantum algoritmalarına eş zamanlı gereksinim vardır. Halen, laboratuvar koşullarında oluşturulan quantum bilgisayarlar üzerinden özel problemlerin çözümü üzerine algoritma çalışmaları yapılsa dahi, ev ya da iş yerlerimizde quantum bilgisayarları görebilmemiz için biraz daha zamana ihtiyaç var gibi duruyor.

Bu konuyu, AI ‘ın quantum algoritmalar ve quantum bilgisayarlar üzerinde çalıştığında nasıl bir etki olacağını sorarak noktalayalım isterseniz.

DESIGN THINKING

Yenilikçi fikirler (Innovation) doğaları gereği daha önce tanımlanmamış alanlardan gelir. Eureka gibi bir anda ortaya çıkmaz, aksine yapılandırılmış ve tekrarlanabilir bir sürecin sonucudur. Tasarım Odaklı Düşünme, problemlere yaratıcı ve insan odaklı bir şekilde yaklaşmayı teşvik eden bir metodolojidir. İhtiyacın anlaşılması, problemin tanımlanması, çözümlerin tasarlanması, prototip oluşturma ve test etme aşamalarını içerir. Bu süreç, kullanıcıların ihtiyaçlarını ve deneyimlerini merkeze alarak ürün veya çözümler geliştirmenin önemini vurgular.

Tasarım Odaklı Düşünme sürecinin temelinde kullanıcıları ve onların gerçek ihtiyaçlarını anlama kurgusu vardır. Empati kurma; kullanıcıların duygusal ve pratik gereksinimlerini anlama yeteneğini artırır, tasarımın kullanıcılar için gerçekten anlamlı ve değerli olmasını sağlar. Bu aşamada ihtiyacın altında yatan gerçek nedenin anlaşılması olukça önem arz eder. Henry Ford’un örneği, bu bağlamda oldukça açıklayıcıdır. Ford, müşterilere sadece taleplerini sormak yerine, daha geniş bir perspektife odaklanarak kullanıcıların gerçek ihtiyaçlarını anlamıştır (Eğer müşterilere sorsaydım, daha hızlı bir at isterlerdi. Ford). İhtiyacı bir nesne olarak değil, bir eylem olarak tanımlayarak (daha hızlı ulaşım), otomobili geliştirmiş ve taleplerin ötesine geçerek kullanıcıların gerçek ihtiyaçlarını daha iyi karşılamıştır. Bu örnek, Tasarım Odaklı Düşünme sürecinde ihtiyaçların anlaşılmasının, kullanıcılara doğrudan sorular sormakla sınırlı olmaması gerektiğini vurgular. Bu süreç, kullanıcıların ifade ettikleri taleplerin ötesine geçerek, ihtiyaçların altında yatan motivasyonları ve gerçek nedenleri anlamayı hedefler. Empati, gözlem ve mülakat gibi araçlar kullanılarak, tasarım ekibi kullanıcıların dünyasına daha derinlemesine nüfuz eder.

Empati aşamasında toplanan bilgiler, sorunların ve fırsatların tanımlandığı problemin tanımlanması aşamasında kullanılır. İyi tanımlamış bir problem yarı yarıya çözülmüş demektir (C. Kettering). Burada, tasarlanacak şeyin sınırları belirlenir, problemin tanımı yapılır ve tasarım ekibi hangi sorunları çözmeye odaklanacağını belirler.

Tanımlama aşamasının ardından, tasarım ekibi yaratıcı fikirler üretmeye başlar. Problem analizinden yola çıkarak, yeni ve etkili çözümler geliştirmek için farklı bakış açılarına ve düşünme tarzlarına açık olmayı teşvik eder. Bu aşamada, her türlü fikir, olasılık ve yaklaşım açıktır. Grup içi beyin fırtınası oturumları ve diğer yaratıcı teknikler kullanarak çeşitli çözüm seçenekleri oluşturulur. Bu, İnovasyonun anahtarıdır. Prototip oluşturma ve test etme aşamaları, tasarımın pratik uygulanabilirliğini değerlendirmeyi sağlar. Bu aşamalar, fikirlerin somutlaştırılması ve kullanıcı geri bildirimine dayalı olarak iyileştirilmesi için önemlidir. Tasarım Odaklı Düşünme süreci döngüsel bir yapıdadır. Yani, test aşamasından elde edilen geri bildirimler, tasarımın yeniden gözden geçirilmesine ve iyileştirilmesine yol açar. Bu döngü, son ürünün kullanıcıların ihtiyaçlarını ve beklentilerini karşılayacak şekilde oluşturulmasını sağlar.

Tasarım Odaklı Düşünme, yenilikçi çözümler bulmayı, kullanıcı memnuniyetini artırmayı ve karmaşık sorunlara yaratıcı bir şekilde yaklaşmayı teşvik eder, sorunları farklı bir bakış açısıyla ele almayı ve yeni fikirlerin geliştirilmesini teşvik ederek organizasyonlara rekabet avantajı sağlar. Bu metodoloji, sadece tasarım alanında değil, aynı zamanda iş dünyasının birçok alanında uygulanabilir.

Yalın, Çevik ve Tasarım Odaklı Düşünme, ürün geliştirme, proje yönetimi ve problem çözme dahil olmak üzere çeşitli alanlarda kullanılan üç farklı ancak iç içe geçmiş metodolojidir. Bu yaklaşımlar bütünleştirildiğinde karmaşık zorlukların üstesinden gelmek ve yeniliği teşvik etmek için bütünsel ve kapsamlı bir çerçeve oluşturur. Yalın, iyileştirilecek alanları belirler; Çevik, uygulama için esnek bir çerçeve sağlar ve Tasarım Odaklı Düşünme, nihai ürünün gerçekten kullanıcı odaklı olmasını sağlar. Yalın, Çevik ve Tasarım Odaklı Düşüncenin sinerjisi daha verimli, yenilikçi ve müşteri odaklı sonuçlara yol açar. Bu bütünleşmiş yaklaşım, verimliliğin, uyarlanabilirliğin, yenilikçiliğin ve müşteri memnuniyetinin en üst düzeyde olduğu alanlarda ezber bozan bir yaklaşımdır. Kuruluşlar, Yalın, Çevik ve Tasarım Odaklı Düşünme unsurlarını birleştirerek günümüzün karmaşık zorluklarını benzeri görülmemiş düzeyde bir esneklik ve yaratıcılıkla karşılayabilir ve sonuçta daha iyi ürün ve çözümler ortaya çıkarabilir.

Yalın Konseptin Temel İlkeleri

Endüstri tarihinde üretim sektörüne çok az kişi Taichi Ohno kadar önemli katkılarda bulunmuştur. Toyota Üretim Sisteminin (TPS) baş mimarı olan Ohno, otomotiv endüstrisinde yalın üretim uygulamalarının temelini atarak üretimde devrim yaptı. Bu devrimin temel ilkeleri olan Tam zamanında üretim, Jidoka, Heijunka ve Kaizen gibi kavramlar, üretim süreçleri üzerinde dünya çapında derin bir etki oluşturmuştur. Ohno’nun öncülüğünü yaptığı bu ilkeler zamana meydan okumakta, evrensel olarak kabul görmekte ve hala birçok endüstride uygulanmaktadır.

TPS, sürekli iyileştirme faaliyetleri ile üretim sürecinde israfı (muda) ortadan kaldırmaya ve üretim zamanını (lead time) en aza indirmeye odaklanan bir yönetim felsefesidir. Daha fazla miktarda üretmekten (quantity: push) ziyade verimlilik (productivity: JIT/Pull), kalite (quality: Jidoka) ve çeşitlilik yönetimi (variety: Heijunka) konularına odaklanan rekabet stratejilerini benimser. Toplu olarak bu ilkeler, işletmelerin operasyonları optimize etmesi, kaliteyi artırması ve günümüzün dinamik iş ortamında rekabet gücünü koruması için güçlü bir çerçeve oluşturur. Özünde; değer, akışın sağlanması ve operasyonel mükemmellik yatar.

Productivity (JIT & PULL): TPS’nin özünde, nehirde akan su gibi kesintisiz malzeme akışı elde etmeyi amaçlayan Tam Zamanında (JIT) ilkesi vardır. JIT, ürünleri tam olarak ihtiyaç duyulduğunda gereksinim kadar üretip teslim etmeyi ve aşırı/gereksiz envanteri en aza indirmeyi vurgular. Bunun için,

  • Etkin lay-out tasarımı ile süreç adalarını kaldırın, akışa uygun şekilde süreçleri yakınlaştırın, standart iş çalışması üzerinden hat dengelemesi yapın.
  • Süreçler yakınlaştırılamıyor ya da yakınlaşsa dahi hat dengelemesi tesis edilemiyorsa SM ve Kanban üzerinden çekme sistemi uygulayın.

Quality (JIDOKA): Jidoka, üretim işçilerine herhangi bir anormallik tespit ettiklerinde üretim hattını durdurma yetkisi verir. Yerinde kalite kontrole yönelik bu proaktif yaklaşım, kusurlu ürünlerin üretimini önleyerek israfın azalmasına ve genel verimliliğin artmasına yol açar. Bunun için,

  • Çalışanları yetkilendirin ve anormalliklerde duruş kültürünü oluşturun.
  • Yerinde kalite kontrolü uygulayın ve poka-yoke (hata önleme) uygulamaları geliştirin.

Variety (HEIJUNKA): TPS, farklı ürün çeşitlerini verimli bir şekilde karşılamak için küçük döngüleri ve sık geçişleri (heijunka) teşvik eder. Tekli Dakikalarda Kalıp Değiştirme (SMED) tekniklerinin kullanılması, ürün dönüş sürelerini en aza indirir ve üretim sisteminin esnekliğini artırır. İşletmeler, ürün dönüş sürelerini azaltarak ürünler arasında verimli bir şekilde geçiş yapabilir, değişen müşteri taleplerine yanıt verebilir ve arıza süresini en aza indirerek genel üretkenliği artırabilir. Öte yandan, TPS’nin sorunsuz ve verimli bir şekilde uygulanmasını desteklemek için TPM önemli bir rol oynar. TPM, ekipman güvenilirliğini ve kullanılabilirliğini sağlamak için proaktif bakım stratejilerine odaklanır. Arızaları önleyerek ve olası sorunları büyümeden ele alarak TPM, üretim süreçlerine olan güveni pekiştirir ve özellikle heijunka bağlamında TPS’nin başarılı bir şekilde uygulanmasını destekler. Bunun için,

  • Üretim hatlarını dengeli bir şekilde yükleyin (level loading).
  • Üretimi küçük partiler halinde ve sık ürün dönüşü ile gerçekleştirin.
  • Set-up sürecini planlı bir faaliyet olarak ele alın ve iyileştirme için SMED tekniğini kullanın.
  • OEE değerini 0.85’e çıkarmak için TPM (Toplam Verimlilik Bakımı) sürecini devreye alın.

Improvement (KAIZEN): Sürekli iyileştirme, TPS’nin temel ilkesidir. Kaizen felsefesi, her seviyedeki çalışanı verimsizlikleri aramaya ve iyileştirmeler önermeye teşvik eder. Bu sürekli öğrenme ve yenilik kültürü, süreçlerin ve operasyonların sürekli iyileştirilmesini sağlayarak verimlilik, kalite ve genel performansta önemli kazanımlar sağlar. Bunun için,

  • Sürekli iyileştirme kültürünü benimseyin ve iyileştirmelerin etkin bir şekilde ölçümünü yapın.

Integrating Principles: Lean, Agile, and Design Thinking

Lean, Agile, and Design Thinking are three distinct yet interwoven methodologies used in a variety of fields, including product development, project management, and problem-solving. These approaches, when integrated, create a holistic and comprehensive framework for addressing complex challenges and driving innovation.

  1. Lean: At its core, Lean is a methodology designed to eliminate waste and optimize efficiency in processes. Although it originated in manufacturing, its principles have been adapted for various industries. Key tenets include the removal of non-value-added activities, a commitment to continuous improvement, and a relentless focus on customer satisfaction. Lean’s primary objective is to streamline processes, reduce costs, and enhance value delivery.
  2. Agile: Agile complements Lean by introducing adaptability and collaboration into the mix. It offers an iterative and flexible approach to project management and product development. Agile methodologies like Scrum or Kanban break down projects into smaller increments (sprints or iterations) and prioritize customer feedback. This enables rapid responses to changes and the delivery of a minimum viable product (MVP) for testing and feedback.
  3. Design Thinking: Design Thinking adds a crucial human-centered perspective to the integrated approach. It places a strong emphasis on empathy, creativity, and understanding user needs. The methodology involves identifying problems, ideating solutions, prototyping, and testing. Design Thinking encourages innovation by fostering a deep understanding of users and their requirements, resulting in the creation of highly effective and user-friendly products or solutions.

When these three methodologies are integrated, they function seamlessly, each contributing its unique strengths to the whole. Lean identifies areas for improvement, Agile provides the framework for flexible execution, and Design Thinking ensures the final product is genuinely user-centric. The synergy of Lean, Agile, and Design Thinking leads to more efficient, innovative, and customer-focused outcomes.

This integrated approach is a game-changer in fields where efficiency, adaptability, innovation, and customer satisfaction are paramount. By combining elements of Lean, Agile, and Design Thinking, organizations can meet today’s complex challenges with an unprecedented level of resilience and creativity, ultimately resulting in better products and solutions.

Standard

Dijital Dönüşüme başlamadan önce;

  • Talep tahminlemelerinizi ve kapasite planlamalarınızı ürün ailesi bazında yapın (aggregate planning). Sezgisel yöntemler yerine analitik yöntemler kullanın (HW-ES, ARIMA, vs.), üretim darboğazlarını ve ilave kapasite gereksinimleri nasıl yöneteceğinizi önceden planlayın.
  • Müşterilerinizi istek ve beklentilerine göre segmentlere ayırın ve her segment için (VSM) farklı stratejiler izleyin. Tek bir üretim stratejisi her ürün ailesine uymaz. ABX/XYZ analizleri ile ürün ailelerini karakteristik olarak gruplara ayrıştırın, her grup için farklı stratejiler izleyin (MTO-CTO-MTS) ve ürün yaşam döngüsü sürecini takip ederek ürünün farklı fazları için üretim stratejinizi yeniden gözden geçirin.
  • Tedarikçileriniz ile uzun vadeli ve güvene dayalı stratejik iş birliği kurun. Onların uzmanlığından yararlanın ve her malzeme için tek tek akış planı yapın.
  • Yeni Ürün Geliştirme sürecinizi gözden geçirin. Eş zamanlı mühendislik, Stage-gate, Agile ve Hybrid ürün geliştirme yöntemlerini, DFMA metotlarını öğrenin ve uygulayın. Stok kartları ve ürün ağaçlarının (BoM + Routing) güvenilir olmasını sağlayın. Mühendislik fonksiyonu haricinde bu iki konuya kesinlikle müdahale ettirmeyin.
  • Saç, demir/çelik gibi malzemelere stok kodu açarken sadece ‘malzeme kalitesi, kalınlık, çap’ gibi faktörleri göz önüne alın, ebat konusunu asla malzeme kodunun içine almayın.
  • ERP – MES entegrasyonunu mutlaka sağlayın. Siparişlerinizin durumunu üretim ve satın alma iş emirleri bazında takip edecek görsel bir sistem kurun. İş emirlerinin zamanında ve doğru olarak kapanmasını sağlayın.
  • Her sabah ama her sabah istisnasız ‘ASAKAI’, her cuma ‘Cat Walk’ yapın!
  • Üretim hatlarında Heijunka uygulayın. Sık ürün dönüşü içim TPM ve SMED konularının uygulanmasına öncelik verin. Duruş kültürüne önem verin (Jidoka), kalite ve üretim mühendislerinize problem çözme eğitimleri verin.
  • İmalat süreçlerimizde (Machining) OEE, montaj (assembly) süreçlerinizde ise DE ölçümlemesi yapın. Yalın prensipleri çok iyi bilen Metot mühendisi alın ancak asla bu kişiyi Yalın Üretim Mühendisi olarak adlandırmayın. Yalın, sadece bir kişinin sorumluluğuna verilemeyecek kadar kapsamlıdır. İşletmedeki herkesin ‘yalın düşünceye’ sahip olması için çaba harcayın.
  • Planlamacılarınızı ERP admin olarak yetiştirin. SQL ve biraz C# öğrenmeleri için teşvik edin. Bu, sizin birçok işi özerk olarak kendi bünyenize yapabilmenizin önünü açar.

Bu konular üzerine bir düşünün ve öncelikle standartlarını yerleştirin; gerisi zaten kendiliğinden gelecektir.

Üretken Yapay Zekâ (GAI)

İnsanlık, tarihin seyrini değiştiren birçok yeniliğe şahit oldu. Elektrik, transistor, telefon, radyo, TV, Internet ve Google çok etkileyici teknolojik gelişmelerdi. Ancak AI’ın son on yıldaki gelişimi ve bu on yıllık dönemin insanlık üzerindeki etkilerine baktığımızda tarih boyunca bu kadar kısa sürede bu denli marjinal etki yapan başka bir teknolojik gelişimin olmadığını görüyoruz. İşin daha da ilginç olan yanı ise son on yıllık etkinin çok daha fazlasının 3-5 yıl gibi kısa bir zaman içinde gerçekleşecek olmasıdır. Zira, Generative AI (GAI: Üretken Yapay Zekâ) dönemi bildiğimiz AI konseptini başka boyutlara taşıyor ve bize geleceğin artık geldiğini bildiriyor.

AI öncesi dönemde (2012 öncesi) iş dünyası kritik kararlar almak için istatistiksel analiz, anketler ve insan uzmanlığı dahil çok sayıda araca güveniyordu. Oldukça zaman alıcı, çoğunlukla sübjektift ve insan hatasına açık olan bu yöntemler belli bir noktaya kadar etkili olsa da bazı sınırlamaları vardı. Ancak, AI’ın hayatımıza girmesiyle birlikte geniş veri kümelerinden daha derin iç görüler toplamaya başladık. Tedarik Zinciri optimizasyonu, talep tahminlemesi, anomalilerin tespiti ve ürün geliştirme gibi alanlarda bu iç görüler kullanarak süreçleri daha verimli hale getirdik.

Biz bunları yaparken bilimsel araştırmalar da yerinde durmadı. Deep Learning algoritmaları ve mikro işlemci tasarımı alanındaki gelişmeler (GPU/TPU ve paralel işlem), bilgisayarların hesap yapma hızını (computation speed) her yıl bir önceki yıla göre on kat (10X) artırdı. Hesaplama hızındaki bu eksponansiyel artış yeni döneminin başlangıcı oldu ve GAI konsepti doğdu. GAI, yalnızca AI’ın başka bir yinelemesi değildi; teknolojik ortamda sismik bir değişimdi. İnsan yeteneklerini aşacak şekilde strateji oluşturma, yenilik yapma ve hatta ürünler tasavvur etme yeteneğine sahipti. Bunun anlamı, yapay zekâ konseptinin GAI ile yeni bir kitap, yeni bir film ya da yeni bir ürün tasarlayabilecek kabiliyete kavuşuyor olmasıdır. Örneğin, GAI Pazar analizlerine göre ihtiyaçları analiz edip, daha önce benzeri olmayan bir ürünü tasarlayıp, bu ürünü tedarikçiye ürettirip, pazarda satışa sunabilecek, ya da hiç çevrilmemiş bir filmi kendisi tasarlayıp bize izlettirebilecektir. Bu konuyu bir senaryo üzerinden irdeleyelim ve GAI’nın neler yapabileceğine ve bunun sonuçlarına birlikte bakalım.

GAI, bir işletmenin mevcut yetenekleri, pazar beklentileri ve rekabet ortamı dahil olmak üzere temel unsurlarının kapsamlı bir analizini gerçekleştirerek gelecek için ayrıntılı bir yol haritası sağlayan stratejik bir plan oluşturabilir. Ürün geliştirme sürecinde konsept tasarımın ötesine geçerek, farklı prototipleri tasarlayabilir ve ürün özelliklerini belirleyebilir. Bununla yetinmeyip tedarik zinciri yapısının kurulması için tedarikçiler ile görüşmeler yaparak, onlara gerekli teknik bilgileri gönderir, teklifleri müzakere eder ve işletme açısından en uygun tedarikçiyi sürece katıp tedarik zincirinin yapısını oluşturabilir. Otonom araçlar üzerinden malzeme tedariği yaparak, AS/RS ve AGV kontrollü depolama sistemleri üzerinden malzemeleri stoklayarak, karanlık fabrikalarda üretim yaparak ve yine otonom lojistik modları üzerinden ürün müşteri ile buluşturabilir. Bu sürecin içinde stratejik planlama, pazarlama, ürün geliştirme, tedarik zinciri yönetimi gibi temel unsurlar yer alır ve bu sürecin tamamı uzman kadrolar yerine sadece GAI üzerinden yönetilebilir. Bu durumun aynısı tedarikçi tarafında da oluşacaktır. Yani, üretici işletmenin GAI’ı tüm bu süreci yönetmek için tedarikçi GAI’ları ile iletişime geçecek; üretici işletmenin GAI’ı en uygun tedarikçiyi bulmak, tedarikçi GAI’ları da işi kapmak için kıyasıya rekabet içinde olacaklar ve her GAI kendi stratejisini oyun teorisi kapsamında geliştirecektir. Ancak, iş bununla da kalmayacak, pazarın son bileşeni yani tüketicilerin de kişisel GAI’ları olacaktır. Bunun anlamı, üretici GAI’nın satış yapılabilmesi için tüketici GAI’ını ikna etmesi gerekeceğidir. Bir başka ifadeyle, piyasa denilen olguyu artık üretici, tedarikçi ve müşteri değil, bu unsurları temsil eden GAI ‘lar oluşturacaktır.

Yeni dönem, GAI kontrollü tedarik zinciri yönetimi üzerine şekillenmekte ve bu süreç içinde bildiğimiz birçok rol GAI tarafından üstlenilmektedir. GAI tarafından kontrol edilen bir tedarik zinciri, öğrenme, uyum sağlama ve karar alma yetenekleriyle dikkat çeken Yapay Zekâ sistemlerinin, son derece verimli, duyarlı ve veri odaklı tedarik zinciri ağları oluşturmak için merkezi bir rol oynadığı tedarik zinciri yönetiminin yeni bir dönemini temsil eder. Bu Yapay Zekâ sistemleri sadece büyük veriyi analiz etmekle kalmaz, aynı zamanda bağımsız bir şekilde yeni görüşler, stratejiler ve çözümler üretme yeteneklerine sahiptir. İnsan uzmanlığı hala belirli stratejik denetim ve etik davranış için gerekli olsa da GAI, rutin tedarik zinciri operasyonlarında geniş insan müdahalesine duyulan ihtiyacı azaltır. Bu paradigma içinde, işletmeler arasındaki rekabetin yanı sıra, her birinin stratejilerini ve sonuçlarını optimize etmeye çalışan GAI varlıkları arasında da rekabet gerçekleşir.

GAI’ın etkisi elbette sadece imalat endüstrisi ile sınırlı kalmayacak. Yakın bir gelecekte her birey, işletme ya da kurumun birer GAI’ı olacak ve süreçler GAI etkileşimleri üzerinden ilerleyecek. Sosyal medyanın dikkat ekonomisinin yerini etkileme ekonomisi alacak. Teknolojik gelişimin hala eksponansiyel devam etmesi, GPT-4’ün GPT-3.5’ten on kat daha hızlı olması ve mevcut IQ’sunun 155 olması bunu doğruluyor gibi. Mevcut durumda hal böyleyken, yakın bir zamanda kuantum bilgisayarların da hesaplama hızına etki yapmaya başlamasıyla GAI’ın gücünün nerelere varacağını ön görebilmek oldukça güç ve bir o kadar da endişe verici. GAI’ın bu yetkinliğe sahip olması ve insanın üzerinde bir yetiye sahip olabilmesi pek çok şeyin eskisi gibi olmayacağı anlamına da gelebilir. Bu aşamada konuya belki teknik yerine sosyolojik ya da kısmi olarak felsefi açıdan bakmak daha doğru olacaktır.

Dönüşüm Sanatı

……

Söylemimizin merkezinde Systems Thinking ilkesi yer alır. Bu ilke, tüm yapının üzerine inşa edildiği temel olarak hareket eder. Tıpkı bir binanın temelinin sağlamlığını ve dayanıklılığını belirlemesi gibi, Systems Thinking de başarılı değişim için zemin hazırlar. Systems Thinking, geleneksel doğrusal perspektifin ötesine geçer ve organizasyonları ve süreçleri birbirine bağlı bileşenlerden oluşan karmaşık ağlar olarak görmemizi teşvik eder. Dönüşümün izole segmentlerle sınırlı olmadığını, tüm sisteme nüfuz ettiğini kabul etmemizi sağlayan bu bakış açısıdır.

Domain Knowledge bileşenleri ve Strategic Control sütunlar halinde sembolize edilmiştir. Yapının yükselmesini ve sağlamlığını garanti eder. Bu sütunlar, dönüşümsel mimarimizin yapısal temellerini oluşturan Core Skills, Toll Skills, Skills Expertise ve Strategic Control alanlarını içerir. Binanın sağlam bir şekilde yükselmesini ve belirsizlik rüzgarlarına dayanmasını sağlar. Pratik bilgi birikiminin, endüstri iç görülerinin ve özel becerilerin birleşiminin değişime yönelik yolculuğumuzu güçlendirdiği yer burasıdır.

Ancak, tek başına sütunlar, ulaşmayı arzuladığımız mimari harikayı garanti edemez. Tıpkı bir çatının bir binayı tamamlaması gibi, psikoloji de dönüşümün doruk noktasını taçlandıran görkemini temsil eder. Psikoloji, yolculuğumuza rehberlik eden kapsayıcı ilkeleri ve değerleri kapsar. Dönüşüm çabalarımızı daha yüksek bir amaçla hizalayan bir pusula görevi görür, bizi kalıcı ve anlamlı değişime yönlendirir. Bu kapsayıcı felsefe olmadan yapı eksik kalır ve yolculuğu ileriye doğru iten birleştirici vizyondan yoksun kalır.

Bununla birlikte, gerçek dönüşüm sanatı, bu farklı unsurların sinerjisinde yatmaktadır. Yetenekli bir mimarın, temel, yapı ve tasarımı uyumlu hale getirmesi gibi, dönüşüm sanatı da Systems Thinking, Domain Knowledge, Strategic Control ve Phycology dörtlüsünün kusursuz entegrasyonuna bağlıdır. Dönüştürücü başarının anahtarı, bu farklı stratejilerin bir araya gelmesinde yatar. Sistemsel Düşüncesinin bütüncül bakış açısını alan bilgisi uzmanlığıyla harmanlayan, birleştirici bir felsefenin rehberliğinde dengeli bir yaklaşım, başarının temelini oluşturur.

Sonuç olarak, tartışmalarımız, dönüşümün tek bir strateji üzerine bir çaba olmadığının altını çiziyor. Değişimin mimarları gibi, sınırlamalara meydan okuyan ve değişime karşı kararlı bir yapı inşa etmek için bu dört bileşenin orkestrasyonunda ustalaşmalıyız. Bu ustalık daha parlak bir geleceğin yolunu açarak, dönüştürücü başarıya giden geçidin kilidini açıyor.

CPS: Paving the Way for Industry 4.0

In the industrial period, the fundamental purpose driving enterprises has remained steadfast – the pursuit of profitability. Just as a baker’s primary concern extends beyond merely feeding the neighborhood, businesses are primarily motivated by the objective of generating profit rather than solely catering to societal needs. While products undoubtedly serve society’s needs and provide numerous benefits, for businesses operating outside the realm of charitable foundations, profitability remains the goal (Business 101).

Over the course of more than a century, the industrial landscape has witnessed an ever-changing tapestry of production methods. From Henry Ford’s revolutionary mass production techniques (Mass 101) to Toyota’s efficient lean methodologies (Lean 101) and Dell’s triumph in personalized mass production performance, the central focus has always centered on achieving profitability. Key to this pursuit has been the perpetual drive to minimize losses through streamlined flow, the ceaseless quest for improvement through the principles of kaizen, and the establishment of integrity throughout the supply chain via strategic collaborations and process integration. The core strategy has consistently aimed to maximize profitability, with Lean & Agile strategies serving as indispensable tools (Manufacturing 101).

While the fundamental purpose of manufacturers endures, the means to achieve it have undergone a profound metamorphosis with the advent of smart products and automated processes. Decision-making, once the domain of human expertise, now stands on the precipice of technological revolution. The integration of IIoT in manufacturing processes has granted access to real-time information from diverse production areas, enabling heightened field resolution (SSoT: Single Source of Truth). By leveraging the potential of Cyber-Physical Systems (CPS) and inter-operability, data flows seamlessly, and big data analytics facilitate decentralized decision-making (De-centralized decision making). This amalgamation of IIoT, CPS, and Big Data analytical concepts has ushered in an era of accelerated decision-making and adaptation, fostering leaner and more agile businesses. Importantly, the core strategy driving enterprises remains unaltered; technology now empowers machines to execute tasks once solely entrusted to human capability, providing robust support in achieving their goals (Digital 101).

The transformation of data into a strategic weapon and the profound impact of small data gathered from smart objects have elevated the significance of integration. Enter the latest version of the operating system for the information age: CPS (Cyber Physical System). This revolutionary system bridges the realms of Information Technology (IT) and Operational Technology (OT), forming the bedrock of Industry 4.0.

Vertical integration is achieved through the seamless merger of OT and IT, eradicating the siloed approach of yesteryears. CPS connects physical assets, processes, and devices to digital intelligence, forging a symbiotic relationship that revolutionizes production, operations, and innovation. Within this context, a smart factory emerges as an intelligent manufacturing ecosystem where all business operations seamlessly intertwine through the CPS backbone, meticulously crafted from OT & IT integration. The convergence of OT and IT engenders a harmonious interplay between physical processes and digital intelligence, empowering manufacturers to optimize operations, curtail costs, and deftly respond to market demands.

The potential of Cyber-Physical Systems (CPS) reaches far beyond the confines of the factory floor. Through horizontal communication with other intelligent systems via the cloud, CPS extends its benefits into a vast digital ecosystem. This seamless integration facilitates communication between suppliers, customers, and external systems, enriching the supply chain with invaluable insights into customer behavior, product performance, and market trends. As a result, manufacturers gain the tools for better decision-making, revolutionizing the entire supply chain.

At the forefront of this digital transformation lies Big Data-Driven Supply Chain Management (BDD-SCM), a paradigm that harnesses the power of big data. BDD-SCM employs advanced analytics to optimize inventory levels, reduce lead times, and enhance operational efficiency. By integrating data from diverse sources within the digital ecosystem, manufacturers gain real-time access to critical information, enabling them to proactively respond to market fluctuations and customer demands. In this rapidly changing business landscape, BDD-SCM empowers manufacturers to secure a competitive edge.

Researchers have taken note of the transformative impact of BDD-SCM on business operations and customer relationships. Manufacturers who embrace these cutting-edge technologies experience tangible benefits, including heightened operational efficiency, reduced costs, and improved product quality. Moreover, the collaborative nature of the digital ecosystem fosters stronger relationships with customers and suppliers. Transparent communication and data sharing build a foundation of trust, nurturing enhanced collaboration and ultimately leading to improved customer satisfaction.

In conclusion, CPS-driven digital ecosystems, and the implementation of BDD-SCM are paving the way for a new era in supply chain management. Manufacturers who capitalize on these technologies position themselves to thrive in a rapidly evolving market, where adaptability and data-driven decision-making are becoming prerequisites for success. As businesses embrace the power of digital connectivity and data analytics, the possibilities for innovation and optimization in supply chain management are boundless, promising a future of efficiency, resilience, and customer-centricity.

The Significance of Tool Skills in the Digital Era

Many years ago, during my time at Solectron (now Flextronics), I encountered a situation where one of my teammates requested me to hire a person to assist him in his work. He was responsible for creating programs for automatic insertion machines using Excel, but he expressed that he couldn’t keep up with the workload and was under stress due to the time-consuming nature of the task. Curious to understand the process better, I observed how he worked on the programs in Excel. Indeed, it was evident that each program was taking about 2 hours to complete. However, I noticed that the real issue was his lack of Excel knowledge and the approach he used in the process.

I decided to sit next to him and write an Excel macro that would significantly speed up the process. With this optimization, the time required to create a program was reduced to just 10 minutes, making the need to hire additional personnel unnecessary.

A similar experience occurred with a mechanical design engineer who was using design software extensively. By writing an algorithm that worked seamlessly between Matlab, SolidWorks, and ANSYS for piston selection, the design process that previously took weeks was now completed in a matter of hours.

These experiences taught me an important lesson about the value of tool skills. Engineers and professionals in various fields can immensely benefit from developing their proficiency with the tools they use in their daily work. For instance, planning engineers in supply chain optimization studies can enhance their efficiency by learning how to extract data from the ERP database using SQL. Quality engineers can improve their process control processes by gaining expertise in statistical data manipulation. Similarly, maintenance engineers can make small yet significant integrations that may be essential in the kaizen process.

In the modern work environment, having a solid grasp of the tools and technologies relevant to one’s field is crucial for optimizing productivity, reducing errors, and overcoming challenges efficiently. Enhancing tool skills not only streamlines processes but also empowers individuals to become more independent problem solvers, thus contributing to the overall success of the organization.

As we continue to embrace the digital era, investing in developing tool skills becomes even more important. It allows professionals to leverage technology to its fullest potential and remain competitive in an ever-evolving workplace. Therefore, whether it’s through training, self-learning, or seeking guidance from experienced colleagues, the journey of enhancing tool skills is a continuous and valuable endeavor for any professional looking to thrive in their career.

To do or not to do, that is the question!

Geçtiğimiz hafta MPG firmasında bir çalıştaya katıldım. Hem çok şey öğrendim hem de genç mühendis arkadaşların yaptıklarından mutlu oldum. Çünkü oldukça güzel işlere imza atmışlar. GM Veysel Bey’den de müsaade alarak bazı gözlemlerimi, Agile ve Dijital alanda süreçlerini geliştirmek isteyen işletmelere benchmarking olması açısından aktarmak istedim.

  • Yurt dışına sattıkları ürünlerinin birçoğu IoT ready. Ürünün nasıl kullanıldığını, performansını sürekli izliyorlar ve gerektiğinde güncellemeleri IoT üzerinden yapıyorlar.
  • Üretimden verileri almaya başlamışlar. Hatta bazı kaynak robotlarından veri almak için kendi IoT data collectorlerini geliştirmişler. Bu verileri Unity üzerinde toplayıp sahanın Dijital İkizini yapmak üzere çalışıyorlar.
  • Ürün tasarım sürecinde karar vermek için optimizasyon algoritmaları kullanıyorlar. SW ve ANYSYS arasında çalışan bir matematiksel modelleme algoritması (Iteration – Optimization – Modelling) üzerinden haftalar mertebesinde sürecek tasarım kararlarını saatler mertebesine indirgiyorlar.

Peki fark nerede;

  • Bilmek değil, kullanmak fark oluşturuyor (to do or not to do, that is the question!)
  • Rekabet üründe değil, teknolojide! (Use lightspeed to make decision)
  • Günümüzün petrolü veri, elektriği ise AI (speak with data, act with AI)

Genç ve yeni mezun arkadaşlarıma:

  • Bu konular üzerine bir düşünün, hızlı uyuyun ve en az yarım gün çalışın. Günün hangi yarısı olduğu fark etmez ister ilk 12 saat ister sonraki 12 saat.
  • Netflix’den’ Social Dilemma’ belgeselini mutlaka izleyin.
  • Proje Yönetimi Teknikleri (Agile / SCRUM) ve ML Algoritmaları üzerine yoğunlaşın. Hayatın her alanında proje ve optimizasyon var!
  • Bolca literatür okuyun ve konuyu kaynağından derinlemesine öğrenin.
  • Sıklıkla uygulama yapın: deneyin – deneyin – deneyin (kaizen is try-storming not brain-storming)
  • Öğrenin ve öğretin!
  • Ve şunu asla unutmayın: Gelişim ile rahatlık bir arada olmaz!

RPA ile Entegrasyon

Dijital Dönüşümün özünde ‘süreçlerin dijitalleştirilmesi (IoT Ready)’ ve ‘dijitalleşen süreçleri birbiri ile iletişime geçirebilir olmak (inter-operability)’ yatar dersek sanırım yanılmış olmayız. Bilgiyi üreten (produce data) ile bilgiyi tüketenin (consume data) buluşabilmesi bu iki konu ile ilintilidir.

PPAP (Production Part Approval Process) dosyası hazırlamak oldukça karmaşık bir süreçtir. Farklı sistemlerden gelen birçok veriyi (örneğin onlarca test ekipmanını ürettiği test verileri) doğru ve eksiksiz olarak tek bir PPAP dosyasına aktarmanız gerekir. Hatalı veri girişi ya da arama/bekleme gibi zaman kayıpları bu süreçte oldukça can sıkan konulardır. Hatalı bilgi ya da gecikme, tüm emeğin boşa gitmesine bile sebep olabilir.

RPA konusu giderek yaygınlaşıyor. Robotlar, muhasebe, satın alma, raporlama gibi standart/tekrarlamalı süreçlerin otomatikleştirilmesinin ötesinde farklı sistemler arasında kompleks ağ yapıları kurmadan entegrasyon yapılabilmesinin de önünü açıyor. 

Geçtiğimiz gün bir müşterimde, test ekipmanlarının ürettiği verilerin PPAP dosyasına otomatik aktarılması sürecini RPA üzerinden gerçekleştirdik. Süreç oldukça basit bir şekilde kurgulandı.

  • Test ekipmanları ürettikleri dosyalar (xls, pdf, csv,) belirli bir klasöre kopyalandı,
  • RPA, klasördeki dosyaları tek tek açarak, tanımlanmış alanları/sonuçları buldu ve ilgili PPAP dosyasına otomatik yazdı.
  • Çevrim süresi istasyon başına 3 sn., hata oranı 0% olarak gerçekleşti.

Daha önceleri bir PPAP için 2-3 saat zaman alan bu süreç (manuel bilgi transferi: dosya arama, açma, okuma, yazma), RPA ile 30 sn. (10 test ekipmanı) mertebesine indirgendi. Yılda ortalama 300 PPAP dosyası hazırlandığı göz önüne alındığında yaklaşık 900 saatlik mühendislik zamanı ve en önemlisi sıfır hata (poka&yoke) oranına erişilmiş oldu. 

Eğer, bu çalışmayı sistemleri birbiri ile entegre ederek yapmaya çalışsaydık, farklı iletişim protokollerine sahip her bir cihaz için bir entegrasyon yazılımı yapmak ya da OPC/UA, MQTT gibi çözümler üzerine gitmemiz gerekecekti. Elbette ki her iki yöntem birbiri ile aynı değil ancak amaç fonksiyonuna baktığımızda istenilen sonuca ulaşmada RPA işe yaramış gibi görünüyor. Dijital Eko-Sistemi, yeteri kadar iyi konsepti üzerinden en basit/hızlı yöntemle genişletme konusunda RPA ile entegrasyon sonuç verdi.

İş süreçlerinde buna benzer birçok farklı süreç mevcut. RPA, süreçlerin yönetimi anlamında hız, maliyet ve kalite açısından fark oluşturuyor ve işletmenin hem Lean hem de Agile olmasına katkı sunuyor. Bu konuyu araştırın ve üzerine sıkı sıkı düşünün derim. 

10000 Saat Özgül Çalışma: Hedef Belirleme, Odaklanma ve Sonuç

Günümüzde başarılı insanların ortak özelliklerini incelediğimizde, birçok faktörün etkili olduğunu görürüz. Ancak, hedef belirleme, odaklanma ve gereken çabayı gösterme unsurlarının başarı yolunda ön plana çıktığını belirtebiliriz. Bu unsurlar, Malcolm Gladwell ‘in “Outliers: The Story of Success” kitabında ortaya attığı 10.000 saat kuralıyla ilişkilendirilebilir. Bu kural, belirli bir alanda yüksek uzmanlık seviyesine ulaşmak için yaklaşık 10.000 saatlik özgül bir çalışma yapan bireylerin, o alanda ustalık veya uzmanlık seviyesine ulaşma olasılığının daha yüksek olduğunu iler sürer. Başarı için sadece yeteneğin yeterli olmadığını ve yüksek bir yetkinlik seviyesine ulaşmada odaklanmış ve sürekli bir çabanın önemli bir faktör olduğunu savunur.

Elbette ki, uzmanlığa ulaşmak için gereken gerçek zaman, becerinin karmaşıklığı, bireyin öğrenme yeteneği, çalışmanın kalitesi ve diğer çevresel faktörlere bağlı olarak değişebilir. Bu rakam (10.000 saat) bu aşamada oldukça uzun bir zaman olarak da düşünülebilir.

Gladwell, bu fikri psikolog Anders Ericsson’ in uzmanlığın gelişiminde özgül bir çalışmanın rolünü incelediği araştırmalarına dayandırmıştır (keman çalan çocuklar). Ericsson’un çalışmaları uzmanlığın gelişiminde özgül çalışmanın önemini vurgulamaktadır. Sıradan tekrarlar veya bilinçsiz zaman geçirmekle uzmanlık seviyesine ulaşmanın mümkün olmadığını, bunun yerine, özgül çalışma adı verilen yoğun ve odaklı bir çalışma gerekliliğini savunur.

Özgül çalışma, belirli becerilerin geliştirilmesine odaklanan, konsantre bir şekilde yapılan yoğun ve bilinçli çalışmayı ifade eder. Kişinin konfor alanının ötesine geçmesini, geri bildirim almasını ve performansı iyileştirmek için sürekli düzeltmeler yapmasını içerir.  Özgül çalışma sürecinde, birey belirli bir hedef belirler ve bu hedefe ulaşmak için planlı bir şekilde çalışır. Odaklanma, dikkatin dağılmasını engeller ve beceri geliştirmeye yönelik pratiklere yoğunlaşmayı sağlar. Uzmanlardan veya deneyimli öğretmenlerden alınan geri bildirimler, hataların düzeltilmesi ve performansın iyileştirilmesi için rehberlik sağlar. Süreç içinde bireyler, sınırlarını zorlayacak ve becerilerini geliştirecek zorlu görevlerle karşılaşır. Bu zorluklar, dayanıklılığı artırır ve başarıya ulaşmak için engellerin üstesinden gelmeyi öğretir.

Tabi burada zaman yönetimi de devreye giriyor. Gerekli zamanı ortaya çıkarmak için bazen Newton gibi sandalye üzerinde elimizde demir gülle ile uyumak ya da Arnold ’un dediği gibi 8 saat yerine 6 saat uyumak için hızlı uyumayı öğrenmek gerekiyor!

Özetle, hedef eğer ki sizi gerçekten uykusuz bırakıyorsa bir hedeftir. Gupta’nın dediği gibi, “The difference between aim and dream is that dream requires good sleep to see it, while aim requires sleepless nights and effort to fulfill it”.

Üzerine bir düşünün derim…

Müşteri Odaklı Değeri En Üst Düzeye Çıkarmak

İşletmeler rekabetçi kalabilmek için müşteri odaklı bir yaklaşımı benimsemenin önemini giderek daha fazla anlıyor. Müşteriler artık kendi benzersiz tercihleriyle uyumlu kişiselleştirilmiş deneyimler ve ürünler ararken; bu sonuç işletmelerin farklı stratejileri bir arada kullanmasını zorunlu kılıyor.

Yalın metodolojilerin müşteri odaklı stratejilere entegrasyonu, işletmelere israfa neden olan uygulamaları ortadan kaldırma ve operasyonlarını optimize etme fırsatı sunar. İşletmeler, katma değeri olmayan faaliyetleri tanımlayarak ve ortadan kaldırarak süreçleri düzene sokabilir, maliyetleri azaltabilir ve verimliliği artırabilir. Değer akışı haritalaması ve tam zamanında üretim gibi yalın ilkeler, darboğazları, gereksiz işlemleri tanımlayıp ve aşırı envanterin ortadan kaldırmasına olanak tanır. Bu sonuç, işletmelerin kaynaklarını müşteri memnuniyetine doğrudan katkı sağlayan katma değerli faaliyetlere odaklamasına olanak tanır.

Esnekliği, uyarlanabilirliği ve iş birliğini teşvik etmesiyle bilinen çevik metodolojiler, değişen müşteri ihtiyaçlarına ve pazar dinamiklerine hızla yanıt verilmesini sağlar. Kısa geliştirme döngüleri ve sık müşteri geri bildirimi ile karakterize edilen yinelemeli geliştirme süreci, sürekli iyileştirmeyi baz alır ve müşteri odaklı çözümlerin sunulmasını sağlar. Çevik uygulamalar, ekipler arasında iş birliğini teşvik ederek daha hızlı karar vermeyi mümkün kılar ve müşteri gereksinimlerine yanıt verme yeteneğini geliştirir.

Müşteri ihtiyaçlarını anlamak, sürekli devam eden ve yinelenen bir süreçtir. Çünkü, müşterilerin beklentileri sürekli gelişir, yeni trendler ve tercihler ortaya çıkar. Pazarda lider kalmayı hedefleyen işletmeler, müşterilerle proaktif bir şekilde ilişki kurmalı, sürekli geri bildirim almalı ve sektördeki gelişmeleri yakından izlemelidir. Bu sayede müşteri ihtiyaçlarına uyum sağlayarak kendilerini müşteri karşısında güvenilir ortaklar olarak konumlandırabilir ve güçlü ilişkiler kurabilir. Bu sonuç, işletmelerin hedef kitlelerinde etki oluşturan, müşteri sadakatini güçlendiren ve pazarda kendilerini farklılaştıran çözümler sunmalarını sağlar.

Dijitalleşme, işletmelere müşteri davranışını anlamak ve beklentilerini kişiselleştirmek için benzeri görülmemiş fırsatlar sunar. Gelişmiş veri analitiği ve yapay zekâ teknolojileri, işletmelerin çok büyük miktarda müşteri verisini toplamasına, analiz etmesine ve bunlardan anlamlı iç görüler türetmesine olanak tanır. Bu paha biçilmez bilgiler, işletmelerin ürünlerini, hizmetlerini ve pazarlama kampanyalarını bireysel müşteri tercihlerini karşılayacak şekilde uyarlamasına yardımcı olur. Dijital teknolojiler aynı zamanda çeşitli dijital kanallarda sorunsuz müşteri etkileşimlerine olanak tanıyarak kişiselleştirilmiş önerileri, hedefe yönelik pazarlama kampanyalarını ve zahmetsizce müşteri deneyimlerini elde etmeyi kolaylaştırırır.

Müşteri odaklı değer oluşturmanın tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için işletmelerin yalın, çevik ve dijitalleşme ilkelerini entegre etmesi gerekir. İşletmeler, yalın metodolojileri çevik uygulamalarla birleştirerek süreçlerini düzene sokabilir, operasyonel verimliliği optimize edebilir ve değişen müşteri beklentilerine proaktif olarak uyum sağlayabilir. Dijitalleşmenin entegrasyonu, birden çok dijital kanalda veri toplama, analiz, kişiselleştirme ve katılım için gerekli araçları sağlayarak güçlü bir kolaylaştırıcı görevi görür. Bu bütünleşik yaklaşım, işletmelere olağanüstü müşteri değeri sunma, uzun vadeli müşteri sadakatini artırma ve sürekli gelişen müşteri merkezli pazarda sürdürülebilir büyüme elde etme gücü verir.

Özetle, müşteri odaklı bir yaklaşımı benimsemek, günümüzün rekabetçi pazarında gelişmeyi hedefleyen işletmeler için olmazda olmaz unsurdur. İşletmeler, yalın metodolojileri, çevik ilkeleri ve dijitalleşme stratejilerini entegre ederek operasyonlarını optimize edebilir, müşteri ihtiyaçlarına etkin bir şekilde yanıt verebilir ve müşteri beklentilerini aşan kişiselleştirilmiş çözümler sunabilir. Bu bütünsel yaklaşım, müşteriyi iş stratejilerinin ve karar alma süreçlerinin merkezine yerleştirerek dijital çağda farklılaşmayı, müşteri sadakatini ve uzun vadeli başarıyı destekler. Yalın, çevik ve dijitalleştirme metodolojilerinin entegrasyonu, işletmelere müşteri merkezli pazarda üstünlük sağlamak ve değer oluşturma yeteneklerini en üst düzeye çıkarmak için güçlü bir çerçeve sağlar. Bu konu üzerine düşünün derim.

Etkin Proje Yönetiminde Sinerji

Etkili proje yönetimi, bir takım ilke ve uygulamaların entegrasyonunu gerektirir. Metodoloji (waterfall/agile/hybrid) ne olursa olsun hemen tüm proje yönetim sürecinde iyi tanımlanmış bir çalışma sözleşmesi (working agreement), ekip üyelerinin birden fazla yetkinliğe sahip olması (cross functional team) ve ekiplerin kendi işini yine kendilerinin organize edebilmesi (self-organized) başarılı proje sonuçlarının elde edilebilmesine güçlü bir temel oluşturur. İşletmeler, ortak değerler oluşturarak, çalışanlarının becerileri geliştirerek ve ekiplerin karar alma yetilerini güçlendirerek proje ekiplerinin tam potansiyelini ortaya çıkarabilirler.

  • Working Agreement. Çalışma sözleşmesi, ekibin ortak değerlerini, normlarını ve beklentilerini özetleyen temel bir belge görevi görür. Proje ekibi içinde iş birliği, iletişim ve karar almanın tonunu belirler. Ekibin birlikte nasıl çalışacağına dair ortak bir anlayış/sözleşme ortaya koyarak süreçteki roller, sorumluluklar ve hesap verebilirlik konularına netlik kazandırır. Bu anlaşma, işbirlikçi ve uyumlu bir ortamı teşvik ederek çatışmaları azaltır ve etkili proje yürütülmesini sağlar.
  • Cross functional team: Bu kavram, ekip üyelerinin birincil uzmanlık alanlarının dışındaki farklı görevleri gerçekleştirme yeteneğini ifade eder. Farklı alanlarda yetkinlik ekip üyeleri arasında iş birliğinin önünü açar, projede esneklik ve daha sorusuz iş akışının elde edilmesinde oldukça yarar sağlar.
  • Self-organized. Bu kavram, ekiplerin kararlar alma, işleri özerk bir şekilde planlama/yürütme ve değişen koşullara uyum sağlama yetkisine sahip olmaları anlamına gelir. Ekip üyeleri arasında sorumluluk ve hesap verebilirlik duygusunu geliştirerek daha fazla motivasyon ve katılımı teşvik eder. Ekip, proje hedeflerine ulaşmanın en verimli ve etkili yollarını belirleme esnekliğine sahiptir.

Bu kavramları benimsemek yalnızca proje performansını artırmakla kalmaz, aynı zamanda kurumsal kültürünün gelişimini de destekler.. Günümüzün karmaşık ve sürekli değişen iş ortamında başarıyı artırmada burada bahsettiğimiz üç kavramın değeri üzerine bir düşünün derim.

Proje Yönetiminde Çevik Yaklaşım

Çin Seddi ve Mısır Piramitleri, modern proje yönetimi metotları geliştirilmeden çok önce tamamlanan, insanlık tarihinin en etkileyici mühendislik başarılarına örnek gösterilebilecek eserlerdir. Her ikisinin de inşası oldukça büyük sayıda işçi ve kaynak kullanılarak uzun zamanlar sürmüştür.

MÖ 7. yüzyılda başlayan ve 2000 yılı aşkın süre devam eden Çin Seddi’nin inşası, geniş bir alanda on binlerce işçinin çabalarını koordine etmeyi ve bir dizi özel beceri/tekniği kullanmayı içeren büyük bir girişimdi. Tanımlanmış bir proje yönetim metodu mevcut olmasa da o dönemin proje yöneticileri, muhtemelen kompleks projeyi yönetmek için hiyerarşik komuta yapıları ve merkezi olmayan karar alma yöntemlerinin bir kombinasyonunu kullanmışlardı. Mısır Piramitlerinin inşası ise MÖ 2500 civarında başladı. Piramit projeleri, karmaşık lojistik problemleri ve koordinasyonun yanı sıra, sınırlı teknolojiye sahip devasa yapılar inşa etmenin zorluklarının üstesinden gelmek için yenilikçi mühendislik tekniklerinin kullanılmasını içeriyordu. O dönemin yöneticileri muhtemelen projeyi başarılı bir şekilde tamamlamak için proje planlama, risk yönetimi ve kalite kontrol gibi yöntemleri kullanmışlardı.

Modern proje yönetiminin temelleri, 20. yüzyılın başlarında endüstriyel üretim süreçlerinin iyileştirilmesi için geliştirilen “bilimsel yönetim (Scientific Management)” yaklaşımı ile atıldı. Bilimsel yönetim, üretim süreçlerinin standartlaştırılması ve verimliliğinin artırılması amacıyla geliştirilen bir yönetim yaklaşımıdır. Bu yaklaşımın öncüsü olarak kabul edilen Taylor, 20. yüzyılın başlarında sanayi devrimi sırasında endüstriyel üretim süreçlerinde yaşanan verimlilik sorunlarına çözüm aramış, işçilerin görevlerini standartlaştırmak ve en verimli yöntemleri kullanmak suretiyle üretim süreçlerini iyileştirmeyi hedeflemiştir. Hemen ardından Henry Gantt, Taylor’un yönetim yaklaşımını referans alarak, bir proje sürecindeki aktivitelerin ve bunların bitiş tarihlerinin görsel olarak takip edilmesine olanak sağlayan Gantt şemasını oluşturmuştur. Bu sayede, proje yöneticileri projenin durumunu daha iyi takip edebilir ve gerektiğinde müdahale edebilir duruma geldiler. Bu ilkeler daha sonraları İkinci Dünya Savaşı sırasında savunma sanayiinde özellikle askeri operasyonların planlanması, koordine edilmesinde kullanılmaya başlandı ve CPM/PERT gibi teknikler ortaya çıkarıldı. Bu dönemde ortaya sürülen proje adımlarının sürelerinin hesaplanması ve kritik yol gibi kavramlar daha sonra özel sektörde, özellikle inşaat ve mühendislik projelerinde kullanılmaya başlandı. 1970’lerde bugün sıklıkla kullanmakta olduğumuz ‘planlama, tasarım, geliştirme, test ve uygulama’ gibi fazları barındıran ve bir fazın tamamlanmasından sonra diğer fazların sırasıyla ilerlemesini öngören Waterfall metodu ortaya sürüldü. Teknolojinin gelişimi, ihtiyaçların daha da çeşitlenmesi ve kişiye özel ürün/hizmet anlayışının yaygınlaşması yeni proje yönetimi yaklaşımlarının doğmasını zaruri hale getirdi. 2001 yılında bir grup araştırmacının AGILE manifestoyu yayınlamasıyla çevik proje yönetimi konsepti hayatımıza girdi. Şimdilerde ise özellikler fiziksel ürünlerin geliştirilmesi sürecinde birçok tekniğin bileşkesi olan HYBRID modelleri kullanıyoruz.

Bu aşamada özellikle proje yönetim sürecinde yönetim anlayışının üzerinde durmak gerekiyor. Yani, bilimsel yönetim ve çevik yaklaşım arasındaki temel farklara bir göz atmak yerinde olacaktır.

Bilimsel Yönetim olarak da bilinen Taylorizm, 20. yüzyılın başlarında popüler hale gelen bir yönetim yaklaşımıdır. İşyerinde standardizasyonu, uzmanlaşmayı ve hiyerarşik kontrolün gerekliliğini vurgular. Her çalışanın oldukça kontrollü bir ortamda belirli bir işlevi yerine getirmesiyle işin küçük, tekrarlayan görevlere bölünerek standartlaştırılması gerektiğini belirtir. Amaç, her çalışanın çıktısını optimize ederek verimliliği ve üretkenliği en üst düzeye çıkarmaktır. Buna karşılık Çevik metodoloji, esnek ve iş birliğine dayalı bir yaklaşımı savunur. Yinelemeli gelişimi (iterasyon), sürekli geri bildirimi (continuous feedback) ve T-shape (cross-functional) ekiplerin önemini vurgular. Çevik yaklaşım, ekipleri sorunları çözmek ve değişen koşullara hızla uyum sağlamak için birlikte çalışmaya teşvik eder. Odak noktası, verimliliği veya üretkenliği en üst düzeye çıkarmak yerine, müşterinin ihtiyacını karşılayan yazılımlar oluşturarak onlara değer sunmaktır.

  • Taylorizm, çalışanların ürettiği çıktıyı optimize ederek verimliliği ve üretkenliği en üst düzeye çıkarmaya odaklanırken, Çevik metodoloji esneklik ve adaptasyon üzerinden müşteri gereksinimlerini karşılayacak değer sunmaya odaklanır.
  • Taylorizm, işin küçük, tekrarlayan görevlere bölünmesiyle standardizasyonun önemini vurgularken, Çevik metodoloji, yinelemeli gelişme (iterative development), sürekli geri bildirim ve değişen koşullara hızla uyum sağlama yeteneğine vurgu yapar.
  • Taylorizm, karar vermenin merkezileştirildiği hiyerarşik bir yönetim yapısına dayanırken, Çevik metodoloji, ekiplerin karar verme süreçlerinde yer almasını ve açık iletişimi teşvik eder.
  • Taylorizm, çalışanların belirli prosedürleri ve yönergeleri izlemesini, süreçlere ve araçlara sadık kalmasına önem verirken, Çevik metodoloji bireylere ve aralarındaki etkileşimin önemini ön plana koyarak iş birliğini teşvik eder.
  • Taylorizm, verimliliği optimize etmeye ve değişkenliği en aza indirmeye odaklanarak öngörülebilir sonuçlar üretmeye odaklanırken, Çevik metodoloji ekiplerin değişime ve hızlı adaptasyona daha fazla duyarlı olmalarına odaklanır.

Özetle, rekabetçi olmak için Çevik metotları uygulamaya, ancak bu metotlardan istenen faydayı elde edebilmek için ise farklı proje yönetim anlayışına ihtiyaç vardır. Bu konu üzerine bir düşünün derim.

Çevik Yaklaşımlar | FDD (Features Driven Development)

Fiziksel ürün geliştirme süreçlerinde kullanılabilecek çevik yaklaşımlardan biri de FDD (Features Driven Development) konseptidir. Burada amaç, ürünü fonksiyonel olarak küçük parçalara bölmek, bölünen her parçayı ‘design – test – approve’ döngüsünde çalışmak ve her döngü (iterasyon) sonunda ürünün çalışan bir fonksiyonunu (increment) müşteri ile buluşturmaktır. Bu sayede, kullanıcıdan gelen geri bildirimler üzerinden süreç yorumlanıp – olası değişiklikler/iyileştirmeler yapılabilir.

Fiziksel bir ürün, eğer komple bir sistem değilse küçük parçalar halinde müşteriye teslim edebilmek pek mümkün değil elbet. Bir makine ancak tamamı bir araya geldiğinde müşteri açısından anlam ifade eder. Ancak, burada amaç tasarımın küçük döngüler içinde olması ve her döngü sonunda elde edilen fonksiyonun müşteri beklentilerini karşılayıp karşılamadığının anlaşılmasıdır. Bu durumu üretimi ‘do-do-do-check’ şeklinde yapmak yerine aynen Yalın Üretim felsefesinde olduğu gibi tek parça akışı ve ‘do-check | do-check’ şeklinde yapmaya benzetebiliriz (hatayı bir sonraki aşamaya geçirmeme!). Yalın Felsefe, farklı formlarda sürekli karşımıza çıkıyor. Yazılım dünyası bu gibi kavramları Toyota’dan öğrendi, kendi süreçlerine uyarları ve sürekli geliştiriyorlar. Şimdi ise üretim endüstrisi yazılım dünyasından bu metotları alıntı yapmak durumunda. 

Çevik olmak için çevik metodolojileri bilmek ve kullanmak gerekiyor. Zira, değişkenlik hiç de uyarı yapmadan geliyor. Müşteri beklentilerine tam uyum sağlayacak ürünler geliştirmek için tüm paydaşların sıklıkla bir araya geldiği iterasyonlar üzerinden süreçleri yönetmek ve yavaş yavaş acele etmek gerekiyor gibi.

Bu konu üzerine bir düşünün derim.

Çevik Proje Yönetimi (Empirical Process Control)

Yazılımlar bizi kendi ağlarına doğru çekiyor. Hemen her yerde yazılım projelerindeki artış göze çarpıyor. Özellikle Kobiler tarafında dijitalleşme kapsamında ERP, MES ve PDM gibi yazılımlar süreçlere uyarlanmaya çalışılıyor. Ancak, birçok projede istenilen başarı seviyesi yakalanamıyor. Bu sonucun en temel nedenlerinin başında belki de bu tür yazılım uyarlama/geliştirme projelerinde geleneksel proje yönetim metotlarının (waterfall) kullanılıyor olması gelmektedir. Neden mi? Açıklayalım.

  • Geleneksel proje yönetimi yaklaşımları genellikle gereksinimlerdeki değişikliklere veya beklenmedik olaylara uyum sağlamayı zorlaştırabilecek katı planlar ve süreçlerle karakterize edilir. Planlama süreci, proje kapsamının net olduğu varsayımı düşüncesiyle başlangıçta yapılan öngörülere göre yapılır. Proje zaman çizelgeleri ve bütçeleri müşteri ihtiyaç ve beklentilerine göre önceliklendirilir. Ancak, birçok projede var olan belirsizlikler ve karmaşıklıkların hesaba katılmaması müşterinin ihtiyaçlarını karşılamayan veya öncelikleriyle uyumlu olmayan nihai bir ürün ortaya çıkarılmasına yol açabilir.
  • Geleneksel proje yönetimi yaklaşımları, paydaşlara proje ilerlemesi, riskler ve sorunlar hakkında yeterli görünürlük sağlamayabilir. Bu durum, paydaşların önemli sorunlar ortaya çıkmadan önce bilinçli kararlar vermelerini ve sorunları çözmelerini zorlaştırabilir.
  • Geleneksel proje yönetimi yaklaşımları ekip üyeleri ve paydaşlar arasındaki iş birliğine ve iletişime öncelik vermeyebilir. Bu durum, sessiz çalışmaya, iletişimsizliğe ve üretkenliğin azalmasına neden olabilir.
  • Geleneksel proje yönetimi sürekli geri bildirim ve öğrenmeye öncelik vermeyebilir. Bu durum iyileştirme ve yenilik için kaçırılmış fırsatlara yol açabilir.

Genel olarak, geleneksel proje yönetimi yaklaşımları günümüzün hızlı tempolu ve karmaşık iş ortamındaki projeler için pek uygun olmayabilir. İşbirliğini, müşteri odağını ve esnekliği sınırlayabilir, bu da proje başarısızlığı veya optimal olmayan (Market, Price, Technical) sonuçlar riskini artırabilir! 

Oysa, iş ortamındaki değişimin hızı hızla artıyor ve kuruluşların değişen piyasa koşullarına ve müşteri ihtiyaçlarına hızlı bir şekilde uyum sağlayabilmesi gerekiyor. Çevik metodolojiler, ekiplerin gereksinim ve önceliklerdeki değişikliklere hızlı bir şekilde yanıt vermesini sağlayarak kuruluşların rekabetçi kalmasını sağlar.

  • Müşteri Odaklılık: Çevik metodolojiler, nihai ürünün ihtiyaç ve beklentilerini karşılamak için geliştirme süreci boyunca müşteri iş birliğine ve katılımına öncelik verir. Müşteri odaklılık daha yüksek müşteri memnuniyetine ve daha iyi iş sonuçlarına yol açar.
  • Artan Verimlilik: Çevik metodolojiler, ekiplerin daha verimli çalışmasını ve müşterilere daha hızlı değer sunmasını sağlayan yinelemeli ve artımlı gelişimi (iterative and incremental) teşvik eder. Müşteriye her iterasyon (sprint) sonunda bir değerin (increment) gönderilmesi ve buradan gelen geri bildirime göre yeni iterasyon planının gereksinime göre yeniden ayarlanması (adaptasyon) hem müşteri memnuniyetine hem de kaynakların daha iyi kullanılmasına yol açar. Hatta bazı durumlarda, yeteri kadar iyi konseptinin yakalanması projenin beklentileri karşılayacak şekilde daha erken bitmesine bile neden olarak her iki taraf için hem zaman hem de maliyet avantajı sağlatabilir.
  • İyileştirilmiş Kalite: Çevik metodolojiler, daha güvenilir ve daha kaliteli ürünler üretilmesine etki eden sürekli test ve geri bildirimi vurgular.
  • Daha iyi Ekip İş birliği: Çevik metodolojiler ekip iş birliğini ve iletişimi teşvik ederek daha iyi ekip çalışmasına ve üretkenliğin artmasına yol açar. Bu işbirlikçi yaklaşım aynı zamanda bilgi paylaşımını ve yeniliği teşvik eder.
  • Artan Paydaş Katılımı: Çevik metodolojiler, paydaş katılımına ve iletişimine öncelik vererek ekip üyelerinin ve paydaşların proje ilerlemesi, sorunlar ve zorluklardan haberdar olmasını sağlar. Bu artan katılım, daha iyi karar verme ve daha başarılı projelere yol açar.

Çevik Proje Yönetimi, esnekliğe, iş birliğine ve hızlı yinelemeye öncelik veren bir dizi ürün geliştirme metodolojisi ve ilkesini ifade eder. Çevik yaklaşım, ekiplerin değişen gereksinimlere ve geri bildirimlere hızlı yanıt vermesine yardımcı olmak ve değeri zamanında ve verimli bir şekilde sunmak için tasarlanmıştır. Bir projeyi, tipik olarak bir ile dört hafta süren sprint adı verilen küçük, yinelemeli döngülere (iteration) ayırarak yönetmeyi içerir. Ekip, her sprint sonunda çalışan bir ürün (increment) sunmaya odaklanır ve paydaşlardan gelen geri bildirimlere dayanarak projeyi sürekli olarak yeniden değerlendirir ve ayarlar (Empirical Process Control: Iteration and Increment).

Waterfall, kapsamın net olduğu projeler için oldukça etkin bir yöntem iken Çevik yaklaşım, gereksinimlerin sürekli değiştiği veya belirsiz olduğu ve hız ve esnekliğin başarı için kritik olduğu projeler için en uygun yaklaşımdır. Günümüzde artık sadece yazılım projeleri değil üretim süreçlerindeki birçok projenin artık Agile metotlar üzerinden yürütülmesi gereken complicated ya da chaos domainde yer aldığını gözlemliyoruz. 

Proje Yönetim Metotları ve Yalın FELSEFE

İşletmeler varlıklarını devam ettirmek için özellikle inovasyon, yeni ürün geliştirme ve proje yönetimi gibi konularda rekabetçi stratejiler izlemek; bu stratejileri gerçekleştirebilmek için de yeni metotlar öğrenmek/kullanmak zorundalar. Endüstriyel gelişim ve bunun topluma yansıması bunu zorunlu kılıyor.

Literatürde bu kapsamda birçok farklı araç mevcut. Agile Project Management, Lean Start-up, Cooper’s Stage-gate gibi ürün ya da süreç geliştirme yaklaşımları bu anlamda en sık görülen proje yönetim yaklaşımlarının başında geliyor. 

  • Agile, ön görülemeyen belirsizliği yönetebilmek için proje bileşenlerini küçük döngüler şeklinde kurgulayarak adaptif proje yönetimi (Iteration and Incremental) ilkesini benimser. Her iterasyon sonunda müşteriye küçük bile olsa bir değer (increment) göndermeyi amaçlar ve her iterasyon sonunda planlama sürecini yeniden kurgular. Bunun için ‘transparency – inspection – adaptation’ ilkelerine vurgu yapar, sürekli iyileştirme konusuna odaklanır, iş birliği (collaboration), kendi kendini organize eden ekip (self-organized team) konusunun önemine değinir. 
  • Lean start-up; yeni bir iş, süreç ya da ürün geliştirme konularını ‘build – measure – learn’ döngüsü üzerinden gerçekleştirmeye odaklanır. Ürünü tüm fonksiyonalarıyla tek seferde tasarlamak yerine, Agile yöntemine benzer şekilde iteratif yaklaşımı benimser. Ürün, anlamlı en küçük parçasını yaparak (MVP: Minimum Viable Product), bilimsel deneyler/testler yapar – müşteri görüşleri alır, sonuçları değerlendirir, öğrenir (validated learning) ve adım adım nihai değere ulaşmaya çalışır. 
  • Cooper Stage-gate ise geleneksel, linear proje yönetimi yaklaşımıdır. Proje amacının net ve belirsizliğin çok az olduğu durumlarda sürecin fazlara bölünmesi ve bir fazın tamamlanmadan bir sonraki faz geçisin olmadığı bir çerçeveyi savunur. 

Tüm bu yaklaşımlar için geçerli olan ortak özellikleri Jeff Gothelf (2019, Singapur) şekil 1 sol taraftaki gibi sıralamış. Hepsi de çok doğru ancak maddelere dikkatlice bakılınca nereden türedikleri konusunda bir fikre sahip olabiliyorsunuz: The DNA of Toyota. Yalın Felsefe her anlamda yeni metotlara ilham kaynağı oluyor. Bu bağlamda Toyota’nın DNA’sının bileşenlerini anlamanın proje yönetimi süreçlerinde hangi metodu kullanırsanız kullanın çok önemli olduğunu düşünüyorum.

The DNA of Toyota

Toyota DNA’sı (Yalın Felsefe) iki ana başlık ve 5 alt başlıktan oluşuyor.

  • Sürekli İyileştirme:        : Challenge, Kaizen, Genchi- Gembutsu
  • İnsan                            : Respect, Teamwork

Challenge (Mücadele) 

Süreçler, ürünler ve hizmetlerde her zaman tam anlamıyla mükemmellik yoktur. Yapılan ürün ya da süreç kurgusu o an için belki en iyisidir ancak her zaman daha iyisini, daha basitini ya da daha kalitelisini yapabilmenin mutlaka bir başka yolu vardır. Ancak, bu yolları bulmak cesur ve girişimci bir şekilde karşılarına çıkan zorluluklara meydan okuyabilecek motivasyonu yüksek insan kaynağı üzerinden gerçekleşebilir. 

Yalın Felsefe, uzun dönem hedeflere ulaşabilmek için insanların yeteneklerini sürekli geliştirerek sorun çözme ve mücadele yetisi yüksek iş gücünün işletme içindeki varlığının önemine vurgu yapar. Çünkü, ilerlemenin ancak problemlere meydan okunarak, varlıkları kabul edilmeyerek gerçekleştirilebileceğini savunur. O nedenle Yalın organizasyonlar, sürekli olarak insanlara engelleri aşmanın yollarını öğretir ve onları daha fazlasını, daha iyi bir şekilde başarmaları için güçlendirerek değişime açık olup, mevcut durumu sürekli sorgulamalarını beklerler.

Kaizen (Sürekli İyileştime) 

Mükemmelliğin olmadığı yerde iyileştirme asla bitmez. Kaizen (Kai – ‘change’, Zen – ‘good’), çalışanlar tarafından başlatılan küçük ancak sürekli yapılan iyileştirme faaliyetleridir Tüm çalışanlar sürekli olarak iş süreçlerini/mevcut durumu iyileştirmenin yollarını aramalı ve takım performansını iyileştirmek için başkalarıyla birlikte çalışmalıdır. Kaizen eğitim ile başlar, uygulama/denemeler (try storming) ile devam eder ve ne öğrendik ile sonuçlanır (lesson learned). Bu döngü, çalışanları işlerinin sahipliğini almaya teşvik eder, problem çözme becerilerini geliştirir ve onların daha iyi bir fabrika vatandaşı olmasına katkı sağlar. Kaizen, kaikaku (radikal değişim) ve kakushin’in (radikal yenilik) gibi yukarıdan aşağıya doğru değil iyileştirme için aşağıdan yukarıya doğru olan bir yaklaşım olan kaizen ‘in en önemli yönü, organizasyondaki herkesin her şeye meydan okumasına ve her yerde iyileştirme fırsatlarını görmesine yardımcı olan bir düşünce tarzı olmasıdır.

 Genchi Genbutsu (Git ve Gör) 

Genchi Genbutsu, gerçek yerde gerçek şeyleri gözlemleme anlamına gelir. Değerin ve israfın görünür olduğu sahadaki durumun iyi anlaşılması, problem çözme ve iyileştirme için çok önemlidir. Dedektiflerin olay yeri incelemesi yaparak kanıt aramasına benzer şekilde kaizen yaklaşımında da en önemli ilkelerden biri kararların varsayımlara veya denenmemiş hipotezlere göre değil, işin gerçekte yapıldığı/ problemin meydana geldiği kaynakta bulunan gerçeklere dayanarak karar almaktır. Yerinde gözlem yapma konusuna vurgu yapan Genchi Genbutsu, problem anlamanın, probleme etki eden kök nedenleri öğrenmenin ve iyileştirme yapabilmenin temelini teşkil eder.

 Respect (Saygı ve Değer) 

İş süreçlerinde gerçekte görülmeyen/bilinmeyen problem çok fazla yoktur. Bunu en iyi o işi yapanlar bilirler. Ancak, çalışan kendisini değerli hissetmez ya da bir sebepten dolayı fikirlerine önem verilmeyeceği düşüncesine kapılırsa, problemin varlığını bilmesine rağmen ortadan kaldırılması için pek istekli olmayabilir.

Yalın Felsefe, çalışanlara saygı duymayı ve onların görüşlerine değer vermeyi savunur. Çalışanların fikirlerine ve önerilerine açık olmak, kaizen esnasında apoletleri bir kenara bırakmak sürekli iyileştirme ve yenilikçi yaklaşımının ayrılmaz parçalarıdır.

Teamwork (Ekip Çalışması) 

Dönüşüm bitmeyen bir süreçtir. İçinde, ancak ekipler ile gerçekleştirilebilecek birçok inovasyon, proje, kaizen barındırır. Ekip, aynı amaca ulaşmak için birbirlerine ihtiyacı olan kişilerin bir araya gelmesi ile oluşur. Bu anlamda iki konuya vurgu yapar: İş birliği (Collaboration) ve kendi kendini organize eden ekip (Self-organized team).  

  • Collaboration için gereken birinci unsur ekip üyelerinin crıoss-functional yetkinliğe sahip olmasıdır. ‘T Shape’ olarak da tanımlanan bu yetkinlik ekip üyelerinin gerektiğinde/ihtiyaç olduğunda uzmanlık alanının dışındaki kaizen/proje görevleri işlerini de yerine getirmesine olanak sağlar. Sürekli yapılan kaizenler ve yetkinlik geliştirici uygulamalar bu süreci destekler. 
  • Self-organized teams kavramı Taylorizm (Scientific Management, 1911) konseptinin bazı unsurlarının (top-down instruction) artık pek de geçerli olmadığının en temel belirtisi gibi duruyor. Araştırmalar, proje yönetiminde ve kaizen süreçlerinde küçük ekiplerin neyi/nasıl yapacaklarına yukarıdan direktif almadan kendilerinin karar vererek yapmalarının (planning + doing) ve yaptıklarının sonuçlarından yeni bir şeyler öğrenerek (learn by iteration) öğrendiklerini yeni süreçlere adapte etmelerinin son derece önemli olduğunu vurgulamaktadır.

Çevik Proje Yönetimi (Agile | SCRUM)

Rekabetçi olabilmek için pazarın beklentilerini herkesten önce algılayıp, talep oluşturan pazarlama stratejileri ile pazardaki boşluğu dolduracak ürün, hizmet ya da servisin hızlı bir şekilde geliştirilmesi gerekiyor. Müşteri gereksinimlerini tam olarak karşılayıp, tekrarlanabilir süreçlerden üzerinden hızlı yeni ürün geliştirme yetisini sürekli kılabilmek için, her ne kadar aynı prensipleri kullanmaya devam etsek de farklı metotları örenmemiz ve uygulamamız gerekiyor. Öngörülemezligin ve değişkenliğin hayli yüksek olduğu günümüz rekabet koşulları karşısında SCRUM, XP ve Kanban gibi çevik proje yönetimi yaklaşımları bu kapsamda oldukça etkili sonuçlar üretmektedir. 

SCRUM, gereksinimlerin sürekli değiştiği veya belirsiz olduğu, hız ve esnekliğin başarı için kritik olduğu projeler kullanılabilecek için en uygun yaklaşımlardan biridir. Bir projeyi, sprint adı verilen küçük, yinelemeli döngülere ayırarak, sürekli öğrenme döngüsü içinde gerçekleştirmeyi içerir (iterasyon and Adaptation). Proje ekibi, her sprint sonunda çalışan bir ürün sunmaya odaklanır (value) ve paydaşlardan gelen geri bildirimlere dayanarak projeyi sürekli olarak yeniden değerlendirerek bir sonraki adımı gereksinimlere göre yeniden düzenler. Buradaki ana tema, yinelemeli döngüleri ‘cross functional ve self-organized‘ekipler üzerinden yaparak sürekli öğrenmek ve öğrenileni uyarlayabilmektir. ‘Transparency, Inspection and Adaptation’ilkelerine vurgu yapan SCRUM konsepti yazılım endüstrisinden sonra üretim endüstrisinde de kullanılmaya başlamıştır. Yeni ürün geliştirme, ERP/MES/PDM projeleri sürecinde de artık bu yaklaşımın kullanıldığını gözlemliyoruz. Eskinin, önce kavramsal tasarım yapalım sonra uyarlama yaparız yaklaşımı artık yerini iterative and incremental konsepte doğru değişmektedir. Yeni dönem, proje yönetiminde SCRUM gibi farklı yaklaşımlar kullanmayı zorunlu hale getiriyor. Bu konu üzerine bir düşünün ve ekiplerimizi bu yönde geliştirin derim.

Dijital Dönüşüm Yol Haritası

Üretim Endüstrisinde en çok tartışılan/konuşulan konuların başında ‘Dijital Dönüşüm Olgunluk Seviyesi’ ve ‘Dijitalleşme Süreci Yol haritası’ konuları geliyor. Bu iki sorunun basit ve yalın cevabını şu şekilde verebiliriz sanıyorum.

  • Level_1 IoT ready: Dijital Dönüşümün özünde ‘Akıl’ kavramı yani olaylar/süreçler arasında bağlantı ilişki kurabilme yeteneği yatar. Bunun, dijitalleşmedeki karşılığı IoT ready’dir (SIC: Sence, Interpret, Communication). Bu bağlamda OT ekipmanlarına IoT ready özelliği kazandırmak ilk iş olmalıdır.
  • Level_2 Digital Manufacturing: Üretimin gerçekleşebilesi için hem ekipman hem de iş süreçlerindeki verilere gereksinim vardır. İş süreçlerinin (domain) dijital ortama taşınması ve aralarına entegrasyon kurulması ikinci adım olarak gösterilebilir.
  • Level_3 Digital Factory: Fabrikanın dijitalleşmesi CPS dediğimiz, IT ve OT süreçlerinin dikey entegrasyonu üzerinden gerçekleşir. Tabi, bu aşamada cyber security, autonomous robots, additive manufacturing gibi diğer I4.0 teknolojileri de gündeme alınabilir. 
  • Level_4 Smart Factory: Fabrikanın akıllı hale gelmesi gerçekte bu aşamadan sonra başlar. Büyük verinin, karar verme süreçlerinde ne derce kullanıldığı akıl seviyesini belirler. Yapay Zekâ / Makine öğrenmesi üzerinden Akıllı Bakım, Akıllı Planlama, Akıllı Ürün Geliştirme gibi konseptler bu aşamanın en belirgin yetileridir.
  • Level_5 Smart Supply Chain: Dijital Dönüşümde şu an için varılacak son nokta şimdilik burasıdır. Tüm sürecin, diğer akıllı sistemler ile bağlantılı çalıştığı, süreçlerde akıllı ürünlerin üretildiği ve tüm tedarik zincirinin büyük veri üzerinden yürütüldüğü büyük dijital eko-sistemin parçası olabilmek…

Bu kriterlere göre işletmenizin hangi seviyede olduğu ya da nasıl bir yol izlemeniz gerektiğini belirleyebilirsiniz. Üzerine bir düşünün derim.

Proje Bazlı Üretiminde Digital Mimari

Proje bazlı üretim endüstrisinde hemen hemen her sipariş/ürün özeldir. Müşteri siparişleri kısmi olarak MTO, ağırlıklı olarak ise ETO (Engineering to Order) konseptine göre karşılanırlar. 

Bu endüstrilerde, rekabette avantaj sağlayan en önemli unsur hız ve esnekliğin kombinasyonu olan çevikliktir. Çevikliğe ulaşabilmek için SCOR modeline dayalı iş süreçlerinin dijitalleştirilerek, süreçlerde üretilen bilginin ortak platform üzerinde saklanmasına/yönetilmesine olanak sağlamak gerekir. Bu sayede, etkin/efektif malzeme (material flow) ve nakit akışı (C2C: cash to cash cycle) sağlanabilir. Zira; etkin nakit akışı için etkin malzeme akışına, etkin malzeme akışı için de etkin bilgi akışına, etkin bilgi akışı için de etkin bilgi yönetim sistemine odaklanılması, bu endüstrilerde Dijital Dönüşümün esasını teşkil eder. 

Peki, bu bilgiler nerede üretiliyor ve kimler ne amaç kullanıyor? Bu sorunun cevabını üretimin temel dijital mimarisinde bulabiliriz.

  • CRM (Customer Relationship Management): Müşterinin derdinin anlaşılması, çözüm üretilmesi ve siparişin alınması bu sürecin temel bileşenleridir. Müşteri şikayetleri, satış/proje ekibi aktivite takibi ve performans yönetimi gibi konularda yine bu faz kapsamında düşünülebilir. Genel itibarı ile ‘fırsat – teklif – sipariş’ ara fazlarından oluşan CRM süreci oldukça önemli bilgileri barındırır. Zira, bir sonraki faz/ların (tasarım) ana girdileri bu aşamada üretilir. 
  • PDM (Product Data Management): Tasarım fazı, CRM den alınan bilgiler doğrultusunda müşteri gereksinimlerine karşılık verecek ürünün tasarlanması sürecidir. Tasarım sürecinden mekanik, elektrik tasarımları ve simülasyonları için CAX (CAD; CAM, CAE, CAPP) yazılımları kullanılır ve burada üretilen/türetilen veriler PDM üzerinde saklanır. PDM, hem ürün verilerinin yapısal olarak saklanması ve farklı fonksiyonlar tarafından kullanılmasına olanak sağlar, hem de mühendislik iş süreçlerinin tanımlanmış iş akışına göre yönetilmesine olanak sağlar.
  • ERP (Enterprise Resource Planning): ERP, işetmelerde Business Domain’i yöneten katmandır.  Stok ana verileri, ürün ağaçları, lojistik, cari kartlar ve finans/muhasebe gibi temel iş süreçlerinin yönetiminden sorumludur. Genelde malzeme ihtiyaç planlama (MRP), depo yönetimi (WMS), servis yönetimi (SM), kalite (QM) ve bakım yönetimi (PM) gibi temel modülleri de içinde barındırır. Ancak, ERP’in gereksinim duyduğu en temel bilgiler BOM (Bill of Materials) verisi içindedir. PDM (Product Domain) sürecinde üretilen BOM verilerinin (Ürün Ağacı: Malzeme ve Rota bilgisi) ERP’ye aktarılması bu aşamada düşünülmesi gereken en öncelikli konuların başındadır. Zira, BOM olmadan üretim planlaması, iş emri ataması, etkin malzeme tedariki ya da doğru maliyet hesaplamaların yapılabilmesi pek mümkün değildir.
  • MRP (Material Resource Planning): MRP, ürün ağacı (BOM) verilerini kullanarak satın alma ve üretim iş emirlerini türetmekten sorumludur. Ne satın alınacak ne zaman alınacak ve nerede/ne üretilecek gibi konuları MRP yönetir. MRP, verileri ERP den alır ve çıktılarını satın alma ve üretim bölümlerine iletir.
  • MES (Manufacturing Execution System): MES’in temelde üç ana fonksiyonu vardır: Planning, Execution and Monitoring. Bir başka ifadeyle; MRP üzerinden iş emirlerini almak, ilgili iş emirlerini ilgili üretim iş merkezlerine iletmek, üretim esnasındaki makine/operatör eylemlerini kayıt altına alarak iş merkezlerinin performansını sürekli takip etmek ve ERP ile gerçek zamanlı iletişim kurarak stok hareketlerinin gerçekleşmesini sağlamak olarak açıklanabilir. Tabi buna ilave olarak ilgili iş emirlerinin icra edilebilmesi için gerekli olan dokümanları (teknik resim, G-kod, kalite formları, vs.,) iletebilmek için de PDM ile iletişimde olması gerekir. 
  • WMS (Warehouse Management System): Depo yönetim sistemleri üretim dijital mimarisinin bir diğer önemli katmanıdır. Mal kabul sürecinden ürün izlenebilirliğine, depodan mal toplanmasından lojistik rota optimizasyonuna kadar olan birçok iş süreci WMS üzerinden gerçekleştirilir.
  • CS (Customer Service Management): Sevkiyat sonrası gerçekleştirilen kurulum, devreye alma ya da servis (müşteri sahasında gerçekleştirilen arızı bakım, planlı bakım, revizyon, vs.,) gibi iş süreçlerinin yönetimi burada yapılır.
  • PM (Project Management): Müşterinin siparişinden servise kadar olan tüm süreç aslında bir projenin ara fazlarıdır. Tasarım, tedarik, üretim ve sevkiyat süreçleri kaynaklarının iyi planlaması ve etkin takibi için bu katman da oldukça önemlidir. Ancak, bu katmanın gerçek zamanlı veriler üzerinden güncellenebilmesi için hem ERP hem de MES katmanları ile iletişimde olması gereklidir.

Özetle, artık bilgi yönetimine odaklanmadan iş süreçlerinin yönetimi neredeyse olanaksız. Bu kapsamda, SCOR modelini iyi anlamak, her fazın ihtiyacı olan yazılımları doğru seçmek ve ardından bu fazlaları birbiri ile konuşur duruma getirmek gerekiyor: Bu konu üzerine bir düşünün derim.

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.

Design | Modüler – Standart – Parametrik- Monolitik

Çevik Ürün Geliştirme Süreci, değişen piyasa koşullarına, müşteri ihtiyaçlarına ve teknolojik gelişmelere hızlı ve etkili bir şekilde yanıt verebilme yeteneği olarak tanımlanabilir. Esneklik ve hızın kombinasyonu olan Çevikliğin ana teması müşteri beklentilerine uygun, yüksek kalite ürünlerin hızlı bir şekilde geliştirilmesi, üretilmesi ve müşteri ile buluşturulmasıdır.

Ürün geliştirme sürecindeki en önemli aşamalardan biri tasarım (design) fazıdır. Daha önce çözülmemiş bir sorunu çözmek veya çözülmüş bir soruna farklı bir bakış açısıyla alternatif bir çözüm üretmek olarak tanımlanan Tasarım fazının etkinliği, ürünün başarılı olmasında kritik öneme sahiptir. Bu fazda yapılan hatalar süreci yavaşlatır, maliyetleri artırır ve kaliteyi düşürerek çevikliği olumsuz yönde etkiler.

Bu süreci iyi yönetmek için müşteri ihtiyaçlarını çok iyi anlamak (Underfitting & Over Engineering), eş-zamanlı mühendislik uygulamalarına yönelmek, üretilebilirlik/tedarik edilebilirlik gibi konularına odaklanmak gereklidir. Ancak, en az bunlar kadar önemli ve her tasarım mühendisinin dikkat etmesi gereken Tasarım Teknikleri konusu da oldukça önemlidir.

  • Modüler tasarım, bir ürünün daha küçük, kendi kendine yeten parçalara veya modüllere ayrıldığı bir tasarım felsefesi ve sürecidir. Her modül belirli bir işlevi yerine getirir ve daha büyük bir sistem oluşturmak için diğer modüllerle kolayca birleştirilebilir. Bu yaklaşım, ürün geliştirme ve üretimde daha fazla esneklik, ölçeklenebilirlik ve maliyet etkinliği sağlar.
  • Standart tasarım, belirlenmiş normlara, standartlara veya şartnamelere uyan bir tasarımı ifade eder. Yaygın olarak benimsenen ve belirli bir ürün, endüstri veya alan için tipik kabul edilen bir tasarımdır. Standart tasarımlar genellikle en iyi uygulamalara, güvenlik düzenlemelerine ve endüstrinin birikmiş bilgi ve deneyimine dayanır. Ürünlerin tutarlılığını, uyumluluğunu ve güvenilirliğini sağlamaya yardımcı olurken, aynı zamanda üretimi basitleştirir ve maliyetleri düşürür.
  • Parametrik tasarım, bir nesnenin şeklinin ve davranışının sabit geometri yerine bir dizi parametre veya değişkenle tanımlandığı bir tasarım yaklaşımıdır. Bu, tasarımcıların tüm tasarımı yeniden çizmek yerine parametreleri değiştirerek farklı tasarım seçeneklerini hızlı ve kolay bir şekilde değiştirmelerine ve keşfetmelerine olanak tanır. Parametrik tasarım süreci daha verimli, esnek ve özelleştirilebilir tasarımlarla sonuçlanır.
  • Monolitik tasarım, bir ürünün veya sistemin birden fazla bileşen veya modül yerine tek, entegre bir parçadan oluştuğu bir tasarım yaklaşımını ifade eder. Bu tür bir tasarımda, tüm işlevler ayrı parçalara bölünmek yerine tek bir varlık içinde bulunur. Monolitik tasarım, üretim sürecini basitleştirebilir ve montaj süresini kısaltabilir; ancak aynı zamanda daha az esnek, daha az ölçeklenebilir ve potansiyel olarak daha karmaşık bir tasarımla sonuçlanabilir. Monolitik tasarım tipik olarak daha küçük ve daha basit ürünler için kullanılır, ancak daha karmaşık sistemler için modüler bir tasarım yaklaşımı daha uygun olabilir.

Tasarım ekiplerinizin bu konulara da odaklanmasını sağlayın 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.

Digital Transformation | Where to Start?

Dijital Dönüşüm tek bir hamle ile gerçekleşmez. Önce süreçleri birer birer dijitalleştirmek, akabinde dijitalleşen süreçleri birbirlerine entegre etmek gerekiyor. IT ve OT sistemlerinin entegrasyonunu üzerinden elde edilen CPS için bu kurguyu izlemek yarar sağlıyor.

Bu aşamada akıllara şu soru geliyor: Süreçleri dijitalleştirmeye nereden başlamak gerekiyor? 

Bunu şöyle açıklayalım. Teknik olarak dört farklı üretim yöntemi mevcuttur ve her birinin karakteristiği birbirinden farklıdır.

  • Sürekli üretimde (Continuous Manufacturing) öncelik pahalı ekipmanlarda duruş olmamasıdır. ‘Smart Predictive Maintenance’ konusundan başlanılması doğru olacaktır (OT: Connectivity Layer + IIoT + BDA + MES).  Cam, Seramik, Demir-Çelilk, PetroKimya..
  • Proses endüstrisinde (Process Industry) öncelik proses yeterliliği ve ürün kalitesidir. ‘Process and Quality Optimization’ konusuna odaklanılması gerekir (OT: Connectivity Layer + IIoT + BDA + MES).  İlaç, Boya, Çimento, vs.
  • Kesikli üretimde (Discrete Manufacturing) malzeme ve üretim planlama süreçlerinde mükemmellik birinci önceliktir. ‘Integrated Planning and Scheduling’ konusu çözülmeden sağlıklı ilerleme yapılabilmesi pek kolay değildir (IT: ERP + MES + Connectivity Layer + IIoT + BDA). Otomotiv, Beyaz Eşya yan sanayi, vs.
  • Atölye ya da proje bazlı  (Job-Shop) yapılarda ise öncelik hızlı ürün geliştirebilmektir. ‘Smart, Product Development’ konusuna odaklanmak bu aşamada daha doğru olacakır (IT: CAD/PDM + ERP + MES).  Gemi, Makine endüstrisi, vs.

Dijital Dönüşüme başlamadan önce  Üretim Yönteminiz ve öncelikleriniz üzerine düşünün derim.

From Captain’s Logbook to Data Management

Bu sene içinde yaptığım çalışmalar, gözlemler ve katıldığım paneller sonucunda; Üretim Endüstrisinde Dijitalleşme anlamında oldukça olumlu gelişmeler gözlemlediğimi belirtebilirim. Daha önceleri, Dijitalleşme anlamında ne yapılacağı konusunda oldukça büyük sorunları/bilgi açığı olan imalat endüstrisinin; artık bu fazı geçip, ne yapılacağına değil nasıl yapılacağına odaklanmaya başladığı görülüyor. Bu tespitimi destekleyen en önemli konuların başında ise Veri Yönetimi ve Entegrasyonu konusunda yapılan yoğun çalışmalar olduğunu söyleyebilirim.

İşletmeler artık veri yönetiminin ‘Kaptanın Seyir Defteri’ konsepti ile yürütülemeyeceğinin farkına vardırlar. Akıllı nesneler/sistemlerde üretilen verilerin (IoT); iletilebilir/paylaşılabilir (CPS & Cloud), saklanabilir (Big Data: Database) ve işlenebilir (AI/ML) olmasının ne denli üstün ateş gücü sağladığını birçok yerde görmekteyiz.

Zamanımızın petrolü veri, elektriği ise AI; buna kuşku yok. Yeni yılda da birçok işletmede veri yönetimi üzerine çok daha kapsamlı çalışmalar yapılacağı aşikâr. PDM-ERP-MES üzerinden elde edilen ITentegrasyonunun giderek NORM haline geleceğini, IT / OT entegrasyonu üzerinden elde edilen CPS’in (Akılı Fabrikaların) üretimin yeni standardı olacağını ve burada üretilen veriler üzerinden anlamlı sonuçlar çıkarabilmenin (ML-Ops) en büyük fırsat olacağını söylemek sanırım yanlış olmaz. Dünya Sınıfı Üreticiler öncelikle standarda, yani Yalın/Çevik prensipleri uygulamaya odaklandılar; akabinde standardın üzerine teknolojiyi bindirdiler ve onları izleyenler de bu kurguya göre hareket ediyorlar. Zira, dijitalleşme ya da dijital dönüşümü standartlar üzerine teknolojinin bindirilmesi olarak da tanımlayabiliriz.

Özetle, yeni yılda da ana temamız Dijitalleşme olacak: Süreçleri dijitalleştirmek ve dijitalleşen süreçleri birbirine entegre ederek dijital eko-sistemin parçası olabilmek. Unutmayın; bilmek değil kullanmak fark oluşturur. Bunun üzerine bir düşünün derim. 

Hepinize, sevdiklerinizle birlikte geçireceğiniz mutlu ve sağlıklı bir yıl dilerim.

Akıllı Fabrikalar | Dijital Dönüşüm Stratejileri

Akıllı fabrikaların temelinde “bağlantı (connectivity)”, çıktısında “anlamlı veri” yatar. Temel amacı; işletmelerin karar verme ve adaptasyon sürecini hızlandırmaktır. Dijital olarak gerçekleşen bu devrimde ana tema dijitalleşmenin çok ötesinde ‘iş metodu ve kültürel anlamda’ dönüşümdür.

Akıllı fabrikaların en önemli getirisinin etki/tepki zamanını kısaltmak olduğunu söylemek sanırım yanlış olmaz. Algı – Analiz – Karar verme – Aksiyona geçme sürecini hızlandırarak, doğru kararların – hızlı bir şekilde alınmasına katkı sağlaması Akıllı Fabrikadan en önemli beklentidir. Bu durum işletmelerin çevik olmasını sağlar. Bu amaç doğrultusunda: Bilgi (Information), bağlantı (Connected network), uçtan uca veri işleme (End to End data processing), talep odaklı üretim (on demand manufacturing) ve adaptasyon (adaptation) prensiplerine vurgu yapar.

Dijital Dönüşüm sürecinin başarıya ulaşabilmesi için beş temel gereksinime ihtiyaç vardır.

  • STRATEJI: Masallarda bile işlenen “Nereye gideceğini bilmiyorsan, hangi yolu seçtiğinin önemi yok (Alice harikalar diyarında)”, ibaresi Strateji’nin önemini oldukça iyi anlatıyor. Stratejik planlama olmadan asla yola çıkmayın. Büyüme – Pazarlama – Üretim stratejileri.
  • YALIN: Ne yaparsanız yapın kayıplar her daim olacaktır. Kayıplar ile mücadeleden ödün vermemek için değer ve akışa odaklanın. Malzeme ve Bilginin kesintisiz akmasını sağlayın.
  • ÇEVİK: Günümüz işletmelerinin en önemli rekabet aracı değişime uyum sağlayabilme yeteneğidir. İnsana ve sistem yatırım yapın, stratejik iş birlikleri kurun, uzmanlığınıza odaklanın. Çevikliği esneklik ile karıştırmayın. Esneklik süreç ve ekipman boyutunu; çeviklik insan ve sistem boyutunu irdeler.
  • DİJİTALLEŞME: İşletme yönetimi, fırtınalı havada ge- mi yönetmeye benzer. Doğru ve hızlı kararlar alabil- meniz için birçok yerden gelen veriyi değerlendirmenize gereksinim vardır. İşlenmemiş veri ham petrol gibidir – bir işe yaramaz. Dijitalleşmeye küçük adımlar ile başlayın.
  • YÖNETİM: İşte işin en can alıcı kısmı. YÖNETİM 4.0 olmadan, Endüstri 4.0 dönüşümü gerçekleşemez. Yöneticilerinizi (karar vericiler) süreçlere çekin ve değişimin gerekliliğine ikna edin. Yönetimin desteği ve kararlığını almadan yola çıkarsanız – yolda kalırsınız.

Stratejik Planlama

Araştırma sonuçları, Kobilerin dijital dönüşüm sürecinde başarısızlığa uğramaması için stratejik planlama sürecinin etkinliğinin önemine vurgu yapmaktadır. Stratejik planlama sürecinde yapılan hatalar, planların sapmasına ve sonuçların beklenen dışına çıkmasına sebep olmaktadır. Franklin (B)’in dediği gibi, ‘If you fail to plan, you are planning to fail’.

Bu aşamada şu soruya cevap aranması gerekir kanısındayım: Stratejik Planlama sürecinde neden hata yapıyoruz? Bu soruya farklı birçok cevap verilebilir ve hatta doğru cevap tüm cevapların bir bileşkesi de olabilir. Ancak, cevapların en üstüne ‘BİLGİ’ konusunun yerleşmesi sanıyorum ki yanlış olmaz. Zira, bilgi olmadan ihtiyaçları tanımlayabilmek; ihtiyaçları tanımlamadan da doğru bir planlama yapabilmek pek olası görünmemektedir.

Bilgi konusuna iki aşamalı bakabiliriz: Core Skills (alan/süreç bilgisi), 2) Tool Skills (araç bilgisi). Her ikisi de önemli ancak, karar vericiler olarak önceliğinizi Core Skills üzerine verin derim. Önce, ihtiyacınızı doğru tanımlayabilecek düzeye gelin (ne yapılacak), akabinde Tool Skill (nasıl yapılacak) yetkinliği iyi olan çözüm ortakları ile sürece başlayın derim.

Ek: Araştırma Sonuçları;

Kobilerin dijital dönüşüm sürecine başlayamamasının ana nedenleri olarak,

  • Dijital teknolojiler ve faydaları hakkında bilgi eksikliği, 
  • Bilgi teknolojileri alt yapısı ve iş süreç standartlarında eksiklik, 
  • Bütçe kısıtları,
  • Bilgi güvenliği risklerini göstermektedir. 

Benzer şekilde dönüşüm sürecinin başarılı olamamasının ana nedenleri olarak ise,

  • Strateji geliştirme eksiklikleri ve sistematik bir yol haritasının olmaması, 
  • Standartlaştırma ve basitleştirme işlemleri olmadan kompleks sistemlerin dijitalleştirilmeye çalışılması, 
  • Dönüşüm sürecinde yer alacak yetkin iş gücü eksiklikleri gibi etkenleri göstermektedir. 

Core Sklls & Tool Skills

Endüstride Dijital Dönüşüm (Akıllı Fabrikalar) konsepti olanca hızla devam ederken, artık tartışılan konu ‘ne yapılacağı’ değil ‘nasıl yapılacağı. Bu konu üzerine birçok yerde ‘Dijital Dönüşüm Stratejileri’ geliştiriliyor.

Strateji, iş teorisini performansa dönüştürmek olarak tanımlanabilir. Ancak, BİLGİ olmadan İHTİYAÇLAR tanımlamaz.

Araştırma sonuçları, Kobilerin dijital dönüşüm sürecine başlayamamasının ana nedenleri olarak, 

  • Dijital teknolojiler ve faydaları hakkında bilgi eksikliği, 
  • Bilgi teknolojileri alt yapısı ve iş süreç standartlarında eksiklik, 
  • Bütçe kısıtları,
  • Bilgi güvenliği risklerini göstermektedir. 

Benzer şekilde dönüşüm sürecinin başarılı olamamasının ana nedenleri olarak ise,

  • Strateji geliştirme eksiklikleri ve sistematik bir yol haritasının olmaması, 
  • Standartlaştırma ve basitleştirme işlemleri olmadan kompleks sistemlerin dijitalleştirilmeye çalışılması, 
  • Dönüşüm sürecinde yer alacak yetkin iş gücü eksiklikleri gibi etkenleri göstermektedir. 

Bu bağlamda, önceliğinizi Core Skills üzerine verin derim. Önce, ihtiyacınızı tanımlayabilecek düzeye gelin, akabinde Tool Skill yetkinliği iyi olan çözüm ortakları ile sürece başlayın derim.

Stratejik Planlama: İnovasyon’ ve ‘Benzersiz Ürün’

Teknolojik gelişim hem ürünleri hem de üreticileri değişime zorluyor. Ya değişeceğiz ya da müşteri tarafından değiştirileceğiz. Bir başka seçenek maalesef yok! İmalat, önceleri kısmen kolaydı; üreticiler koşulları belirler, tüketici üretilene rıza gösterirdi. Ürünü oluşturan bileşenler (Ürün ağacı: BoM) genelde mekanik, kısmen de elektrik parçalardan oluşur; Tedarik Zincirinde fiziksel malzeme akışına önem verirdik (conventional supply chain).

Peki şimdi durum nasıl? Ürün ağacı hala fiziksel bileşenlerden mi oluşuyor?

Artık ürünler ‘akıllı’; yani algılıyor, yorumluyor ve iletişime geçiyor. Ürün ağacında ‘artık sanal bileşenler de mevcut ve ürünün değerini ağırlıklı olarak bu sanal bileşenler oluşturuyor. Yeni dönemde ‘sanal bileşenler tedarik zincirinin’ nasıl yönetileceğini de düşünmek gerekiyor. Ürüne fonksiyon tanımlama, ürün güncelleme ya da ürün yaşam sürecini takip etme…Ürünün artık bir servise dönüşmesi (PaaS: Product as a Service) bunu zorunlu kılıyor. Bu kapsamda akıllı fabrika, akıllı ürün ve bu süreçleri yönetecek yetkin iş gücünün nasıl elde edileceği üzerine stratejiler geliştirmek gerekiyor. Zira, Strateji olmadan yeni dönemde rekabet edebilmek, şansı planlayabilmek oldukça zor görünüyor.

Yönetim biliminde strateji, “bir organizasyonun amacına ulaşmak için izleyeceği yollar” olarak tanımlanır. Stratejik planlama ise bir organizasyonun ne olduğunu ne yaptığını ve neden yaptığını şekillendiren ve ona bu konularda kılavuzluk yapan temel kararları, eylemleri geleceğe odaklı olarak üreten bir yönetim aracıdır. Bir başka ifadeyle bir işletmenin hedeflerine ulaşabilmesi için gereken eylemleri planlandığı, beklenen/istenen yere nasıl ulaşılacağının net olarak tanımlandığı ve belirlendiği süreçtir.

Bu süreç her daim mutlaka yapılır. Önce siz yaparsınız – sonuçlar iyi olursa yine siz, olmazsa patron bir başkasına bu süreci mutlaka yaptırır. Çünkü, hissedarların tek beklentisi vardır. Kârlı olmak ve bunu sürdürülebilir kılmak. Bu sonuca nasıl ulaşılacağıysa tamamen profesyonellerin işidir ve profesyonellerin elindeki yegâne silah da stratejik yönetim ve planlama sürecidir.

Stratejik planlama sürecinde PESTEL (Global Scale), Porter-5 Forces (Industry Scale), SWOTanalizi (Company Scale) gibi araçlardan faydalanılır. Her bir araç farklı açıdan süreci irdeler ve işletmenin daha rekabetçi olabilmesi için önemli ip uçları sunar. 

Küresel ölçekli işletmelerin geneline baktığımızda Stratejik Planlama sürecinin temek çıktılarının ‘İnovasyon’ve ‘Benzersiz Ürün’ yaparak maksimum müşteri sadakati elde etmek olduğunu görüyoruz. Ölçek ekonomisine değil, kapsam ekonomisine odaklanıyorlar ve sayede hem pazara yeni oyuncuların girmesini zorlaştırıyor hem de mevcut rakipleri ile aralarındaki mesafeyi koruyarak pazardan aldıkları payı artırıyorlar. Marketing ve Product Development ana odak unsurları olmak üzere İnsan, teknoloji ve süreçlere yatırım yapıyorlar.

Stratejik Planlama ve burada bahsi geçen iki konu üzerine düşünün derim.

Smart Manufacturing Systems 

Teknolojik gelişim hem ürünleri hem de üreticileri değişime zorluyor. Ya değişeceğiz ya da müşteri tarafından değiştirileceğiz. Bir başka seçenek maalesef yok!

İmalat, önceleri kısmen kolaydı; üreticiler koşulları belirler, tüketici üretilene rıza gösterirdi. Ürünü oluşturan bileşenler (Ürün ağacı: BoM) genelde mekanik, kısmen de elektrik parçalardan oluşurdu. Tedarik zincirinde fiziksel malzeme akışına önem verirdik (conventional supply chain)

Peki şimdi durum nasıl? Ürün ağacı hala fiziksel bileşenlerden mi oluşuyor?

Artık ürünler ‘akıllı’; yani algılıyor, yorumluyor ve iletişime geçiyor. Ürün ağacında ‘artık sanal bileşenler de mevcut ve ürünün değerini ağırlıklı olarak bu sanal bileşenler oluşturuyor. Yeni dönemde ‘sanal bileşenler tedarik zincirinin’ nasıl yönetileceğini de düşünmek gerekiyor. Ürüne fonksiyon tanımlama, ürün güncelleme ya da ürün yaşam sürecini takip etme…Ürünün artık bir servise dönüşmesi (PaaS: Product as a Service) bunu zorunlu kılıyor. 

Bu kapsamda akıllı fabrika, akıllı ürün ve bu süreçleri yönetecek yetkin iş gücünün nasıl elde edileceği üzerine bir düşünün derim. Zira, stratejik İK olmadan yeni dönemde rekabet edebilmek oldukça zor görünüyor.

Dijital Dönüşüm | öğrenen ve öğreten organizasyon olabilmek

Dijital çağ hem ürünleri hem de üretim yöntemlerini temellerinden değiştiriyor.

  • Ürün tarafında, ürünün fiziksel bileşenleri/özellikleri pazarda rekabet için artık tek başına yeterli olmuyor. Ürünlerin aynı zamanda ‘algılama, yorumlama ve iletişime geçebilme (SIC)’ özelliklerine de sahip olmaları gerekiyor. Ürünlerin akıllı olması, üreticilerin ürün ile ürün yaşam süreci boyunca (PLC)iletişimde kalmasına ve ürünün artık bir servise dönüşmesine sebep oluyor (PaaS: Product as a Service). 
  • Üretim yöntemleri de bu süreçten nasibini alıyor. Artık devasa atölyeler, klasik üretim anlayışı ve eskinin organizasyonları ile bırakın akıllı ürün yapabilmeyi; konvansiyonel ürünleri bile rekabetçi seviyede üretebilmek oldukça zor görünüyor. Dijital çağ, sonuna kadar teknolojiye endeksli akıllı ürünler ve akıllı üretim sistemleri gerektiriyor. Artık, akıl (smart) olmadan (akıllı ürün, akıllı fabrika) yeni dönemde rekabet edebilmek pek olası görünmüyor. 

I4.0 teknolojileri her iki konu için de elverişli çözümler sunuyor, eğer ki akıllı ürünleri ve akıllı sistemleri tasarlayacak, işlevsel halde tutacak kadrolarınız var ise…

Belki de dijital dönüşüm sürecine başlamadan önce üzerine ilk düşünülmesi gereken konu bu olmalı gibime geliyor: Yetkin, becerikli, öğrenen/öğreten insanlar yetiştiren ve çalışanlarını fabrika vatandaşı yapan kurumsal İK politikalarına sahip olmak. Zira, teknolojik gelişimin exponansiyel olması, deneyim/tecrübe kriterlerinin yerini hızlı öğrenebilme, adapte olabilme ve uyarlayabilme yetisine bırakıyor (agility). Dijital çağda rekabet, yetkinlikte üst seviyelerde olmayı gerektiriyor.

Bu seviyeler elbette ki kolay ve hemen varılabilecek yerler değildir, ancak yola hemen çıkmak gerekiyor. Zira, yola çıkıp varamayan; yoldan çıkıp da varabilen yoktur (T. Emre). Bunun üzerine bir düşünün derim.

MIFA and Digital Transformation

VSM (Value Stream Mapping) aynı zamanda MIFA (Material Information Flow Analysis) olarak da tanımlanır literatürde. Süreçler arasında malzeme ve bilgin akışının nasıl olduğu, bu akışların nerelerde kesintiye uğradığı ve kesintisiz malzeme/bilgi akışının nasıl tesis edileceğinin kurgulanması amacı ile kullanılan oldukça basit ve kullanışlı bir yalın aracıdır. MIFA’da amaç; malzeme ve bilginin suyun nehirde aktığı gibi akıyor olmasının sağlanmasıdır.

Üretim süreçlerinde temel yedi kayıp mevcuttur (7 Muda). Ancak, en az bunlar kadar önemli olan bir diğer kayıp ise iş süreçlerin arasında yaşanılan veri üretimi ve iletimi kaynaklı kayıplardır (transactional process muda). CRM, Product development, Production Planning, Purchasing gibi süreçler başta olmak üzere bilginin yanlış, geç ya da eksik üretimi/iletimi gibi sorunlar bilginin beklenmesine, aranmasına ya da yeniden üretilmesine sebep olabilmekte; bu sorunlar ileriki süreçlerde çözümü uzun ve maliyetli problemlerin çıkmasına neden olarak çevik olabilmenin önünü tıkamaktadır. Artık, çevik olamayan; yani pazarın beklentilerini erkenden algılayamayan, hızlı ürün geliştiremeyen, tedarikçiler ile stratejik iş birliği yapmayan, asli uzmanlığına odaklanmayan ve tedarik zinciri süreçlerinde sanal entegrasyona gitmeyen işletmelerin pazarda uzun süre kalma şansları pek olmayacak gibi görünüyor.

Dijital Dönüşüm stratejilerinizde her şeyden önce bilgi yönetimi üzerine kurgular geliştirin derim. 

  • Öncelikli olarak SCOR fazlarının (Plan-Design-Source-Make-Deliver-Return) uçtan uca iletişimde olabilmesi için iş süreçlerinizi standartlaştırın (Lean) ve dijital platforma taşıyın (phase digitalization). 
  • Akabinde buralarda üretilen verilerin diğer fonksiyonlar tarafından farklı amaçlar için kullanılabilmesi için PDM (Product Data Management) yapısını tesis edin.
  • Daha sonra ise tüm fazları birbiri ile iletişime geçebilecek yapıya getirin (Integration)

Burası işin omurga tarafıdır.  Omurga üzerine AI inşa etmek ise Dijital Dönüşümün Nirvana’sıdır.

AGILE PRODUCT DEVELOPMENT | Parallel Processing

Değişim sürecinde yetkinlik konusu öne çıkıyor. Yetkinliği daha iyi olan işletmeler hem sorunlarını daha doğru tanımlayabiliyor hem de etkin sonuçlara daha hızlı ulaşabiliyorlar. Artık, yetkinlik artırıcı stratejiler planlamak ve uygulamak HR departmanlarının temel görevi haline geldi. Bu yönde birçok işletmede XYZ AKADEMI altında, oldukça etkin eğitim birimleri kuruluyor.

AKADEMİ bünyesinde verilen ‘Yalın ve Kalite yönetimi’ temalı eğitimler zaten olmazsa olmaz unsurlar. Yalın olmak için bu eğitimler gerekli ancak çevik olmak için bundan fazlasına ihtiyaç vardır. Zira, işletmeler kendi bünyelerinde yalın olabilirlerken, çeviklik için tüm tedarik zincirinin katılımı gerekir.

Ben burada özellikle ‘Dünya Sınıfı Üretici’ olmak için gerekli olan birkaç eğitim konusuna değineceğim.

Geçtiğimiz günlerde NVIDIA’nın ürün lansmanı sunumunu izledim (GPU manufacturer). Parallel Processingüzerinden, bilgisayarların işlem yapma hızını (Computing Powers) nasıl artırdıklarından ve bu sürecin AI’ın gelişimine ne denli etki ettiğinden bahsediliyordu. Etkilenmemek elde değildi; 32 adet GPU ile tüm dünyanın Internet trafiğini yönetecek kapasiteye ulaşmışlar! 

Buradan bizim alacağımız ders nedir peki? Parallel Processing: Aynı amaç için farklı işlemcilerin, farklı işlemler yaparak sonuca daha erken ulaşması (bilgisayarlarda daha önce bulunan seri port/paralel port gibi). Bu sayede, haftalar süren makine öğrenmesi eğitim süreci, günlere hatta saatler mertebesine indirgenebiliyor.

İşimiz GPU tasarlamak değil elbet; biz imalat yapıyoruz, ürün geliştiriyoruz. O halde biz de aynen burada olduğu gibi Parallel Processing, yani Concurrent Engineering (cooper’s stage gate: Iterative and spiral product development) konsepti üzerinden ürün geliştirme hızımızı artırabiliriz. Dünya bu şekilde yapıyor, hem de yıllardır.

Akademi eğitimlerinize mutlaka ‘Agile Product Development! Konusunu ekleyin derim.

  • Big Data Enabled Supply Chain Management (IoT, CPS, Big Data, Machine Learning and Data Science)
  • Concurrent Engineering (cooper’s stage gate: Iterative and spiral product development), Project Management, DFMA
  • Materials and advanced manufacturing processes (Advanced Materials, Nano technology, additive manufacturing, digital twin)

Kaizen | Standardı Yakalamak vs Standardı Geliştirmek

Literatürde problemin tanımı; ‘standardaki sapma’ olarak yapılır. Yani, beklenen sonuç ile gerçekleşen arasında fark var ise bu durum bir problem olarak görülür. O nedenle, süreç standardının bilinmesi KAIZEN felsefesinin esasını teşkil eder. Ohno’nun dediği gibi, “standardın olmadığı yerde Kaizen yapılamaz”.

Peki, bu konu neden önemli? 

Geçenlerde bir müşterimde oldukça güzel bir iyileştirme çalışması (kaizen) yaptık. Çok sık talep gören bir ürün ailesinin tasarımını, müşteri isteklerine/beklentilerine göre konfigure edilebilecek şekilde parametrik olarak yeniden tasarladık (parametric design). Bu sayede, müşteri isteği ne olursa olsun standart ve modüler parçalar üzerinden, yeniden tasarım yapmaya gerek kalmadan müşteri siparişini en hızlı yoldan karşılamayı amaçladık; başarılı da olduk. Malzeme çeşitliliği azaldı, yeniden tasarım süresi ortadan kalktı, üretimde standartlaşma yakalandı, maliyetler düştü, vs.,

Yapılan kaizenin sonucu oldukça etkili olsa da gerçekte GEÇ KALINMIŞ bir kaizendi! Çalışma güzeldi ancak hiç bilinmeyen bir uygulama değildi ve yeni bir şey bulmamıştık. Amacımız, literatürde yazdığı ve pek çok yerde uygulandığı gibi olması gerekeni, yani ‘standardı yapmaya/yakalamaya’ çalışmaktı (modular design and postponement). 

Yaptığımız iş elbette ki gereksiz değildi. Ancak buradan şu dersi çıkarmalıydık: Standardı, yani olması gerekeni neden ilk aşamada elde edememiştik ve bunca süre standardın altında çalışmıştık? Bir başka ifadeyle, tasarlanan yeni kurgu ürün tasarım sürecinin en başında ve çok daha önceleri bu şekilde olmalıydı.

İşte asıl mesele burada sanıyorum; ilk seferde doğruyu/standardı elde edebilmek. Bunun için özellikle ürün geliştirme sürecinde “yavaş yavaş acele ederek, sürecin başında standardı yakalamak’ gerekiyor. Ürün geliştirme sürecinin kurumsal standartlarını tanımlamak (Cooper’s model, DFMA, vs.,) ve herkesin tanımlanan standartlar (design handbook) doğrultusunda iş yapmasını sağlamak üzerine bir düşünün derim.

The Noise Effect in Agility

Öngörülemeyen değişime hızlı adapte olabilme yeteneği olarak tanımlanan çeviklik konsepti giderek daha da önemli hale geliyor. Çevik olabilmek için etkin bilgi yönetim sistemlerine, süreçler arası entegrasyona, yetkin iş gücüne sahip olmak  ve belki de en az bunlar kadar önemlisi uzmanlığa odaklanmak gerekiyor. Bu bileşenlerin bir arada olmaması süreç içinde gürültü (noise) oluşturuyor ve bu gürültü işletmeleri hantallaştırıyor, verimli olmaktan uzaklaştırıyor, rekabetçi olmalarını engelliyor. 

Peki bu gürültü nasıl engellenebilir?

Her iş sürecini işletme bünyesinde yapmak ya da yapabilme kabiliyeti özgüveniyle her ürünü tasarlayıp/üretmeye çalışmak, günümüz işletmelerinin yaptıkları hataların başında geliyor. İşletmeler öncelikle şu soruca cevap vermelidir: Müşteri bize neden para ödüyor? Ürünün fonksiyonuna mı yoksa mekanik aksamına mı? Metali kesmek, eğip/bükmek ya da kaynak yapmak artık sıradan bir iş; herkes bunu yapabiliyor. Oysa; tasarım kabiliyeti, yani ne kesilecek, nasıl kesilecek konusu ise uzmanlık gerektirir. Eğer bir fason üretici değilseniz, uzmanlığınız tasarım yeteneği olması gerekir. Bu bağlamda uzmanı olmadığınız/olması gerekmediğiniz iş süreçlerinizi başkalarına yaptırın. Son montaja kadar olan tüm süreçler teknik olarak başkalarına yaptırılabilir. Örneğin; metali kitle olarak alıp – kesmek yerine, kesilmiş halde ve ihtiyacınız kadar alın; talaşlı imalat tezgahlarına yatırım yapmak yerine, aslı işi/uzmanlığı bu olan uygun tedarikçiler ile stratejik iş birliği yapın ve ana işinize- tasarıma odaklanın. Tedarik zinciri yönetimi fonksiyonlarının asli işlevlerinden biri bu değil midir, “strategic source management!”. Bunu, imalat süreçleri açısından ‘uzmanlığa odaklanma’ olarak bir not alalım…

Bir diğer önemli konu ise portfolyö yönetimidir. Ürün gamını gereksiz yere artırmak (yatay büyüme), işletmenin ana konusu dışında farklı projeleri kabul etmek bir diğer büyük sorundur. Uzmanı olmadığınız işlere, sırf tasarım yeteneğinizin olmasından dolayı giriyor olmanız işletmeye pek fayda getirmez. Belki anlık ciro yaparsınız ancak uzun vadede getiri pek olmaz. Literatürde “İşletmeyi, uzmanlık alanları dışına yeni ve bilinmeyen pazarlara ve teknolojilere taşıyan geliştirme projelerinin, daha yüksek başarısızlık oranlarına yol açtığı konusunda geniş bir konsensüs vardır (Cooper’s). Asansör de yük taşır, forklift de! Ancak, her ikisi de farklı uzmanlık konularıdır. Bunu da, tasarım süreçleri açısından ‘uzmanlığa odaklanma’ olarak bir not alalım…

Bu aşamada devreye portfolyö yönetimi konusu girmektedir. Portfolyö yönetimine en güzel örneklerden biri hazır giyim sektörüdür. Elbise bedenleri 48 – 50 – 52 şeklinde gider. Bedenler tanımlanmıştır ve müşteriye en uygun olan beden denenerek verilir. Eğer müşteri illaki tam bedenine uyan bir elbise isterse, o zaman terziye gitmesi ve bunun da bedelini ödemesi gerekir. Tasarım süreçlerinde yapılan yanlışlardan biri de budur. Tam ölçülere uymak için her defasında aynı ürünü yeniden tasarlamak, yeniden üretmek… Oysa, müşteri isteklerinin 60-70% sinin daha önceden belirlenmiş ölçüler dahilinde çözülebilmektedir. Burası işin standardizasyon tarafıdır. 

Bu işin bir de modüler hale getirilmesi konusu vardır.  Tasarımın aynen lego gibi alt modüllerden oluşması ve nihai ürünün yeniden tasarlanmaya gerek olmadan, mevcut modüller üzerinden elde edilebilmesi gerekir. Bunu başaran işletmeler, siparişlerinin büyük oranını tasarım sürecini es geçerek ve daha önceden tanımlanmış modülleri tedarikçilerinden satın alarak gerçekleştiriyorlar. Bu konsept hem hıza hem de maliyetlere olumlu etki ediyor. Bir düşünün; işletme içinde modüller SM’si var ve siz aldığınız siparişi, bu SM’lerden temin ettiğiniz modüller üzerinden hızlıca yapıyor, ürünü hızlıca sevk ediyorsunuz. Buna literatürde ‘postponement’ stratejisi deniliyor. Bizde de çokça örneği var…

Çeviklikteki önemli kurallardan biri: “bir şeyi yapabiliyor olmak, onu yapmayı gerektirmez!”. Hem tasarım da hem de imalat süreçlerin de uzmanlığa odaklanın; süreçler arasındaki bilgi iletişiminin kalitesini/hızını artırmak için sanal network ağları kurun ve en önemlisi bu işleri yönetecek insan kaynağına yatırım yapın, derim. 

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.

EXCEL OUT | JUPYTER/PHYTON IN

  • Hangi malzemeden, ne kadar stok tutmalıyım (Forecast: Q)?
  • Ne zaman yeniden satın alma sipariş vermeliyim (RoP: Re-order Point)?
  • Yeni ürünü ne zaman pazara sürmeliyim (Product Lifecyle)?
  • Tedarik zincirinin en zayıf halkaları hangi tedarikçilerdir (Supplier evaluation)?
  • Yılın ikinci yarısında ne kadar üretim kapasitesine ihtiyacımız olacak (Demand planning)?
  • ….

Birçok üretici, operasyonlarını yürütmek için bu gibi sorulara cevaplar arıyor. Geçmiş veriler, sezgisel yaklaşımlar, ön görüler ve elbette ki EXCEL yardımı ile geleceği tahmin etmeye çalışıyor. Ancak, verinin büyüklüğü ve süreçlerin otomatize edilmesinin gerekliliği veri analizinde yeni yaklaşımların kullanılmasını zorunlu kılıyor.

Devir değişmeye çoktan başladı. Yakın bir zamanda Excel’in yerini JUPYTER / PHYTON alacak gibi görünüyor. Zira, bu ortamda gerçekleştirilen ML uygulamaları geleceği çok hızlı ve daha doğru öngörebiliyor. Örneğin, yukarıda bahsi geçen sorulara ‘Holt-Winter’s ES, ARIMA, Decomposition’ gibi zaman serisi tahminleme (Time Series Forecast) yöntemleri üzerinden çok hızlı, kolay ve daha az yanılma payı ile cevaplar bulunabiliyor. Üstelik bunun için 20 yıllık deneyime de ihtiyacınız yok, 20’li yaşlarda bir veri bilimi mühendisinin ERP ‘den gerekli verileri çekerek, Phyton üzerinden ML uygulaması geliştirmesi yeterli. 

Yeni dönemin itici gücü ‘veri’, temel konusu ise verinin dönüşümü. Artık, CI (Continual Improvement) ile birlikte CDT (Continual Data Transformation) konusunu da gündeme almak gerekiyor. İşletmelere, vakit kaybetmeden, ERP’ deki verileri üzerinden ML uygulamaları geliştirmek için en az bir veri bilimi mühendisi istihdam edin;  genç arkadaşlarıma da ML konusunda kendinizi geliştirin derim.

Human and Machine Teaming

Yalın felsefenin en önemli yapı taşlarından biri [1) ölç – 2) kayıt altına al – 3) analiz – 4) aksiyona geç adımlarından olan “iyileştirme prensibidir”. Bu prensibi, “Kayıt altına almayacaksan ölçme, analiz etmeyeceksen kayıt altına alma, aksiyon almayacaksan analiz etme” şeklinde de tanımlayabiliriz. Teknolojik gelişim nasıl olursa olsun, bu felsefe hala geçerliliğini koruyor. 

IoT (ölç) ile veri topluyor, toplan verileri Big Data olarak tutuyor (kayıt altına al), yapay zekâ / makine öğrenmesi uygulamaları (analiz) ile büyük veri içinden anlamlı sonuç çıkartabiliyoruz. IoT + Big Data + ML konsepti, makinedeki motorun ne zaman arızaya geçeceğini, sıcaklık/titreşim sensörlerinin sürece nasıl etki ettiği gibi oldukça önemli çıkarımları bize sunabiliyor. Dijitalleşme ile “iyileştirme prensibinin” ilk üç adımını çok daha hızlı/güvenilir bir şekilde yapabiliyoruz. Ancak, son adımda yani aksiyona geçme (KAZIEN) konusunda iş şu anda yine bize düşüyor. Motoru değiştirmek, arızaya sebep veren unsurları ortadan kaldırmak için TPM yapmak ve bunun için de kültürel dönüşüme girmek bizim asli işimiz. 

Kültürel dönüşüm asli amacımız olmalıdır. Dijital dönüşüm bizim bu amaca ulaşmamıza yardımcı olacak araçlardan biridir. Peki, dijitalleşmeye nereden başlayacağız? Bunun cevabını verelim şimdi de.

SCOR süreçlerine bakalım.

  • Decision. Buradaki hata 10000 değerindedir. Diğer tüm süreçleri etkiler.
  • Design. Buradaki hata 1000 değerindedir. Tedarik ve üretimin yanlış yapmaya yöneltir.
  • Source. Buradaki hata 100 değerindedir. İmalatın gecikmesine, verimsizliğe etki eder.
  • Make. Buradaki hata 10 değerindedir. Teslimatı geciktirir.
  • Deliver. …

 Cevap belli sanıyorum. Öncelikle ‘decision’ ve ‘design’ süreçlerinizi dijitalleştirin. Çünkü, tedarik ya da imalat süreçlerinde görülen hatalar büyük oranda tasarım süreçlerinde yapılan yanlışlar sonucu ortaya çıkar.  Bunu bir düşünün derim…

Inventory Management with ML & LEAN Mgmnt.

Envanter planlaması ve yönetimi her daim sıkıntılı konu olmuştur. Talep tahminleme süreçlerinde başvurulan sezgisel yöntemler ve malzeme akışını destekleyecek doğru sürecin tesis edilememesi stokların şişmesine, işletme sermayesinin bağlanmasına etki ederek işletmelerin rekabetçi olabilmeleri engel teşkil etmektedir. İşletmelerin Kamçı etkisinisönümlemek ve rekabetçi stratejiler izleyebilmek için iki konuya odaklanması gerekiyor: Doğru forecast ve JIT purchasing.

Forecast, geçmiş verilere bakarak geleceğin projeksiyonun çıkarılması anlamına gelir. Eğer, zaman serisi (time series) olarak geçmiş dönem verilerinize bakarsanız (örneğin son iki yılın aylık satış rakamları) iç içe geçmiş üç bileşen görürsünüz (F = T * S * I). Trend, sezonsal etki (seasonal component) ve gürültü (noise). 

  • T: Trend, sezonsal ve gürültü faktörlerinden arındırılmış bileşendir. Pazardan, zaman içinde ne kadar pay aldığınızı ‘saf’ olarak olarak tanımlar. Genelde lineer bir fonksiyon olarak tanımlanır ve gelecekte nasıl davranacağı ön görülebilir. 
  • S: Seasonal component, trendden arındırılmış geçmiş veri içindeki düzenli değişkenlikleri, paternleri açıklar. Örneğin kış aylarında şemsiye satışı artar, yazın düşer. Paternler de aynen trend gibi dönemsel olarak açıklanabilir ve gelecekte nasıl değişkenlik göstereceği tahmin edilebilir. Sezonsal etkiyi açıklayabilmek için geçmiş dönemlerin aynı zamanına bakılır. Örneğin, bu senenin temmuz ayı ile geçmiş senelerin temmuz ayı karşılaştırması sezonsal etkiyi açıklar. Oysa, bu senenin haziran ayı ile temmuz ayı karşılaştırması trendi açıklar.
  • I: Irregular components (noise), bizim kontrolümüz dışında gelişen, öngörülebilmesi mümkün olmayan ve hiç bir şekilde patern oluşturmayan değişkenliklerdir. Forecast süreçlerinde göz önünde bulundurulmamaları gerekir.

Bu bilgiler doğrultusunda gelecek dönem Forecast ‘F = T * S’ olarak tanımlanabilir. Burada ‘I’ faktörü yani noise hesaba katılmamıştır. 

Önceleri, bu süreci yönetmek oldukça meşakkatliydi. Kompleks istatistik araçları kullanmak, konunun uzmanlarından destek almak gerekiyordu. Bunlar sağlansa dahi binlerce malzeme için, en az üç parametreyi optimize edebilmek pek kolay değildi. Ancak şimdi Machine Learning (time series forecasting) uygulamaları ile bu süreç çok daha basit ve doğru şekilde yapılabiliyor.  EOQ için gerekli olan (K, D, hc) dönemsel olarak ML / Forecasting üzerinden elde edilebiliyor ve o dönem için en uygun sipariş miktarı (Q) hesaplanabiliyor. Hem de binlerce ürün için…

Peki, bu süreci yönetebilmek için MLOps tek başına yeterli midir? Model, bize gelecek dönemin ihtiyacının hesaplanabilmesi için gerekli olan parametre değerlerini üretmiştir. Şimdi ise JIT purchasing (EOQ + Kanban) yöntemi ile malzeme tedariki yapılması ve yine KAIZEN uygulamaları ile EOQ’ yu aşağı alacak iyileştirme faaliyetlerini yapmamız gerekiyor. 

Burada üzerine düşünülmesi gereken soru şu olabilir. ML mi yoksa LEAN uygulamaları mı kamçı etkisinin indirgenmesine daha fazla etki etmiştir? ML, forecasting ile bize rakamları üretir. Gürültü payını hesaba katmaz ve belki de gerçek hayatta hiç ummadığımız başka ön görülemeyen değişkenlikler de olabilir. Savaş, pandemi, doğal afet gibi. İşte bu aşamada Kanban ve SM üzerinden yürütülen JIT purchasing, gereğinden fazla sipariş verilmesini engeller; kamçı etkisini sönümler.

Lean her zaman hayatımızda olacak; ML de yeni yeni giriyor. MLOps nereye odaklamamız gerektiğini, Lean ise nasıl düzelteceğimizi açıklıyor. MLOps konusu giderek daha da önem kazanıyor. Veri bilimi konusuna yatırım yapanlar rekabet avantajı elde ediyor. Zira, bilmek değil kullanmak fark oluşturuyor. Ancak, Lean konusunu da asla ihmal etmeyin derim. 

II. Makine Devrimi (Transferring mental labor to the machines)

Birinci makine devriminden itibaren fiziksel olarak yapmakta olduğumuz faaliyetleri (MANUAL LABOR) makinelere devretmeye başladık. Makineler, otomasyon sistemleri ve robotlar iş gücü gerektiren birçok süreçte yer aldılar. Bunu sadece ‘yağ’ ve ‘elektrik’ ile yaptık. Şimdi ise zihinsel emek gerektiren aktif faaliyetlerimizi (MENTAL LABOR) makinelere devretmeye başlıyoruz. Makineler artık algılıyor, yorumluyor, farklı sistemler ile iletişime geçiyor ve en önemlisi karar veriyor, aksiyon alıyorlar. Bunun için ise yağ ve elektrikten daha fazlası gerekiyor: Big Data ve algoritmalar.

AI konusu 2010’ların başından itibaren birçok alana yayılmaya başladı. 

  • Yüz tanıma, görüntü tanıma ve konuşma tanıma uygulamaları gündelik hayatımızın parçası olmaya çoktan başladı. Cep telefon, akıllı kameralar ve dijital asistanlar bu konseptteki uygulamalara örnek olarak gösterilebilir. Cep telefonları, saçımızı farklı şekilde kestirsek, o an için gözlük takmış olsak ya da yüzümüz makyajlı dahi olsa bizim resmimizi algılayarak telefonunun kilidini açabilmektedir (Face recognition). 
  • Otomobillerdeki akıllı kameralar seyir esnasında ortamdaki hareketli ve hareketsiz nesneleri (trafik işaretleri) anlık tanıyarak sürüş güvenliğini ileri seviyeye getirebilmekte (Image recognition) veya Siri ile sesli olarak telefonumuzu yöneterek, gerekli desteği anlık olarak alabilmekteyiz (Speech recognition).
  • Bugün el yazısını bilgisayarın anlayacağı metin formatına dönüştürebiliyor (Hand written to text), dönüştürülen metnin ‘Türkçe – İngilizce’ çevirisini yaptırabiliyor (Machine translation) ve daha sonra da çevrilmiş metni yeniden konuşmaya dönüştürebiliyoruz (Text to speech). 
  • Netflix, YouTube, Google gibi platformların ise kullanıcısının talebi olmamasına rağmen sürekli tavsiye ve önerilerde bulunuyor (Recommendation Systems); otomobillerdeki sensorlar aracılığı ile sürüş esnasında aracın şeritte tutulmasının sağlayabiliyoruz (Lane keeping). Tüm bu uygulamaların arkasında AI/DL teknikleri yatmaktadır.

Bu aşamada bizi, yani İMALATÇILARI ilgilendiren konu ise AI konusunu süreçlerimize nasıl uyarlayacağımızdır. Zira planlama, kalite, bakım & onarım konuları başta olmak üzere birçok süreçte AI/ML teknikleri kullanılabiliyor ve kullananlar rekabet avantajı elde ediyor. Bunun üzerine ciddi ciddi düşünün derim.

ASAP (As Simple as Possible)

Tasarım süreçlerinde alınacak daha çok yolumuz var. Birçok işletmede her sipariş için ürünü neredeyse yeniden tasarlıyor, her yeni tasarımda BoM’u değiştiriyor, her BoM değişiminde tedarik zinciri ve üretim yönetimi maliyetlerine negatif yönde etki ediyoruz. Maliyetlerimiz artıyor, siparişe cevap verme hızımız düşüyor, rekabetçi olamıyoruz. Tasarımın kalitesi bu anlamda önem arz ediyor.

İyi bir tasarımın özellikleri ne olmalıdır diye sorarsanız size iki unsurdan bahsedebilirim.

  1. En iyi tasarım, değişken müşteri beklentilerini karşılamak için yeninden tasarım yapmayı gerektirmeyecek tasarımdır (Modular design like Lego; select modules and built the product)
  2. En iyi tasarım, amaç fonksiyonunu en basit şekilde modelleyen tasarımdır (Supply Chain Flexibility and Manufacturability)

Peki, değişkenlik bu denli yüksek iken hem modüler hem de basit şekilde tasarımı nasıl yapabilmek nasıl mümkün olabilir? İşte anahtar soru bu…

Müşteri ürün aramaz, bir problemine çözüm arar. Tasarım sürecindeki en kritik aşama problemin doğru anlaşılmasıdır. Zira, iyi tanımlanmış bir problem, yarı yarıya çözülmüş demektir. Ancak, problemi tanımlama ve çözüm üretme sürecinde birçok işletme maalesef yanlış strateji izler. Amaç fonksiyonuna çok fazla etki etmeyecek birçok parametreyi tasarlanacak modelin içine alır, çözümü kompleks hale getirir ve mükemmeli sunmaya çalışır. Bu komplekslik, modelin bir kere sonuç üretmesine etki edebilir ancak başka bir problemin çözümünde kullanılabilmesini güçleştirir. 

Bu durumu makine öğrenmesindeki overfitting konseptine benzetebiliriz. Gürültünün (noise, too many parameters) kurgu içine alınması modelin basit ve geleceği ön görebilmesine engel teşkil eder. Oysa, doğada mükemmel bir ‘daire’ mevcut değildir; bilgisayar ortamında da yoktur. Bilim dünyası modelleme yaparken yakınsama (approximation/generalization) yaklaşımını kullanır. Newton’un f=ma ya da Hook’s un F=- kxformülleri gibi birçok matematiksel model yakınsama yani genelleme yaklaşımı ile ortaya atılmıştır. Eğer, bir yay üzerinde değişken yükler ile yay-uzaması deneyi yaparsanız, yayın uzaması ile yük arasında her zaman lineer bir ilişki olmadığını gözlemlersiniz. Ancak, bilim dünyası hesaplamalarda bu lineer modeli kullanır. Çünkü, model ‘YETERİ KADAR İYİ’ yaklaşımı ile geliştirilmiştir ve kabul edilebilecek seviyede doğru sonuçlar üretmektedir.

Amacımız, elbette tüm müşteri beklentilerini tek bir çözüm/model ile karşılamak değildir. Birçok işletmede, alınan siparişlerin ortalama 60% si ‘standard product’ dediğimiz bu kapsama girer. Modüler tasarımlar üzerinden standart çözümler sunmak çeviklik açısından oldukça önemlidir. Aynen, ayakkabıcıların ya da takım elbise üreten işletmelerde olduğu gibi, üretilen ürünlerden biri mutlaka size uyar; eğer çok özel istekleriniz yok ise.

Bu gruba girmeyen yani özel tasarım gerektiren ‘innovative product ‘kapsamına giren siparişler için yapacak bir şey yoktur. Aynen özel terzilerin yaptığı gibi beden ölçüsüne göre tasarım yapılması ve müşterinin de bu özel ilginin ücretini ödemesi gereklidir. Bu aşamada dikkat edilmesi gereken en önemli unsur ise tasarımın müşteri ile birlikte yapılmasının gerekliliğidir. Literatürde ‘Iterative’ ya da ‘spiral development’ olarak tanımlanan bu süreçte, her aşamada (stage gate) müşterinin görüşünün alınması tasarım sürecinin hızını ve kalitesini doğrudan etkiler.

Ürün geliştirmeye devam edeceğiz ve bunu en iyi şekilde yapmak zorundayız. Ürün gamınızı standard ve innovative olarak iki gruba ayırın. Standard ürünlerde modülerliğe ve basitliğe, innovative ürünlerde ise iterative yöntemlerle önem verin derim.

Proje Bazlı Üretim Sistemlerinde CRM 

Yazılımlar bizi kendi ağlarına çekiyor. Çevik olabilmek için etkin bilgi yönetim sistemlerine olan gereksinim her zamankinden daha fazla. Artık, ara çözümler sonuç üretmiyor. Entegrasyon yapmak ve bunun için de her sürecin kendi dinamiklerine uygun, beklentileri karşılayacak yazılım modülleri üzerinden yönetilmesi gerekiyor. İşletmeler kar elde edebilmek için satış yapmak, ciro üretmek ve bu işi verimli yapmak zorundalar. Ancak, özellikle satışın ilk aşamalarındaki yetersiz-eksik-yanlış bilgi iletimi/paylaşımı ya da süreç yönetiminin eş zamanlı olmaması gibi etkenler, işletmelerin istedikleri performansı sergileyememelerine neden olabilmektedir. CRM (Customer Relationship Management) modülleri bu aşamada oldukça önem arz etmektedir. Zira; iş süreçleri pazarlama, fırsat oluşturma ile başlıyor. Yani işin başında, ciro potansiyelinin doğuşunda CRM modülleri yer alıyor.

Şimdi bu konuyu biraz açalım. Ancak, öncelikle işletmenin ciro kanallarının neler olabileceğini tanımlayalım. Bir proje firması olduğumuzu düşünelim. Bu anlamda satış kanallarımız (segment) şu şekilde olabilir.

  1. Proje satış: İçeriğinde en az bir ürün içeren, genelde işletme içinde tasarlanan, üretilen ancak bazı ürünleri dış kaynaklara da yaptırılabilen, üretimden sonra da süreci devam eden ve proje yöneticisi atanması gerektiren siparişler bu kapsama girer. Siparişin alınması aşamasından sonra ‘tasarım – tedarik – üretim – sevkiyat – devreye alma’ iş süreçleri vardır. Proje firmalarının ağırlıklı ciroları bu kanaldan gelir.
  2. Ticari satış: Dışarıdan, bayisi olunan ana tedarikçiden, ürün ya da malzeme olarak alınarak satışı yapılan tek ya da birden fazla ticari ürünün oluşturduğu siparişler bu kapsama girer. Siparişler, ürün/malzeme üzerinde değişiklik yapılmadan geldiği şekilde müşteriye gönderilir. Siparişin alınması aşamasından sonra ‘depo elleçleme – sevkiyat’ iş süreçleri vardır. Proje firmalarında bu kanal da önemli bir ciro unsurudur.
  3. Servis satış. Müşteriler tarafından talep edilen arızi-bakım, planlı bakım, revizyon, eğitim gibi taleplerinin karşılanması için, işletme içinde ya da dışında yapılan tüm garanti içi ya dışı hizmetlerdir. Proje bazlı işletmelerde bu kanal hem ciro hem de müşteri memnuniyeti açısından oldukça önemlidir.
  4. Mühendislik hizmeti satışı. Herhangi bir üretim çıktısı olmayan, mühendislik hesaplamaları (CAx), yazılım hizmetleri, danışmanlık gibi konuları içeren hizmetlerdir.

Bu kanallar elbette farklılık gösterebilir. Ancak, proje bazlı işletmeler nereden para kazanıyor sorusuna cevap olarak en genel anlamı ile satış kanalları bu şekilde tanımlanabilir. 

Şimdi, CRM sürecinin içeriğine bakalım. CRM süreci genel olarak üç fazdan oluşur: 1) Fırsat, 2) Teklif, 3) Sipariş. Her fırsatın bir teklife, her teklifin de bir sipariş kazanma olasılığı mevcuttur. Fırsatların teklife, tekliflerin siparişlere dönüşme oranı CRM sürecinin ya da satış/pazarlama süreçlerinin ne derece etkin yönetildiği belirler. Şimdi bu süreci biraz açalım.

Fırsat, potansiyel satış olasılığı demektir. Hangi müşteri ya da müşteri adayında ve hangi satış kanalında/kanallarında satış potansiyeli olduğunun CRM sistemine tanımlanması aşamasıdır. Her satış fırsat ile başlar, ancak her fırsat siparişe dönüşmez. Bu sonuç işin doğası gereğidir. Ancak, satış ve pazarlama süreçlerinde ne efor harcanıyor ne kadar doğru planlama yapılıyor ya da pazarın beklentileri ne kadar doğru anlaşılıyor gibi sorulara cevap vererek, işletme satış stratejisini daha rekabetçi kurgulayabilmek için CRM veri tabanlarından elde edilen bilgiler oldukça önem taşır. Zira, CRM’e tanımlanan her müşteri sistemde bir iz bırakır ve bu izler bize fırsatın satışa nasıl dönüştüğü ya da neden dönüşemediği hakkında önemli ip uçları verir.  Fırsat sürecinde ana hedef, potansiyel satış olasılığını bir sonraki aşamaya yani teklif aşamasına geçirebilmektir. Bu amaç doğrultusunda potansiyel müşterilere düzenli ziyaretler ve bilgilendirmeler yapılarak, müşteri tarafında ihtiyaç oluşturulmaya çalışılır. Tüm faaliyetlerin, aktivitelerin planlanması ve yönetilmesi süreci CRM üzerinden yapılır. 

Teklif, potansiyel fırsatın sipariş dönüştürülebilmesi için gereken bir sonraki adımdır. Müşteri probleminin anlaşılması, uygun çözümün geliştirilmesi ve çözümün teklif olarak müşteriye sunulması bu aşamada gerçekleşir. Proje firmalarında bu süreç oldukça uzun ve meşakkatlidir. Saha incelemesi (survey), ön mühendislik çalışması gibi satış bölümümün tek başına yapamayacağı bazı faaliyetler içerebilir. Bu kapsamda, mühendislik – üretim – tedarik gibi bölümlerden destek alınması, bu destek taleplerinin ve talebe karşılık yapılan tüm işlemlerin, yani tüm bilgi akışının CRM üzerinden olması gereklidir.

Teklif hazırlama bazen oldukça uzun ve hataya oldukça açık bir süreçtir. Teklifin hatalı, geç ya da eksik verilmesi olası siparişin kaybedilmesine dahi yol açabilir. CRM sistemlerinde otomatik teklif hazırlama şablonları bu aşamada oldukça işe yarar. Her satış kanalı (segment) için daha önceden hazırlanmış şablonlar kullanılarak teklifler hızlı bir şekilde oluşturulabilir, tekliflerde yapılan revizyonalar düzenli bir şekilde saklanabilir. Benzeri şekilde ürün konfiguratörü üzerinden modüler ürün teklifleri çok daha kolay hazırlanabilir ya da müşteri finansal risk öngörüsü hakkında bilgiler CRM ortamından alınabilir.

Teklifin sondan bir önceki aşaması sözleşme sürecidir. Bu süreçte dikkat edilmesi gereken en önemli aşama burasıdır. Çünkü, bu aşamadan sonra tüm süreç müşteri ile yapılan sözleşme koşullarına göre ilerler. Sunulan çözümün teknik olarak müşteri tarafından onaylanması, proje kabul onay süreci, müşteri ve işletmenin bu süreçteki ayrı ayrı yükümlülükleri, ödeme koşulları gibi konuların net olarak tanımlanması gerekir. Birçok proje firmasında özellikle bu alanda görülen eksikliklerin ciddi sorunlara yol açtığını gözlemliyoruz. 

Teklifin son aşaması müşteri onayı sürecidir. Müşteri tarafından verilen onay sonrasına teklif kesin siparişe dönüştürülür. 

Sipariş kesinleştikten sonra satış bölümünün işi bir bakıma bitmiş, fırsat siparişe dönüşmüştür. Artık, siparişin karşılanması için gerekli sürecin bir an önce başlatılması gerekir. Bu aşamada sipariş içeriği ile ilgili ayrıntılı bilginin satış bölümü tarafından proje ekibine aktarılması, proje master planının genel hatları ile hazırlanarak müşteriye sunulması gerekir. Artık, sipariş ile ilgili müşterinin ana muhatabının proje yöneticisi olduğu bilgisi, master proje planı ile müşteriye bildirilmelidir. Burada şu ayrımı yapmak yerinde olacaktır. Satış yapmak ile proje yönetmek farklı süreçlerdir. Satışın görevi ihtiyaç oluşturmak, sipariş almak; projenin görevi ise alınan siparişi hedefler dahilinde gerçekleştirmektir. O nedenle, birçok işletmede satış sonrası ‘handover’ toplantıları üzerinden sipariş proje bölümüne ayrılır ve bu aşamadan sonra tasarım – tedarik – üretim – sevkiyat – kurulum süreçleri proje yöneticisinin kontrolünde yürütülür.

CRM verileri sistemdeki ilk anlamlı verilerdir. Sürecin geri kalanı buradan çıkan veriler üzerinden yönetilir. Tüm sistemin tek bir yerden beslenmesi, kararların doğru ve hızlı alınabilmesinin önünü açar, işetmeye rekabet avantajı sağlar. Bu kapsamda, CRM sürecini daha etkin yönetebilmek için strateji geliştirin ve uygulayın derim.

Endüstride Dijital Dönüşüm ve Yapay Zekâ

Üretim endüstrisi IoT ve akıllı sistemler üzerinden veri üretmeyi ve üretilen veriyi siber fiziksel sistemler (CPS) üzerinde taşıyarak büyük veriye ulaşmayı başarmış görünüyor. Artık sıra, büyük veri içinden anlamlı sonuçlar, ön görüler çıkartarak izleme, kontrol etme ve karar verme süreçlerindeki etkinliği artırmaya geldi. IoT (1), CPS (2), Big Data (3) ve AI (4) olarak tanımlayabileceğimiz dijital dönüşüm sürecinde değeri oluşturan katmana AI yerleşiyor. Zira, veri içinden anlamlı sonuç üretmek ve bunu kullanmak (explore and exploit it) üstün ateş gücü sağlıyor.

Üretim endüstrisinde üç ana konu öne çıkıyor. Hızlı ürün geliştirme (Fast Product Development), Dirençli Tedarik Zinciri (Robust Supply Chain) ve Operasyonel Mükemmellik (Excellence in Manufacturing).

  • İşletmeler artık eskiye göre çok daha fazla sayıda yeni ürün geliştirmek zorundalar. Bu durum ürün geliştirme maliyetlerinin üretim maliyetlerinin önüne geçmesine neden oluyor. Pazar beklentilerini hızlı anlayıp, çevik olabilmek için bilgi yönetimi en öncelikli gündem maddesi. PDM-ERP- MES entegrasyonları hep bilgi/veri yönetimine yatırım için yapılıyor. Bilgiyi arama, bekleme ya da yeniden üretme sorunlarını elimine ederek rekabette bir adım öne geçiyorlar. Burada ve dış ortamda üretilen veriler doğrultusunda SMART DESIGN konusunda AI çalışmaları yapılıyor. Ürünler daha hızlı, daha kaliteli ve daha az maliyet ile geliştiriliyor.
  • Tedarik zincirleri pandemi, kara kış, savaş gibi etkenler nedeni ile kesintilere uğradığına hepimiz şahit olduk. Dayanıklı (robust) ve dirençli (resilient) tedarik zinciri yönetimi şu aralar gündemdeki bir diğer önemli konu. Büyük veri, MATERIAL DISTRIBUTION & TRACKING, SMART PLANNING & OPTIMIZATION konularında karar destek sistemlerinin daha doğru ve hızlı olmasına olanak sağlıyor. 
  • Üretim/imalat zaten sürekli olarak üzerine düşündüğümüz ana konuların başına geliyor. Lean, agile, hibrid üretim derken, şimdilerde Akıllı Üretim konusuna odaklananlar rekabet üstünlüğü elde ediyor. MANUFACTURING PROCESS MONITORING, SMART EQUIPMENT MAINTENANCE VE PRODUCTION QUALITY CONTROL alanlarında AI uygulamaları görüyoruz.

Dijital dönüşüm sürecinde ana tema büyük veri üzerinden süreç yönetimi. Bu sonuç MLOps (Machine Learning for Operations) konusunun popülaritesini giderek artırıyor. MLOps konusuna yatırım yapmak hem işletmelere hem de genç arkadaşlara farklı alanlar açacaktır kanısındayım. Bu konu üzerine kafa yorun ve strateji geliştirin derim.

PDM-ERP-MES Entegrasyonu ve Alan Bilgisi

Üretim süreçlerinde VSM (Value Stream Mapping) yaparken öncelikle iki ana konuya bakılır. Malzeme akışı, bilgi akışı. Malzeme, süreçlerde akarak yarı mamule; daha sonra da mamule dönüşerek müşteri ile buluşur. Ancak, bu işlemin gerçekleşebilmesi için sipariş, ürün ağacı, teknik dokümanlar, makine programları gibi birçok bilginin üretilmesi/türetilmesi ve ilgili fonksiyonlar ile doğru/zamanında paylaşılması gerekir. Bu işlemlerin manuel yapılması bilgiyi arama, bilgiyi bekleme veya bilgiyi yeninden üretme gibi işletmenin çevik olmasını engelleyen sonuçlara neden olur. Çeviklik için etkin bilgi yönetim sistemi, bunun için de sistemler arasında entegrasyon kurulması gereklidir.

İşletme içinde dikey, tedarik zincirinde yatay entegrasyon konusu ‘Dijital Tabanlı Yalın Dönüşümün’ (DBLT) esasını teşkil eder. İşletmelerin gündemi şu aralar dikey entegrasyon, yani PDM-ERP-MES sistemlerinin birbirleri ile etkileşime geçebilmelerine olanak sağlayan bilgi yönetim sistemini (IT integration) kurabilmek. Ancak, bu gereksinimi tek başına sağlayan bir çözüm henüz mevcut değildir. İşletme gereksinimlerinin değişken olması, her süreçte farklı yazılımların kullanılması bu sonucun sebepleri arasında gösterilebilir. 

Literatürde birçok çalışmada, etkin bilgi yönetimi sistemi kurabilmek için işletmelerin kendi amaç ve beklentileri doğrultusunda özel entegrasyon tasarımı/modeli geliştirmeleri ve geliştirilen modeli süreçlerine uyarlamalarının gerekliğine vurgu yapılmıştır. Yani, önce kurgu/kavramsal tasarım akabinde uyarlama. Zira, bir bina/köprü ya da baraj önce tasarlanır sonra yapılır. 

Bu bağlamda, bilgi yönetim sisteminin doğru kurulabilmesi için iki bileşenin bir araya gelmesi gereklidir. 

  1. Model geliştirecek MİMAR (domain knowledge / architect), 
  2. Modeli uyarlayacak MÜHENDİS (software developer /engineer).  

Üzerine düşünün derim. 

Dijital Yolculuk ve Olgunluk Seviyesi

İmalat endüstrisinde iki konu öne çıkıyor: Ürün geliştirme süreci ve üretim operasyonları (tedarik zincirini her iki kapsama dahil ettim). Her iki konuda da amaç aynı: hız ya da lead time reduction. Bunun için, kayıpların ne olduğunu görmek; kayıpları ortadan kaldırabilmek için de ‘Bilgi Yönetimi’ konusuna odaklanmak gerekiyor. Zira, bilginin üretildiği yerden gerçek zamanlı alınması (capture), organize şekilde saklanması (organize) ve yeniden kullanıma hazır olması (reuse), karar verme süreçlerinin güvenirliğini ve hızını son derece olumlu yönde etkiliyor. 

Bu konuya yeni giren işletmeler henüz CAD/PDM veya MES/ERP konularına odaklanırlarken, bir adım önde olan işletmeler ise dijital dönüşümüm IT tarafını oluşturan ‘PDM_ERP_MES’ entegrasyonuna odaklanarak PLM düzeyine çıkmaya çalışıyorlar. Ardından ise;

  • IT ile OT’yi entegre edip CPS omurgasını kurmak,
  • CPS omurgası üzerinden büyük veriyi oluşturmak ve nihayetinde de,
  • AI ile büyük beri içinden anlamlı sonuç çıkarmak istiyorlar (Journey of Data: Data, Information, Knowledge, Insights, Decision).

Dijital Dönüşüme giden yol, kayıpları elimine etmek (Lean) ve bilgi yönetimine öncelik vermekten geçiyor. Ardından, diğer adımlara odaklanarak dijital olgunluk seviyenizi artırabilirsiniz kanısındayım.  Eğer, dijital olgunluk seviyenizi merak ediyorsanız, basitçe aşağıdaki seviyelere bakabilirsiniz (Kaynak: Lütfi Apilioğulları).

Seviye_1          : IT integration (PDM_ERP_MES)

Seviye_2          : IT & OT integration (CPS)

Seviye_3          : AI (ML & DL): Data – Information

Seviye_4          : AI (ML & DL): Data – Information – Knowledge

Seviye_5          : AI (ML & DL): Data – Information – Knowledge – Insights

Entegrasyon ve etkisi

VSM (Value Stream Mapping) her alanda işimize yarıyor. Malzemenin ve bilgininin nasıl aktığını, sürecin nerede kesintiye uğradığını ve nereye odaklanılacağının belirlenmesinde oldukça faydalı bir araç. O nedenle literatürde ‘process language’ olarak tanımlanıyor.

Aşağıdaki iki resim arasında sadece ‘1’ adet fark var: entegrasyon. Mühendislik sürecinde üretilen ürün verilerinin ERP’ye entegrasyonu ile elde edilen bu küçük fark, işletmeleri büyük dertlerden kurtarıyor. Satın alma, planlama ve üretim için gerekli olan tüm veriler, mühendislik süreçlerindeki otomatik entegrasyon ile ERP’ye (stok kartı, ürün ağacı, rotalar); ERP ’den de mühendislik süreçleri için gerekli olan farklı veriler PDM’e aktarılıyor (malzeme fiyatı, teslim süresi gibi) ve mühendislik süreçleri sonrasında planlama/üretim fonksiyonlarına kendi işleri haricinde pek bir şey kalmıyor (bunun için PDM tarafında ve ERP ile PDM arasına özel bir yazılım geliştirildi). Veriyi, üretildiği yerden ve gerçek zamanlı olarak bir sonraki sürece doğru olarak aktarabilmek (SSoT: Single Source of Truth) işletmelere çeviklik kazandırıyor. 

ERP – PDM – MES imalat endüstrisindeki en önemli üç ana domain. Sektörde, her üç domain için farklı çözümler mevcutERP (Business Domain) – PDM (Product Domain) – MES (Manufacturing Domnain) imalat endüstrisindeki en önemli üç ana domain. Sektörde, her üç domain için farklı çözümler mevcut.. Her birinin güçlü yönleri var ancak – domainler aralarında etkileşim/entegrasyon olmadan gerçek değer zinciri (value chain) oluşamıyor. Zira, hiçbir domain tek başına işletmelerin rekabet gücüne istenilen katkıyı veremiyor. 

Entegrasyon konusu önemli ancak bir o kadar da zor ve problemlere de gebe. Olası, upgradelerde entegrasyonların da güncellenmesini gerektiriyor. Peki ne yapacağız? Cevabı şu şekilde verebiliriz belki. Entegrasyona gerek bırakmayacak ya da en az entegrasyon gerektirecek teknolojik çözümleri seçebiliriz (platform solutions). Her problem için farklı vendor ile çalışarak mükemmeli aramak yerine, temel ihtiyaçları karşılayacak bir vendor’u stratejik partner olarak seçip, yeteri kadar iyiye odaklanmak şu dönemde daha avantajlı gibime geliyor. Üzerine düşünün derim…

Kültürel Dönüşümün Harcı: Katılım ve İletişim

İş dünyası bir değişim/dönüşüm sarmalıma girmiş gidiyor. İnsan ihtiyaçlarının/isteklerinin sınırsız olması ve bir ihtiyacın tatmininin yeni bir ihtiyaç doğurması (platon), belki de değişimi ve dolayısı ile dönüşüm tetikleyen en önemli unsur gibi görünüyor.

Dönüşümü, teknik olarak hal değişimi (faz transformation) olarak da tanımlayabiliriz. Yani, bir durumdan başka bir duruma geçebilmek. Eğer, işletmeler bir malzeme olsaydı dönüşümü fiziksel süreçler veya kimyasal tepkimeler üzerinden gerçekleştirebilirdik. Ancak, bizim işimiz; insanı ya da iş yapma modelimizi değiştirerek/dönüştürerek yeni bir kültür elde etmek. İşte bu, öyle kolay olmayan ve farklı tekniklerin uygulanmasını gerektiren bir süreç. Zira, makinelerin yerlerini değiştirmek, yeni bir üretim hattı kurmak ya da demirden çelik elde etmek belki kısa süre içinde gerçekleştirilebilir; ancak insanların davranışlarını, iş yapma tekniklerini değiştirerek yeni bir kültür inşa etmek uzun yıllar sürer.

Literatürde, kültürün inşası ve yayılımı konusunda iki ana tema üzerinde durulur: Katılım ve İletişim. 

Katılım, bu aşamada ele alınması gereken öncelikli konudur. Zira, katılım olmadan başarı elde edilemez (T. Ohno). Ancak, insanların değişim sürecine katılımını tesis etmek hiç kolay değildir. Etkin liderlik özellikleri sergilemek, insanlara hata yapma imkânı sunmak, yol açmak/göstermek ve en önemlisi o yolda gitmek gibi erdemler gerektirir. Eskilerin dediği gibi; ‘yola çıkıp varamayan, yoldan çıkıp varabilen yoktur’ ilkesinden yola çıkarak, katılımın sağlanması için liderlerin ekibine doğru yolu gösterme ve güdüleme gibi konularda önemli görevleri olduğunu belirtmekte yarar bulunmaktadır.

Tabi, bunun bir de organizasyon tarafı vardır. Organizasyon, ‘aynı amaç doğrultusunda gönüllü olarak bir araya gelmiş topluluk’, olarak tanımlanır literatürde. Amaç birliği ve gönüllüğünün sağlanması bir organizasyonun temelini oluşturur. Bu temelin harcı da iletişimdir. 

İletişim bir organizasyonun can damarıdır. Söyleneni/aktarılanı anlamak, anlaşılana hak vermek, hak verilerini uygulamak, uygulananı sürdürmek ve sürdürüleni standartlaştırmak süreci iletişimin kalitesini açıklar. İletişimde asıl amaç standardın tesis edilmesidir.

Dönüşümün teknik boyutu önemlidir, ancak asıl mesele kültürel anlamda dönüşebilmektir. Yani, kişiden, zamandan, mekândan bağımsız olarak; süreçlerin her defasında aynı yöntem, aynı hız ile yapılarak her defasından aynı sonucun elde edilebilmesine olanak sağlayacak zeminin hazırlanmasıdır. Standartlaşma olarak da tanımlayabileceğimiz bu süreçte özellikle katılım ve iletişim konularına odaklanılması, dönüşümün sağlıklı gerçekleşebilmesi açısından yarar sağlayacaktır kanısındayım.

Change and Its Effects

 İmalat endüstrisinde odaklanılması gereken beş ana konu.


–      Fast Product Development: Eskiye göre çok daha fazla sayıda yeni ürün geliştiriyoruz. Ürün geliştirme maliyetleri bazı sektörlerde üretim maliyetlerini geçti. Pazarın beklentilerini hızlı karşılayabilenler bir adım öne geçiyor.
 
–      Robust Supply Chain: Tedarik zincirleri pandemi, kara kış, savaş gibi etkenler nedeni ile kesintilere uğruyor. Dayanıklı (robust) ve dirençli (resilient) tedarik zinciri yönetimi şu aralar gündemdeki bir diğer önemli konu.
 
–      Excellence in Manufacturing: Üretim/imalat zaten sürekli olarak üzerine düşündüğümüz ana konuların başına geliyor. Lean, agile, hibrid üretim derken, şimdilerde Akıllı Üretim konusuna odaklananlar rekabet üstünlüğü elde ediyor.
 
–      IoT-CPS-Big Data- AI: Dünya sınıfı üreticiler ‘IoT-CPS-Big Data’ sürecini geçtiler ve artık elde ettikleri büyük veriden anlamlı sonuçlar çıkararak süreçlerini yönetiyorlar. Yeni gündemleri artık Machine Learning for Operations (MLOps). Bu kapsamda veri bilimi/mühendisliği konusuna yatırım yapıyorlar.
 
–      Technological & Cultural Transformation: Dönüşüm, başlangıcı olan ancak sonu olmayan bir yolculuk. Birçok dönüşüm sürecinde beklenti karşılanamıyor! Bu sonucun çok değişik nedenleri olabilir ancak başarılı dönüşüm modelleri de görmüyor değiliz. Benchmarking konusu ve literatür taraması bu anlamda mutlaka gerekli gibime geliyor.
 
Gerek akademisyen gerekse sahada uygulama yapan arkadaşlara bu konular üzerine düşünmelerini, araştırma yapmalarını tavsiye ederim.

Halen aşağılarda (yalın) alınacak çok yolumuz var!

Aşağıdan yukarıya doğru ‘Yalın, çevik, hibrid, akıllı üretim’ basamakları üzerinden üretim şekillendiği üretim endüstrisinde, her ne kadar şu aralar Endüstri 4.0 konuşuyor olsak da yalın felsefeden asla ayrılamıyoruz gibime geliyor. Dönüşüm kapsamında, iş süreçlerinin önemli bir kısmındaki kayıplarımızı dijital tekniklerle/yöntemlerle kaldırmaya çalışıyor, bu uğurda oldukça önemli yatırımlar yapıyoruz. Bu yatırımlar önemi ve gerekli. Ancak, tek başlarına dönüşüm için ‘yeter koşulu’ sağlaması pek mümkün gibi gözükmüyor. Zira, temeli sağlam olmayan süreçlerin üzerine teknolojiyi bindirmek yanlışın daha hızlı olmasına katkı sağlıyor. Sanki, halen aşağılarda (yalın) yapılacak çok işimiz/yolumuz var gibi görünüyor birçoğumuz için.

İmalat süreçlerinde işin sırrı MIFA dır (Material Information Flow Analysis). Malzemenin ve bilginin nasıl aktığını anlamak, akışın kesintiye uğradığı yerleri/sorunları bulmak ve ortadan kaldırmak yalın felsefenin özünü teşkil eder. Akışın tesisi; yani bilginin ve malzemenin ‘suyun nehirde aktığı’ gibi akmasının sağlanması için yapılması gereken ilk iş sahaya inmek ve gözlem yapmaktır. Eğer süreçlere, aşağıda, dikkatlice bakarsanız, akışın nerede kesildiğini ve ne yapmanız gerektiğini rahatlıkla görebilirsiniz.

Size birkaç basit ancak etkili yöntem önereyim. 

  • Malzemelere bakın: 1) Bekliyor mu (waiting), 2) taşınıyor mu (transport), 3) kontrol mü ediliyor (inspection) yoksa 4) proseste işlem mi görüyor (Processing)? Sadece son kriter değerdir; diğerleri muda. Unutmayın; çok dokunuş, çok hata getirir (more touch creates more defects).
  • Çalışanlara bakın: 1) Yürüyorlar mı (walking), 2) Bekliyorlar mı (waiting) ya da çalışıyorlar mı (working)? Sadece son kriter değerdir; diğerleri muda. Unutmayın; değer, müşterinin para ödemeye rıza gösterdiği faaliyetlerdir.
  • Makinelere bakın: Hangisinin önünde işlem görmeyi bekleyen malzeme/yarı mamul mevcut ya da fazla. Bilin ki orada darboğaz vardır ve üretim kapasitenizi belirleyen bu makinedir. OEE iyileştirme çalışmalarına bu makineden başlamanız iyi olur. Goldratt’ın kitabında, küçük (şişman) izci çocuk Herrby’i neden ekibin en önüne aldığını (kısıtlar teorisi) unutmayın.

Özetle; standart binanın temeli, teknoloji ise onu yükselten kolonlardır. İşe, önce standartları oluşturarak başlayın derim.

ERP projeleri sonrasında neden istenilen sonuçlara (büyük oranda) ulaşılamıyor?

Endüstri 3.0’ın ön koşulu olan ERP devreye alma süreçlerinde son zamanlarda eskiye oranla önemli artışlar gözlemliyoruz. Birçok işletme ya sıfırdan ERP kuruyor ya da daha önceleri kısıtlı alanlarda kullandıkları ERP’lerine yeni modüller ekliyorlar. Bu durum hem hizmet verilen hem de alınan tarafta yetkin iş gücüne olan ihtiyacı her geçen gün artırıyor. Zira, ERP süreç danışmanı ve işletmedeki ERP proje yöneticisinin konuya hakimiyeti, ERP projelerin başarılı olabilmesi açısından son derece önemli iki faktör. Bu alanda sektörde önemli boşlukların/ihtiyaçların olduğunu ve genç arkadaşlara bu alana yönelmelerini tavsiye ederek asıl konumuza girelim: ERP kurulum sonrasında neden istenilen sonuçlara (büyük oranda) ulaşılamıyor?

Bu konu üzerine literatürde ya da gerçek hayat deneyimlerinde birçok değerli görüş/yorum mevcut. Ancak, ben kendi gözlemlerimi sizlerle paylaşmak istiyorum. Konumuz ERP seçimi değil; ERP kurulumundaki başarısızlıkları finansal (evdeki hesap çarşıya uymaması) ve fonksiyonel (dağın fare doğurması) açıdan tartışmak. 

Proje ile dönüşüm farklı kavramlardır. Projelerin başlangıcı ve sonu, dönüşümün ise sadece başlangıcı vardır.  ERP süreci, sizi dönüşüme sokacak bir projedir. Yani, başlangıcı/bitişi ve bununla ilintili olarak ‘kalite, maliyet ve zaman’ performans endeksleri mevcuttur. İyi bir proje yönetiminde bu üç endeksin planlananı ile gerçekleşeni arasında çok fark olmaz. Ancak, ERP projelerinde bu duruma oldukça az rastlanılır. Maliyetler şaşar, zaman uzar, kalite (fonksiyonalite) beklentiyi karşılamaz.

Bu durumun birçok alt nedeni vardır ancak kök neden analizi yaptığımızda ana etkenin işletmedeki karar vericilerin bilgisizliği olduğunu söyleyebiliriz. 

Neden mi? Açıklamaya çalışalım…

ERP projelerine başlamak Katolik nikahına benzer. Bir kere karar verildiğinde geri dönüş öyle kolay değildir. O nedenle işi başından sıkı tutmak ve ne istediğinizi/karşıdan ne alacağınızı iyi bilmek durumundasınız.  Hemen hemen birçok ERP proje sürecinde, artık klasik! haline gelen kavramsal tasarım süreci vardır. Bu öyle bir süreçtir ki, ERP firmasının danışmanları ile tüm işletme bölümleri arasında haftalarca hatta aylarca toplantılar, analizler yapılır ve süreç sonunda genelde pek de anlaşılmayan bir rapor ile karşı karşıya kalını verilir. Bunca zamanın karşılığı bu muydu diye kendinize sormaya başlarsınız. İşin gerçeğinde, siz ne isterseniz isteyin birçok ERP firması sonuçta size yapabildiğini ya da bütçe dahilinde yapmak istediğini sunar. İstisnalar elbette vardır, ancak bir kere anlaşma yapılmıştır ve kopabilmek öyle kolay değildir.

Kavramsal taşarım aşaması aslında müşteri beklentilerinin tam olarak anlaşılması ve anlaşılan konuların ERP’ye uyarlanması için yapılacakların belirlenmesi sürecidir. Temel beklenti, bir daha soru sorulmaya gerek kalınmadan projenin antat kalınan taslak üzerinden ilerletilebilmesidir. Her modül için farklı danışmanlar gelirler, konuşurlar, yazarlar ve sizden aldıklarını rapor olarak size sunarlar! Peki gerçekte bu kadar efora/zamana cidden gerek var mıdır? (Çok özel süreçleri olan işletmeleri bu kapsam dışında tutuyorum ki 3-5% yi geçmez bu oran). 

Peki ne yapmak gerekiyor? Bir bakalım…

Derim ki; bu süreci kendiniz öncesinde yapın. İçeriden bir ekip kurun ve başına bu işi yönetecek/konuyu bilen birini atayın; böyle biri yoksa mutlaka birini işe alın. Bu kişi (ERP Proje yöneticisi) hem işletme içi kavramsal analizi hem de ERP proje sürecini yönetecek nitelikte olmalıdır. ERP projesine / seçimine başlamadan en az 3-4 ay önce bu işe başlayın ve kendi kavramsalınızı kendiniz oluşturun. 

Kavramsala doğru soruları sorarak başlayın: İlk soru ‘ciromuz nereden geliyor (segment)?’ olmalıdır. Her segmentin iş akışı, dinamikleri birbirinden farklıdır. Ticari al/sat segmenti, sipariş-üretim segmenti / sipariş-tasarım segmenti ya da proje yönetimi segmenti farklılıklar gösterir. Klasik olarak, segmentler ‘teklif – sipariş – tedarik – üretim – lojistik – devreye alma – tahsilat süreci’ gibi adımları izlerler. Bazı segmentler tamamını, bazıları ise bir kısmını. Burada düşünülmesi gereken ana konu MIFA (Material Information Flow Analysis) konseptidir. Malzemenin ve bilginin nasıl aktığı, süreçler arasında nasıl etkileşim/iletişim olduğu gibi konuların segment bazında detaylı düşünülmesi ve akışa uygun bir şekilde tasarlanması gerekir.  Ana veriler konsepti de bu aşamada önemlidir (malzeme ana verileri, müşteri/tedarikçi ana verileri, ürün ağacı/reçete yapısı, kalite planları, ürün geliştirme süreci, proje yönetimi, temel raporlama/analiz gereksinimleri, maliyetlendirme modelleri, vs.,). Süreçlerinizi AZ’ye önce kendiniz tanıyın, ihtiyaçlarınızı iyi belirleyin, ekibinizi eğitin ve işletme içinde farkındalığı/bilinç seviyesini artırın (standart). Kolay değildir bu süreç ancak daha sonradan yapmaktan çok daha faydalıdır/kazançlıdır. Bu sayede hem kendi iş akışlarınızı daha iyi anlamış hem de karşı tarafa sunabileceğiniz net bir dokuman (kendi kavramsal tasarımınız) hazırlamış olursunuz herhangi bir lisans ve danışmanlık ücreti ödemeden. Unutmayın ERP lisans ve danışmanlık ücretleri anlaşma sonrası hemen başlar! Oysa, bu süreci kendiniz yaparsanız hiçbir ERP firmasına ödeme yapmadan kavramsal tasarım sürecini geçmiş olursunuz. Bu adımın hem maliyet hem de zaman açısından size oldukça önemli getirisi olacaktır.

Bahsettiğim gibi bu süreci bir başkasına değil, kendiniz yapmalısınız. Bilmiyorsanız, önce öğrenmeniz ve sonrasında yapmanız gerekir. Cehaletin bedelini ödememek için bu işi taşere etmeyin; öncelikli işiniz bu olsun. 

Bu çalışmanın tamamlanması akabinde artık ERP firmaları ile görüşmeye hazırsınızdır. Yaptığınız çalışmayı ERP seçiminde/teklif isteme sürecinde ‘işte biz bunları istiyoruz ne bir eksik ne de bir fazla’ diye firmanın önüne koyun ve buradaki isteklere göre teklifleri değerlendirin.

Buraya kadar konuştuklarımızı şöyle özetleyelim.

  • ERP proje yöneticiniz mutlaka olsun,
  • Herhangi gibi ERP firması ile görüşmeden önce kavramsal tasarımınız hazır olsun.

Tabi bu işin bir de teklif toplama/değerlendirme süreci vardır. Genelde, sohbet tarzında ve beklenti/umut vaadi şeklinde geçen tanışma toplantılarında birçok konu havada kalır (ortada net bir dokuman olmadığı durumlarda). Defalarca konuşulur, görüşülür ve nihayetinde bir teklif gelir. Ancak, teklif oldukça geneldir. Çünkü tam olarak istenilenler incelenememiştir teklif veren tarafından. İçeriğinde birçok gri alan vardır daha sonradan beyaza ya da siyaha kayabilecek. İşte bunu engellemek için ilk kısımda bahsettiğimiz kavramsal tasarım süreci oldukça işe yarar. 

Şimdi gelelim maliyet konusuna. Evdeki hesap çarşıya uymadı sorunu ile karşı karşıya kalmamak için bu aşamada da proje yöneticisine ihtiyacınız var. ERP projesinin gerçek maliyetini anlayabilmek ciddi uzmanlık gerektirir.  Zira, lisanslama maliyetlerinin oldukça karmaşık olması, ileride oluşabilecek gereksinimlerin maliyetlere nasıl yansıtılacağının net aktarılmaması, müşteri istek ve beklentilerinin hangisinin standart hangisinin geliştirmeye gireceğinin tam tanımlanmaması, entegrasyonları nasıl ve ne seviyede yapılacağı veya ERP firması satış sorumlusunun hizmet alacak işletmenin gerçekte ERP projesini yapabilme kabiliyetin olup olmadığının hiç sorgulanmaması gibi konulardan türeyen problemler süreç sonunda beklenti ile gerçekleşen anlamında (hem fonksiyonel hem de finansal) ciddi farklılıklar meydana getirir ve bu sonuç daha sonradan oldukça baş ağrıtır. Müşterinin (yani sizin) yeterince konuya hâkim olmaması (cehaletin bedeli), hizmet verenin işi bir şekilde bağlamak istemesi nedeniyle tüm gerekenleri açıklamaması (ciro elde etme isteğinin ön plana çıkması) ya da müşteri gereksinimlerinin tam anlaşılamaması (bilgisizlik) gibi unsurlar bu sonuca etken olarak gösterilebilir. Bu gibi durumları çokça gözlemliyoruz. 

ERP projeleri maliyetlidir ancak literatürde bu maliyetin gerçekte ne olması gerektiği ile ilgili, herkes tarafından kabul görmüş örnek bir çalışma yoktur. Gelen firmanın insafına, satış döneminin zamanına, sizin beklentilerinize ya da size sunulanlara göre çok değişir maliyetler. 

  • Lisans maliyetleri, ki türlü türlü çeşidi vardır (bazen satan kişiler dahi aralarındaki farkı bilmez), tam bir muammadır. Kullanıcı sayısının belirlenmesi ile lisanslama maliyetinin biteceğini sanmak büyük bir yanılgıdır. ERP haricinde kullanmanız gereken diğer yazılımlar, o an için aklınıza hiç gelmeyen ancak ileride gereksinim olabilecek birçok konu için de lisans maliyetleri vardır. Örneğin, ileride bir portal üzerinden müşterilerinizin sipariş girmelerini ya da IoT ready ürünlerinizden ERP’ye bağlantı yapmak istediğinizde lisans maliyetleri bu durumdan nasıl etkilenir? Bir sorun bakalım teklif veren ERP firmasına.
  • Entegrasyon konusu bambaşka bir konudur. Bazı ERP’ler her modülü içer(e)mez, ya da içerse dahi işletme o alanda başka yazılım kullanmak isteyebilir. Bu bağlamda ERP modülleri içinde yer almayan farklı birçok programın ERP’ye tek tek entegre edilmesi kolay bir süreç değildir. Teknik olarak her yerden her yere tek ya da çift taraflı entegrasyon yapılabilir. Ancak, buradaki soru entegrasyonun hangi detayda, kim tarafından yapılacağı ve bunun maliyetlere dahil olup/olmadığıdır. 
  • Danışmanlık adam gün sayıları ayrı bir tartışma konusudur. Aynı proje için kimi firma 300 adam gün kimi ise 1000 adam gün danışmanlık önerir. Nasıl hesaplanır bu adam günler, nedir bu işin sırrı benim pek aklımın almadığı konular. Zira, bu konuda da literatürde herkes tarafından kabul görmüş bir çalışmaya da rastlanılmamıştır.  
  • Donanım maliyetleri kısmen daha anlaşılırdır.

Bu bağlamda, ERP değerlendirme toplantılarına mutlaka konunun uzmanı ile girin. Yapabiliyorsanız; bu süreci, konu hakkında uzman birini işe alarak yapın (ki doğrusu budur); keza projeyi yönetecek kişinin en başında sürece dahil olması her açından faydalıdır. Ancak, o an için bu mümkün değilse mutlaka bir danışman ile anlaşın. Ne istediğinizi iyi çalışın (ilk kısımda konuştuklarımız: Proje yöneticisi ve kavramsal tasarım). ERP firmasından, ileride oluşabilecek olası isteklerinizi de göz önünde bulundurarak beş yıllık nakit akışı projeksiyonu isteyin (özellikle ekstra lisans maliyetlerinin neler olabileceğini iyi anlamak gerekir) ve teklifteki her detayı enine/boyuna iyice sorgulayın. Süreç anlaşmanızda hiçbir gri alan ortada kalmasın. Unutmayın; gri beyaza da gider siyaha da!

Özetlemek gerekirse karar verici olarak şu unsurları dikkate alarak sürece başlamalısınız.

  • ERP sürecine önce kendiniz başlayın. Bir proje yöneticisi alın, gerekirse danışmanlık ile destekleyin ve kendi kavramsalınızı tanımlayan net bir doküman hazırlayın (MIFA). Bu süreç size çok şey katacaktır – ERP almasanız dahi asla boşa gitmez. 
  • Teklif toplama / değerlendirme süreçlerinde, eğer yukarıdaki adımı yaparsanız danışmanlık adam günlerinde önemli azalma olacaktır. Daha kısa zamanda uyarlama sürecine geçilecek ve bu sonuç size zaman, maliyet ve kalite olarak geri dönecektir. 
  • ERP lisans maliyetlerini, ERP danışman yetkinliğini mutlaka sıkı sorgulamak gerekir. ERP projesinin iyi sonuçlanması hizmet veren firma ERP proje yöneticisinin yetkinliğine, deneyimine son derece bağlıdır. İyi bir proje yöneticisi, işletme içinde kendisi ile birlikte süreci koordine edecek karşılığı olmadan ve hatta bu kişiyi sınamadan sürece başlamaz; bekler. Çünkü, eğer işletme içinde yetkin bir ERP proje yöneticisi yoksa gösterilecek çabanın büyük oranda boşa gideceğini bilir. Eğer işletme içinde böyle birisi henüz yoksa ve ERP sürecini proje yönetici başlatmak istiyorsa, siz durun ve sürece başlamayın. Önce, sizin adınıza süreci yönetecek yetkin birini bulun, sonra başlayın.

Yapay zekâ çağında, bir önceki dönemim standardı olan ERP olmadan işletme dinamikleri işleyemiyor ve şekillenemiyor. Veriyi üretme, saklama ve kullanma süreçlerinde ERP’ler anahtar rol üstleniyor. Ülkemiz geneline bakıldığında bu alanda oldukça fazla sayıda projenin yapılacağını tahmin etmek hiç de zor değil. Bu bağlamda, özellikle genç arkadaşlarıma bu alana da ilgi duymalarını / yönelmelerini tavsiye ederim.

Yapay Zekâ Nasıl çalışıyor (How AI Works)?

Geçtiğimiz gün küçük oğlumun ödevlerine bakarken gördüm aşağıdaki resmi. Almanca kelimeler ile resimlerin eşleştirilmesini isteniyordu ödevde. Hiç almanca bilmiyor olmamama rağmen biraz düşünme ile her kelimeyi doğru şekilde eşleştirebildim. Yüzde yüz doğru cevapları seçtim. Eminim siz de rahatlıkla yapabilirdiniz.

Peki bunu nasıl yaptım ya da bu konunun günümüz dünyası ile ne ilgisi var? 

İnsan beyni nasıl düşünüyor ya da düşünmek eyleminde neler gerçekleşiyor? Bilim dünyası uzunca bir süredir bu sorunun cevabını arıyor ve yapay zekâ (AI) üzerine ciddi araştırmalar yapılıyor. İkinci makine dönemi içinde (Artificial Machine) olduğumuz şu dönemde, AI üzerine, özellikle 2010’lardan sonra oldukça mesafe alındı, halen de alınıyor. Zira, gün geçmiyor ki yeni bir AI uygulaması ile karşılaşmayalım.

Şimdi konuyu başka bir perspektiften açıklamaya çalışalım. Resme yani oğlumun ödevine geri dönelim. Almanca kelimeler ile resimleri eşleştirmek…

Hiç bilmediğim almanca kelimelere bakarken bazı çıkarımlar yapmaya çalıştım. Resimlere bakarak Almanca kelimelerin İngilizce ve Türkçe karşılıklarını aklımdan geçirdim (bildiğim diller bu olduğu için).

  • Türkçe aslan kelimesine benzeyen kelime yoktu seçeneklerde ancak İngilizce aslan anlamına gelen ‘lion’ kelimesine benzeyen, onu çağrıştıran ‘Löwe’ kelimesi vardı seçeneklerde. Lion ve Löwe kelimelerinin harf sayıları eşit ve ikisi de ‘L’ harfi ile başlıyordu. Aralarında benzerlik vardı ve ‘löwe’ kelimesi bir ihtimal aslan kelimesinin Almanca karşılığı olabilirdi.
  • Yunus kelimesine benzeyen kelime de yoktu seçeneklerde. Ancak İngilizce ‘yunus’ kelimesinin karşılılığı olan ‘dolphin’ kelimesine oldukça benzeyen, harf sayıları birbirine yakın ve ilk harfi ‘d’ olan ‘delfin’ kelimesi bulunuyordu seçeneklerde. Aralarındaki benzerlik oldukça yüksekti. Büyük ihtimalle ‘delfin’ kelimesi yunusun almanca karşılığı olmalıydı. 
  • Benzer şekilde papağana benzeyen kelime ‘papagei’ olarak, zebra kelimesi ise bire bir aynısı olarak zebra olarak duruyordu seçeneklerde. Bu kelimeler de ingilizce karşılıklarına oldukça yakın ya da aynısıydı. 
  • Maymun için zaten ‘affe’ kelimesi işaretlenmişti ki ne Türkçe (maymun) ne de İngilizce (monkey) karşılığına hiç benzemiyordu.
  • Devekuşu da aynen ‘affe’ gibi Türkçe (devekuşu) ne de İngilizce (ostrich) karşılığına hiç benzemiyordu. Ancak diğer seçenekler yerini bulunca geriye bir tek bu kaldığı için devekuşunun da karşılığı ‘Strauß’ olmalıydı.

Tüm bunları beynimin içindeki ‘neuronlar’ aracılığı ile yapmıştım. Daha önce öğrendiğim kelimeler beynimin içinde yer etmiş (training) ve öğrendiklerimi ilk defa gördüğüm kelimeler (testing) ile karşılaştırarak (algorithm) aralarında benzerlik (similarities) olup olmadığını anlamaya, çıkarım yapmaya çalışmıştım. Bir kelime zaten işaretlenmişti. Dört kelime ile ilgili oldukça benzerlikler bulmuştum ve geriye kalan bir kelime hakkında benzerlik kuramasam da geriye kalan tek kelime olduğu için beş seçeneği de doğru işaretleyebilmiştim.

Peki, ben bu sonuca nasıl ulaşabilmiştim? Daha doğrusu, insan beyninin öğrenme ve karar verme dürtüsünü taklit eden yapay zekâ bu sonuca ulaşabilir mi, ulaşabilirse bunu nasıl yapar?

Cevabı birlikte arayalım. 

Beynimin için deki neuronlar bu kelimelerin İngilizce ve Türkçe karışlıklılarını daha önce defalarca görmüştü ve öğrenmişti (supervised learning). Bir başka ifadeyle makine öğrenmesinin ilk fazı olan ‘training’ session daha önceleri gerçekleşmişti. Şimdi, karşıma çıkan ve daha önce görmediğim kelimeler (unseen data) ile daha önceki öğrenme sürecini test ediyordum. Bunu yaparken yaptığım tek şey kelimeler arasında benzerlik kurmaya çalışmaktı (similarities). Bazen kelime uzunluğu, bazen harflerin benzerliği bazen ise hiç benzerlik olmaması karar verme sürecinde bana yardımcı olmuş ve kelimeler ile resimleri doğru bir şekilde eşleştirebilmiştim.

Yapay zekâ işte aynen bu şekilde çalışıyor. Büyük veri üzerinden öğreniyor ve öğrendiğini matematiksel olarak modelliyor. Öğrendikleri ile yeni gördüklerini model üzerinde karşılaştırarak sınıflandırma (classification) yapıyor (Learning – Modelling – Testing). Tek fark bunu sayılar (vektörler) üzerinden yapıyor. İşin özeti aslına bu kadar basit.

Tabi ki insan beyninin işleyişi çok daha kompleks. Ancak şunu biliyoruz ki gördüğümüz, okuduğumuz, hissettiğimiz, tattığımız ya da duyduğumuz her şey (beş duyudan gelen büyük veri) milyarlarca neuronun (processing unit) oluşturduğu bir ağ üzerinde (Neural Networks) işlenerek, filtrelenerek bir modele dönüştürülüyor ve beynimizde bu model bir süre kalıyor. Yeni bir şey (unseen data) ile karşılaşınca yeni veri beynimizin içindeki, daha önceden öğrenme sürecinde oluşturulmuş ve sayısını bilemediğimiz modellerden ilgili olan ile karşılaştırılıyor ve beyin bir cevap üretiyor. Bir şeye cevap verememenizin gerçek nedeni muhtemelen o konu ile ilgili daha önce öğrenme (training) sürecinden geçmemeniz, yeterince öğrenememeniz (under-fitting) ya da aşırı ezber yapmanız (over-fitting) olabilir. 

Yapay Zekâ uygulamaları (Regression, Classification, Clustering) geleceği şekillendirmeye çoktan başladı. Artık her şey akıllı (smart) olmak zorunda. Smart yani veri üreten ve paylaşan nesnelerden gelen verileri kullanmak fark oluşturuyor. Yapay Zekâ konusunu ivedilikle gündeminize almanızı, bu konu hakkında kendinizi geliştirmenizi öneririm. Bu konu üzerine düşünün derim.

Speak with (Big) Data | From T shape to Pi Shape

Endüstriyel proseslerde her daim problem vardır (No problem is problem). Her ne kadar süreçlerimizi standartlaştırmaya çalışsak dahi kontrol edemeyeceğimiz ya da kontrolü pek kolay olmayan unsurlar sonucunda problemlerle karşılaşırız. Rekabetçi bir işletme olabilmek için işletme içinde problem çözme yetisi yüksek iş gücüne çok fazla gereksinim vardır. Bu anlamda veriler üzerinden süreçlere bakıp, PPS gibi (Practical Problem Solving) problem çözme tekniklerin bilmek ve uygulamak endüstriyel proses problemlerinin çözümünde oldukça fayda sağlar.

Ancak şu an durum eskiye göre çok daha farklı. Eskiden sahip olmadığımız yeni imkanlara sahibiz. Bunların başında makine öğrenmesi geliyor. Bir problemi çözebilmek için artık PPS yapmak yerine büyük veriyi bir kara kutuya (Function approximator) gönderiyor ve çıkışında çözümü elde edebiliyoruz. Büyük veri, algoritmalar ve işlem yeteneğininin bir araya gelmesi bunu olanaklı kılıyor. Veri bilimi, yeni dönemde ‘moonshine’ olarak karşımıza çıkıyor ve bizim adımıza sürekli iyileştirme/problem çözme süreçlerinde rol alıyor!

Alan bilgisi (domain knowledge) süreç yönetiminde oldukça önemli. Fizik bilmeden tasarım yapılamaz, süreç bilmeden ERP kurgulanamaz… Ancak, artık sadece alan bilgisi ya da bir konuda uzmanlık tek başına yeterli gelmiyor rekabetçi olabilmek için. Süreç içinde oluşan problemleri hızlı ve doğru şekilde çözebilmek hem ‘alan bilgisine’ hem de ‘problem çözme yetisine’ bir arada sahip olmayı gerektiriyor. Bir başka ifadeyle yeni dönem, bizleri T tipi yetkinlikten Pi tipi yetkinliğe geçiş yapmaya, bunun için de ‘Makine Öğrenmesi’ konusunda kendimizi geliştirmeye zorluyor. Artık, iş disiplini ne olursa olsun hemen herkesin standart olarak veri bilimi konusunda bilgi sahibi olması gerekecek gibi görünüyor. Bunun üzerine düşünün derim…

Organizasyonel Gelişim (Martec’s Law)

Teknolojik gelişimi transistor boyutlarının her on sekiz ayda bir yarıya indirgenebilmesi üzerinden açıklayan ‘Moore’s Law’, daha fazla küçülmenin silikonun yarı iletkenlik özelliğini kaybetmesine neden olmasından dolayı artık geçerliliğini kaybetmişe benziyor. Exponansiyel büyüme (artan ivmelenme) gösteren IC içindeki transistor sayısı, önce logaritmik (azalan ivmelenme), şimdilerde ise saturasyon moduna girmiş durumdadır. IC işlem yeteneğini /gücünü daha da artırabilmek ve yeniden artan ivmelenme yakalayabilmek için malzeme bilimciler yeni arayışlar içindeler (graphin, memristor, vs.,).

Silikon teknolojisinin alternatif malzemesi henüz tam netlik kazanmasa da bilim dünyası bu açığı ‘IoT, Big Data/AI, Quantum Computing ve Algoritmalar’ üzerinden telafi etmeye çalışarak, saturasyon modundaki teknolojik gelişim eğrisini yeniden exponansiyel moda dönüştürmeye çalışmaktadır; başarmışa da benziyorlar. Zira, son on yıl içinde hayatımıza giren ve bildiklerimizin geçerliliğini yitirmesine neden olan, teknolojinin exponansiyel olarak yeniden gelişmeye başladığı Endüstri 4.0 teknolojileri ile karşı karşıyayız.

Teknolojinin exponansiyel gelişimi bizi neden bu kadar ilgilendiriyor ve aynı zamanda da endişelendiriyor? Bunu en güzel açıklayan kuramların başında teknolojinin exponansiyel, organizasyonların ise logaritmik olarak geliştiğini; teknoloji ve organizasyonel gelişim eğrileri aradaki mesafenin çok açılması durumunda işletmelerin yaşamsal riske girebileceklerini savunan ‘Martec’s Law’ gelmektedir. Bu kuramı, iki atom arasındaki çekim gücünün aralarındaki mesafenin karesiyle ters orantılı olması durumuna benzetebiliriz: Mesafe açılırsa, atomlar arasında bağ kalmaz ve kopmalar meydana gelir.

Günümüz işletmelerinin en temel sorunlarının başında organizasyonel büyümenin teknolojik gelişime göre yeterli olmaması; teknoloji ile organizasyon yetkinliği arasındaki mesafenin giderek açılması gelmektedir. Altın yumurtlayan kaz örneğinde olduğu gibi yumurtayla birlikte kaza da odaklanarak, organizayonel gelişim eğrisini sık periyotlarda logaritmik moddan exponansiyel moda dönüştürmek gerekiyor, bu sorunun üstesinden gelebilmek için. Zira, teknolojik gelişim evresi, biz işletmecilerin etki alanının dışında olduğu için bu alana müdahale edebilmemiz pek mümkün gözükmemektedir. Yapabileceğimiz tek şey logaritmik moddaki organizasyonel eğrisini belirli aralıklarla ve etkin müdahelelerle exponansiyel moda çevirmek; saturasyon moduna düştüğünde hemen yeni teknikler/stratejiler ile bozulan eğriyi düzeltmeye çalışmaktır. Aynen, sürekli iyileştirme felsefesinde olduğu gibi…

Peki, bu durumda ne yapmak gerekiyor. Dünya; IoT, AI, Nano materyaller üzerine olanca hız ile giderken odaklanılması gereken en öncelikli unsur Çevik Organizasyonlar gibi görünüyor. Keza, esnekliğin ve hızın kombinasyonu olarak tanımlanan çeviklik olmadan ön görülemeyen belirsizlik ile mücadele edebilmek, değişime adapte olabilmek olanaklı değildir. İnsana yatırım ile yetkin iş gücü elde etmek, yetkin iş gücü ile yalın/çevik süreçler tasarlamak, tasarlanan süreçleri uygun teknolojiler ile desteklemek ve kazanımları tüm tedarik zincirinde yaygınlaştırabilmek Çevik Organizasyonların en önemli karakteristiğidir. Keza, Dijital Dönüşümün özünde yalın/çevik (Leagile) stratejiler üzerine teknolojinin bindirilmesi yatar. Bir başka ifade ile standart binanın temeli, teknoloji ise onu yükselten kolonlardır.

Deneyimler göstermiştir ki değişim ya da dönüşümün süreçlerinde başarısızlığın temel nedenlerinin başında karar vericilerin ya da strateji belirleyicilerin süreç içinde etkin rol almaması gelmektedir. Bilgi eksikliği, konuyu önceliğe almama, bütçe ayırmama, kısa zamanda aşırı beklenti ya da değişim sürecini taşere etme yaklaşımı gibi etkenler bu sonucun sebepleri arasında gösterilebilir. Patron ya da karar vericiler 4.0 olmadan işletmenin 4.0 olması, organizasyonel gelişim sürecinde logaritmik moddan exponansiyel moda geçilebilmesi, teknoloji ile organizasyon arasındaki mesafenin kapatılabilmesi mümkün değil gibi gözükmektedir. 

Bilgi olmadan, ihtiyaç tanımlanamaz.

Sürekli üretim, proses endüstrisi, kesikli üretim derken proje bazlı imalat yapan üretim endüstrisinde de ‘Dijitalleşme’ çalışmalarının artış gösterdiğini gözlemliyoruz. Ürün çeşitliliğin yüksek, miktarın düşük olması (High Mix & Low Volume), bu endüstride yalın ve çevik stratejileri (Leagile) birlikte ele almayı gerektiriyor. Zira; kalite ve maliyetin hijyen faktörü olduğu bu endüstride sipariş kazandıran öncelikli unsur ‘hız’. Hız öyle bir etken ki, bazen müşteriler erken teslimat için daha fazla ödeyebiliyorlar.

Proje bazlı imalat endüstrisinde müşteri beklentisinin iyi anlaşılması ile başlayan süreç, ‘planlama, tasarım, tedarik, üretim, sevkiyat, devreye alma ve tahsilat’ ile sonlanıyor (SCOR model). Kâğıt üzerinde kolay gibi gözüken bu değer zincirini yönetmek, özellikle Kobiler için pek kolay değil maalesef. Proje yönetimi ve planlama alanlarında yetkinlik sorunu (İnsan kaynağı); teknoloji altyapı eksiklikleri (Endüstri 3.0 koşulları) ve karar vericilerin teknolojik alandaki bilgi seviyelerindeki yetersizlikler ihtiyaçların doğru tanımlanıp, ideal sistemin kurulmasındaki engeller olarak göze çarpıyor. Tabi ki bütçe konusu da önemli ancak yalın ve çevik stratejiler üzerinden kayıpların elimine edilmesiyle, gerekli kaynağın sağlanabildiğini birçok yerde görmekteyiz. 

Proje bazlı imalat endüstrisinde üç temel kriter mevcuttur: 1) Kalite, 2) Hız, 3) Maliyet. Rekabetçi olabilmek için bu üç unsurun bir arada olması gerekiyor. Bunun için de doğru yapılanma ve ekip çalışması gerekir. Yapılanma konusunda çok şey söylenebilir ancak öncelikli olarak ele alınması gereken konuları genel olarak şu şekilde sıralayabiliriz.

  • Her şeyden önce işletme bünyesinde bir proje yönetim ofisi kurularak (PMO) sürece başlanabilir. Satış ile proje yönetimi tamamen farklı konulardır. Satış, müşterinin beklentisini tanımlar; proje yönetimi (PM) ise bu beklentiyi yukarıda bahsettiğimiz üç unsuru dikkate alarak gerçekleştirir. Birçok yerde yanlış şekilde rastlanıldığı gibi PM tasarım sürecini değil, uçtan uca tüm sürecin yönetiminden sorumlu olmalı (SCOR süreçlerinin tamamı) ve proje bünyesinde her fonksiyondan sorumluları barındıran bir yapıyı yönetmelidir. Küçük GM (Value Stream Manager) diyebileceğimiz bu rolün, işletme açısından hayati derecede önemi vardır. Bunu atlamayın…
  • Planlama konusu iyi yönetilmesi gereken bir diğer önemli konu. İşletme içi ya da dışı (fason) fark ermez, tüm kaynakların tek bir elden yönetilmesi gerekiyor. Çünkü, restoranda mutfak bir tane. En çok bağıranın değil planlanan işin yapılabilmesi, gerekli malzemelerin zamanında tedariği ve etkin fason yönetimi için merkezi bir planlama organizasyonu ve bu süreci destekleyen uygun yazılımlar mutlaka ama mutlaka gerekli. Mühendislik sürecinde oluşturulan ürün verilerinin yönetimi ve kaynak planlaması için PDM ve ERP artık olmazda olmaz unsurlar. Bu işin yazılımlar olmadan yapılabilmesi artık mümkün değil. Yazılımları maliyet olarak değil, sizi daha ileri taşıyacak bir kaldıraç olarak görün ve bu işe kaynak ayırın…
  • Tasarım süreci bu aşamada oldukça önem arz eden bir diğer önemli konu. Zira; tasarımda verilen kararlar neticesinde ürün ve tedarik zinciri kurgulanıyor. Unutmayın, üretim ya da tedarik süreçlerinde yaşanan sorunların kök sebeplerinin başında tasarım aşamasında yeterince düşünülmeden verilen kararlar yer almaktadır. Yanlış malzeme seçimi, aşırı ya da yetersiz fonksiyonalite, uygun olmayan proses seçimi, vb., gibi etkenler yol, su, elektrik olarak size mutlaka geri döner. Bu bağlamda eş zamanlı mühendislik ve DFMA konularının ele alınması son derece elzem. Zira, üretilebilirlik ve satılabilirlik konusunda sorun yaşamamak için tasarım sürecinde yavaş yavaş acele etmeli, kervanı yolda düzmek yerine terzi misali iki kere ölçüp, bir kez kesim yapılmalıdır.

Bu konuda çok şeyler yazılabilir. Özetlemek gerekirse; proje bazlı işletmeler artık konvansiyonel metotları bırakıp, yenilikçi üretim tekniklerini uygulamak zorundalar. Proje yönetim metodolojisi, tedarik zinciri yönetimi ve etkin ürün tasarım süreçleri olmadan rekabetçi olabilmek artık olanaksız. Stratejinizi bu yönde belirleyin, insan kaynağınızı eğitin ve teknolojik alt yapınıza yatırım yapın. Muhtaç olduğunuz bütçe, mevcut süreçlerinizin içindeki kayıplar içinde saklıdır.

Ancak bu sonuca ulaşabilmek için doğru stratejiyi kurgulamak gerekir. Strateji yapabilmek ya da ihtiyaçları tanımlayabilmek için ise öncelikle okumak, öğrenmek ve öğretmek zorundasınız. Unutmayın; bilgi olmadan ihtiyaçlar tanımlanamaz.

AKILLI TARIM | Yeni İş Modelleri

Teknolojik gelişim (4.0) yeni iş alanları oluşturuyor, yeni iş modelleri ortaya çıkarıyor. Bugüne kadar genelde 4.0’ın imalat sanayi üzerindeki etkilerini konuştuk, ancak Tarım sektöründe de oldukça önemli fırsatlar olduğunu da dikkate almak gerekiyor. Girdi maliyetlerinin yükselmesi, su seviyelerindeki azalma gibi etkenler, aynen imalat sektöründe olduğu gibi Tarım alanında da verimlilik konusunu birinci öncelik yapıyor. Artık, her tarla bir fabrika gibi düşünülmek ve yönetilmek zorunda olacak gibi. Bu durum tarım proses parametrelerinin ve süreç yönetiminde teknolojinin çok daha fazla kullanılmasın zorunlu kılıyor.

  • Tarlanın doğru sürülmesi sürecin en başında düşünülmesi gereken unsur. Klasik yöntemle çiftçinin göz kararı sürme yolunu belirlemesi ekim alanında kayıplara neden oluyorken; bugün GPS kontrollü, otonom traktörler ile tarla sürümünde kayıplar neredeyse sıfıra inebiliyor. Örneğin; Klasik yöntemle bir tarlada 310 çizgi üzerinden sürüm yapılırken, GPS ile bu oran 320 lere çıkabiliyor. GPS, çizgiler arasındaki mesafenin her defasında aynı olmasını sağlayarak, mesafe kayıpların azalmasını ve tarlaya daha fazla tohum ekilebilmesine olanak sağlıyor. Bu oran hiç de azımsanmayacak derece…
  • Tarlaya tohum ekme sürecinde iki önemli konu mevcut. (1) Tohum atılacak bölgenin derinliği ve (2) doğru bölgeye yeteri miktarda tohumun bırakılması. Konvansiyonel yöntemle derinlik ve tohum sayısında standardı yakalayabilmek hemen hemen olanaksız iken (traktörün hızı, tarla sürümü esnasında derinlik ölçümünün olmaması gibi etkenler), şimdilerde bu konu yine teknoloji sayesinde standartlaştırılabiliyor. Derinlik sensörleri, traktörün hızına göre tohum bırakma hızının otomatik ayarlanması, tohum bırakıldığının kontrolü gibi uygulamalar artık teknoloji üzerinden yapılabiliyor ve tarladaki proses parametrelerinde standartlar sürecin en başında yakalanabiliyor.
  • Tarlaya gübre atma ve ilaçlama işlemleri verimi etkiyen ve maliyeti oldukça yüksek bir diğer önemli konu. Tarlaya standart oranda gübre/ilaçlama yapılması, yeterince olgunlaşmayan alanların belirlenip zamanında ilave gübre/ilaçlama ya da sulamanın yapılması için artık konvansiyonel yöntemler değil yeni teknoloji tabanlı çözümler uygulanıyor. DRONE üzerinden ilaçlama/gübre atma işlemleri yapılabiliyor; yine DRONE üzerinden çekilen resimler üzerinden tarladaki problemli yerler yapay zekâ uygulamaları (computer vision) ile analiz edilip, problemli alanlara zamanında müdahale edilerek verim artışı sağlanabiliyor.

Tarım sektörü, aynen imalat endüstrisinde olduğu gibi proses parametrelerini teknoloji üzerinden yönetmeye başlıyor. Her alanda standardın sağlanması (tarla çizgileri, derinlik, tohum bırakma; sulama, gübre ve ilaçlama, nem kontrolü, pompa/motor kontrolü vs..) için 4.0’ın nimetlerinden faydalanıyor. Tarım 4.0 olarak da tanımlayabileceğimiz bu evrede, önceleri biraz göz ardı ettiğimiz ‘Tarım Sektörü’ mevcut potansiyeli ile hem yeni iş alanları oluşturuyor hem de iş yapma modellerini değiştiriyor. Bir çiftçiye DRONE üzerinden elde edilen bilgiler ile tarlasının hangi alanının daha fazla sulanması ya da ilaçlanması gerektiği bilgisinin verilmesi ve bu işlemin de yine DRONE üzerinden yapılabilmesinin hem tarla verimliliğine hem de ülke ekonomisine katkısı yadsınamaz boyutlardadır. 

Yeni dönemde, özellikle genç girişimciler için birçok iş fırsatı var. Yapay zekâ ve IOT ‘nin girmeyeceği alan kalmayacak gibi. Tarım sektörü de içinde bulundurduğu devasa potansiyeli ile bu alanlardan biri. Bu konu üzerine araştırın, düşünün ve uygulamalar geliştirin derim, genç arkadaşlara. Zira, bu alanda pazar hazır ve çözümler bekliyor.

Yapay Zeka (AI)

Bilimin özünde deney yani deneme yatar. Toeri’den kurama; kuramdan yasa ’ya geçebilmek için bilim dünyası sürekli olarak deney tasarlar, gözlem yapar ve öğrenir. Bu zamana kadar bu süreç hep bu şekilde olmuştur; ancak AI (yapay zekâ) bu metodu değiştirmeye çoktan başladı bile. Artık, deneyler çok daha hızlı, doğru ve en önemlisi algoritmalar üzerinden gerçekleşiyor…

AI sistemlerinin temel karakteristiği ‘öğrenme, adaptasyon ve yorumlama’ olarak tanımlanabilir. Bunu şöyle açıklayalım. Önceleri expert sistemler üzerinden bilgi alırdık. Look-up table dediğimiz, kısıtlı (poor data) ancak uzman bilgisine dayanan veri tablolarından elde edilen veri setleri üzerinde istatistik bilimi uygulamaları ve oldukça düşük işlem yeteneğine sahip işlemciler (low computing power) üzerinden analiz yapmaya, süreci anlamaya, yorum yapmaya, geleceği ön görmeye çalışırdık. Ancak şimdi AI ile bu konu farklı bir boyuta geçmiştir. Verilerden sadece geçmişi değil gelecekte ne olabileceğini ya da verilerin bilmediğimiz ancak bize faydası olacak başka neler içerdiğini öğrenebiliyoruz. Örneğin, AI sistemleri artık sadece bir masanın yanına sandalye konulması gerektiğini (Context) değil aynı zamanda masanın dört ayağı olduğunu, üzerine bir şeylerin konulabileceğini de yorumlayarak verinin amacı dışında farklı domainlerde de kullanılabilmesinin önünü açmaktadır (Abstraction).

AI sistemlerini genel olarak üç farklı konunun aynı amaç doğrultusunda bir araya gelmesi ile elde edilen; geçmişi açıklayan ve geleceği ön gören, insanların klasik yöntemlerle hem zaman hem de teknik açından elde edilebilmesi pek mümkün olmayan anlamlı bilgilere ulaşmasına ve kullanmasına olanak sağlayan sistemler bütünü olarak yapabiliriz. IoT ile gelen büyük veri geçmişin poor data kavramının sorunlarını ortadan kaldırırken; CPU/GPU alanındaki gelişmeler işlem yapma hızının (computing power) oldukça ötelere gitmesine olanak sağlayarak, algoritmalar üzerinden gerçekleşen öğrenme sürecinin (iterasyon) gerçekleşebilmesine olanak sağlamaktadır. Bir başka ifade ile şu dönemde AI konuşmamızın ana nedeni büyük veri, işlem hızı ve algoritma alanındaki muazzam gelişmelerdir.

AI sistemini çok genel olarak altı ana bileşen altında irdeleyebiliriz.

  1. Veri (Data): Sensorlar ya da diğer veri kaynaklarından gelen yapılandırılmış veya yapılandırılmamış veriler. Verilerin 90% si yapılandırılmamış kategoridedir. Ancak, AI uygulamalarında değer katan sonuçların 90% ‘ı hemen hemen 10% kısmı oluşturan yapılandırılmış verilerden elde edilir.
  2. Veri hazırlama (Data Preparation): AI sistemlerinde veri setleri aynen excel tabloları gibi satı ve sütunlardan oluşurlar. Veri analizinde vektör, matris ve tensorlerin kullanılması için bu düzen gereklidir. Ancak, aynı zamanda verilerin etkin/hızlı bir şekilde işlenebilmesi, matematiksel modelin doğru oluşturulabilmesi için veri setleri üzerinde hummalı çalışmaların yapılması gerekir (AI uygulamalarında en uzun zamanı bu aşama alır). Verilerin güvenilir, doğru olmasının yanı sıra veri boyutun azaltılması (PCA: Principle Component Analysis) konusu bu aşamada oldukça önemlidir. Zira, makine öğrenmesi süreci gerçekte bu aşamadan sonra başlar. Bu amaç doğrultusunda calculus ve istatistik bilimimin birçok teori ve kuramından faydalanılır. Örneğin; Covariance matrix, veri setleri arasında korelasyon olanları elimine ederek, aralarında ilişki olmayan veri setlerini dikkate alarak veri setinde boyut indirgemesi yapan bir tekniktir. Tabi bununla da iş bitmemektedir. Verilerin normalize edilmesi, outlier eliminasyonu, boş verilerin doldurulması, text verilerin rakamlara dönüştürülmesi gibi birçok şeyin bu aşamada yapılması gerekir. Zira işlem yapma hem maliyetli hem de uzun zaman alan süreçtir. AI sistemine ne girerseniz onu elde edersiniz (garbage in garbage out).
  3. Modelleme (Algorithms): Algoritmalar sürecin beynidir dersek yanılmayız. Intelligence ya da öğrenebilme süreci algoritmalar olmadan gerçekleşemez. Yapay Zekâ (AI) dediğimiz unsurun temelinde ‘deneme (iteration) & öğrenme (learning)’ unsuru yatar. Öğrenme yeteneği (Intelligence) yani birçok girdi verisi ile çıktı atasında matematiksel ilişki kurabilmek (veriyi modelleyebilmek), modellenen veri üzerinden tahminde bulunabilme yetisi AI’ın en temel karakteristiğidir (Machine Learning).  Bunun için AI’ın öncelikle verileri anlamlı bir fonksiyona dönüştürmesi (y= f {x1, x2…, xn}, AI is function aproximation); bu işi gerçekleştirebilmesi için de binlerce hatta bazen milyonlarca defa deneme (iterasyon) yapması gerekir. İterasyon yaparak, hata (error) fonksiyonunu minimize eden matematiksel modeli bulmak ve bulduğu model üzerinden tahmin gerçekleştirmek AI dan beklenen ana işlevdir. Algoritma alanında birçok yeni teknik/metot geliştirilmektedir. Ancak, Lineer cebir ve calculus bilmeden AI sistemleri için algoritma geliştirebilmek pek mümkün değildir. Bu konuda AI sistemlerine referans teşkil eden en eski algoritma perceptron learning algoritmasıdır (+backpropogation). Halen dahi neural networklerde kullanılan bu algoritma (Multi Layer Perceptron) ile support vector machine, random forest, KNN, Lineer Regression gibi birçok farklı algoritma yine farklı amaçlar için AI uygulamalarında kullanılmaktadır.
  4. Knowledge (Human & Machine Teaming). Elbette ki insan ve makine arasında temel farklılıklar vardır. Sürecin basit ve ölçeğin yüksek olması durumunda makineler avantajlı iken; kompleks ve düşük ölçekli süreçlerde insan faktörü halen en doğru çözümü sunabilmektedir. AI konusu Narrow AI ve General AI olarak iki kısımda incelenmektedir. Belirli bir amaç doğrultusunda tasarlanan (ses tanıma, görüntü tanıma, vs.,) AI sistemler narrow AI olarak tanımlanırlar. Tam otonomiye (full autonomy) olarak tanımlanan ki henüz tam mevcut değil general AI olarak tanımlanırlar. AI konusu yukarıda belirttiğimiz gibi binlerce girdi verisi ile çıktı verisi arasındaki ilişkiyi matematiksel olarak modellemek olarak da tanımlanabilir. Veri olmadan (doğru veri) AI sistemi sonuç üretemez. Bu aşamada insan/makine arasında iş bölümünün yapılması gerekir.
  5. Etkileşim (Interact with user). AI sistemleri ile verileri sınıflandırma (classification), gruplama (clustering), geleceği tahminleme (estimation/prediction), keşfetme (searching), optimizasyon ya da farklı çıkarımlar (inference) elde edebiliyoruz. Ancak, bilmek tek başına fayda sağlamıyor; bilgiyi kullanmak da gerekiyor. Etkileşim AI sistemlerinin ürettiği çıktının kullanıcılar tarafından kullanılması sürecidir.
  6. İşlem yeteneği (Computing Power). AI’ın gündemde olmasında işlem yapma hızının oldukça etkisi var. İterasyon süreci her ne kadar veri boyutu, algoritma yeteneğine bağlı olsa da işlem hızının da o denli önemi var. AI, desktop seviyesinde (CPU level) işlem hızı kısıtları nedeniyle sınırlı alanlarda yapılabiliyor. Google, Amazon, Facebook bir devler dil, görüntü, ses işleme, otonom sürüş gibi alanlarda çok güçlü ve hızlı farklı işlemciler (GPU level) kullanıyorlar. Ancak, yine de AI üzerinden istedikleri her şeye henüz ulaşamıyorlar ancak bu konuda çalışmalar üç yönlü yapılıyor: veriyi boyutunu küçültme, daha akıllı algoritmalar ve işlem hızı çok yüksek, daha düşük enerji gereksinimi olan, mevcuda göre çok daha güçlü süper bilgisayarlar. Fizik, kimya, biyoloji ve malzeme alanının ortak çalışmaları sonucu gelişecek olan Quantum Computing (super position) bu eksikliği dolduracak ve yakın bir zamanda bizi Quantum AI çağına itecek gibi duruyor…

AI konusu önümüzdeki yıllara damga vuracak gibi. Bu alanda çalışacak uzman veri bilimcilerine ve yapay zekâ mühendislerine olan gereksinim daha da artacak gibi duruyor. Genç arkadaşlara bu konuyu dikkate almalarını öneririm.

Yakın Gelecek | Quantum AI (New Machine Age)

Çok yakın bir zaman içinde yeni bir devrim ile karşı karşıya kalacak gibiyiz. Quantum AI…

AI ve Quantum Computing ile konvansiyonel teknolojiler üzerinden yapılamayan birçok şey yapılabilir duruma gelecek ve yapmakta olduğumuz birçok aktif faaliyet makinelere devredilecek gibi gözüküyor:

AI, epeydir bilinmesine rağmen gerekli koşullar oluşmadığı için gündemimize alamadığımız bir konuydu. Ancak, şimdi 1) Big Data (IoT), 2) Computing Power, ve 3) Algoritma alanındaki gelişmeler sayesinde etkisini hemen her alanda artırarak hissettiriyor. Geçmiş verilerden (Supervised / Un-supervised Learning) ya da deneyimlerden (reinforcement learning) öğrenerek model oluşturmak ve oluşturduğu model üzerinden geleceği tahminleme (regression), verileri sınıflandırma (classification), gruplandırma (clustering) işlemlerini yapabilmek AI’ın yetileri arasında. AI ‘daki Intelligence kavramı modelleme yapabilme özelliğinden (function aproximation); modelleme yeteneği öğrenebilme karekteristiğinden (learning ability); öğrenebilme yeteneği iterasyon hızından (computing power); iterasyon hızı ise algoritma (math & stats) ve büyük veriden (IoT) geliyor. Yani işin özünde: büyük veri, işlem hızı ve algoritmalar var.

AI, desktop seviyesinde (CPU level) işlem hızı kısıtları nedeniyle sınırlı alanlarda yapılabiliyor. Google, Amazon, Facebook bir devler dil, görüntü, ses işleme, otonom sürüş gibi alanlarda çok güçlü ve hızlı farklı işlemciler (GPU level) kullanıyorlar. Ancak, yine de AI üzerinden istedikleri her şeye henüz ulaşamıyorlar. Veri ve algoritma alanında çok temel sorunlar olmasa da ana sorun Computing Power ya da Iterasyon hızı (işlem ya da hesaplama hızı). AI, veri hazırlama süreçlerinde çok yüksek boyutlu büyük veri paketlerini hızlı bir şekilde çözümleyebilmek için mevcut durumda filtreleme, temizleme, örnek alma ya da özellik azaltma/birleştirme gibi teknikler kullanılsa dahi hayal edilen kurguya ulaşabilmek için işlem hızı çok yüksek, daha düşük enerji gereksinimi olan, mevcuda göre çok daha güçlü süper bilgisayarlara gereksinim var. Fizik, kimya, biyoloji ve malzeme alanının ortak çalışmaları sonucu gelişecek olan Quantum Computing (super position) bu eksikliği dolduracak ve yakın bir zamanda bizi Quantum AI çağına itecek gibi duruyor…

Quntum CPU’lar ile işlem yapabilme yetisi çok farklı bir boyuta geçecek ve şu an hayal edilen ve yapılamayan birçok şeyin makineler tarafından yapılabildiğini göreceğiz. Belki de tarihin tekerrür etmesi gibi yeni bir makine çağına gireceğiz.

Machine Learning

Üretim Endüstrisinde dijitalleşme çalışmaları olanca hızı ile devam ediyor. Artık, IoT üzerinden veri üretebiliyor, üretilen verileri CPS (Cyber Physical Systems) üzerinden taşıyor ve büyük veriyi (Big Data) elde edebiliyoruz. Bu konuda birçok işletmenin önemli mesafeler aldığını sahada gözlemliyoruz. Bu aşamaya gelebilmek oldukça önemli, ancak asıl mesele buradan sonra başlıyor: Büyük veri içinden anlamlı sonuç çıkarabilmek. Yalın felsefede de olduğu gibi ‘ölç-kayıt altına al- analiz et – aksiyona geç’ sürecini işletebilmek için Dijital Dönüşüm sürecinde de büyük veriyi analiz etmeye; bunun içinde makine öğrenmesi (machine learning) konusuna odaklanmaya ihtiyacımız var.

Yapay zekâ (AI), makine öğrenmesi (ML) ve derin öğrenme (DL) konuları bu anlamda üzerine düşünmemiz gereken konuların başında geliyor. AI, tüm bu kavramların en üstünde yer alarak insan gibi düşünen ve hareket eden makineler/sistemler oluşturmayı amaç edinen mühendislik bilimidir. ML ise AI’ın alt dalıdır. Sistemlerin ya da makinelerin programlama yapmadan, geçmiş deneyimlerden ya da verilerden öğrenebilmesine olanak sağlar. İstatistik bilimi ve ileri seviye bilişim teknolojileri aracılığı ile verilerden bir fonksiyon üretmeye; üretilen fonksiyon aracılığı ile de geleceği tahminleme ilkesine dayanır. DL ise ML’in bir alt dalı olarak yapay sinir ağları üzerinden, makinelerin insan beynine yakınsama yapılarak düşünebilmesi üzerine çalışır.

Kobi seviyesine baktığımızda AI konusu kolayca ele alınabilecek bir konu değildir. Oldukça önemli uzmanlık, yüksek bilişim yetkinliği ve son derece büyük-büyük veri gerektirir. DL de benzer şekilde çok büyük-büyük veri gerektirir. ML ise nispeten işletme seviyesinde çok daha kısıtlı bilişim teknolojileri ve yeteri kadar büyük veri kullanılarak uygulanabilen bir kavram olduğu için işletmelerin öncelikli olarak ML ya da ‘veri bilimi’ konusunda kendilerini geliştirmelerinde yarar olduğu kanısındayım.

ML, bahsedildiği üzere geçmiş verilerden öğrenme ilkesine dayanır. Daha önceleri sistemlere ‘program ve veri’ ikilisini verir çıktı elde ederdik. Yani, sistem yaptığımız programa göre çıktı üretirdi. ML ‘de ise, sisteme önce geçmiş veri (Xs: Data) ve çıktıları (Ys: Label) eş zamanlı veriyor ve sistemin bu iki bilgi doğrultusunda bir model (program) üretmesini; üretilen modeli gerçek veri üzerinde kullanarak yeni verinin çıktısını (output) tahminlemeye çalışmak ML’in özünü temsil eder. İstatistik bilimi, yüksek matematik ve algoritmaların bilişim gücü ile birleştirilmesi sonucunda bunun bugün elde edebiliyoruz.

Veri kavramı giderek daha da önemli stratejik rekabet aracı olmaya başlıyor. Hemen her iş alanında ya da disiplinde veri manipülasyonu yapmadan karar alabilmek neredeyse olanaksız hale geliyor. Sağlıktan finansa, üretimden hizmet sektörüne kadar her alanda veriler üzerinden kararlar alınıyor ve veri bilimi/veri mühendisliği giderek artan oranlarda talep görmeye başlıyor. Yakın bir zamanda hemen her işletmede veri bilimi mühendisi göreceğimizi belirtmek sanıyorum yanlış olmaz.

Veri bilimi, ‘Domain, Computer Science, Statistics’ alanlarında uzmanlaşmayı gerektiriyor. Bugün, yurtdışında birçok üniversitede bazı istatistik, matematik bölümleri yapay zekâ mühendisliğine dönüşüyor, bilgisayar bölümlerindeki ders programlarına kapsamlı/güncel ML müfredatı ekleniyor. Ülkemizde de yapay zekâ mühendisliği bölümlerinin bazı üniversitelerde açıldığını gözlemliyoruz. Bu bölümlerin artması ve hatta belki de tüm mühendislik bölümlerinde ML_101 dersinin okutulması kanımca artık bir gereksinim.

Kısaca; ML, karar verme süreçlerinde acizliğimizi ortadan kaldırıyor. Gelecek, ML ve AI üzerine şekilleniyor ve bizim de geleceği kaçırmamak için bu konularda çalışacak, geleceği şekillendirecek veri bilimi mühendislerine çok fazla ihtiyacımız olacak gibi görünüyor.

#The purpose of computation is insight, not numbers (R. Hamming).

Strateji ve Dijital Dönüşüm

Dijital Dönüşüm çalışmaları birçok alanda devam ediyor. Oldukça başarılı uygulamalar yanında hiç de azımsanmayacak derecede başarısız sonuçlar da gözlemliyoruz. Bu sonucun altında birçok etken olabilir, ancak genel tabir ile ‘stratejik planlama’ hatalarının başarısızlığa neden olduğunu belirtebiliriz sanıyorum.

İyi bir stratejik planlama, dijitalleşmenin neden gerekli olduğunu (why), işletmenin dijitalleşme eforunu öncelikle nereye ayıracağını (where), bu eforun sonuç vermesi için hangi imkân ve yetkinliklere sahip olunmasının gerektiğini (what) ve sürecin başarıya ulaşması için gereken örgütsel modelin nasıl olması (how) gerektiğini tanımlar (3w1h). Bu tanım, aslında problem çözme sürecinde kullandığımız PPS (practical problem solving) yöntemi ile benzerlik gösterir. Problemin parçalara ayrıştırılması, kök nedenlerin bulunması, karşı önlemlerin geliştirilmesi ve aksiyonların sahada uygulanması. Küçük ancak doğru adımlarla ilerlemek (step-wise approach), çok fazla iyi şeyi aynı anda yapmak yerine bir konuda etkin sonuç almaya odaklanmak (value from simple things) ve sürecin genelinde sadece IT’nin değil tüm organizasyonun desteğini almak (collective ability) oldukça önemlidir. Zira, Dijital Dönüşüm başlangıcı ve sonu olan bir IT projesi değildir! Teknolojinin süreçlere uyarlanmasından öte örgütsel iş yapma modellerinin değişmesine neden olan, kurum genelinde herkesin dahil olmasını gerektiren ve sonu olmayan bir süreçtir (Transformation: Never ending journey).

Endüstriyel ekonomiden Dijital ekonomiye yöneliş bilenen imalat paradigmalarını değiştiriyor. Bu değişim işletmeleri genel olarak dört ana konuda motive ediyor:

  1. Çevik Ürün Geliştirme (Technology Supported Product Development): Ürün geliştirme süreçlerinde (product domain) entegrasyon (CAx/PDM), Digital Twin, AI, Cloud ve 3D printing konuları bu alana yönelen işletmelerin odaklandığı temel teknolojilerdir.
  2. Verimli Üretim Yönetimi (Smart Factory). Dikey entegrasyon üzerinden elde edilen (CPS) ve özellikle bakım/kalite süreçlerinin iyileştirilmesi amacıyla kullanılan AI, IIoT, AR gibi konular bu alana yönelen işletmelerin odaklandığı temel teknolojilerdir.
  3. Akıllı ve bağlı ürün (Complex and Connected Products). Ürünü servise dönüştüren, üründen yaşam boyu gelir elde etmeye olanak sağlayan, üretici ile tüketici arasındaki mesafeyi kaldıran IoT, Cloud ve AI uygulamaları bu alana yönelen işletmelerin odaklandığı temel teknolojilerdir.
  4. Entegre tedarik zinciri (Integrated Value Chain). Akıllı ve Bağlı ürün üretmeseler dahi imalat süreçlerini tedarikçi/müşteri süreçlerine entegre ederek tedarik zincirinde etkinliği yatay entegrasyon üzerinden sağlamak amacıyla Cloud, CPS, AI, IoT gibi konular bu alana yönelen işletmelerin odaklandığı temel teknolojilerdir.

Dönüşüm kaçınılmaz, ancak adım adım gitmek gerekiyor. Her işletmenin önceliği ya da yetkinliği birbirinden farklı. Makine imal eden bir işletme için hızlı ürün geliştirme daha öncelikli iken, ilaç endüstrisinde kalite, FMCG de ise tedarik zinciri yönetimi daha öncelik arz edebiliyor. Bu açıdan ‘digitization – digitalization – digital transformation’ adımlarına stratejik açıdan bakmak ve doğru yerden başlamak gerekiyor.

Değişim ve Entegrasyon |

Yazılımlar bizi kendi ağlarına çekiyor. Verinin stratejik silaha dönüşmesi, akıllı nesnelerden toplanan küçük verilerin toplamdaki büyük etkisi entegrasyon konusunun önemini giderek artırıyor. Bilgiyi üreten, toplayan, saklayan, analiz eden, paylaşan ve kullanan üstün ateş gücü elde ediyor. İşte bu aşamada karşımıza tüm bu amaçların gerçekleştirilmesine olanak sağlayan yeni bir yapı çıkıyor: Bilgi çağının son sürüm/güncel işletim sistemi: CPS (Cyber Physical System).

CPS, OT (Operations Technology) ile IT (Information Technology) entegrasyonu ile elde edilen dikey entegrasyon olarak da tanımlanır.

CPS yapısı daha önceleri silo şeklinde ayrık çalışan; motivasyonları, hedefleri ve öncelikleri farklı disiplinlerin iş birliği içinde çalışmasını gerektiriyor. IT mühendisleri (security, privacy) ile Endüstriyel Otomasyon mühendislerinin (up-time, safety) kendi alanları dışına çıkmalarını, farklı alanlardaki problemlere çözüm üretmelerini gerektiriyor. Yeni dönem sadece makine ve sistemlerin değil aynı zamanda farklı departmanların da entegrasyonunu zorunlu kılıyor. Makineleri entegre etmek ya da değişimin teknik boyutunu gerçekleştirmek bir şekilde yapılabiliyor, ancak insanları yeni sisteme entegre etmek, yani değişimin sosyal boyutu her zaman kolay olmuyor.

DIJITAL EKOSİSTEM / AKILLI FABRİKALAR

Sanayi döneminde de şimdilerde de işletmelerin amacı hiç değişmedi; değişmeyecek de.! Nasıl, bir fırıncının öncelikli derdi mahallenin karnını doyurmak değilse işletmelerin de öncelikli derdi toplumun ihtiyaçlarını karşılamak değildir. Elbette, ürünler ihtiyaçlara yöneliktir, topluma fayda sağlar ancak eğer bir vakıf değilseniz amacınız kar etmektir (Business 101).

Yüz yıldan fazladır üretim yöntemleri üzerine sürekli yeni teoriler geliştiriyor, uyguluyoruz. Ford ile seri ürerimi (Mass 101), Toyota ile seri ürerimi verimli yapmayı (Lean 101), Dell ile kişiselleştirilmiş ürünleri seri üretim performansında verimli yapmayı (Lean & Agile: LeaAgile101) öğrendik. Verimlilik, kalite adı altında ana gündemimiz sürekli karlılık oldu. Bu nedenle bu yöntemleri kullandık, Leagile üzerine stratejileri geliştirdik. Akışı sağlayarak kayıpları azaltmak, kaizen yaparak sürekli daha iyiyi aramak, stratejik iş birlikleri ve süreç entegrasyonu ile uçtan uca tüm tedarik zincirinde bütünselliği sağlamanın altında yatan ana etken ‘kar’ elde etmekti. Amaç hep kar elde ermek; araçlar ise Lean & Agile stratejilerdi (Manufacturing 101).

Peki, şimdi değişen şey nedir ‘imalatçılar’ için? Amaç hala aynı; değişen ise yöntem, yani araçlar. Ürünlerin akıllanması, aktif faaliyetlerin makinelere devri ile daha önceleri insan tarafından yürütülen ‘kara verme’ sürecinde artık teknolojiyi görüyoruz. IoT ile sahanın her yerinden gerçek zamanlı bilgileri, üretildiği yerden alarak saha çözünürlüğünü artırıyor (SSoT: Single Source of Truth), CPS üzerinden (Inter-operability) veriyi gönderip/alıyor, oluşan büyük veriyi analiz ederek (De-centralized decision making) barındırdığı anlamlı sonuca kolayca ulaşabiliyoruz.  IoT, CPS, Big Data analitik kavramları karar verme ve adaptasyon sürecini hızlandırarak işletmelerin daha yalın daha çevik olmalarının önünü açıyor. Aslında, stratejimiz değişmiyor. Önceleri bu süreci insan yordamı ile yaparken, şimdi anı şeyleri yine aynı amaçlar için makinelere yaptırıyoruz. Teknoloji, amaçlarımıza ulaşmak için bizi destekliyor (Digital 101).

Bu bağlamda Endüstri 4.0 ‘ın tanımını,

Lean ve Agile stratejiler üzerine teknolojinin bindirilmesiyle elde edilen yeni araçları kullanarak, müşteri açısından daha fazla değerin işletme tarafında en etkin şekilde edilmesine olanak sağlayan sistemler bütünü olarak yapabiliriz. IoT, Cloud, BDA, V/H Integration, AR/VR, Simulation, Robot, Cyber Security gibi teknolojilerin bu amaca hizmet ederler.

Smart Systems (Manufacturing, Factory, Supply Chain)

Teknolojik gelişim yeni kavramların, teorilerin ortaya çıkmasına neden oluyor. Smart Manufacturing, Smart Factory, Smart Supply Chain bunlardan sadece birkaçı.

IoT ile ürünün akıllı ve bağlantılı duruma gelmesi iş modellerinin değişmesini zorunlu kılıyor. Yeni dönem akıllı ürünleri akıllı fabrikalarda geliştiremeyenlerin içinde yer alamayacağı dijital eko-sistem oluşturuyor. Akıllı fabrikalar için OT & IT entegrasyonunu yapmak süreç içindeki tüm akıllı bileşenlerin birbirleri ile etkileşimine olanak sağlamak gerekiyor.

Üretim yapmak için gereken asgari gereksinimin ‘malzeme – makine (enerji) – insan!’ olduğunu varsayarsak akıllı üretimin tanımını: OT entegrasyonu ile elde edilen iletişim ağı üzerinden, üretim organizasyonu içinde bulunan süreç- ekipman-malzeme-makine-insan gibi akıllı nesneleri kullanarak akıllı ürünlerin üretildiği, bakım ve kalite fonksiyonlarını da içeren tüm üretim sürecinin akıllı yönetimi olarak tanımlayabiliriz.

Fabrika, üretim fonksiyonuna iş ve ürün geliştirme segmentlerinin eklenmesi ile oluşur. Bu anlamda akıllı fabrikaların tanımını: OT & IT entegrasyonu ile elde edilen CPS omurgası üzerinden akıllı ürünleri en verimli ve hızlı şekilde üretmek için iş ve ürün geliştirme fonksiyonlarının üretim süreçlerine entegre edilerek tüm fabrika operasyonlarının akıllı yönetilmesi olarak tanımlayabiliriz.

Tedarik zinciri fabrika fonksiyonlarının yatay genişleyerek ‘tedarikçi’ ve ‘müşteriyi’ kendi ağına eklemesi ile meydana gelir. Bu anlamda akıllı tedarik zincirinin fabrikaların tanımını: Bulut bağlantısı tarafından elde edilen yatay entegrasyon ile akıllı ürünleri en verimli ve hızlı şekilde üretmek için müşteri ve tedarikçiyi fabrika operasyonlarına entegre ederek uçtan uca tedarik zinciri operasyonlarının akıllı yönetimi olarak tanımlayabiliriz.

Yeni dünya düzeni ‘akıl’ üzerine kuruluyor, sürekli büyüyor ve büyüklüğü kestirilemeyen kendi dijital eko-sistemini kuruyor. Bu yeni dijital eko sistemin bir parçası olmak ya da olmamak; işte bütün mesele bu.

Operasyonel Mükemmellik Sertifika Programı

Internet, IoT, CPS ve Big Data üzerinden tanımladığımız gelişim süreci bizi Akıllı Fabrikalar üzerinden Akıllı Ürünler geliştiremeyenlerin içinde yer alamayacağı, iş modellerin bambaşka boyutlara geleceği, entegrasyon ve adaptasyonun ana ilke olduğu yeni ve zorlu bir sistem dönemine çekiyor: Big Data Driven Smart Manufacturing.

İmalat Sanayisi olarak bunu başarabilmek için ‘Yalın, Çevik ve Altı Sigma’ prensiplerini, Endüstri 4.0 teknolojileri ile birleştirip, Akıllı Fabrikalar kurmamız; bunun içinde bilgi seviyesi yüksek iş gücüne sahip olmamız gereklidir.

Bu program, işletmelerin ‘Dijital Çağda’ rekabetçi olabilmeleri için gerekli olan araç ve metotları, işletmeleri geleceğe taşıyacak genç mühendis ve yöneticilere aktarmak üzere tasarlanmıştır.

Programa detayı ve ön-kayıt için linke tıklayınız.

Dijital Tabanlı Yalın Dönüşüm

İmalatta Ford dönemiyle seri üretimi; Toyota ile seri üretimi verimi yapmayı öğrendik. Şimdilerde kişiselleştirilmiş ürünleri hem seri hem de verimli üretmek üzerine teoriler geliştiriyor, uygulamaya çalışıyoruz. Dijital tabanlı yalın dönüşüm (DBLT: Digital Based Lean Transformation) konsepti de bu teorilerden biri. Yalın felsefe üzerine dijital teknolojilerin bindirilmesi ile elde edilen bu teoride, belki kavramların adı değişiyor ancak işin felsefesi değişmiyor.

Yalın felsefenin özünde beş temel unsur yatar: Değer (Value), Değer Zinciri (Value Stream) Akış (Flow), Çekme (Pull) ve Mükemmellik (Perfection). Akıllı Fabrikalara ulaşmamıza imkân veren DBLT ‘in temelinde de aslında bu beş temel unsur vardır.

Şekil 1: Dijital Tabanlı Yalın Dönüşüm

  • Değer (Value)  Bilgi (Information):Yalın felsefenin özünde değerin anlaşılması, kayıplara karşı sürekli mücadele etmek yatar. Değer, ‘ürünün şekline, rengine fonksiyonuna ya da kalitesine etki eden ve müşterinin parasını ödemeye rıza gösterdiği faaliyetlerin toplamını teşkil eder. DBLT ‘de bunun karşılığı büyük veriden elde edilen anlamlı sonuç, yani bilgidir.
  • Değer Zinciri (Value Stream)  Bağlantı (Connected Network): Tedarikçiden müşteriye kadar tüm süreçlerde kayıpların kaldırılması Yalın Üretimin ana temalarından biridir. DBLT ‘de bu amaç doğrultusunda uçtan uca bağlantı yatay entegrasyon üzerinde sağlanır. Tedarikçi – üretici – müşteri aynı platformda birbirleri ile bağlı şekilde değer zincirini oluştururlar.
  • Akış (Flow)  Çalışabilirlik (Inter-operability): Akış yalın üretimin esasını teşkil eder. Malzeme ve bilginin (MIFA: Material and Information Flow) suyun nehirde aktığı gibi akması ana gayedir. DBLT ‘de değer, anlamlı bilgi, CPS (Cyber Physical Systems) üzerinden akar. OT ile IT entegrasyonun sağlanmasından elde edilen CPS DBLT ‘de iletişimin omurgasıdır. Ana işlevi farklı yerlerden gelen, değişik formattaki veri setlerinin ana omurga dışına çıkmadan farklı katmanlardaki sistemler arasında iletilebilmesine, anlaşılabilmesine (inter-operability) olanak sağlamaktır.
  • Çekme (Pull)  Karar verme (Decision making): Çekme sistemi aşırı üretimi engelleyen, kayıpları azaltan temel yalın prensibidir. Talep oldukça üretmeye dayanan bu prensibin temelinde bir sonraki süreçten gelen bilgi yer alır. Tetikleyici unsur bir sonraki prosesin verdiği karar sonucu ortaya çıkan bilgidir. Çekme sisteminde; bilgi gelir, malzeme ilerler. DBLT ‘de bunun karşılığı akıllı sistemlerin kendi kendine aldığı kararlardır. Akıllı nesneler/sistemler, IoT ve büyük veri analitiği üzerinden (yapay zekâ, makine öğrenmesi) ne zaman neye ihtiyacını olduğuna kendisi karar verir, talebini iletir ve karşılığını da hemen alır.
  • Mükemmellik (Perfection)  Adaptasyon (Adaptation): Yalının bu son prensibinin DBLT ‘de karşılığı adaptasyondur. Ön görülemeyen değişime hızlı adapte olabilme yeteneği olarak da tanımlanabilen bu prensibin esasını hız ve esneklik, yani yalın ve çeviklik üzerine bindirilen teknolojiler teşkil eder. Endüstri 4.0 ‘ın temel ekonomik potansiyeli etki-tepki sürecini hızlandırmasıdır. IoT ile sahanın her yerinden veri alınması çözünürlüğü, analitik büyük veriden anlamlı bilgi edinilme sürecini iyileştirir. Bu akış daha önce de oluyordu. Aradaki en önemli fark bu sürecin şimdi gerçek zamanlı olması.

DBLT ‘nin özünde de yalın/çevik felsefeyle örtüşen aynı unsurlar var: Verimlilik, hız, kalite. Dediğimiz gibi amaç değişmiyor; yöntem değişiyor. İşin içine teknoloji giriyor.

Operasyonel Mükemmellik Sertifika Programı


Programa Ön Kayıt

LMS Üzerinden uzaktan eğitim.  Fabrika mühendisleri, yöneticileri ve öğrenciler için.

LMS’e kayıt | Kullanıcı adı & Şifre | İstenilen zamanda izleme (7/24)

akdemi@leanofis.com 

Programın amacı

Internet, IoT, CPS ve Big Data üzerinden tanımladığımız gelişim süreci bizi Akıllı Fabrikalar üzerinden Akıllı Ürünler geliştiremeyenlerin içinde yer alamayacağı, iş modellerin bambaşka boyutlara geleceği, entegrasyon ve adaptasyonun ana ilke olduğu yeni ve zorlu bir sistem dönemine çekiyor: Big Data Driven Smart Manufacturing.

İmalat Sanayisi olarak bunu başarabilmek için ‘Yalın, Çevik ve Altı Sigma’ prensiplerini, Endüstri 4.0 teknolojileri ile birleştirip, Akıllı Fabrikalar kurmamız; bunun içinde bilgi seviyesi yüksek iş gücüne sahip olmamız gereklidir.

Bu program, işletmelerin ‘Dijital Çağda’ rekabetçi olabilmeleri için gerekli olan araç ve metotları, işletmeleri geleceğe taşıyacak genç mühendis ve yöneticilere aktarmak üzere tasarlanmıştır.

Kültürel Dönüşüm

Değişim ya da dönüşüm kavramları şu aralar en sık duyulan kelimelerin başında geliyor. Hemen her işletme değişmek, dönüşmek istiyor; bu anlamda çaba sarf ediyor ancak çok az başarı hikayesi duyuyoruz. Gerçek maalesef ki bu; başarı oranımız ciddi anlamda düşük.

Peki, acaba nerede hata yapıyoruz? Neden, bazıları değişirken biz değişemiyoruz?

Bu konu ile ilgili herkesin farklı görüşü olabilir. Kimileri teknolojik alt yapı eksiğini, yetkin insan kaynağı olmamasını değişim karşısındaki en büyük engel olarak görürken; kimileri bütçe, strateji alanlardaki eksikliklerin değişimin gerçekleşmesine engel olduğunu savunabilir.  Bunlar doğrudur. İşin teknik boyutu bu şekilde tanımlanabilir. Ancak, teknik boyut sosyal boyut olmadan tek başına işe yaramaz. İşletmede yeni bir robot kurmak, akışı değiştirmek belki haftalar sürer; ancak insanların davranışlarını, alışkanlıklarını ve düşüncelerini değiştirebilmek bazen yıllar alır. Gerçek değişimi, yani kontrol ya da zorlama olmadan, yeninin uygulanmasını istiyorsak, öncelikle insanların değişimi satın alması gerekmez mi? İnsanların sahiplenmediği bir düşünce varlığını ne kadar devam ettirebilir? O halde; başarısızlığımızın asıl nedeni ‘değişimi tek boyut üzerinden gerçekleştirmeye çalışmak’ olabilir mi? Belki…

Değişimin itici unsurlarının başında teknolojik gelişmeler geliyor. Gelişimin logaritmik artış göstermesi, bilginin üretim/tüketim hızının haftalar mertebesine inmesi, imalat teolojilerinde/metotlarında SIR diye bir kavramın kalmaması istisnasız olarak her şeyin dinamik olmasını zorunlu kılıyor. Dinamik olmak yani sürekli güncel kalmak, en son geçerli sürüm ile süreçleri yönetmek imalat işletmeleri için olmazsa olmaz bir unsur. Artık ilk olmak yeterli gelmiyor; rekabet edilen alanda en güncel, en geçerli teknolojileri ve sistemleri kullanmak; güncel bilgiyi öğrenen ve kullanan insanlar yetiştiren insan kaynakları politikalarına sahip olmak, sanıyorum ki işletmelerin en öncelikle düşünmesi gereken konuların başında geliyor.

Çok şey söylenebilir bu konuda ancak konuyu özetlemek gerekirse: ‘Öğrenmek/öğretmek ve uygulamak’ ya da bir başka ifade ile ‘öğrenen organizasyon olabilmek’ konusunu heybemize almamız gerekiyor. Hatalardan ders almak, alınan dersleri hem mevcut hem de yeni kuşaklara aktaracak sistemler kurmak, bunun içinde teknik ve sosyal boyutun bir arada ele alındığı ‘kültürel dönüşüme’ girmek gerekiyor gibi sanki…

Kültürel dönüşüm tek bir mucizevi hareket ile gerçekleşmez. Tek bir devrim değil – felsefesi olan küçük küçük evrimler ve stratejiye dayanan doğru eylemler ile dönüşümün kalıcı olması sağlanabilir. Aksi halde, tükenmez kalem yayı gibi elinizi çektiğinize aynı noktaya geri gelirsiniz. Doğru felsefe ve stratejiyi kurgulamak için malzeme biliminin temellerinden faydalanabiliriz kanısındayım.

Dönüşümün Felsefesi

Malzeme bilimciler iyi bilirler kristal yapılarda bile mükemmellik olmadığını. Bir kristal kafes yapıda ortalama her 10.000 noktadan biri boştur (100 ppm); yani olması gereken yerde / noktada atom yoktur. Bu durum her ne kadar kusur olarak tanımlansa dahi gerçekte teknolojinin bu seviyeye gelmesinde bu kusurların etkisi yadsınamaz. Eğer bu kusurlar olmasaydı istenilen özelliklerde yeni malzeme tasarımlarının yapılabilmesi olanaklı olamazdı. Bugün kullandığımız yarı iletken ya da entegre devre/ yonga teknolojilerinin gelişmesi veya daha sert, dayanımı yüksek ve hafif malzemelerin elde edilebilmesinin altındaki en temel etken kristal yapılarda bulunan atomsal seviyedeki bu kusurlardır. Malzeme tasarımcılar bu kusurlara atomsal ölçekte müdahale ederek (yabancı atomlar ilave ederek), farklı özelliklerde malzemeler tasarlayabilmekte ve bu sayede teknolojik gelişmenin ivmesini artırarak mükemmelliğe daha da yakınlaşmamıza önayak olmaktadırlar.

İmalat süreçlerimizde de aynen kristal yapılarda olduğu gibi birçok kusur mevcuttur. Süreçler arasındaki zayıf bağlar, amorf organizasyonlar ve bu kusurlar sonucunda ortaya çıkan iletişim, verim, kalite sorunları bunlara örnek gösterilebilir.

Bu aşamada, imalattaki MEGA süreçlerde operasyonel mükemmelliği elde edebilmek için malzeme biliminden feyz alınabilir. Kusurları bir fırsat olarak görüp, aynen malzeme tasarımcılarının yaptığı gibi atomsal ölçekte yani en aşağıdan yukarı doğru (NANO ölçekte) süreçleri düzenlemeye/tasarlamaya, bunu yaparken de yavaş yavaş acele etmeye ihtiyacımız var. Ancak bu sayede daha sağlam, sıkı yapılar/süreçler elde edebilir ve dönüşümü/değişimi daha sağlıklı yönetebiliriz. Aksi halde, sağlam olmayan tuğladan, güvenli bina çıkmayacağı gibi en alt süreçlerdeki kusurları ortadan kaldırmadan da büyük yapıyı değiştiremeyiz. Burası, kültürel dönüşümün felsefi boyutudur.

Dönüşüm Fazları

Malzeme bilimde ‘İşlem (Process) – Yapı (Structure) – Özellik (Properties) – Fonksiyon (Function)’ ilişkisi vardır. Yani, bir malzemenin fonksiyonunu değiştirmek için özelliğini, özelliğini değiştirmek için yapısını ve yapısını değiştirmek için de üzerine uygulanan işlemin değiştirilmesi gerekir. Örneğin, grafit elementini çok yüksek basınç altında, uzun süre tutarsanız elmasa dönüşür. Benzer şekilde çeliği sertleştirmek için de ısıl işlem sürecini kullanırız. Yani, işlem (Process) konusu değişimin ana unsurlarından biridir.

İşletmelerde de durum aslında buna çok benzer. Değişim sonucunda istenilen fonksiyonun elde edebilmesi için özelliğin; özelliğin değişimi için yapının, yapının değişimi için de doğru süreç/işlem modelinin kurgulanması gereklidir. Eğer, doğru işlem/süreç kurgusunu kurgulamadan yapıyı ve özelliği değiştirmeye başlarsanız, dönüşüm de istenilen fonksiyonunun elde edilebilmesi olanak dışıdır.

İşte bu aşamada stratejik planlama ve yetkinlik konusunun önemi ortaya çıkıyor. Başarıyı tesadüfe bırakmayıp şansı planlamak olarak da tanımlayabileceğimiz stratejik planlama evresinde, dönüşüm için gereken süreç/işlem kurgusu ne derece doğru yapılırsa dönüşüm adımları da o denli sağlıklı olarak ilerler. Unutmamak gerekir ki, çelik, demirin (Fe) yeteri derecede ısıtılması (preparation for change), içerisine karbon atomların (C) eklenmesi (integration) ve gerekli faz dönüşümlerinin gerçekleşmesi (transformation) sonucunda elde edilir (standardization). Çelik ya da çelik gibi işletmeler elde etmek için malzeme bilimi bize yol gösteriyor.

Sanayide Dijitalleşme Stratejileri | One size does not fit all

Sanayide dijitalleşme çalışmalarında kavram karışıklığı yaşıyoruz. Nereden başlayacağız, nasıl ilerleyeceğiz ve odağımıza neyi alacağız konusunda farklı birçok görüş var. Aslında, ortada yanlış yok; her önerilenin yapılması gerekiyor. Ancak, hangi öncelik ve sıra ile; işte burası önemli.

Önce şu tespiti yapalım. Neden, dijital dönüşüm? Verimli olmak, kaliteli olmak, maliyetleri aşağı almak!… Hepsi önemli ancak, asıl neden ‘HIZ’. Hız, verimsizliği örter eğer sipariş kazandırıyorsa.  Birçok proje bazlı üretim yapan işletmenin müşterileri daha erken teslimat için daha fazla ücret ödemeye rıza gösterebilmektedir. Yani, etki – tepki süresini kısaltarak, daha çevik olmak için dijitalleşmeliyiz. Gerisi, zaten doğal olarak gelecektir.

One size does not fit all. Yani, her beden için farklı ölçü lazım. Proje bazlı imalat yapan bir işletme ile proses endüstrisinde ilaç üreten bir işletmenin ya da kesikli üretim yapan otomotiv yan sanayisi ile sürekli üretim yapan cam/demir-çelik sektörlerinin öncelikleri çok farklıdır. Nihayetinde, tüm araçlar her birine uyarlanabilir ancak nereden başlamalıyız sorusuna cevap arıyorsak öncelikle hangi alanda üretim yaptığımıza bakmamız gerekir.

Cam/demir- çelik ya da proses endüstrilerinde genelde OT tarafı gelişmiştir. SCADA, DCS, PLC ler üzerinden (sahadan) büyük oranda veri zaten toplanır. Bu işletmelerde korkulu rüya ‘dev cüsseli, pahalı ekipmanların durması’ ya da ‘üretimde kalite hatası’ olmasıdır. O nedenle, bu işletmeler için IIoT, MES ve Big Data Analytics konsepti ile ‘önleyici bakım ve proses kontrol’ süreçleri öncelikli olarak ele alınması gereken konu başlıklarıdır.

Kesikli üretimde ise malzeme ve bilgi akışının (MIFA: Material Information Flow Analysis) doğru sağlanması her şeyin başında gelir. Üretim planlama, malzeme tedarik, atölye yönetimi öncelikle gündeme alınması gereken konulardır. ERP ve MES olmadan da bu süreci yönetemezsiniz.

Proje bazlı işletmelerde ise ana unsur ‘hız’ faktörüdür ve sistemi tetikleyen ana unsur ürün verileridir. Sahada, montaj hücrelerinde genelde manuel işlemler olur. Verimlilik önemlidir, ancak sürecin genel performansı ürün veri yönetiminin etkinliğine doğrudan bağımlıdır. Veri kaynaklı beş problem; ‘Veri bekleme, veri arama, veri dönüştürme, veriyi yeniden keşfetme ve yanlış veri ile çalışma’ yüzde altmışlara varan mühendislik zaman kayıplarına, teslimatta gecikmelere ve sipariş kayıplarına neden olmaktadır. Bu işletmelerde önceliğin veri yönetimine, yani PDM/PLM entegrasyonuna verilmesi daha doğru olacaktır. Sahadan veri almak, müşteri verisini kullanmak da önemsiz değildir, ancak adım adım sürece başlanması daha sağlıklı sonuçlar doğurmaktadır. Unutmayın, ‘bir fili bir oturuşta yiyemezsiniz’.

Özetle, sanayide dijital dönüşüm için çok şey yapmayı planlamadan önce, az ve öz şeye odaklanmak hem hızlı sonuç alınmasında hem de ekiplerin dönüşüm sürecine katılım göstermesine katkı sunmaktadır.

Üzerine, düşünün derim.

Tasarımda IT Mühendisleri

IoT ile birlikte gelen SCPs (Smart Connected Produc) kavramı, iş modellerinin/süreçlerinin değişmesine neden oluyor. Bunlardan biri de ‘yeni ürün geliştirme’ süreci.

Önceleri, mekanik ve elektriksel parçalardan oluşan fiziksel ürünlerin yazılım, donanım ve iletişim modülleri içermesi, ürünün kompleks bir sistem haline gelmesine neden oluyor. Bu sonuç, IT ekibinin yeni dönemde ürün geliştirme sürecinin vaz geçilmez bir parçası olacağı anlamına gelmektedir. Bu döneme kadar makine mühendislerinin ağırlıklı olarak çalıştığı tasarım bölümlerinde, yeni dönemden itibaren daha fazla IT mühendislerini göreceğimizi söyleyebiliriz.

Ürüne ait fonksiyonların yazılımlar üzerinden belirlenebilmesinin birçok avantajı bulunmaktadır. Bunların başında ürün ağacını oluşturan fiziksel komponentlerdeki azalmayı görmekteyiz. Ürüne özellik veren fiziksel bileşenler yerine yazılımların kullanılması sonucunda daha az parça ile ürün tasarlayabiliyoruz. Daha az malzeme satın alarak tedarik zincirini rahatlatıyor, imalat süreçlerini kısaltabiliyor, ürünü hatalı üretme riskini azaltabiliyoruz. Artık, ürüne ait bileşenler müşteri isteklerine göre yazılım üzerinden konfigure edilebiliyor ve tamamen kişiye özel kullanıcı arabirimleri yine yazılımlar aracılığı ile elde ederek çeviklik açısından daha rekabetçi olabiliyoruz.

Akıllı ve bağlı ürünlerin bir diğer etkisini modüler ürün tasarımı aşamasında görmekteyiz. Fiziksel ürün standart bir şekilde üretilmesine rağmen, ürünü kişiye özel şekilde farklılaştıran ilave özellikler ve kullanıcı ara yüzleri yazılımlar aracılığı ile elde ederek, çeviklik açısından daha rekabetçi olabiliyoruz. Her müşterinin farklı özelliklerde ürünler istediği günümüz koşullarında, değişikliğin yaşam sürecinin herhangi bir aşamasında yazılımlar üzerinden yapılabiliyor olması son derece büyük bir avantaj olarak karşımıza çıkıyor.

Yeni Nesil Öğrenme: LMS (Learning Management System)

Eğitim hep önemli deriz, ancak pek azımız bu ağır cümlenin gereğini yerine getiririz. Eğitim için birçok yerde zaman yoktur, bütçe yoktur…

Meşhur bir hikâye vardır, eğitim ile ilgili. Yeri gelmişken bahsetmezsek olmaz. Oldukça büyük bir firmanın finans direktörü, genel müdüre sorar: ‘Sayın genel müdürüm; bunca insana, tonla para verip eğitim aldırıyoruz. Ya, bu insanlar işi bırakırlarsa, ne yaparız?’. Genel müdürün cevabı oldukça ibretliktir:’ Sayın direktörüm; ya bu insanlara eğitim vermez ve bu kişiler işlerini yapmaya devam ederelerse, ne yaparız?’, olur.

İş yerlerinde eğitim birimleri görüyoruz; Akademi altında. Akademi, Platon’dan bu yana kullanılan bir terim, ancak bazen içi o kadar boş ki! Eğitim planlaması denilen kavram excel tablolarından öteye geçmiyor. İşletme çalışanları için gerekli olan zorunlu eğitimler bile, sadece verilmiş olmak için yapılıyor maalesef.

Burada bir tanımı iyi yapmak gerekiyor. Liderin görevi nedir? Bununla ilgili birçok süslü tanım duyabiliriz. Bir tane de ben söyleyeyim. Liderin görevi, kedine bağlı kadroyu geliştirmek, eğitmektir. Öğretmen lider denilen kavram tam da bu anlama geliyor. İyi eğitim almış, görmüş/geçirmiş bir lider; işi gücü bırakır, ekibinin işleri daha doğru, hızlı ve verimli yapması için kafa yorar.

Öğrenme ve eğitim süreçlerinde yeni bir döneme giriyoruz. Bilgi çağının gerekliliği olan yeniyi, hızlı öğrenebilmek ve büyük veri döneminin gerekliliği olan öğrenileni süratle uygulayabilmek rekabette fark oluşturan en önemli unsurların başında geliyor. Bunun fakında olan birçok işletme/organizasyon yeni dönemin gerekliliklerine göre süreçlerini güncelliyor, yeni öğreti modelleri üzerinden en değerli varlıları yani insanlarının eğitim ve gelişimi için farklı yöntemler geliştiriyor. Bunlardan biri de LMS (Learning Management System) denilen eğitim yönetim sistemleri. Henüz Kobilerimizin birçoğu LMS (yeni öğrenim modeli) ile tanışmamış olsa dahi LMS’ lerin giderek yaygınlaşmaya başlaması yeni bir dönemin başlangıcı gibi. Zaman ve mekân sorunlarını ortadan kaldırması, toplu / hızlı öğrenme sürecine oldukça büyük katkı yapması ve en önemlisi öğrenmek isteyene sınırsız imkanlar sunması, bence LMS’ lerin en önemli özelliği. Yakın bir zamanda ERP, MES gibi LMS ‘ler de işletmeler için vazgeçilemez bir modül olacağa benziyor; özellikle insana yatırımın en önemli gereksinim olduğu dijital dönüşüm süreçlerinde.

***

LeanOfis Akademi | Bireysel (https://lnkd.in/ge6miyP ) ya da kurumsal kayıt için bizi arayabilirsiniz.

Üretimin Yeni Eko-Sistemi

Bilgi teknolojilerinde yaşanan daha önceki değişimler değer zinciri yapısının değişmesine neden olurken; şu an yaşadığımız değişim, yani IoT, bizati ürünü dönüştürüyor, yeni rekabet dönemini veri yönetimi üzerine kurguluyor. İmalat endüstrisi de bu değişime ayak uydurabilmek için epey çaba sarf ediyor. SCP ‘lerin oluşturduğu yeni eko-sistemin bir parçası olabilmek ve varlığını devam ettirebilmek için yeni sisteme uyum sağlayacak kendi akıllı sistemini kurmak zorunda.

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. Literatürde birçok çalışmada, ön görülemeyen belirsizliği yönetebilmek ve değişime hızlı adapte olabilmek için çevikliğin önemi vurgulanmıştır.

Çevikliğinin özünde, “Algı – Analiz – Karar verme – Aksiyona geçme” adımlarından oluşan etki/tepki çevirimini olabildiğince kısaltarak, karar verme sürecini hızlandırmak yatar. Bunun için süreçler arasında entegrasyona, sanal iletişim ağlarına ve etkin bilgi yönetim sistemine gereksinim vardır. Bugün,Endüstri 4.0 teknolojileri ile etki/tepki çevrimini hızlandırarak, doğru kararların, hızlı bir şekilde alınmasına katkı sağlayabiliyor; işletmelerin karar verme ve adaptasyon süreçlerini hızlandırarak çevik olabilmelerinin önünü açabiliyoruz. Bu bağlamda, Endüstri 4.0’ı çevik stratejilerin dijital konsept üzerinde kurgulanması ve yönetilmesi konsepti; en önemli getirisinin ise etkin bilgi yönetimi sürecinden gelen etki/tepki zamanını kısaltması olduğu belirtilebilir.

Çevik stratejileri uygulayabilmek için bilginin ilk üretildiği yerden, gerçek zamanlı ve doğru olarak, ilgili fonksiyonlar arasında paylaşılması; bunun için de CPS olarak tanımlanan IT ve OT teknolojilerinin entegrasyonu ile elde edilen temel iletişim ağının kurulması (Business segment / Product Segment / Manufacturing Segment), özellikle dijital dönüşüm sürecine girmek isteyen firmalar için son derece önemlidir.

Akıllı fabrikaların en önemli karakteristiği, tüm sistem bileşenlerinin birbirlerine bağlanarak (connected) iletişim kurabilmesi (Inter-operability) ve her bileşenin duruma göre kendi özerk kararını alabilmesi (De-centralized decision making) sonucunda ortaya çıkan, ön görülemeyen etkiye hızlı tepki verebilme yeteneğidir. SCP’ ler tarafından üretilen verilerin, CPS üzerinden taşınması sonucunda büyük veriye ulaşıyor; analitik sayesinde büyük veriden anlamlı sonuçlar çıkarabiliyoruz (data – information – knowledge).

CPS ‘ler sadece fabrika içindeki iletişime değil, aynı zamanda başka akıllı sistemler ile de iletişime geçebilmesine olanak sağlıyor. Eş zamanlı mühendislik çalışmaları ya da stratejik iş birliği için tedarikçi sistemlerine; müşteri davranışını/ürün performansını izleyebilmek için müşteri sistemlerine ya da trafik/hava durumu sistemleri gibi diğer akıllı sistemlere de bağlanabilmenize, iletişim kurabilmenize olanak sağlıyor. CPS sayesinde her yerden veri alabiliyor, alınan verileri birbiri ile ilişkilendiriyor ve daha doğru kararları, hızlıca alabiliyoruz. Pazar ne istiyor, siparişim nerede, hava durumu tedarik zincirimi etkileyecek mi, gibi hayati öneme sahip bilgileri ancak akıllı sistemlerimiz var ise elde edebiliyoruz. Çevikliğe ulaştıran yeni eko-sistem ‘akıl’ üzerine kuruluyor ve sürekli büyüyor. Bu durum sanıyorum aynı zamanda akıllı ürün yapmayan işletmelerin bile neden akıllı üretim sistemlerine sahip olmaları gerektiğini açıklıyor.

Çeviklik ve Endüstri 4.0

Yeni dönemin en önemli etkilerinin başında eskiye göre daha fazla sayıda ürün geliştirmemiz gerektiği geliyor. Bu nedenle; proje yönetimi, eş zamanlı mühendislik, stratejik iş birliği, veriler üzerinden hızlı/doğru kararlar gibi konuların bileşkesi olan çeviklik konsepti imalat endüstrisinin odaklandığı ana konuların başında. Hız ve esnekliğin kombinasyonu ve ‘ön görülemeyen değişime adapte olabilme yeteneği’ olarak tanımlanan çeviklik kavramı olmadan artık rekabetçi olabilmek neredeyse olanaksız. Kalite ve maliyet faktörlerinin yaşamsal açıdan gerek ancak yeter koşul olmadığı günümüz rekabet ortamında sipariş kazanmanın yegâne yolu gerek koşullara, ‘hız’ faktörünün eklenmesidir. Bu da ancak çevik stratejileriler uygulanarak elde edilebilir.

Literatürde birçok çalışmada, ön görülemeyen belirsizliği yönetebilmek ve değişime hızlı adapte olabilmek için çevikliğin önemi vurgulanmıştır. Çevikliğinin özünde, “Algı – Analiz – Karar verme – Aksiyona geçme” adımlarından oluşan etki/tepki çevirimini olabildiğince kısaltarak, karar verme sürecini hızlandırmak yatar. Bir başka ifade ile ‘bilgi yönetimi’ ya da ‘bilginin gücü’ konusunu çevikliğin odağına koyabiliriz.

Eskiden bu süreci kısıtlı teknolojik olanaklar ile yapar, sistemler arasındaki sınırlı bağlantı nedeniyle istenilen süreç entegrasyonuna tam olarak ulaşamazdık. Ancak, şimdi bağlantı (connectivity & inter-operability) ile tüm süreçlerde entegrasyonu sağlayabiliyoruz. Veriyi üretildiği yerde ve anında ileterek, büyük veriden anlamlı sonucu türetebilmek için gerekli tüm sistemler tek bir iletişim ağı (CPS) üzerinde konumlandırarak, etki-tepki sürecini kısaltabiliyoruz. Aslında, yaptıklarımız / prensiplerimiz yine aynı, sadece metotlar değişiyor. Çevik stratejiler üzerine teknolojiyi bindirerek, yani 4.0 olarak daha çevik organizasyonlar kurabiliyoruz.

Kültürel Dönüşümde Bilginin Rolü

Giderek daha da küreselleşen Dünya’da üretici ve tüketiciler arasındaki dengeler hızla değişmektedir. Eskiden; hangi ürünün üretileceği, ürün özelliklerinin ve fiyatının ne olacağı gibi konularda üreticiler söz sahibi iken bugün bu durum, eğer son derece özel ve başka bir yerde bulunmayan bir ürün üretmiyorsanız tamamı ile müşterinin kontrolüne girmiştir. Bu durumun doğal bir sonucu olarak da pazar dinamikleri tamamen farklı bir boyut kazanmıştır.

  • Pazar ve müşteri beklentileri teknoloji, küreselleşme ve sosyo-kültürel etkiler gibi nedenlerden dolayı inanılmaz bir hız ile değişmektedir.
    • Müşteriler her geçen gün daha fazla kişiselleştirilmiş ürünler istemekte, bunun sonucunda ürün çeşitliliği artmakta ve ürün hayat süreleri kısalmaktadır.
    • Fiyat faktörü, tercih etme sürecinde tek başına yeterli olamamakta, tedarik zinciri süreçlerinde hız ve esneklik yetisi bir firma için hayatı derecede önem ihtiva etmektedir.
    • Günümüzde firmalar değil, tedarik zincirleri rekabet etmektedir.
    • Bu değişkenlikler karşısında tek bir üretim stratejisinin her alana uyarlanması mümkün olamamaktadır.

Bütün bu etkenler tedarik zinciri stratejilerinin statik yapısının yerini dinamik olmaya doğru itmektedir. Yalın ve çevik üretim stratejileri üzerine bir çok akademisyen, uygulamacı araştırmalar yapmış ve tedarik zinciri stratejilerinde tek bir modelin, her beklentiye cevap veremeyeceği, pazarda değişkenliği kararlı, fonksiyonel ürünlerin fiyat kriteri ile sipariş kazandığı ancak değişkenliği az olan inovatif ürünlerin ise pazara hızlı girilebilmesi durumunda sipariş kazanma şanslarının olduğu ve hibrid model olarak adlandırılan “yalın ve çevik (Leagile: Hibrid)” stratejilerin birlikte uygulanabilir olmasının bir işletme için en ideal model olduğu görüşü hakim olmuştur.

Sürekli değişim, işletmeleri önce yalın olmaya, şimdilerde ise hem yalın hem de çevik olmaya zorluyor. Bilginin petrol değerinde olduğu günümüz dünyasında, büyük veriden anlamlı bilgi türetmek ve bunu yaparken de hızlı/verimli ve aynı zamanda da kaliteli olmak en önemli rekabet unsuru. Bunu başarabilmek için ‘Yalın, Çevik ve Altı Sigma prensiplerini’, ‘Endüstri 4.0 teknolojileri’ ile birleştirip, Akıllı Fabrikalar kurmamız; bunun içinde bilgi seviyesi yüksek iş gücüne sahip olmamız gereklidir.

Dijitalleşme kapsamında; Endüstri 4.0, Akıllı Fabrika (Smart Factory), Nesnelerin İnterneti (IoT) gibi kavramlar hemen her yerde gündem belirlemeye devam ediyor. Dünya sınıfı üreticiler (World Class Manufacturer) önce atölye düzeninden (2.0), fabrika (3.0) seviyesine geçtiler. Günümüzde ise rekabetin başka bir boyut alacağı yeni döneme ayak uydurmak için olanca güçleriyle, endüstri çağından, insan – makine ve diğer kaynaklarının birbirleriyle, kompleks ağlar üzerinden etkileşimli/işbirlikçi bir modelde çalışabildiği dijital çağ seviyesine (akıllı fabrika, endüstri 4.0) geçmeye çalışıyorlar.

Dünyada bunlar olurken bizde de dijital çağa geçiş için çalışmalar yapılmaktadır. Ancak, özellikle Kobilerde yanlış stratejiler ve uygulamaların sonucu olarak halen devasa atölyeler ile Endüstri 2.0 ile 3.0 arasında bir yerlerdeyiz.

Büyük işletmeler bu anlamda çok daha iyi olanaklara sahipler. Ancak KOBİ’ler benzer olanaklara sahip olmadıklarından dolayı, dönüşüm sürecine pek kolay başlayamamaktadırlar. Ülke ekonomisini kobilerin domine ettiği düşünüldüğünde, dijital dönüşümü gerçekleştirebilmek için kapsamlı ‘eğitim, bilinçlendirme, yönlendirme programlarına’ çok fazla gereksinim bulunmaktadır.

Her değişim sürecinde olduğu gibi dijital dönüşüme başlanabilmesi ve başarılı olabilmesi için birtakım engellerin aşılması, gerekli ön koşulların sağlanması gereklidir.

Araştırma sonuçları, Kobilerin dijital dönüşüm sürecine başlayamamasının ana nedenleri olarak,

  • Dijital teknolojiler ve faydaları hakkında bilgi eksikliği,
  • Bilgi teknolojileri alt yapısı ve iş süreç standartlarında eksiklik,
  • Bütçe kısıtları,
  • Bilgi güvenliği risklerini göstermektedir.

Benzer şekilde dönüşüm sürecinin başarılı olamamasının ana nedenleri olarak ise,

  • Strateji geliştirme eksiklikleri ve sistematik bir yol haritasının olmaması,
  • Standartlaştırma/basitleştirme işlemleri olmadan kompleks sistemlerin dijitalleştirilmeye çalışılması,
  • Dönüşüm sürecinde yer alacak yetkin iş gücü eksiklikleri gibi etkenleri göstermektedir.

Peki, ideal bir dönüşüm süreci için öncelikle ne yapmalıyız? Hep denilir ya önce KÜLTÜREL dönüşüm diye… Peki, kültürel dönüşümü yani beklenen sonucu nasıl sağlayacağız?

Cevap belli.

Rekabet edebilmek için stratejiye; stratejinin gerçekleşebilmesi için de teknolojiye gereksinim var. Peki, bunlar için önce neye ihtiyacımız var? Bilgiye…

Bilgi olmadan ne strateji geliştirebilir ne de doğru teknolojiyi seçebilir/kullanabilirsiniz. Kültürel değişim bir sonuçtur. Kültürü değiştirebilmek için öncelikle okumak, öğrenmek, BİLGİLİ olmak gerekiyor zannediyorum. Aksi halde, bilgi olmadan yapılmaya çalışılan birçok dönüşüm süreçlerinde olduğu gibi sonuç hüsran olabiliyor.

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.

IoT’nin Üretime Etkisi

IoT konseptinin ortaya çıkardığı akıllı ve bağlantılı ürün kavramı yeni iş modelleri oluşumunun önünü açıyor. Bunların başında imalat süreçleri geliyor. Bu durumu şöyle açıklayalım.

Product as a Service

Eskiden müşteriden siparişi alır, üretir ve ürünü müşteriye gönderirdik. Ana gaye fiziksel ürünü müşteri ile buluşturmaktı. İmalat süreçleri sınırlıydı ve sevkiyat sonrasında imalat süreçleri sonlanırdı. Ancak şimdi durumun bambaşka olduğunu görüyoruz. Çünkü artık müşteriye ürün değil, sistem satıyoruz. Artık yeni konsept ürünün fiziksel nesne yerine bir servis olarak algılanması: Product as a service (PaaS). Dolayısı ile imalat süreçlerinin artık sevkiyat aşaması ile sınırlanamayacağı, imalatın sürekli bir iş olduğu ve satmış olduğumuz servisi yönetmek zorunda olduğumuzdur.

Önceleri ürünün sahibi müşteriydi. Fiziksel ürünü müşteriye gönderdiğimizde tüm süreçlerden müşteri sorumluydu. Ancak şimdi sadece fiziksel bileşenleri olan bir ürün satmıyoruz; bir sistem satıyoruz. Dolayısı ile sistemi oluşturan diğer bileşenler bulut ortamına olduğu için, bu bileşenlerin güncellenmesi ve yönetilmesi tamamıyla imalatçıya ait. Dolayısı ile yeni dönemde sistemin sahibi artık üretici.

Eskiden ürün fonksiyonları ürüne yerleştirilen fiziksel komponentler üzerinden sağlanıyordu. Bu nedenle üründe sabit bir fonksiyon yapısı vardı. Ancak şimdi ürüne fonksiyonalite veren birçok parametre donanımlarla beraber yazılımlar üzerinden sağlanıyor. Fiziksel üründeki birtakım fonksiyonların yazılımlar üzerinden sağlanması, bizi ilerleyen dönemde bulut üstünden ürün fonksiyonlarını değiştirme şansını elde etmemize olanak sağlıyor.

Önceleri fiziksel olarak müşteriye gönderilen bir üründe problem olması durumunda, ürün fabrikaya servise getirilir ve burada gerekli fiziksel parçaların değişimi tamir ve bakım işlemi yapılırdı. Ancak şimdi bu işlemleri bulut üstünden, uzaktan yapabiliyor; parça değişimine gerek kalmadan ürünü tamir edebiliyor ya da yeni özellikler ekleyebiliyoruz.

Kısaca, ürünün artık bir sistem olarak değişime uğraması sorumluğun müşteriden üreticiye geçmesine neden olmuştur. İmalatçılar artık sattıkları sistemin/servisin performansını yaşam boyu izlemek ve bu süreci yönetmek zorundalar.

  • İmalat Yönetimi

IoT konseptinin getirmiş olduğu başka bir değişikliği imalat yönetiminde görüyoruz. Akıllı ve bağlantılı ürünler artık veri üretiyor ve bu büyük verinin tüm süreçlerle paylaşılması, içinde anlamlı sonuçlar çıkarılarak müşteri beklentilerine doğru ve zamanına cevap verilebilmesi açısından hayati öneme sahip. Bunun için bütün fonksiyonların, bileşenlerin ve süreçlerin tam bir entegrasyon halinde çalışabiliyor olması; üretimden satın almaya, tedarikçiden müşteriye kadar tüm sürecin, birbiri ile iletişime geçebileceği ortak bir platformun tesis edilmesi gereklidir. CPS (Cyber Physical Systems) diye tabir ettiğimiz, iş yazılımları ile üretim ekipmanlarının tek bir platform üzerinden iletişime geçebildiği (IT & OT Entegrasyonu) yeni kavramın artık içselleştirilmesi kaçınılmaz olmuştur (bu konuyu ilerleyen bölümlerde açacağız). Artık, yeni üretim felsefesi olmadan akıllı ve bağlantılı ürün üretmek neredeyse olanaksız.

  • Yeni Ürün Geliştirme

Bir diğer önemli değişikliği yeni ürün geliştirme süreçlerinde görüyoruz. Önceleri mekanik ve elektriksel parçalardan oluşan ürünün artık yazılım, donanım ve iletişim modülleri de içermesi ürünün kompleks bir sistem haline gelmesine neden oluyor. Bu sonuç, IT ekibinin yeni dönemde ürün geliştirme sürecinin vaz geçilmez bir parçası olacağı anlamına gelmektedir. Bu döneme kadar makine mühendislerinin ağırlıklı olarak çalıştığı tasarım bölümlerinde, yeni dönemden itibaren daha fazla IT mühendislerini göreceğimizi söyleyebiliriz.

Ürüne ait fonksiyonların yazılımlar üzerinden belirlenebilmesinin birçok avantajı bulunmaktadır. Bunların başında ürün ağacını oluşturan fiziksel komponentlerdeki azalmayı görmekteyiz. Ürüne özellik veren fiziksel bileşenler yerine yazılımların kullanılması sonucunda daha az parça ile ürün tasarlayabiliyoruz. Daha az malzeme satın alarak tedarik zincirini rahatlatıyor, imalat süreçlerini kısaltabiliyor, ürünü hatalı üretme riskini azaltabiliyoruz. Artık, ürüne ait bileşenler müşteri isteklerine göre yazılım üzerinden konfigüre edilebiliyor ve tamamen kişiye özel kullanıcı arabirimleri yine yazılımalar aracılığı ile elde ederek çeviklik açısından daha rekabetçi olabiliyoruz.

Akıllı ve bağlantılı ürünlerin bir diğer etkisini modüler ürün tasarımı aşamasında görmekteyiz. Fiziksel ürün standart bir şekilde üretilmesine rağmen, ürünü kişiye özel şekilde farklılaştıran ilave özellikler ve kullanıcı ara yüzleri yazılımlar aracılığı ile elde ederek çeviklik açısından daha rekabetçi olabiliyoruz. Her müşterinin farklı özelliklerde ürünler istediği günümüz koşullarında, değişikliğin yaşam sürecinin herhangi bir aşamasında yazılımlar üzerinden yapılabiliyor olması son derece büyük bir avantaj olarak karşımıza çıkıyor.

  • Pazarlama

Pazarlama süreçlerinin de bu değişimden etkilenmediğini söyleyemeyiz. Akıllı ve bağlantılı ürünlerin ürettiği verilerin, CPS üzerinden alınabilmesi pazarlama süreçlerinde yeni avantajlar getiriyor. Müşterinin bağlantılı olması her şeyin temelini oluşturuyor; akıllı ve bağlantılı ürün buna olanak sağlıyor. Ürünün performansı, kullanım durumu ve müşterinin davranışlarını ürün üzerinden gelen veriler üzerinden analiz ederek, ürün / müşteri arasındaki ilişkiyi modelleyerek yeni ihtiyaç ve isteklerini modelleyebiliyor, bu modelden çıkan verileri müşteri açısından daha katma değerli ürünlerin üretilebilmesi için kullanabiliyoruz.

Yeni dönemde artık pazarlama ürüne değil değer üreten tüm sisteme odaklı olmak durumunda. Müşterilerin segmentlere ayrıştırılması, her segment ihtiyaçlarının ayrı ayrı tanımlanarak her segment karşılık gelecek yeni özelliklerin belirlenmesi aşamasında sahadan gelen büyük veriler oldukça işe yararlar.

Pazarlama ve Büyük Veri

Teknolojinin gelişimi her şeyi etkiliyor, değiştiriyor. Ürünler de bu durumdan nasibini alıyor. Ürünlerin yaşam süreleri kısalıyor, çeşitlilik artıyor (low volume/high mix). Günümüzde imalat sektörünün birinci önceliği pazarın beklentilerini herkesten önce algılayıp, bu beklentilere karşılık verebilecek ürünü doğru ve hızlı bir şekilde üretmek. Bu bağlamda pazarlamacıların cevap aradığı konuların başında Kotler’in 4P si geliyor. Hangi ürün (product), hangi fiyata (price), nerede (place) ve hangi yöntemle (promotion) pazara sunulmalı?

Eskiden (hala geçerli birçok alanda) bu sorulara cevap verebilmek için anketler, araştırmalar, bire bir görüşmeler, kalabalık toplantılar yapar, ancak yine de tam olarak doğru sonuçlara ulaşmada güçlükler çekerdik. Sezgisel ya da kısıtlı veriye bağımlı analizler nedeni ile yanlış ürünlere karar verir, talep görmeyen ürünleri üretir, sonucunda da istenilen karı elde edemezdik. Müşterinin tam olarak ne istediğinin anlaşılamaması gerçek sorundu.

Ancak, şimdi durum bizim yani imalatçıların lehinde doğru değişmeye başladı. Artık, IoT ve büyük veri analitiği sayesinde sahanın her yerinden bilgi toplayarak, sahanın çözünürlüğünü artırıyor ve bu sayede oluşan net görüntü sayesinde çok daha doğru kararları, eskiye oranla çok daha hızlı alarak, pazarın beklentilerine uygun çözümler sunabiliyoruz. Müşterinin süreçlerimize bağlantılı olması, bize ürünü nasıl ve hangi koşullar altında kullandığı, hangi fonksiyonları tercih ettiği, ürün performansı gibi bilgileri gerçek zamanlı elde etmemize; buradan da müşteri davranışlarının modellenebilmesine olanak sağlıyor. Kısaca; pazar, ürün ve performans ile ilgili birçok veriye rahatlıkla ve hızlı yoldan ulaşabiliyoruz.

Artık, yeni dönemde imalat sektörünün birinci önceliği pazarın beklentilerini herkesten önce algılayıp, pazarın ihtiyaçlarına karşılık gelecek ürünü doğru ve hızlı bir şekilde üretmek. Bu bağlamda IoT ve büyük veri kavramları son derece işe yarayan unsurlar olarak karşımıza çıkıyor

Bu sayede müşterileri farklı kriterlere göre segmente edilebiliyor ve her segmente karşılık gelecek yeni ürünler, farklı özelliklerde ürünleri tasarlanabilmesi için gereken bilgilere doğru ve zamanında ulaşabiliyoruz. Büyük veri içinden anlamlı sonuçlar (actionable knowledge) çıkararak, rekabet üstünlüğü elde ediyoruz.

Kusurlardan Gelen Mükemmellik

Malzeme bilimciler iyi bilirler kristal yapılarda bile mükemmellik olmadığını. Bir kristal kafes yapıda ortalama her 10.000 noktadan biri boştur (100ppm); yani olması gereken yerde / noktada atom yoktur.

Bu durum her ne kadar kusur olarak tanımlansa dahi gerçekte teknolojinin bu seviyeye gelmesinde bu kusurların etkisi yadsınamaz. Eğer bu kusurlar olmasaydı istenilen özelliklerde yeni malzeme tasarımlarının yapılabilmesi pek olanaklı olamazdı. Bugün kullandığımız yarı iletken ya da entegre devre/ yonga teknolojilerinin gelişmesi veya daha sert, dayanımı yüksek ve hafif malzemeler elde edilebilmesinin altındaki en temel etken kristal yapılarda bulunan atomsal seviyedeki bu kusurlardır. Malzeme tasarımcılar bu kusurlara atomsal ölçekte müdahale ederek (yabancı atomlar ilave ederek), farklı özelliklerde malzemeler tasarlayabilmekte ve bu sayede teknolojik gelişmenin ivmesini artırarak mükemmelliğe daha da yakınlaşmamıza önayak olmaktadırlar.

İmalat süreçlerimizde de aynen kristal yapılarda olduğu gibi birçok kusur mevcuttur. Süreçler arasındaki zayıf bağlar, amorf organizasyonlar ve bu kusurlar sonucunda ortaya çıkan iletişim, verim, kalite sorunları bunlara örnek gösterilebilir.

Bu aşamada, imalattaki MEGA süreçlerde operasyonel mükemmelliği elde edebilmek için malzeme biliminden feyz alınabilir. Kusurları bir fırsat olarak görüp, aynen malzeme tasarımcılarının yaptığı gibi atomsal ölçekte yani en aşağıdan yukarı doğru (NANO ölçekte) süreçleri düzenlemeye/tasarlamaya, bunu yaparken de yavaş yavaş acele etmeye ihtiyacımız var. Ancak bu sayede daha sağlam, sıkı yapılar/süreçler elde edebilir ve dönüşümü/değişimi daha sağlıklı yönetebiliriz. Aksi halde, sağlam olmayan tuğladan, güvenli bina çıkmayacağı gibi en alt süreçlerdeki kusurları ortadan kaldırmadan da büyük yapıyı değiştiremeyiz.

Lean | Agile | Digital

Üretim organizasyonlarında temel süreçler literatürde üç ana kavram üzerinde incelenir: İş (Business), ürün (Product Development) ve üretim (Manufacturing).

Bu modelin kurgulanabilmesi ve etkin çalışabilmesi için ise iki bileşenin bir arada olması gerekir: 1) Süreç kurgusu (Lean &Agile),

2) sürecin çalışabilirliği destekleyen ideal ICT altyapısı (Digital).

Lean ve Agile yöntemler ile imalat süreçlerinde başlangıç seviyesine göre önemli eşikler aşılabilir. Ancak, ICT altyapısındaki eksikliler (Data Management) nedeni ile daha önceki kazanımlardan elde edilen getirilerin faydası artırılamaz.

Bugün aslında bu durumun birçok örneğini görüyoruz. İşletmeler artık yalın/çevik süreçlerini içselleştirmeyi / süreçlerini bu prensipler doğrultusunda yönetmeyi becerebiliyorlar. Ancak, konu ya da gündem artık bu değil. Dünyanın 20/30 yıldır üzerine çalıştığı bu kavramlar üzerine teknolojinin bindirilmesi, bunun için de her üç segmentte (business – product – manufacturing) dijitalleşmeye çok daha fazla önem verilmesi gerekiyor, çok geç olmadan.

Malzeme Biliminden Öğreneceklerimiz | Değişim & Dönüşüm

Teknolojik gelişmelerin perde arakasında gerçekte malzemelerin atomik seviyelerinde yapılan çalışmaların etkisi olduğunu söylemek sanırım yanlış olmaz. Özellikle tarama uç elektron mikroskobunun bulunması ile günümüzde artık malzemeler çok daha hassas bir şekilde incelenebiliyor. Bu sayede nano boyutlarda malzeme tasarımları yapılarak, daha önceleri klasik yöntemlerle elde edilebilmesi pek olanaklı olmayan farklı özelliklere sahip malzemeler elde edilebiliyor ve bu sayede teknolojik açıdan ilerlemeler kaydediyoruz; aynen transistor de olduğu gibi.

Malzeme bilimde ‘İşlem (Process) – Yapı (Structure) – Özellik (Properties) – Fonksiyon (Function)’ ilişkisi vardır. Yani, bir malzemenin fonksiyonunu değiştirmek için özelliğini, özelliğini değiştirmek için yapısını ve yapısını değiştirmek için de üzerine uygulanan işlemin değiştirilmesi gerekir. Örneğin, grafit elementini çok yüksek basınç altında, uzun süre tutarsanız elmasa dönüşür.  Benzer şekilde çeliği sertleştirmek için de ısıl işlem sürecini kullanırız. Yani, işlem (Process) konusu değişimin ana unsurlarından biridir.

İşletmelerde de durum aslında buna çok benzer. Değişim sonucunda istenilen fonksiyonun elde edebilmesi için önce özelliğin; özelliğin değişimi için de yapının, yapının değişimi için de doğru süreç/işlem modelinin kurgulanması gereklidir. Eğer, doğru işlem/süreç kurgusunu kurgulamadan yapıyı ve özelliği değiştirmeye başlarsanız, dönüşüm de istenilen fonksiyonunun elde edilebilmesi olanak dışıdır.

İşte bu aşamada stratejik planlama (Liderlik) ve yetkinlik (Competency) konusunun önemi ortaya çıkıyor. Şansı planlamak olarak da tanımlayabileceğimiz stratejik planlama evresinde, dönüşüm için gereken süreç/işlem kurgusu ne derece doğru yapılırsa dönüşüm adımları da o denli sağlıklı olarak ilerler.

Unutmamak gerekir ki, çelik demirin (Fe) yeteri derecede ısıtılması (PREPERATION for CHANGE), içerisine karbon atomların (C) eklenmesi (INTEGRATION) ve gerekli faz dönüşümlerinin gerçekleşmesi (CHANGE) sonucunda elde edilir (STANDARDIZATION). Çelik ya da çelik gibi işletmeler elde etmek için siz de bu yöntemi deneyebilirsiniz.

Yeni Dönem | Çeviklik, Akıllı Fabrikalar ve CPS

Yeni dönemin en önemli etkilerinin başında eskiye göre daha fazla sayıda ürün geliştirmemiz gerektiği geliyor. Proje yönetimi, eş zamanlı mühendislik, stratejik iş birliği, veriler üzerinden hızlı/doğru kararlar gibi konuların bileşkesi olan Çeviklik aslında ana temamız. Hız ve esnekliğin kombinasyonu olan ve ‘ön görülemeyen değişime adapte olabilme yeteneği’ olarak tanımlanan çeviklik kavramı olmadan artık rekabetçi olabilmek neredeyse olanaksız. Kalite ve maliyet faktörlerinin yaşamsal açıdan gerek ancak yeter koşul olmadığı günümüz rekabet ortamında sipariş kazanmanın yegâne yolu gerek koşullara ‘hız’ faktörünün eklenmesidir. Bu da ancak çevik stratejileriler uygulanarak elde edilebilir.

Çevikliğin özünde yatan ana unsur aslında bugün konuştuğumuz Endüstri 4.0’ın da temelini oluşturan ‘bilgi yönetimi’ ya da ‘bilginin gücüdür’. Zaten, endüstri 4.0 dediğimiz konu da çevik stratejiler üzerine teknolojinin bindirilmesi anlamına da gelmektedir. Veriyi üretildiği yerde ve anında ileterek, içinden anlamlı bilgiyi hızlı bir şekilde türetebilmek doğru kararların verilebilmesinde yani çeviklik aşçısından oldukça önemlidir. Bu aşamada işletmelerin veri yönetimi konusuna hiç olmadığı kadar önem vermesi gerekiyor.

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.

Tabi bütün bunlara kalite, müşteri memnuniyetsizliği de eklenince başlı başına büyük bir sorun yumağı haline geliyor veri yönetimi konsepti.

Peki, işletmeler bu durumda nasıl bir strateji izlemeliler, özellikle Kobiler.

Bunu şu şekilde açıklamaya çalışalım. İmalat endüstrisinde süreçleri genel olarak üç ana segmente bölünür: İş (business), product (ürün) ve production (üretim) segmentleri. Veri yönetiminde asıl mesele bu üç segmentin aynı network üzerinden iletişim kurabiliyor olmasıdır. Bir başka ifade ile data at rest dediğimiz (business ve product segment verileri) ile data-in-motion dediğimiz (production) verilerinin aynı platform üzerinden veri alıp/gönderiyor olması ve bu network üzerindeki akıllı sistemlerin bu verileri işleyip/yorumlayabiliyor olması gerekiyor. Bu karmaşık gibi görünen sistemi modellediğimizde karşımıza CAD-PDM-ERP-MES gibi bir yapı çıkıyor. Bilgi akışı bu şekilde olduğunda yukarıda bahsettiğimiz üç segment birbirine bağlanabiliyor ve CPS (Cyber Physical System) dediğimiz akıllı fabrikaların temelini oluşturan yapıyı elde edebiliyoruz. Endüstri 4.0 ‘ın diğer konuları eklemeli üretim, simülasyon, AR/VR ve uçtan uca yatay entegrasyon gibi diğer araçlar da yine bu omurgadan elde edilecek verilere endeksli olduğu için işletmelerin öncelikli olarak ana omurgayı kuracak stratejilere önem vermesi; bunun içinde sistemsel altyapı ile beraber yetkin iş gücüne yatırım yapmalarının doğru olacağı kanaatindeyim.

Dijital Dönüşümde İletişim Omurgası (IT)

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.

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!.

İmalat Süreçlerinde İletişimin Omurgası: CAD – PDM – ERP – MES

İmalat endüstrisi inanılmaz bir şekilde boyut değiştiriyor. Ürünlerin giderek daha karmaşık bir hale gelmesi tasarım süreçlerinde tüm paydaşlar arasında eşzamanlı mühendisliğin gereksinimini, hızın en öncelikli rekabet unsuru haline gelmesi de uçtan uca tedarik zinciri süreçlerinde etkin iletişimin önemini bir kat daha artırıyor.

Bu durumun doğal sonucu olarak ISA 95 diye tabir ettiğimiz fabrika otomasyon katmanlarının (Sensor/PLC – SCADA -MES -ERP – Cloud) ve bu katmanlarda çalışan tüm yazılımların birbirine entegre olması gerekiyor. Bir başka ifade ile yeni dönemde aslında ana konumuz farklı sistemlerin/yazılımların birbirleri ile iletişime geçebilmesi yani ‘Connectivity’ ve ‘Inter-operability’.

Dijital dönüşümün özünde CPS yani IT sistemleri ile OT sistemlerinin entegrasyonu yatar. IT sistemleri dediğimiz konu temelde üç segmentin birbiri ile entegrasyonudur.

  • Business (ERP),
  • Product Development (CAD/PDM),
  • Manufacturing (MES).

CAD ortamında oluşturulan modeli, CAE ile analiz edip oluşan ürün ağacını otomatik olarak ERP’ye göndermek, ürün dokümanlarının sürekli güncel kalmasını sağlamak ya da tasarım aşamasında stok/malzeme maliyeti gibi bilgilere ulaşabilmek için CAD ile ERP arasında bir entegrasyona ihtiyacımız var. Birçok yerde PDM olmadığı için CAD – ERP entegrasyonunda manuel işi adımları uygulanıyor. Bunun sonucunda bilgi geç geliyor ya da güncel olmayan dokuman üzerinden hatalı üretim yapılıyor. Yapılandırılmamış veri yönetimi ya da veri yönetiminde kullanılan ara çözüm bollukları bu durumun temel sebebi. Bu bağlamda IT entegrasyonu için öncelikle ürün verilerinin (CAD data) PDM üzerinde tutulması ve CAD-PDM-ERP entegrasyonunun sağlanması önceliklerden biri olmaldıır.

ERP’ler artık ‘core’ diye tabir ettiğimiz çekirdek fonksiyonları yürütüyorlar. Stok, maliyet ve insan kaynakları gibi temel fonksiyonlar ERP de olmakla birlikte artık üretimde planlama, yönetim ve izleme süreçleri artık MES (Manufacturing Execution System) üzerinden yapılıyor. Üretim yönetimi, kalite ve bakım süreçleri ile beraber akıllı fabrikaların gereksinimi olan IT & OT entegrasyonu için MES olmazda olmaz katmanların başında geliyor.

Kısaca kağıtsız üretim yani tam dijital fabrika olabilmek için verinin üretildiği yerden (SSoT: Single Source of Truh), gerçek zamanlı olarak (Real Time), kesintisiz çalışan bir omurga (Connectivity & Inter-operability) üzerinden akması ve büyük veri yönetiminin (Big Data Analytic) hem ürün hem de üretim verileri için sağlıklı şekilde yapılandırılması (Data Management) ve elde edilen büyük veri ile geleceğe yönelik kararların zamanında ve doğru olarak verilmesi (Desicion Making) gereklidir. Bunun için, IT tarafında izlenmesi gereken en kısa yol da CAD _PDM_ERP_MES entegrasyondur.

İlk olmak değil, güncel kalmak.

Teknolojik gelişimin hemen her alanda lineer değil logaritmik artış göstermesi, bilginin üretim/tüketim hızının haftalar mertebesine inmesi, imalat teolojilerinde/metotlarında SIR diye bir kavramın kalmaması istisnasız olarak her şeyin dinamik olmasını zorunlu kılıyor.

Dinamik olmak yani sürekli güncel kalmak, en son geçerli sürüm ile süreçleri yönetmek imalat işletmeleri için olmazsa olmaz unsurların başında geliyor. Artık ilk olmak yeterli gelmiyor; rekabet edilen alanda en güncel/en geçerli teknolojileri/sistemleri kullanmak ve belki de sürekli güncel bilgiye sahip olan, sahip olduğu bilgiyi kullanan insanlar yetiştiren insan kaynakları politikalarına sahip olmak sanıyorum ki işletmelerin en öncelikle düşünmesi gereken konuların başında geliyor. Zira, cehaletin bedeli P&L ‘de bazen gözükür, bazen ise gizlidir (hidden cost).

Peki bu bedeli ödememek için ne yapmalıyız?

Çok şey söylenebilir bu konuda ancak eğer bir cümle ile durumu özetlemek gerekirse: ‘Öğrenmek/öğretmek ve uygulamak’.

Kaizen 4.0 | Yeni Dönemde Moonshine: IoT Engineer

Büyük veri ve analitik kavramlarının giderek daha da popüler bir hale gelmesi, eskiden kısıtlı olarak yapabildiğimiz bazı uygulamaların daha kapsamlı bir şekilde 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 şekillerde 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…

Kaizen 4.0 / Improvement

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 bir yargıya varılmaya çalışılır. Buradaki kritik faktörler örnek sayısı, veri güvenirliği 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 (Mesasurement System Analysis) dediğimiz yöntemler ile ölçüm güvenirliği sağlanmaya çalışılır ve alınan ölçüm sonuçları uzmanlar ve özel yazımlar tarafından analiz edilerek süreç modellemesi yapılmaya çalışılırdı. Altı sigma yaklaşımındaki ölç (Measure) ve analiz (Analyze) süreçleri bu kapsama girmektedir.  Ancak şimdi süreç üzerinden sürekli, güvenilir ve gerçek zamanlı veri alınabilmesi 4.0 teknolojileri sayesinde son derece kolay bir hale geldi. Endüstri 4.0 teknolojileri ile örnek sayısında kısıtlamaya gidilmeden, sınırsız sayıda ve güvenilir gerçek zamanlı olarak alınabilmektedir. Bu sayede elde edilen örnek veri setleri ile süreçler eskiye göre 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 Endüstri 4.0 teknolojileri ile eskiye göre çok daha kolay. Daha önceleri sadece özel yazılımlar (matlab, minitab, spc) ve uzmanlar üzerinden yapılabilen analizler artık IoT ekipmanlar üzerindeki gömülü yazılımlar (phyton) üzerinden, buluta çıkmaya gerek kalmaksızın lokal olarak (fog computing) 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 çalışmaları ile  problemi daha net tanımlayabiliyor (1.Define), IoT sensorlar ile uzaktan ve 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, güvenilir ve çözünürlüğün yüksek olması. Endüstri 4.0 dediğimiz kavram işte tam da bu aşama da fark oluşturuyor. Endüstri 4.0 ile modelleme yeteneğimizi artırıyor ve bu sayede karar verme sürecinin kalitesini ve hızını daha iyi seviyelere getirebiliyoruz.

Quality 4.0 / Poka Yoke

Şimdi başka bir örneğe bakalım. Bir müşterim, üretim hatlarında (mutfak ekipmanları üretim bandında), ürüne yanlış konfigürasyonda yazılım yüklenmesi sorunu yaşıyordu. Ürününün değişik versiyonları mevcuttu ve tüm ürünler aynı bant üzerinde akıyordu. Bant sonundaki test istasyonunda çalışan operatör ürün üzerinde bulunan ürün kartındaki bilgiye göre, test istasyonundan ilgili programı çağırıyor ve yazılım yükleme işini gerçekleştiriyordu. Basit gibi görünen bu işlem sonucunda az sayıda da olsa, operatör kaynaklı (yanlış okuma, seçme, vs.,) yanlış yazılım yüklemeleri oluyordu. Bu sorunu ortadan kaldırabilmek için bir kaizen çalışması yapmaya karar verdik. Önce bir barkod okuyucu ile ürün kartını okumayı denedik. Operatör test istasyonuna gelen ürün üzerindeki etiket bilgisini barkod ile okuyarak, test istasyonuna hangi ürünün geldiği bilgisini bildirerek, yanlış yazılım yükleme olasılığını sıfıra yakın bir değere indirgeyebiliyordu. Bu iyi bir adımdı ancak süreç daha da geliştirilebilirdi. Operatörün kasti ya da dalgınlıkla hatalı barkod okutma olasılığı halen mevcuttu. Bu nedenle operatör olmaksızın bu süreci yönetebilmek üzerine bir kurgu geliştirdik. Ürünler üzerine RFID etiketler yerleştirdik. RFID etiketli ürünler test istasyonunun önündeki antene yaklaşınca, kendi konfigürasyon özelliklerini test istasyonuna RFID okuyucu üzerinden hatasız olarak gönderdiler ve bu sayede sıfır hata ile ürünlere doğru yazılım yüklemesi gerçekleştirebildi. Hem de operatöre gereksinim kalmadan.

Buradan ne sonuçlar çıkmaktadır.

İlk sonuç: Endüstri 4.0 çalışmaları sürekli iyileştirme çalışmalarında oldukça etkilidir. Bu vakada gerçekleştirilen poka yoke uygulaması ile hem kalite seviyesi iyileştirilmiş hem de bir operatör tasarrufu sağlanmıştır.

Bir diğer sonuç ise, yeni dönem kaizen çalışmalarının Endüstri 4.0 tabanlı olacak olmasıdır. Eskiden Kaizen yapılırken Moonshine (uygulama teknisyeni) dediğimiz kişilerden yardım isterdik. Bu kişiler, kaizen çalışması sonucunda ortaya çıkan fikstür, aparat, döner tabla, akan bant gibi mekanik gereksinimleri hızlı bir şekilde yapar ve Kaizen’lerin sonuçlanmasına önemli katkı sağlarlardı. Şimdilerde ise Kaizen’lerin bir çoğu yazılım entegrasyonu gerektiriyor. Makine PLC’sinden alınacak dataların (OT: Operations Technology), ERP’ye (IT: Information Technology) aktarılması ve buradan anlamlı sonuçların çıkarılması gerekliliği bu duruma bir örnek. Yeni dönemde, Bilgi Teknolojileri mühendisleri ile Endüstriyel Otomasyon mühendislerinin oldukça yakın çalışması, birbirlerinin iş standartları/protokolleri hakkında detay bilgi sahibi olması gerekiyor. Sadece IT ya da sadece OT bilmek artık tek başına yeterli gelmiyor. Akıllı fabrikanın temelleri iş süreç/yazılımları ile saha ekipmanlarının birbirleri ile iletişim kurabilmesinden geçiyor. Bunun içinde her iki teknolojiyi bir arada kullanabilecek Endüstriyel IT mühendislerine yani IOT (Information & Operations Technology) yazılımcılarına oldukça fazla sayıda gerek olacak gibi gözüküyor.

Verimli Olabilmek

Kayıpları kaldırarak verimli olmak (Yalın), belirsizliği yöneterek hızlı/esnek olmak (Çevik) tüm işletmelerin ortak sorunu. Bu kapsamda birçok şey deneniyor: Stratejiler, planlar, uygulamalar.

Şimdi size daha önce uygulamış olduğum birkaç örnek uygulamadan bahsedeceğim. Denemenizi tavsiye ederim.

  • Üretim sahasını üretim için maksimize edin. Kullanılmayan/etkin çalışmayan ne kadar makine/ekipman ya da iş istasyonu var ise hemen kaldırın (durdurmayın, fiziksel olarak kaldırın). Alanın açılması ergonomik rahatlığı, problemlerin daha rahat görülmesine ve taşıma, elleçleme kaynaklı kayıpların azalmasına etki eder. Oldukça büyük bir işletmede neredeyse 30% ekipman parkurunu fiziksel olarak kaldırdık. Daha az ekipman ile aynı üretimi, daha iyi verim ile elde ettik.
  • Üretim süreçlerinde malzeme hareketlerinden sorumlu kişi/ler tanımlayın (Water-Spider). Bu kişilerin asli görevi üretim hatlarının ihtiyaç duyduğu malzemeleri eksiksiz ve zamanında süpermarketlere ya da iş istasyonlarına götürmek olsun ve bu kişileri asla meydancı olarak tanımlamayın. İş istasyonlarındaki ustaların/operatörlerin üretim hücresini terk etmemesini sağlayarak hem akışı hem de anormallikleri rahat fark edin. Hemen hemen her müşterimde uyguladığım, doğruluğu tartışma götürmeyen bir lean uygulama. Deneyin, farkı göreceksiniz.
  • Artık, her sipariş yeni bir ürün, her yeni üründe yeni bir proje anlamına geliyor birçok sektörde. Proje yönetimi metodolojilerini iyi bilmeden / kullanmadan kritik yolu tanımlayamaz, gerçek lead-time’ı hesaplayamaz ve zamanı kısaltmak için nereye odaklanacağınız bilemezsiniz. CPM/PERT tekniklerini öğrenin/öğretin ve de uygulayın. Son dönemde birçok yerde bu süreç ile çalışmalara başlıyoruz. Özellikle eş-zamanlı mühendislik uygulamaları, kritik yol üzerinde hangi noktalara odaklanılacağının net bir şekilde ortaya çıkması sonuçlara doğrudan etki ediyor.
  • E-mail ile iletişim en sık kullandığımız yöntemlerin başında geliyor. Bilgi veriyor/alıyor, iş ataması yapıyor, rapor gönderip/alıyoruz. Ok, ancak içeriği bir başka süreçle ilişkilendiremiyoruz, bazen mailleri atlıyor, ilgili bilgiye ulaşmak için yüzlerce/binlerce mail arasında arama yapıyoruz. Yeni dönemde özellikle iç iletişimde e-mail yerine görev ataması yapabilen, atanan işi proje ile ilişkilendiren iç iletişim araçlarından faydalanılıyor. Birçok ERP ve Proje yönetim yazılımı bu olanağı sunuyor. Bu sayede özellikle PLM Süreçlerinde baştan sona her eylemin/adımın sistemde izi kalıyor ve bu yeni yönetim sistemi sayesinde aktivitelerin zamanında tamamlanması oranında ve iletişimin kalitesinde ciddi artış oluyor.

LMS (Learning Management System) Yeni Öğreti Modeli

Öğrenme ve eğitim süreçlerinde yeni bir döneme giriyoruz. Bilgi çağının gerekliliği olan yeniyi hızlı öğrenebilmek ve büyük veri döneminin gerekliliği olan öğrenileni süratle uygulayabilmek rekabette fark oluşturan en önemli unsurların başında geliyor. Bunun fakında olan birçok işletme/organizasyon yeni dönemin gerekliliklerine göre süreçlerini güncelliyor, yeni öğreti modelleri üzerinden en değerli varlıları yani insanlarının eğitim ve gelişimi için farklı yöntemler geliştiriyor. Bunlardan biri de LMS (Learning Management System) denilen öğrenim yönetim sistemleri.

Henüz Kobilerimizin birçoğu LMS (yeni öğrenim modeli) ile tanışmamış olsa dahi LMS’ lerin giderek yaygınlaşmaya başlaması yeni bir dönemin başlangıcı gibi. Zaman ve mekân sorunlarını ortadan kaldırması, toplu / hızlı öğrenme sürecine oldukça büyük katkı yapması ve en önemlisi öğrenmek isteyene sınırsız imkanlar sunması bence LMS’ lerin en önemli özelliği. Yakın bir zamanda ERP, MES gibi LMS ‘ler de işletmeler için vazgeçilemez bir modül olacağa benziyor; özellikle insana yatırımın en önemli gereksinim olduğu dijital dönüşüm süreçlerinde.

İşletmelere bu aşamada birkaç tavsiyede bulunmak istiyorum,

  • Değişim ya da dönüşüm sürecinin asıl aktörleri insanlar yani çalışanlarınızdır. Söylem olarak değil, eylem olarak insana yatırım yapın. Geri dönüşü en hızlı & karı en yüksek olan yatırım insana yatırımdır.
  • Teknoloji olmadan, süreçleri yönetebilmek ve yeni çağın üretim ekosisteminde bir bileşen olabilmek artık olanaksız. Artık fazla düşünmeyin ve süreçlerinizi ERP/MES/LMS gibi platformlar ile standartlaştırın.
  • Mevcut misyon, vizyon mottolarınızı şu ara askıya alın. Yeni misyonunuz: İnsanlarınızı eğitmek/geliştirmek; Vizyonununuz: Bilgili & Bilinçli üretimi en iyi yapan firma olmak, olsun.

Gerisi, kendiliğinden gelecektir.

LeanOfis | Online Akademi ile Dünya Sınıfı Üretici Olmak

Sürekli değişim, işletmeleri önce yalın olmaya, şimdilerde ise hem yalın hem de çevik olmaya zorluyor. Bilginin petrol değerinde olduğu günümüz dünyasında, büyük veriden anlamlı bilgi türetmek ve bunu yaparken de hızlı/verimli ve aynı zamanda da kaliteli olmak en önemli rekabet unsuru.

Bunu başarabilmek için ‘Yalın, Çevik ve Altı Sigma prensiplerini’, ‘Endüstri 4.0 teknolojileri’ ile birleştirip, Akıllı Fabrikalar kurmamız; bunun içinde bilgi seviyesi yüksek iş gücüne sahip olmamız gereklidir.

Operasyonel Mükemmellik Akademisi, işletmelerin ‘Dijital Çağda’ rekabetçi olabilmeleri için gerekli olan araç ve metotları, işletmeleri geleceğe taşıyacak genç mühendis ve yöneticilere online aktarmak üzere tasarlanmıştır. Sürekli güncellenen /eklenen yeni eğitim programları ile iş gücünüzün yetkinliğini zaman ve mekandan bağımısız olarak artırabilir; artan yetkinlik ile daha verimli / hızlı süreçlere sahip olabilirsiniz.

ENDÜSTRİ 4.0: Süreç Modelleme Yeteneği ve Sahanın Çözünürlüğü

Akıllı fabrika, insan, makine ve ortam içinde bulunan nesnelerin, yazılım/donanımlar aracılığıyla, birbirleriyle etkileşimli iletişime geçip işbirlikçi bir yapıda çalışabildiği ve birçok akıllı nesnenin özerk olarak kararlar alabildiği sistemler bütünüdür. IoT ile nesnelere kimlik kazandırabilmekte, nesneyi bir varlık haline dönüştürebilmekte ve kimliği (ID) olan bir nesneye her yerden bilgi gönderebilip/alabilmekteyiz. Üretimin yeni standartları IoT devrimi üzerine kurulmaktadır.

Dijital çağda birçok uygulama IoT ağları üzerinden gerçekleştirilebilecektir. IoT’nin kullanılır olmasının en büyük avantajlarından biri gerçek zamanlı veriye, mobil olarak bile ulaşabilecek olmamızdır. Bu sayede gerçek zamanlı analizler yapıp, daha doğru/hızlı kararlar alabilme şansını yakalayacağız.

Bu duruma birkaç örnek verelim.

Büyük veri ve analitik kavramlarının giderek daha da popüler bir hale gelmesi, eskiden kısıtlı olarak yapabildiğimiz bazı uygulamaların daha kapsamlı bir şekilde 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 şekillerde 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 parametreleri- nin 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 bir yargıya varılmaya çalışılır. Buradaki kritik faktörler örnek sayısı, veri güvenirliği 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 güvenir- lik katsayısını artırmak için MSA (Mesasurement System Analysis) dediğimiz yöntemler ile ölçüm güvenirliği sağlanmaya çalışılır ve alınan ölçüm sonuçları uzmanlar ve özel yazımlar tarafından analiz edilerek süreç modellemesi yapılmaya çalışılırdı. Altı sigma yaklaşımındaki ölç (Measure) ve analiz (Analyze) süreçleri bu kapsama girmektedir. Ancak şimdi süreç üzerinden sürekli, güvenilir ve gerçek zamanlı veri alınabilmesi 4.0 teknolojileri sayesinde son derece kolay bir hale geldi. Endüstri 4.0 teknolojileri ile örnek sayısında kısıtlamaya gidilmeden, sınırsız sayıda ve güvenilir gerçek zamanlı olarak alınabilmektedir. Bu sayede elde edi- len örnek veri setleri ile süreçler eskiye göre 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, regres- yon / korelasyon analizleri, faktör testleri gibi analizlerde kullanılarak süreç modellenir, modelleme üzerinden gele- cek durum hakkında ön görüde bulunmaya çalışılır. Bu yön- temleri kullanabilmek için uzmanlardan ve SPC/Minitab gibi özel yazılımlardan faydalanılır. Artık bu işlemleri yapabilmek Endüstri 4.0 teknolojileri ile eskiye göre çok daha kolay. Daha önceleri sadece özel yazılımlar (matlab, minitab, spc) ve uzmanlar üzerinden yapılabilen analizler artık IoT ekipmanlar üzerindeki gömülü yazılımlar (embedded software) (phyton) üzerinden, buluta çıkmaya gerek kalmaksızın lokal olarak (fog computing) 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 çalışmaları ile problemi daha net tanımlayabiliyor (1.Define), IoT sensorlar ile uzaktan ve gerçek zamanlı veri alabiliyor, süreci test ve kontrol edebiliyor (2.Measure / 4.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, güvenilir ve çözünürlüğün yüksek olması. Endüstri 4.0 dediğimiz kavram işte tam da bu aşama da fark oluşturuyor. Endüstri 4.0 ile modelleme yeteneğimizi artırıyor ve bu sayede karar verme sürecinin kalitesini ve hızını daha iyi seviyelere getirebiliyoruz.

Nano Teknoloji ve Endüstri 4.0

Endüstri 4.0 ‘a nasıl gelindi ile ilgili birçok görüş var ancak ‘Daha aşağıda çok yer var” başlıklı konuşması ile nanoteknolojinin gelişmesine ışık tutan Richard Feynman’ı bu gelişme sürecinde unutmamak gerekiyor.

1959 yılında nanoteknoloji alanında ortaya sürdüğü görüşler sayesinde bugün başka şekilde elde edilmesi pek mümkün olmayan farklı ‘mekanik, elektrik ve manyetik’ özelliklere sahip malzemeler, (atom ve moleküllerin incelenmesine olanak sağlayan ileri seviye tarama mikroskopları sayesinde), atom ve moleküllerin teker teker bir araya getirilmesi ile elde edilebilmektedir. Böylece atomsal seviyedeki bileşenlerden başlayarak yeni yapıların tasarımı ve oluşturulabilmesi mümkün hale gelebilmektedir. Önceleri yukarıdan aşağı doğru yapılan malzeme tasarımının artık ‘aşağıdan yukarı’ doğru yapılması ile teknolojik işlem kapasitesi/yeteneği artarken; boyutsal anlamda da inanılmaz küçülmelere şahit oluyoruz.

Endüstri 4.0 bizi çok mu meşgul edecek bilemeyiz ancak bir sonraki devrimin dönüm noktasının da malzeme bilimi alanından geleceğini tahmin etmek pek zor olmasa gerek.

Yeni Ürün Geliştirme

Müşteriler ‘ürün’ aramaz; bir problemine çözüm ararlar ve bu çözümün de istedikleri kriterlerde, uygun fiyatta ve hemen gerçekleşmesini isterler. Ürün geliştirme sürecinin amacı müşterinin problemine en uygun çözümü (Increase Quality), en ekonomik yoldan (Reduce Cost) bularak ürünü en hızlı şekilde (Time to Market) pazara sunabilmektir. Ancak, bu sonuca her zaman ulaşılamaz. Neden mi?

Yeni ürün geliştirme sürecinin etkinliğine etki eden birçok faktör mevcuttur, ancak bu etkenlerin başında tasarım sürecinde yapılan hataların geldiği birçok araştırmacı tarafından belirtilmektedir. Bu durumu aşabilmek için ‘pazarlama | tasarım | üretim’fonksiyonları başta olmak üzere etkin iletişim ve iş birliğiiçinde ürün geliştirme sürecinin yönetilmesi gereklidir. Eş zamanlı mühendislik dediğimiz bu konseptin en önemli getirisi ‘yavaş yavaş acele ederek’ yeni ürünün satılabilirlik ve üretilebilirlik olasılığını artırmaktır.

Üretim Yöntemleri | (Discreate, Process, Continuous and Job Shop)

Üretimi anlatmak ya da anlamak için önceli olarak üretim yöntemlerini açıklamak gerekiyor. Çünkü, her yöntem için farklı stratejilerin uygulanması gereklidir.

Üretim endüstrisinde dört farklı üretim yöntemi mevcuttur. Bunlar birbirlerinden belirgin farklar ile ayrılırlar.

  1. DiscreateManufacturing:Otomobil, beyaz eşya ya da ev gereçleri gibi ürünler kesikli üretim yöntemiyle üretilirler. Bu tür üretimde çeşitlilik nispeten düşük, miktar ise yüksektir ancak kesikli stratejinin en belirgin özelliği ürünün demonte (re-assembly) edildikten sonra içinden çıkan parçaların tekrar üretimde kullanılabilir olmasıdır. Örneğin, bir arabanın demonte edilmesi sonrasında içindeki birçok parça ilk hâli gibi elde edilebilir, yeniden kullanılabilir. Ancak bir ketçabı demonte edemez; içinden yeniden domates ya da içindeki katkı maddelerini ayıramazsınız.
  2. Process Manufacturing: Genelde kimya, gıda, ilaç gibi sektörlerde malzemelerin belirli bir formüle ya da reçeteye dayalı olarak üretilmesi yöntemidir. Bu yöntemde malzemeler kimyasal reaksiyona tabi tutulurlar, karıştırılırlar ve ayrışım yapılarak ilk maddelerin yeniden elde edilebilmesi pek olanaklı değildir.

Kısaca üründe adet bazlı malzemeler var ise (Bom) bu malzemeler elle tutulabilir, sayılabilir ise DiscreateManufacturing; ürün bir reçeteden (oransal bileşenler) oluşuyor ve malzemeleri elle tutulamaz, sayılamaz türden ise Process Manufacturing olarak adlandırılır.

  1. Continuous Manufacturing:Yüksek adetlerde ve standart ürünlerin üretilmesinin gerekli olduğu yerlerde sürekli üretim yöntemi kullanılır. Demir çelik, cam, seramik gibi sektörler buna örneklerdir. Üretim özel amaç için tasarlanmıştır, ekipmanlarda çok fazla kalıp değişimi ya da duruş olmaz ve süreçler bir yandan üretirken, diğer yandan sürekli olarak fabrikaya ham madde girdisi yapılır.
  2. Job Shop Manufacturing:Çok düşük (hatta 1) adetlerde ve özel ürünlerin üretilmesinin gerekli olduğu durumlarda kullanılan yöntemdir. Özel makine, gemi vs., gibi sektörler bu türü örnek sektörlerdir.

Büyüme Stratejileri / Kapsam Ekonomisi

Eğer bir vakıf değilseniz, iş dünyasındaki amacınız kar elde etmektir. Kar, üretimin bir fonksiyonudur ve en genel anlamı ile “kar = gelir – gider – fırsat maliyeti “, olarak formulize edilebilir. Karlı olabilmek, geliri artırmak, giderleri azaltmak ve fırsat maliyetlerini elimine edebilmek ile ilintilidir.

Hemen her işletme büyüme ve gelir artışı yönünde iş stratejileri geliştirir. Kimi işletmeler benzer ürünleri daha çok üretme doğrultusunda strateji geliştirirler. Daha çok üretebilmek için kapasite artırma yaklaşımı izlerler ve yeni makine yatırımları yaparlar. Ölçeği büyütüp maliyetleri azaltmayı ve miktar artışından ciro elde ederek büyümeyi planlarlar. Kimi işletmeler ise ölçek yerine kapsamı genişletmeye odaklanırlar. Benzer ürünlerden daha fazla üretmek yerine, yenilikçi ürünler geliştirerek, pazarın ihtiyaçlarını belirlemeye ve buradan daha yüksek ciro getirisi üretmeye çalışırlar. Bunun için ArGe’ye, insana yatırım yaparlar.

Her iki stratejiye de bugün rastlamaktayız. Ancak, günümüzde değişimin üstel artış göstermesi yenilikçi ürünlerin pazarda daha fazla rağbet görmesine ve ölçek ekonomisinin yerini kapsam ekonomisine bırakmasına neden olmaktadır. Artık, aynı şeyleri sürekli yapan değil, benzersiz şeyleri sıklıkla ortaya çıkaran, yani inovasyon yapan işletmeler ayakta kalabilmektedir.

Eğer sadece ‘1’ şey için bilinirseniz, pazar size başka bir şey vermez.

Kapsam ekonomisinin (inovasyonun) pazarda sürükleyici, bağımlılık yapan özelliği olduğu gibi yüksek getirisi de vardır. Pazara, sürekli ‘inovatif ve benzersiz ürünler sunma’ stratejisi izleyen firmalar ürün fiyatını kendisi belirleyebilmektedir. Apple aynen bu yöntem ile rakiplerine kıyasla daha yüksek kâr marjı elde edebilmektedir.

Bu durumun aksini yapanlar ise mevcut durumlarını koruyamadıkları gibi yok olma tehlikesi ile karşı karşıya kalabilmektedirler. Eskiden, pazar lideri olan ancak artık varlığını devam ettiremeyen birçok ünlü markanın akıbeti bu duruma en güzel örneklerdir.

Sanayide Dijital Dönüşüm

Sanayide Dijital Dönüşüm çalışmaları olanca hız ile devam ediyor. Ancak, herkes tarafından kabul edilmiş bir tanım & yol haritası henüz tam olmadığı için hemen herkes kendi bakış açısından süreci yorumluyorlar, dönüşüme yön vermeye çalışıyor.

Otomasyoncular sahadan veri almak/göndermek için biz önemli oyuncuyuz derken ERP/MES tarafı sürecin yönetiminde yatay/dikey entegrasyonu sağladığı için odak nokta benim yaklaşımını sergiliyorlar. IoT platformları veri toplama, görselleştirme, analitik ve uyarlama geliştirme işlerine girerlerken ERP ’den kısmi roller almaya başlıyor; AR ve BDA platformları sürecin daha da anlamlı getiren biziz diyorlarken, Simülasyon ve Robot tarafı ise yine kendi açılarından süreci değerlendiriyorlar.

Kısaca işler biraz karışıyor; özellikle bu konular hakkında fazla bilgisi olmayan muazzam bir kalabalık açısından.

Dijital dönüşümün her şeyden önce disiplinler arası bir çalışma gerektirir. Akıllı Fabrika kurabilmek için ekosistem içinde yer alan tüm oyunculara ihtiyaç vardır. Mesele, kimin ne yapacağı değil, kimin ne zaman yapacağıdır.

Şimdi basit bir durum tespiti yapalım. Tek bir soru soralım. Biz ne iş yapıyoruz? İmalat.

Evet, işimiz imalat. Yani, parçayı alıp ‘kesiyor, şekillendiriyor, birleştiriyor, boyuyor ve gönderiyoruz’. Temel süreçlerimiz: ‘Tasarım – Plan – Tedarik – Üretim – Sevkiyat – Servis”; amacımız ise ‘Hız, kalite, maliyet’.

Peki bizim gerçekte neye ihtiyacım var?

Öncelikle süreçleri yönetmek için doğru bir kurguya, iyi bir akışa ihtiyacınız var. ERP projesi yapanların en sevdiğim yanı 1 satır kod bile yazmadan önce oturup sürecin nasıl aktığını anlamaya çalışır ve sonra üzerine uyarlama/geliştirme yaparlar. Kavramsal Tasarım denilen süreç budur: Yavaş yavaş acele etmek ya da terzi misali iki kere ölçüp bir kere kesmek.

Günümüzün geçerli işletme operasyon yönetim modeli Yalın ve Çevik üretim prensiplerinin bileşkesi olan hibrid ya da LEAGILE dediğimiz üretim yönetimi stratejisidir. Tedarikçiden müşteriye kadar olan tüm sürecin bu strateji ile yönetilebilir olması Dijital Dönüşümün esasını teşkil eder. İşin standardı, binanın temeli burasıdır. Stratejik sourcing, JIT purchasing, sanal ağlar üzerinden uçtan uca entegrasyon, TPM/TQP, Kanban, JIT, Heijunka gibi konuları süreçlere dahil etmeden dijitalleşmeye başlamak sadece ‘yanlışın daha hızlı yapılmasına’ neden olur.

Kısaca, önceliğimizin akış olması gerekiyor. Malzemenin ve bilginin süreçler arasında nasıl akacağını tanımlamak ve bu akışım istediğimiz şekilde çalıştığını garanti altına almak. Lean ve Agile olmak. Sonra üzerine teknolojiyi bindirmek…

Endüstride Dijitalleşme Yalın Olmaktan Geçiyor.

Yalın Üretimin esasında beş temel unsur yatar (Womack). Bunlar: Value, Value Stream, Flow, Pull ve Perfection prensipleridir. Bugün konuştuğumuz Akıllı Fabrikaların da temelinde aslında bu beş temel unsur vardır.

  • Value (Information): Yalın’da değer ‘ürünün şekline, rengine fonksiyonuna ya da kalitesine etki eden; yapmakta olduğumuz binlerce aktivite içindeki çok küçük bir bölümü temsil eder. Akıllı Fabrikalar da değer ise ‘anlamlı bilgidir’. Binlerce veri üzerinden (büyük veri) elde edilen, anlamlı bilgi.
  • Değer Zinciri (Connected Network): Tedarikçiden müşteriye kadar olan tüm süreçlerdeki kayıpların ortadan kaldırılması Yalın Üretimde ana temalardan biridir. Akıllı Fabrikalarda bu amaç doğrultuda uçtan uca bağlantı yatay entegrasyon üzerinde sağlanır. Tedarikçi – üretici – müşteri aynı platformda ve birbirleri ile bağlıdırlar.
  • Akış (Flow): Akış yalın üretimin esasını teşkil eder. Malzeme ve bilginin suyun nehirde aktığı gibi akması ana gayedir. Akıllı Fabrikalarda değer (anlamlı bilgi) CPS (Cyber Physical Systems) üzerinden akar. OT ile IT entegrasyonun sağlanmasından elde edilen CPS Akıllı Fabrikaların iletişim omurgasıdır. Ana işlevi ise farklı yerlerden gelen, değişik formattaki verilerin ana omurga dışına çıkmadan farklı katmanlardaki sistemler arasında iletilebilmesine/anlaşılabilmesine olanak sağlamaktır.
  • Çekme (Pull): Çekme sistemi aşırı üretimi engelleyen, kayıpları azaltan Yalın Üretimin temel prensiplerindendir. Talep oldukça üretmeye dayanan bu prensibin Akıllı Fabrikalarda karşılığı talep odaklı üretimdir.
  • Mükemmellik (Perfection): Yalının bu son prensibinin Akıllı Fabrikalardaki karşılığı adaptasyondur. Ön görülemeyen değişime hızlı adapte olabilme yeteneği olarak da tanımlanabilen bu prensibin esasını hız ve esneklik, yani çeviklik teşkil eder.

Standart binanın temeli; teknoloji ise onu yükselten kolonlardır.

Teknoloji ile Deneyim / Tecrübe Kavramları Tarih Oluyor

Teknolojik gelişim; deneyim/tecrübe kavramını neredeyse sıfıra indirgiyor. 50 yaşındaki bir mühendis ile 25 yaşındaki mühendis arasındaki tek fark; 50 yaşındaki mühendisin artık kullanmayacağı teknoloji & teknikler üzerinden geçirdiği 25 yıl. Yeni teknolojiler herkes için yeni ve artık hızlı öğrenebilme, adapte olabilme fark oluşturuyor.

Teknolojinin etkisini daha iyi anlayabilmek için önce eskiye bir bakalım. Eskiden (hala!!) ne amaçla neyi yapardık.

  • İmalatta metot mühendisleri vardı. Süreç zaman etütleri yapar (kronometre ile ölçüm), iş talimatlarını hazırlar, üretim sahasında süreçlerin yanına asar ve saha da işlerin bu dokümanlar üzerinden yapılıp yapılmadığını kontrol ederlerdi. Üretimde, operatörün standart iş yapması için bu iş talimatlarını kullanırdık.
  • Bakım operatörleri arızaları çözebilmek için teknik manueller ile ekipmanın yanına gider, sayfaları karıştırarak ne yapması gerektiğini bulmaya çalışırdı. Eğitimler için dış firmalara gönderidik.
  • Planlama mühendisleri sürekli saha ile iletişime geçip, üretimin durumunu sorgular; planlarını revize ederlerdi.
  • Yöneticiler, türlü excel raporları üzerinden sahanın performansını anlamaya çalışırlardı.
  • ..

Şimdi ise aynı amaç için farklı yöntemler kullanıyoruz. Bunların başında da AR (Augmented Reality) Artırılmış Gerçeklik uygulamaları geliyor.

AR uygulamaları üzerinden, üretim ortamında ihtiyaç duyulabilecek her tür bilgiyi alabiliyor/gönderebiliyoruz. Operatör iş talimatı, bakımcının arıza giderme prosedürü ya da makineye bakıp, anlık durumu hakkında bilgi sahibi olmak gibi tüm gereksinimlerimizi AR üzerinde yapabiliyoruz. AR ile artık deneyim/tecrübe kavramları tarih oluyor. Artık, AR üzerinden deneyimsiz/tecrübesiz kadrolara üretim yaptırıyor, arıza çözdürüyoruz. Raporlara bakma gereği duymadan, sadece gözümüzün ucu ile makineye bakarak (gözlük üzerinden) makinenin seceresini görebiliyor, karar alabiliyoruz.

AR, 4.0’ teknolojilerinden sadece bir tanesi ve hızla yaygınlaşıyor. Artık, işletmelerde klasik metot ve bakım mühendisliğinin yaptığı birçok işin (dokuman hazırlama, eğitim verme, izleme) AR üzerinden olması beklenecek. AR destekli iş talimatları, kontrol planları, bakım prosedürleri ya da makine üretim raporları.

AR uygulamalarını geliştirmek için iki seçeneğiniz var.

  1. Bu konuda çalışan uzman bir firmadan destek alarak; AR uygulamalarını yaptırmak ve kullanmak.
  2. Bu konuda platform geliştirmiş firmalardan servis satın alarak, kendi kadrolarınız üzerinden ihtiyaç duyulan uygulamaları geliştirmeniz. Dışa bağımlılığı azaltmanız açısından elbette ikinci yöntem daha tercih edilebilir gözükmektedir. Çünkü, AR uygulamalarının sınırını hayal gücünüz belirler.

AR uygulamalarının etkinliğinde büyük veri analitiğinin oldukça önemi vardır. Bugün analitik ile sebep/sonuç analizleri yapabildiğimiz gibi sürecin girdisi olan tüm bileşenlerin ayrı ayrı etkilerini (pattern and correlation) bile görebilmekteyiz. Bu işi içinde aynen AR da olduğu gibi platformlardan faydalanmamız gerekiyor.

Ancak, AR ve BDA analitik uygulamalarından uygulamalarından etkin sonuçlar alınabilmesi için oldukça iyi yapılandırılmış bir CPS (Cyber Physical System) yani iş yazılımları (ERP- MES) ile üretim teknolojilerinin (Sensör-PLC-SCADA) entegrasyonuna ihtiyaç vardır. Bilginin üretildiği yerden doğru ve hızlı alınabilmesi ancak CPS ile mümkün olabilir.

Sözün özü, Akıllı Fabrikalar kurmak zorundayız. Bu, öyle birilerinin teknoloji satmak için uydurduğu bir kavram değil. Gelecek IoT üzerinden şekilleniyor. Özellikle otomotiv sektöründeki değişim bize dünyanın geleceği hakkında önemli ip uçları veriyor. Bugün Sony bile otomobil üretmeye çalışıyorsa bunun asıl sebebi artık otomotiv endüstrisinde anahtar sektörün yazılım ve batarya olmasıdır. İmalat sektöründe de durum aynen bu şekilde. Yazılım olmadan imalatı gerçekleştirebilmek artık pek olanaklı olmayacak gibi.

Long Range Communication | LoRa

Endüstriyel IoT’de öncelikli olarak nesnelerin IoT Ready (intelligence & connected) olmasının sağlanması gereklidir. Ancak, bazı durumlarda nesneleri akıllı yapabilsek dahi mesafeden dolayı nesnelerin iletişime geçebilmesi pek olanaklı değildi.

Örneğin, sensör PLC bağlantısında 75 m üzeri mesafeler kablo bağlantısında sorun çıkarmakta; WiFi protokolleri işletme içindeki kapalı ortamlar, metal aksam, su gibi etkenlerden dolayı etkin olarak kullanılamamakta, kullanılsa dahi 80-100 m gibi mesafe sınırlamaları getirmekte; GSM gibi hücresel iletişim teknolojileri ise maliyetleri nedeni ile her zaman tercih edilememektedir. Kısaca, orta mesafelerde (<5km) iletişimin, düşük maliyet ve düşük güç tüketimi ile yapılabilmesine olanak sağlayan yeni bir teknolojiye gereksinim bulunmaktaydı.

LPWAN (Low Power Wide Area Network)teknolojileri bu boşluğu doldurmak üzere geliştirilen, düşük güç tüketimli kablosuz iletişim protokolüdür. Bugün LPWAN ile 4/5 km mesafeden, lisans gerektirmeyen frekanslar üzerinden (ISM Band) sanki modem ile WiFi iletişim kurar gibi PLC’ye gerek kalmaksızın doğrudan bağlantı katmanı üzerinden iletişim tesis edebilmektedir. Bu sayede uzak mesafedeki nesneler de IoT Ready kapsamında OT omurgasına alınabilmektedir.

Endüstriyel IoT | Beş Adım

Akıllı Üretim ya da dijital dönüşüm sürecinde hem teknik hem de maliyet açısından beş ana unsur vardır.

1.IoT Ready: Nesnenin, akıllı (Intelligence) ve bağlantı kurabilir (Connected) olması demektir. Bu özelliğe sahip olmayan yani IoT uyumlu olmayan endüstriyel enstrümanların IoT networke bağlanma şansı olmadığı için işletmelerin öncelikli olarak IoT platformuna almak istedikleri nesneleri (eski teknoloji ekipmanları) IoT Ready konseptine uygun hale getirmeleri gerekir. Bu konu maliyetin ilk kalemidir.

2.Inter-operability: Sahada bulunan farklı teknoloji / model IoT Ready nesnelerin birbirleri ile iletişime geçebilmesi için ortak bir platforma ihtiyacı vardır. Bunun için ya peer-to-peerbağlantı ara yazılımları ya da üniversal bağlantı katmanları (connectivity layer) kullanılmalıdır. Bu da maliyettin ikinci kalemidir.

3.Storage: Sahadan toplanan verileri depolamak için bir veri tabanına ihtiyaç vardır. Üçüncü maliyet burasıdır.

4.Analitik: Analitik için iki opsiyon vardır. Kendiniz bir analitik platformu oluşturacaksınız ki bu pek kolay değildi, ciddi uzmanlık/yetkinlik gerektirir. Veya hazır olan platformaları kullanacaksınız. Her ikisi de maliyettir.

5.CPS Entegrasyon: Buraya kadar saha verilerini yönetebilirsiniz. Bu veriler ile (veri üreten) veri kullanan (iş yazılımları: ERP) sistemleri entegre etmek bir diğer maliyettir.

Yeni Ürün Geliştirme Süreci | 5 Anahtar Konu

Yeni Ürün Geliştirme sürecinin önemi her geçen gün daha da artıyor. Pazara duyarlı olup, müşteri beklentilerini hızlı şekilde karşılayabilmek rekabette fark oluşturuyor. Rekabete önde olan işletmeler bu kapsamda özellikle aşağıdaki beş konuya oldukça önem veriyorlar.

  1. Connected Customer (Bağlantılı Müşteri): IoT uyumlu ürünler hem sürekli gelir elde edilmesine olanak sağlıyor, hem de sahadan ürün ya da müşteri deneyimi hakkında gerçek zamanlı bilgi alınarak yeni ürün geliştirme sürecinde veri sağlıyor.
  2. Sanal entegrasyon (Virtual Integration): Uçtan uca bütünselliğin sağlanabilmesi için tedarikçiler ve müşteriler ile yatay entegrasyona gidilerek ortak platformlarda çalışılması bilgi doğruluğu, hızı ve etkinliği konusunda fark oluşturuyor.
  3. Eş zamanlı mühendislik (Concurrent Engineering): Yeni ürün geliştirme süreç adımlarının tüm paydaşlar (tedarikçiler, iç departmanalar) ile birlikte, eş zamanlı (paralel) olarak yürütülmesi gerek maliyet gerekse hız anlamında pozitif etki sağlıyor.
  4. Simülasyon (Simulation): Ürün simülasyonu, süreç simülasyonu, gerçek zamanlı süreçlerin izlenmesi ile sanal ortamlar üzerinden kararlar alınarak hız, maliyet avantajı elde ediliyor.
  5. Eklemeli Üretim (3D Printing): Dijital verilerden fiziksel üretim yapma konusu yeni ürün geliştirme sürecini baştan sona değiştiriyor.

Digital Base Lean Transformation | Smart Factory Road Map

1.Train your people. Smart Manufacturing begin with people, not machines. 

  • Understand Philosophy of Digital Base Lean Transformation. Lean & Industry 4.0 tools, applications.

2. Develop Strategy for Digital Base Lean Transformation 

  • Technology, Process, People and Organization requirements.

3.Select Pilot Line, Choice Topic/s and Set Targets 

  • Smart Predictive Maintenance (Increase OEE: AI, Big Data Analytics)
  • Process/Quality Optimization (Big Data driven)
  • Process Visualization/Automation (Man Machine Interaction)
  • Integrated Planning and Scheduling (MES & ERP)
  • Resource Optimizations (Data Driven)
  • Automated WH (Pick by vision, Visibility, Glass, RFID)
  • Autonomous Logistics (Intra, Out Bound: Drone, AGV, etc)

4. Implement Lean & 4.0 Tools 

  • Current State Analysis (VSM)
  • Eliminate Muda in all process (operational & transactional)
  • Establish Material and Information Flow (Flow)
  • Set standards for each process of daily operations (Standard)
  • Support process with Digitation (Technology)

5.Check Result, Evaluate process and deploy

  • Lesson Learned
  • Go to 3

Üretim Stratejilerindeki Değişim: MTS to ITO

Değişimin etkileri biz üreticileri de inanılmaz boyutlarda etkiliyor. Eskiden standart ürün dediğimizde ‘pazarda talep değişkenliği fazla olmayan, sürekli talep gören ürünler’; modüler ürün dediğimizde ‘yarı mamulden farklılaştırılarak üretilen ürünler” ve inovatif ürünler dediğimizde ise “mevcut tasarım üzerinde yapılan küçük değişimler sonucunda elde edilen ürünler” aklımıza gelirdi.  Standart ürünleri MTS (Make to Stock), modüler ürünleri CTO (Configure to Order) ve inovatif ürünleri ise MTO (Make to Order) stratejileri ile üretirdik.

Ancak, şimdi şu an durum çok farkı bir hal aldı! Müşterilerin giderek daha da kişiselleştirilmiş ürünler istemesi neticesinde yeni anlayışlar/tanımlar yapmak zorunda kalıyoruz. Siparişleri karşılamak için mevcut tasarımda ciddi boyutlarda değişiklikler yapmak zorunda kalabiliyor(ETO: Engineering to Order), mevcut yetkinliğimizle tamamen farklı bir tasarım ile üretebiliyor (ITO: Innovation to Order) ya da daha ileri bir yetkinlikle bambaşka bir tasarım yapmak zorunda kalabiliyoruz (NcTO: New Competence to Order).

Artık standart ürün dediğimizde ‘MTS-CTO-MTO’ stratejilerinin herhangi biri ile üretilebilen tüm ürünleri kapsam içine alıyoruz. İşletmelerin standart ürünleri üretebilecek yetkinlikte olmaları gerektiğini de artık standart kabul ediyoruz. Özelleştirilmiş (Customized) ürün kapsamına ise ‘ETO-ITO-DcTO’ stratejilerini aklıyoruz.

Peki, tüm bunlar ne anlama geliyor?

Değişim, üretim stratejilerinin MTS’dan ITO/DcTO’a doğru kaymasına neden oluyor ve ciro artık ekseriyetle özelleştirilmiş ya da yüksek teknoloji ürünlerden geliyor. Yeni dönemde sipariş miktarları (volüme) eskisi kadar yüksek olmayacak, hatta bazı siparişlerde belki ‘1’ e kadar inecek. Ölçek ekonomisi ile üretim süreçlerini yönetemeyeceğiz. Daha sık ürün geliştirecek, daha fazla malzeme/tedarikçi ile çalışmak durumunda kalacağız. İşimiz zor gibi…

İşte bu aşamada çevik üretim stratejileri devreye giriyor. Yalın stratejiler ile işletme süreçlerinde kayıpları azaltıp, verimli olurken; çevik stratejiler ile tedarik zinciri boyunca değişikliğe karşı tepkisel/duyarlı olabiliyoruz. 4.0 teknolojileri bunun neresinde derseniz; yalın ve çevik stratejiler üzerine teknolojiyi bindirdiğimizde endüstri 4.0 koşullarını sağlıyoruz demektir.

Kısaca: Değişim üretim stratejilerinde de yıkıcı etki yapıyor. Buna ayak uydurmak için yalın/çevik stratejilerini uygulamak ve üzerine teknolojiyi giydirerek akıllı fabrikalar/tedarik zincirleri kurmak zorunayız.

Çevik Üretim | Yatay Entegrasyon ve Uzmanlığa Odaklanma

Üretimde geldiğimiz mevcut koşullar işletmelerin tek başına rekabet edebilmesini olanaksız kılıyor (Solo act does not work anymore). İşletmelerin değil ‘Tedarik Zincirlerinin’ rekabet ettiği günümüz koşullarında iki ana konu ön plana çıkıyor: Yatay entegrasyon ve Uzmanlığa odaklanma.

Yatay entegrasyon, tedarik zinciri üzerinde yer alan tüm bileşenlerin (tedarikçiden, müşteriye kadar) ortak bir platform üzerinden etkin iletişim kurabilmesine olanak sağlayan sistemler bütünüdür. Bilginin üretildiği yerde, doğru, güvenli ve hızlı bir şekilde paydaşlar arasında paylaşılması üstün ateş gücü sağlıyor. Bunun farkında olan işletmeler bu alana oldukça fazla yatırım yapıyorlar. Yatay entegrasyon için öncelikle iyi bir ERP sistemine; ERP sistemi üzerinden yatay iletişim kurabilmek için bulut entegrasyonuna; bulut üzerinde oluşan büyük verinin analizi için büyük veri analitiği gibi araçlara gereksinimi vardır. Kısaca, veri güdümlü operasyonlar için yatay entegrasyona ve 4.0 teknolojilerine oldukça fazla ihtiyacımız var gibi görünüyor.

Uzmanlığa odaklanma işletmelerin öncelikle en iyi yaptığı işi yapmaları ve daha az uzman oldukları konuları, kendilerinden daha uzman olan işletmelere kaydırmaları anlamına gelir. Stratejik iş birliği ya da outsourcingolarak da tanımlanabilecek bu süreç çeviklik için olmazda olmaz unsurlardandır. Kapasite, teknoloji ve uzman iş gücüne daha kolay erişim, finansal riskin paylaşılması, pazara daha hızlı giriş ve ölçek ekonomisinin etkisi ile daha ucuza mal etme gibi faydalarının olmasına karşın dış kaynağa bağımlı olmak, kritik bilgilerin başkaları tarafından kullanılması gibi riskleri de mevcuttur. Ancak, iyi yönetilen bir süreçte faydaları risklerine göre daha fazladır.

Rekabet edebilmek için etkin stratejilere ihtiyacımız var. Çeviklik kapsamında yatay entegrasyon ve uzmanlığa odaklanma konuları üzerine kısa/orta vade stratejik planların yapılması son derece önemlidir. IT altyapısının geliştirilmesi, kurumsal iş yazılımlarının süreçlere entegrasyonu ve stratejik satın alma / tedarik zinciri yönetimi süreçlerinde iyileştirmeler yapmak zorundayız.

Makine Öğrenmesi ve PDCA

Deming cycle ya da PDCA çevrimi olarak tanımladığımız problem çözme metodolojisini insan zekâsı üzerinden epeydir kullanıyoruz. Plan fazında problemin tanımını yapıyor, parçalara ayırıyor, kök neden analizlerini yapıyor, karşı önlem geliştiriyor ve hedeflerimizi belirliyoruz. Do kısmında planlananları sahada deniyor, Check kısmında sonuçları hedefler ile karşılaştırıyor ve Act kısmında sonuçlar beklenen gibiyse süreci standarda bağlıyoruz. Bu süreci güçlü yapan en önemli faz iki kere ölçüp, bir kere kesme stratejisine dayanan planlama fazının oldukça uzun tutulmasıdır. PDCA ‘de ana tema ‘yavaş yavaş acele etmektir’. Çünkü planlama fazında hata yapılırsa; planlarda hata olur.

Şimdilerde PDCA çevrimini yapay zekâ (AI) ya da makine öğrenmesi (ML) süreçlerinde kullanıyoruz. AI/ML ile problemleri tanımlıyor, kök nedenlerini analiz ediyor, aksiyon planları geliştirebiliyor, geliştirilen aksiyonları uygulayabiliyor, sonuçları karşılaştırabiliyor ve standardı belirleyebiliyoruz. Aradaki en önemli fark ise AI/ML PDCA sürecinde ‘yavaş yavaş acele’ etmiyor! Hemen sonuca gidiyor.

Gidişat, tasarımdan kaliteye, üretimden bakıma kadar tüm süreçlerde artık ML destekli PDCA yapılmadan süreçlerin artık yönetilemeyeceğini işaret ediyor. İki seçeneğimiz var. Ya süreç sorumlularına veri analizi tekniklerini öğreteceğiz ya da veri analistlerine süreç. Yeni dönem T tipi değil tarak tipi yetkinlik gerektirmektedir.

Poka Yoke (The Basic of Quality)

Evinizde mikrodalga fırınında yemek pişerken, mikro dalga fırının kapağını açtığınızda otomatik olarak fırının enerjisi kapanır. Sebebi, kullanıcının mikro dalgaya maruz kalmaması, zarar görmemesidir. Bu bir hata önleme sistemidir.

Üretim süreçlerinde birçok hata ile karşılaşırız. Malzemelerin eksik takılması, yanlış parça kullanımı, set-up / ayar sürecinde yapılan eksik uygulamalar gibi etkenler sonucunda fire, zaman kayıpları, iş kazaları gibi istenmeyen şeyler oluşur. Bu hataların oluşumuna yetersiz prosedürler, uygun olmayan ekipmanlar / yöntemlerin kullanılması sebep olduğu gibi insan hatalarının de önemli bir katkısı vardır. Unutkanlık, yanlış anlama, deneyim eksikliği, kuralları ihmal etme, dikkatsizlik, sabotaj gibi etkenlerde hatanın oluşumuna sebep verirler. Bu hatalar doğrudan kalite maliyetlerini negatif olarak etkilerler.

Poka Yoke ya da hata önleme / tespit etme konsepti ilk olarak 1960 ‘larda Japon üretim mühendisi Shingo tarafından geliştirilmiştir. Yanlışlıkla yapılabilecek hataları sıfıra indirgemek, olası hataları tespit etmek için kurulan sistem ve düzeneklerdir. Poka, kaza ile herkesin yapabileceği görünmeyen tesadüfü hata, Yoke ise korumak anlamına gelmektedir.

Poka Yoke sistemleri tasarlamanın beş temel prensibi vardır.

  1. Elimine Etme Prensibi (Mistake Prevention): Poka Yoke sistemlerinin asıl amacı hatanın oluşumunu en başta engellemektir. Sürecin başında, istenilse dahi hatanın oluşmasına imkân vermeyecek sistemlerin kurulması amacı ile hatanın oluşma olasılığının tamamen ortadan kaldırılması ilkesine dayanır. Bilgisayara girişte şifre istenmesi, benzin pompalarının araçların yakıt sistemlerini tanıdıktan sonra yakıt doldurmaya başlaması gibi örnekler gösterebiliriz.
  2. Değiştirme Prensibi (Replacement): İnsana endeksli yapılan işlerde her zaman istenilen standart çıktı yakalanamaz. Doğal olarak hata yapma ya da aynısını yapamama durumu söz konusudur. Bu gibi durumlarda robot ve otomasyon sistemlerinin kullanılması sürekli daha doğru / standart ürünlerin çıkmasına neden olacaktır. Üretimde kullanılan kaynak robotları ya da otomasyona dayalı tartım sistemleri gibi.
  3. Kolaylaştırma Prensibi (Facilitation): İşin daha kolay / basit yapılabilmesine olanak sağlamak için yapılan uygulamaları bu prensip içine alabiliriz. Süreçlerdeki 5S çalışmaları, görsel yönetim uygulamaları bu kategoriye en güzel örneklerdir.
  4. Tespit Etme Prensibi (Detection): Hatayı tespit edip bir sonraki sürece geçmesine olanak tanımamak amacı ile yapılan uygulamalar. Üretim süreçlerinde kullanılan detektörler, bilgisayarların yazım hataları için öneri vermesi, üretimde fikstür / aparat kullanılması, üretimde sensörler ile yapılan kontrol uygulamaları gibi.
  5. Hafifletme Prensibi (Mitigation): Hatanın etkisinin hafifletilmesi amacıyla yapılan uygulamalardır. Elektronik devrelerdeki sigortalar, arabaların hava yastıkları bu kategoriye örnek olarak verebiliriz.

Çevik Üretim ve Endüstri 4.0

İşletmeler değişen koşullar altında hiç olmadıkları kadar ÇEVİK olmak zorundalar. Ürün çeşitliliği artıyor, ürün yaşam süresi kısalıyor. İş birliği, bilginin paylaşımı / etkin kullanımı fark oluşturuyor.

İşte bu aşamada 4.0 kavramı devreye girmektedir. Endüstri 4.0’ı tek cümle ile “Çevik stratejiler üzerine teknolojinin giydirilmesidir”, şeklinde tanımlayabiliriz. Günümüzün ana konusu çeviklik. Hız ve Esnekliğin kombinasyonu olan çevikliği elde etmeden rekabet edilebilmesi pek kolay gözükmüyor.

Çevik olmak için ilk koşul Yalın olmak; ikinci koşul ise tedarik zincirinde yatay entegrasyona gitmektir.  Yalın işletmenizde süreçleri basitleştirmenize, kayıpları elimine ederek bütçe oluşturmanıza; entegrasyon ise bilgiyi etkin paylaşmanıza etki eder. 4.0 ise tüm bunları daha hızlı yapmanıza olanak sağlar.

Şimdi size az bilinen bir sır vereyim. Operasyonel mükemmelliği yakalayan firmalar ile klasik firmaları birbirinden ayıran en önemli özelliğin ne olduğunu açıklayalım. Klasik firmalar makine çevrim süresini daha da iyileştirmek gibi değer üreten faaliyet üzerinde iyileştirme çalışmaları yaparlarken; operasyonel mükemmelliği yakalamış firmalar bunun aksine kayıplara odaklanarak değer üretmeyen faaliyetleri ortadan kaldırmaya/azaltmaya çalışırlar. İşte temel fark buradadır. Şimdi bunun ne olduğunu bir örnek üzerinden açıklayalım.

Örneğin üç adımdan oluşan bir boru bükme süreci düşünelim. İlk adımda makine ayarlanacak (set-up), ikinci adımda malzeme büküm yerleri ölçülecek/işaretlenecek (markalama) ve son adımda ise boru makinede bükülecek olsun. Bu durumda değer ve kayıpların nerede olduğuna bakılması gerekir. Süreç içinde gerçek değer (müşterinin para ödemeye rıza gösterdiği faaliyet) makinede boru bükme işlemidir. Set-up ve markalama gerçekte değer üretmeyen faaliyettir, ancak ürün çıkarmak için bu adımların da yapılması da gereklidir. Ancak set-up ve markalama işlemlerinin içinde ‘bekleme, arama, yürüme, vs.’ gibi kayıplar vardır. Bu kayıpların elimine edilmesi zor değildir. Bırakın makine kendi işlem zamanı şimdilik olduğu gibi kalsın. Size önce makinenin çalışması için gereken zamanı kısaltın ki (set-up, ayar) makine daha çok çalışsın. Kısaca kayıplara odaklanın…

Laf ile Peynir Gemisi Yürütmek: Matematik ve 4.0

Eskiden teknolojide belirleyici unsur Fizik bilimiydi. Fizik kuramları ile mekanik ağırlıklı, dev ekipmanlar tasarlanır, geliştirilirdi. Fizik hala çok önemli, ancak fiziksel dünyadan siber (matematik) dünyaya doğru geçişin olduğu şu dönemde matematiğin içinde olmadığı hemen hiçbir alan yok gibi. Matematik fiziğin tamamlayıcı bir unsuru iken, şu aralar sanki bir adım ön plana çıkmış gibi gözüküyor. Ekipman boyutlarının küçülmesi ya da fiziksel sistemlere ihtiyaç duymadan bazı işlerimizi yapabiliyor olmamız bu duruma örnek olsa gerek.

Matematik devrimi yaşıyoruz dersek yanılmış olmayız sanırım. Çünkü, artık Yapay zekâ, makine öğrenmesinde kullanılan yüksek matematik tabanlı algoritmalar ile ‘Laf ile peynir gemisini yürütebiliyoruz’. Hatta laf etmeden bile otonom sistemler üzerinden işleri halledebiliyoruz. Gelecek matematik üzerinden şekilleniyor. Eğer bir süreci matematiksel olarak modelleyebiliyorsanız, o sürece hükmetme fırsatınız ortaya çıkıyor. Bu sayede daha etkin yönetebiliyor, daha verimli olabiliyorsunuz. Matematiği iyi bilenler, kullananlar fark oluşturuyor.

Üretim ya da hizmet sektörü fark etmez. Her iki sektörde çalışan genç mühendis arkadaşlara ‘Matematiği derinlemesine öğrenmelerini ve yaşantılarında kullanmalarını’ şiddetle öneririm. Zira, artık matematik olmadan süreçlerin kurgulanabilmesi, yorumlanabilmesi ya da iyileştirilebilmesi pek olanaklı gibi gözükmüyor. Belirsizliğin bu denli yüksek olduğu, dinamik iş koşullarında hata yapmadan geleceği doğru modelleyebilmek ve süreçleri iyi yönetebilmek için matematiğin gücünden faydalanın derim.

Dijital Dönüşüm | Akıllı Fabrikalar

Dijitalleşme surecinde imalat ve hizmet sektörlerini ayırmak gerekir. Her ikisinde de odaklanılan konular farklıdır. Ülkemizin kalkınması ve gelişmesinin yolunun üretim ekonomisinden geçtiğine inanan bir danışman/akademisyen olarak bu kitapta imalatta dijital dönüşüm süreci işlenmiştir.

Kitabın ilk bölümü, Akıllı Fabrikaların standardını oluşturan Hibrid Üretim stratejisine ayrılmıştır. Yalın ve Çevik üretimin bileşkesi olan ‘Hibrid Üretimin’ gerekliliği bu bölümde işlenmiştir. İkinci ve üçüncü bölümde ‘Akıllı Fabrikalar’ konusuna değinilmiştir. Akıllı Fabrikanın tanımı, ka- rakteristiği, uygulamaları ve akıllı fabrika dönüşüm sürecinin nasıl olacağı olabildiğince yalın bir dille aktarılmaya çalışılmıştır. Dördüncü ve beşinci bölümler ‘Akıllı Fabrikalarda Nesnelerin İnterneti’ konusuna ayrılmıştır. IoT konsepti, mimarisi ve bu konsepte kullanılan teknolojiler genel hatları ile aktarılmaya çalışılmıştır. Altıncı bölümde ‘Akıllı Fabrikalarda Temel Veri Analizi’ için gerekli olan temek istatistik konuları işlenmiştir. Son bölümde ise ‘Dijital Dönüşüm Sürecinde İzlenmesi Gereken Yol Haritası’ ana hatları ile okuyucuya aktarılmaya çalışılmıştır.

Bu kitapta işlenen teknik konuların her biri derin öğrenme gerektirir. IoT ve Endüstri 4.0 konularına ilgi duyan, bu konuda kendini geliştirmek isteyen genç arkadaşların öncelikle öğrenmeleri gereken konu başlıkları kitap içinde farkındalık oluşturacak seviyede aktarılmaya çalışılmıştır.

Madem ki biliyorsun, neden öğretmiyorsun (Sümer atasözü) ibaresini çok önemsiyorum. Bildiğimizi çok iddia edemem ancak en azından öğrendiklerimizi aktarmak, genç arkadaşlara bir yol haritası çizebilmek ve en önemlisi ülkemizin gelişimine katkı sağlayabilmek amacı ile yazılmış olan bu kitap ‘bir kişiye, bir işletmeye kü̧cük bir katkı dahi sağlasa’ amacına ulaşmı̧ş demektir.

Digital Labour (Cobot)

Geçtiğimiz gün Robot Yatırımları & Endüstri 4.0 fuarına gittim. Robotlar ve MES yazılımları konusunda oldukça önemli gelişmeler olduğunu gözlemledim.

Collaborative Robot (iş bilirlikçe robotlar) alanında hemen her firmanın oldukça etkileyici ürünleri vardı. Eskinin, yere sabit, konsol üzerinden programlanarak çalışan robotların yerini joystick yordamı ile kolaylıkla programlanabilen, istenilen yere kolayca taşınabilen hatta AGV ile istenilen yere kendi gidip, operasyon yapabilen Cobot’lar almaya başlamış. Cobot’u alıyor ve 2 saat içinde operasyon yapmaya başlayabiliyorsunuz. Kaynak, boyama ya da yükleme/boşaltma operasyonları gibi süreçler için oldukça ideal. Yakın zamanda CNC tezgahlarında parçaları yükleyen/boşaltan ve hatta parça kontrolleri yapan ya da kaynak operasyonlarında kaynak makinesine entegre olarak AGV modunda çalışan cobotları (Digital Labour) çok daha sık görecek gibiyiz. Gidişat bu yönde…

Bir diğer önemli gelişme ise MES ve Simülasyon yazılımları alanında olmuş. Epey bir firma (yerli/yabancı) bu konuda oldukça iyi yazılımlar geliştirmiş. MES artık sadece sahadan veri toplama işinde değil, tüm Operasyonel süreçleri yönetmeye aday ve ileride ERP’in birçok fonksiyonunu alacak gibi duruyor. MOM (Manufacturing Operations Management) denilmesinin nedeni buradan geliyor.  Endüstri 4.0’ın yapı taşlarından olan MES/MOM artık işletmeler için olmazsa olmaz unsurlardan. Şimdi MES/MOM üzerine birde simülasyon eklenerek fabrikanın dijital ikizi oluşturuluyor. Sanal ortamda fabrikayı gerçek zamanlı izliyor ve yönetiyorsunuz.

Bu iki konu üzerine düşünün derim. Zira, çeviklik için her ikisi de gerekli…

Veri Madeni: Fabrika Servisleri

Female and robot hands reaching to each other on blue background

Fabrika servislerinde inanılmaz madenler vardır, görmesini bilene. Bugün birçok firma servis sürecini etkin yönetemiyor maalesef. Müşteriyi iyi karşılamak, Güleryüz ya da zamanında kaliteli servis verebilmek elbette önemli ancak benim burada kastettiğim etkinlik bu süreci değere dönüştürebilecek katma değerli sonuçların elde edilebilmesidir.

Bu konuyu biraz açalım. Bir ürün servise neden gelir ya da servis için müşteriye neden gidilir? Rutin bakım/onarım, kurulum ya da arıza durumlarında…

Bakım onarım faaliyetlerinde inanılmaz bilgiler elde edilir. Ürün içinde bulunan malzeme/komponentlerin yıpranma, bozulma durumlarından tutun, müşteri deneyimlerine kadar birçok bilgi bu süreç içinde elde edilir. Aynı durum arızi bakım durumlarında da geçerlidir. İşte burada gerçek maden vardır. Bu büyük veriyi iyi analiz eder, irdeler ve buradan çıkan sonuçları yeni ürün tasarım ve imalat süreçlerinin iyileştirilmesinde kullanabilirseniz inanılmaz getiriler elde edebilirsiniz.

Servis konusundaki diğer bir konu ise saha çalışmaları (kurulum ve sahada arıza/bakım) ve ürün güncellemeleridir. Saha çalışmalarına katılan ekibin eğitimli olması servis süresini, kalitesini ve maliyeti doğrudan etkiler. Eğitim konusunda her zaman istenilen standardın yakalanabilmesi pek kolay değildir. Sık değişen talimatlar, yeni geliştirilen çözümler gibi unsurlar servis personelinin güncel kalabilmesini kısıtlar. Bu gibi durumlarda artık bulut ve artırılmış gerçeklik uygulamaları üzerinden servis elemanlarına uzaktan destekler verilebilmekte, hızlı çözümler üretilebilmektedir. Bu sayede zaman, maliyet tasarrufu ile birlikte müşteri memnuniyetin de de iyileştirmeler sağlanabilmektedir.

Madenden ne çıkacağını her zaman bilemezsiniz. En değerli madenler genelde derinlerdedir. Bu nedenle sürekli kazmak gerekir.  Servis süreçleri bu açıdan bulunmaz Hint kumaşı gibidir.

CPS (Akıllı Fabrika’nın Omurgası)

Endüstri 3.0 dönemimde iş yazılımları ile süreçler arasında kısıtlı iletişim vardı. Birçok yerde bilgi akışında kesinti olur, bilgi iletimi sürekli insan müdahalesine maruz kalınırdı. Bunun sonucunda ne mi olurdu? Her gün yaşadığımız sorunlar: Yanlış ürün tasarımları, malzeme kaynaklı üretim duruşları, sevkiyat gecikmeleri, hatalı üretimler, hesapta olmayan arızi duruşlar….

Akıllı Fabrika, İnsan, makine ve ortam içinde bulunan nesnelerin yazılım ve donanımlar aracılığıyla birbirleri ile iletişime geçip, işbirlikçi bir yapıda çalışabildiği ve birçok nesnenin özerk kararlar alarak süreçlerin efektif yönetildiği sistemler bütünüdür. İş yazılımları, uygulamaları ve ağ ekipmanlarının oluşturduğu siber dünya ile (IT: Information Technology), operasyon teknolojilerinin oluşturduğu fiziksel dünyayı (OT: Operations Technology) fabrika ölçeğinde MES üzerinde entegre etme süreci Akıllı Fabrikalarda iletişimin temelini, omurgasını oluşturmaktadır. CPS (Cyber Physical Systems) olarak da adlandırılan bu konsept Akıllı Fabrikalarda tüm sistemin etkileşimli olabilmesi için gereken ön koşuldur. Endüstriyel çağda fonksiyonlar, uygulamalar ve teknolojiler arasında kısıtlı iletişim varken, dijital çağda CPS üzerinde her şey birbiri ile ilişkidedir.

Akıllı fabrikanın temelinde bağlantı; çıktısında ise anlamlı bilgi yatar. İdeal bir Akıllı Fabrikada tüm sistem birbiri ile iletişim içindedir ve bilgi iletimi için asla ağ dışına çıkılmaz.

Manufacturing Strategies

Manufacturing companies deploy many strategies in order to manage their operations. If we need to group those strategies, we can evaluate them in four basic categories. 

1) LTO (Licence to Operate): Manufacturing companies provide services/products to their customers through their employees. So, Safety and quality are the priority elements of business continuity. Without worker and customer, you can not have business.

2) Market: Market is like ocean. Sometimes red sometimes blue. So, the companies are in need to decide which areas to go into by using economies of scale or economies of scope. Market sensitivity and produce according to customer demands are the key topics of marketing strategies. 

3) Skills: If you ask my opinion about the priority of these listed issues, I would put skills issue on top of the strategic agenda. We are in agility era. So, need skilled person and advanced technology more than ever before. 

4) Cost: Quality and speed are order winner. So, the companies have to be focused on these topics. But if you add low cost on top of those order winner, you would be best in your class. So, product development and manufacturing management costs must be reduced systematically by using lean and agile methods. 

Thanks to Roland Hoyng and Özlem Sivrioglu for their contibutions

IoT Devrimi

Nesnelerin akıllı duruma gelebilmesi değişimin önünü inanılmaz boyutlarda açmıştır. Ölçeğin hesaplanamaz, öngörülemez şekilde büyümesi ve akıllı nesnelerden elde edilen küçük verilerin, toplamdaki büyük etkisi, iş süreçlerini ve modellerini üretimden sağlığa, enerji yönetiminden toplumsal yaşama kadar her alanda değiştirmektedir.

Bir değişimin devrim olarak tanımlanabilmesi için sosyolojik olarak insana dokunması, toplumsal yaşamı etkilemesi ve bir felsefesinin olması gerekir. IoT bu karakteristiğe sahip gibi görünüyor, John Deere örneğinde olduğu gibi.

John Deere traktör firması, klasik olarak ürettiği traktörlerini IoT uyumlu yaparak, (akıllı traktör) sahada çalışan traktörlerden topladığı bilgileri ürün performansını ve müşteri davranışlarını modellemek için kullanmıştır. Sahadaki akıllı traktörlerden gelen veriler doğrultusunda ürün performans analizlerini gerçek zamanlı yaparak, elde ettiği bulguları bir sonraki yeni ürün tasarım aşamasında kullanmış ve yine aynı datalardan elde etiği kritik bilgileri müşterisi ile paylaşarak ekipmanların arıza olmadan bakım, onarım sürecine girmesini tesis etmiş, ürüne ait yazılım güncellemelerini internet üzerinden yapabilmiştir. Ancak işin en ilginç yanı IoT uyumluluk sonucunda bazı bölgelerde traktör satmak yerine kiralama modeline geçmiştir!

IoT, veri kavramını stratejik bir silaha dönüştürebilmektedir. Verinin ait olduğu amacı dışında da kullanılabiliyor olması yorum çeşitliliğini ve çözünürlüğü artırarak sahanın daha net, anlamlı bir hal almasına olanak sağlıyor. Oyunun şekli ve kuralları değişiyor, gelecek IoT üzerine kuruluyor. Artık, IoT uyumlu olmayan bir nesnenin, işletmenin ya da toplumun rekabetçi olabilmesi, ayakta kalabilmesi pek mümkün olamayacak gibi gözüküyor.

Buradan yola çıkarak IoT’nin tanımını şu şekilde yapabiliriz sanıyorum.

IoT, algılama, yorumlama ve iletişime geçme yeteneği ile donatılmış akıllı nesnelerin internet üzerinden diğer akılı nesne ve dijital sistemlerle etkileşime geçebildiği yeni dünya düzeni, büyük iletişim devrimidir. Devrimin gerçek karakteristiği ise öngörülemez büyüyebilme potansiyelinin oluşturduğu yıkıcı değişimdir.

IoT ile gelen bu değişim, yakın bir zamanda birçok şeyle beraber kendini de imha ederek, bambaşka yeni bir çağın açılmasına neden olabileceğini de göz ardı etmemek gerekir kanısındayım.

Dönüşümün Dört Boyutu

Değişime adapte olmak ya da olmamak, işte bütün mesele bu! Değişime hızlı adapte olan firmalara baktığımızda değişimi dört boyutlu olarak ele aldıklarını görüyoruz: Süreç, Teknoloji, Yetkinlik ve Kültür. Bu bileşenlerin hepsi bir arada olmadan dönüşümün gerçekleşebilmesi oldukça zordur.

  • Süreçler, operasyonların nasıl yönetildiği, malzeme/bilgi akışının nasıl olduğu gibi konularla ilgilidir. Sipariş alınmasından – ürün sevkiyatına kadar olan tüm sürecin, ideal yapıda akışa uygun bir şekilde tasarlanması dönüşümün ön koşuludur. Zira, eğri ağacın doğru gölgesi olmaz.
  • Teknoloji iki boyutta ele alınmalıdır. Üretim ekipmanları ve yazılım teknolojileri. Çeviklik için gerekli olan esnek üretim sistemleri ve ileri seviye planlama, analiz, tasarım uygulamaları artık günümüz işletmelerinde olmazsa olmaz unsurlardan.
  • Yetkinliği değişime adapte olma yeteneği olarak düşünebiliriz. Bilgili, öğrenmeyi/öğretmeyi seven insan kaynaklarının varlığı bir işletme için oldukça önemli bir rekabet aracıdır.
  • Kültür konusu, iş yapma tekniği ve değişime istek konuları ile ilgilidir. Kobilerde aşılması gereken en öncelikli konu aslında burasıdır. Zira, patron ya da yönetimin değişime nasıl yön verdiği sürecin başarısını doğrudan etkilemektedir.

Patronlar bu aşamada iki konuda sıkıntı yaşamaktadırlar. Bilgisizlik ve Bütçe sorumları.

Dijital teknolojiler ve faydaları hakkında bilgi eksikliği

Bilgisayar ve internetin yeni yeni yaygınlaşmaya başladığı doksanlı yıllar, o dönemin klasik yöntemlerle iş yapan orta yaş üstü yöneticilerini oldukça zorlamıştı. Hiçte aşina olmadıkları yeni bir sistem karşısında ne yapacaklarını bilemiyor; bilmediklerini belli etmemek içinde sürece taş koyuyorlardı. Ne gerek var şimdi buna, eski köye yeni adet mi getireceksiniz, babında söylemlerle aslında merak ettikleri ancak gurur ya da kibir etkisi nedeni ile soramadıkları, öğrenemedikleri yeni teknolojilerin yaygınlaşmasına katkı sağlayamıyorlardı. Şu anda da durum bunun bir başka versiyonu.

Dijital teknoloji çok hızlı gelişiyor. Bu gelişimin türettiği yeni şeylerin öğrenebilmesi gerçekten kolay değil. Hem eski bilgileri güncellemek hem de yenileri öğrenmek, bu işle uğraşan bizler açısından bile kolay değil. Bazı şeylerden feragat etmeden, herhangi bir konuda gelişim gösterilmesi çok zor.

Yeni şeyleri en hızlı gençler öğreniyor. Özellikle yeni nesil dijital konusunda oldukça iyi durumda. Belki hayatlarındaki gelişimlere yön verebilmeleri için sizin gibi deneyimli yöneticilerin koçluğuna da ihtiyaçları var. Bunu hep savunduk değil mi: Koçluk, yani deneyim, bilgi transferi. Peki, dijital konularda yeterli bilgiye sahip olmayan, sorma konusunda da çekinen yöneticiler neden kendilerine, dijital konuları yakından takip eden, kendini kanıtlamak, bir şeyler bildiğini göstermek isteyen bir yeni mezun ya da üniversite öğrencisini koç olarak kendilerine istemezler. Tersine koçluk (reverse mentoring) konusunu düşünün derim. Her iki tarafa da fayda sağlar.

Bütçe kısıtları

Geçenlerde bir danışman arkadaşıma dijital ikiz konusundan bahsettim: Kendisinin de bu konuyu işletmesine uyarlaması gerektiğini anlattım. Arkadaşım konuyu çok beğendi ve bana tahmini bütçesini sordu. Ben de 300/500 K gibi deyince, bütçe yok patronlar yeni Maserati aldılar dedi.

İşte sorunlardan biri burada. Üretme yeteneği yerine konfor alanına yatırım yapma. Ben sahip olayım sen şahit ol yaklaşımından kurtulmadığımız müddetçe, kalkınma gerçekleşemez. Üretimi altın yumurtlayan kaz olarak görüp, sürekli yumurtaya odaklanmak ve kazın gelişimine önem vermemek kazın bir gün ortadan kalkmasına sebep olur. Üründen ziyade, üretim yeteneğine odaklanmamız gerekiyor.  Bunun için yalın ile kayıpları ortadan kaldırmalı, buradan gelen getiriyi teknolojiye/insana yatırmalıyız.

IoT Devrimi (Nesnelerin İnterneti)

İnternet dünyanın her yerine yayıldı. Yaşamımızı ön görülemez şekilde etkilemeye devam ediyor. Ancak yolculuk henüz bitmedi, belki de yeni başlıyor. Şimdilerde her tür nesnenin İnternete bağlandığı yeni bir çağın içindeyiz. Mülkiyet kavramının ortadan kalktığı, mobilitenin odak felsefe olduğu; insanların alışkanlıklarının/davranışlarının sosyolojik açıdan yeniden şekillendiği, eskiye hiç benzemeyen toplum modellerinin oluştuğu ve bildiğimiz birçok şeyin geçerliliğini yitirdiği yeni bir dönem: Nesnelerin İnterneti (IoT: Internet of Things).

Literatürde IoT ile ilgili birçok tanım mevcuttur. Kimileri IoT ‘yi dijital sistemler ile fiziksel dünyanın etkileşimi olarak tanımlarken; kimileri ise her tür nesneye bilişim yeteneğinin kazandırıldığı bir paradigma olarak bakmaktadır. Bu tanımlar doğrudur ancak biz burada, bu tanımları da baz alarak kendi tanımızı yapmaya çalışacağız.

Ama, öncelikle teknolojinin buraya nasıl geldiğine kısaca bir bakalım.

Teknolojik Gelişim: Transistor!

Endüstriyel gelişim evreleri bize hep, ‘buhardan güç elde edilmesi, Ford seri üretim, otomasyon ve 4.0’ kronolojisine göre anlatıldı. İşin aslına bakacak olursak kronoloji yanlış değil ancak günümüz teknolojisinin bu duruma gelmesinin altındaki ana nedenlerden biri transistorun icadıdır. Başta, Telekom sektörü olmak üzere tüm elektronik sektöründe kullanılmaya başlanan transistor olmasaydı – ne akıllı telefon olur ne de internet bu denli gelişebilirdi. Neden mi?

Dijital sistemler ikili sayı sistemi prensiplerine göre çalışırlar. Yani, her bilgi bitler seviyesinde ve ikili durumun varyasyonları (1, 0) şeklinde temsil edilir. Elektronik sistemlerde ikili durumu oluşturabilmek için transistor dediğimiz devre elemanlarından faydalanılır. Transistorlar üç bacaklı devre elemanlarıdır. Base dediğimiz orta bacağına gerilim geldiğinde çıkışı kısa devre, gerilim gelmediğinde ise çıkışı açık devre olur. Bir bakıma 1(on), 0 (off) anahtarlama işlevi gören transistorlar ikili durumun algılanabilmesine olanak sağladıklarından dolayı dijital sistemlerin temelini oluştururlar. Bit dediğimiz her bir dijit, dijital sistemlerde bir transistore karşılık gelir. Dijital sistemlerdeki transistor sayısı kapasite ve işlem hızını doğrudan etkiler.

Transistor ilk icat edildiğinde (bell laboratuvarları, 1947) boyutları küçük değildi. 1970’lerde boyutları 10 mikrona (örümcek ağı) kadar indirgenerek, bir mikroişlemci içine 2000 civarı transistor yerleştirilebildi. Bu sayede bazı ileri seviye hesaplamalar daha hızlı yapılmaya başlandı. Teknolojinin gelişimi durmadı ve transistor boyutları her geçen yıl daha da küçülerek 2000’lerde 180 nm (kâğıt kalınlığı) şimdilerde ise bir virüsten daha küçük boyutlara, 20 nm seviyelerine kadar indirgendi. Bu sonuç bir mikro işlemci ya da entegre devre içine milyarlarca transistorun konumlandırılabilmesine olanak sağladı. Bu sayede, ekipmanların da boyutları küçüldü, cebimize girdi, hız ve kapasiteleri arttı. Bugün elimizde bulunan akıllı telefonlarda 10-12 sensor, milyarlarca transistor bulunmaktadır. Bu sayede, akıllı cihazlarda, aynı anda birçok işi, hızlı bir şekilde yapabiliyoruz.

Şimdi yeniden asıl konumuza, nesnelerin internetine geri dönelim.

Nesneden Akıllı Nesneye 

Nesne (the things), fiziksel dünyadaki her tür varlığı temsil eder: İnsan, makine, ürün, eşya, vs. Endüstriyel çağda nesneler arasında kısıtlı iletişim vardı. Genelde büyük cihazlar kullanılarak gerçekleştirilebilen bu iletişim, bugün transistor ve mikro elektronik alanındaki gelişmeler sayesinde nesne seviyesine indirgenmiştir. Bugün çok küçük boyutlu sensor ve iletişim modülleriyle nesnelere algılama, yorumlama ve iletişime geçme yeteneği kazandırabiliyoruz (SIC: Sense, Interpret, Communication). Nesne üzerine ikincil bir anahtar ekleyip, nesneyi akıllı nesneye dönüştürebiliyoruz (public key: object; private key: smart).

IoT Devrimi

Nesnelerin akıllı duruma gelebilmesi değişimin önünü inanılmaz boyutlarda açmıştır. Ölçeğin hesaplanamaz, öngörülemez şekilde büyümesi ve akıllı nesnelerden elde edilen küçük verilerin, toplamdaki büyük etkisi, iş süreçlerini ve modellerini üretimden sağlığa, enerji yönetiminden toplumsal yaşama kadar her alanda değiştirmektedir.

Bir değişimin devrim olarak tanımlanabilmesi için sosyolojik olarak insana dokunması, toplumsal yaşamı etkilemesi ve bir felsefesinin olması gerekir. IoT bu karakteristiğe sahip gibi görünüyor, John Deere örneğinde olduğu gibi.

John Deere traktör firması, klasik olarak ürettiği traktörlerini IoT uyumlu yaparak, (akıllı traktör) sahada çalışan traktörlerden topladığı bilgileri ürün performansını ve müşteri davranışlarını modellemek için kullanmıştır. Sahadaki akıllı traktörlerden gelen veriler doğrultusunda ürün performans analizlerini gerçek zamanlı yaparak, elde ettiği bulguları bir sonraki yeni ürün tasarım aşamasında kullanmış ve yine aynı datalardan elde etiği kritik bilgileri müşterisi ile paylaşarak ekipmanların arıza olmadan bakım, onarım sürecine girmesini tesis etmiş, ürüne ait yazılım güncellemelerini internet üzerinden yapabilmiştir. Ancak işin en ilginç yanı IoT uyumluluk sonucunda bazı bölgelerde traktör satmak yerine kiralama modeline geçmiştir!

IoT, veri kavramını stratejik bir silaha dönüştürebilmektedir. Verinin ait olduğu amacı dışında da kullanılabiliyor olması yorum çeşitliliğini ve çözünürlüğü artırarak sahanın daha net, anlamlı bir hal almasına olanak sağlıyor. Oyunun şekli ve kuralları değişiyor, gelecek IoT üzerine kuruluyor. Artık, IoT uyumlu olmayan bir nesnenin, işletmenin ya da toplumun rekabetçi olabilmesi, ayakta kalabilmesi pek mümkün olamayacak gibi gözüküyor.

Buradan yola çıkarak IoT’nin tanımını şu şekilde yapabiliriz sanıyorum.

IoT, algılama, yorumlama ve iletişime geçme yeteneği ile donatılmış akıllı nesnelerin internet üzerinden diğer akılı nesne ve dijital sistemlerle etkileşime geçebildiği yeni dünya düzeni, büyük iletişim devrimidir. Devrimin gerçek karakteristiği ise öngörülemez büyüyebilme potansiyelinin oluşturduğu yıkıcı değişimdir.

IoT ile gelen bu değişim, yakın bir zamanda birçok şeyle beraber kendini de imha ederek, bambaşka yeni bir çağın açılmasına neden olabileceğini de göz ardı etmemek gerekir kanısındayım.

Endüstri 4.0: Son Sürüm Fabrika İşletim Sistemi

Teknolojik gelişim bizi her açıdan güncel olmaya zorluyor. Gün geçmiyor ki; ama telefonumuzda ama bilgisayarımızda, ‘New version is available, please update your current version’şeklinde bir mesajla karşılaşmayalım. Zamana ayak uydurmak, rekabetçi olabilmek için sürekli güncelleme yapmamız; güncelleme yapabilmek içinde gerekli koşulları sağlamamız gerekiyor.

Küreselleşmenin boyutları giderek genişlemesi bağımsız firma devrini ortadan kaldırıyor. Artık, işletmelerin değil ‘Tedarik Zincirleri’ rekabet ettiği günümüz koşullarında herkes iş birliği yapmak mecburiyetinde. Bunun içinde güncel bir işletim sistemine ihtiyacımız vardır.

Endüstri 4.0 günümüzün geçerli son sürüm fabrika işletim sistemidir. Yüklenebilmesi belli bazı kaynakların bir arada olmasını gerektirir. Bilgi, bütçe ve alt yapı gibi…

Her değişim sürecinde olduğu gibi Endüstri 4.0 dönüşüm sürecine başlanabilmesi ve başarılı olabilmesi için birtakım engellerin aşılması, gerekli ön koşulların sağlanması gereklidir.

Araştırma sonuçları,

Kobilerin Endüstri 4.0 dönüşüm sürecine başlayamamasının ana nedenleri olarak,

  • Dijital teknolojiler ve faydaları hakkında bilgi eksikliği,
  • Bilgi teknolojileri alt yapısı ve iş süreç standartlarında eksiklik,
  • Bütçe kısıtları,
  • Bilgi güvenliği risklerini göstermektedir.

Benzer şekilde dönüşüm sürecinin başarılı olamamasının ana nedenleri olarak ise,

  • Strateji geliştirme eksiklikleri ve sistematik bir yol haritasının olmaması,
  • Standartlaştırma/basitleştirme işlemleri olmadan, pilot bölgede uygulama yapmak yerine kompleks sistemlerin dijitalleştirilmeye çalışılması,
  • Dönüşüm sürecinde yer alacak yetkin iş gücü eksiklikleri gibi etkenleri göstermektedir.

Bu sorunlar birçok işletmenin ortak sorunları. Değişmek kolay değil! Ancak, eğer biz değişmezsek müşterinin bizi değiştireceğini de unutmamak gerekir.

IoT ile Gelen Yeni İhtiyaçlar

İnternet dünyanın her yerine yayıldı. Yaşamımızı ön görülemez şekilde etkilemeye devam ediyor. Ancak yolculuk henüz bitmedi, belki de yeni başlıyor. Şimdilerde her tür nesnenin İnternete bağlandığı yeni bir çağın içindeyiz. Mülkiyet kavramının ortadan kalktığı, mobilitenin odak felsefe olduğu; insanların alışkanlıklarının/davranışlarının sosyolojik açıdan yeniden şekillendiği, eskiye hiç benzemeyen toplum modellerinin oluştuğu ve bildiğimiz birçok şeyin geçerliliğini yitirdiği yeni bir devrim: Nesnelerin İnterneti (IoT: Internet of Things).

Endüstriyel çağ iş yapma metotları kendi zamanının gerekliliklerine göre belki uygundu. Ancak, IoT devriminin doğurduğu yeni ihtiyaçların endüstriyel çağ bakış açısı ile karşılanabilmesi pek olanaklı gözükmemektedir. Daha çevik organizasyonlara, uçtan uca bütünsel süreçlere, çok yetkilikte insan kaynağına ve yeni öğreti modellerine ihtiyacımız bulunmaktadır.

  • Organizasyon: Silo tarzı, hiyerarşik organizasyon modelleri tamamen geçerliliğini yitirmiştir. Bölüm hedeflerinin işletme hedeflerinin önüne geçtiği, dikey iletişimin ana kurgu olduğu bu yapıda; etkinlik sağlanarak müşteri beklentilerine karşılık verilebilmesi mümkün değildir. Yeni dönemde etkinlik ve başarı: iş birliği, ortak hedefler, yatay entegrasyon gibi kuramlara dayanmaktadır. Organizasyonların, müşteri istek ve beklentilerine hızlı karşılık verebilmesi için uçtan uca iletişimde olmaları, bunun içinde ortak platformlarda hiyerarşiden uzak, değer zinciri yönetimi konseptinde (value stream management) çalışmaları gereklidir.
  • Süreç: IoT sürekli yeni ihtiyaçlar ortaya çıkarıyor. Bu anlamda, iş süreçleri de yeniden şekilleniyor. Bağlantı ve iletişimin ana tema olduğu IoT devriminde, tüm süreçler, hiyerarşiden arındırılmış şekilde birbirleri ile bilgiyi paylaşmak; bunun içinde iletişim halinde olmak zorundadır.
  • Yetkinlik: Endüstriyel çağda bir konuda bilgi (uzman), bazı konularda fikir sahibi olmak yeterli gelebiliyordu. T tipi yetkinlik olarak tanımlanan bu yetkinlik modeli IoT çağında yeterli olmayacaktır. Zira, IoT kuramının çok disiplinli bir yapı olması farklı alanlarda uzmanlığın bir arada olduğu tarak tipi yetkinlik modeli gerektirmektedir. Süreç tasarımı, elektronik, haberleşme, bilişim sistemleri ve yüksek matematik, konularına hâkim olunmadan yeni sistem ve süreçlerin kurulabilmesi pek olanaklı gözükmemektedir.
  • Öğreti Modeli: Klasik öğreti modelinde, hijyenik ortamlarda öğretmen teori anlatır, öğrenci dinler. Ancak, bu model özellikle uygulama bilimlerinde (mühendislik) asla tek başına yeterli gelememektedir. Çünkü, gerçek hayatta kontrol edilemeyecek birçok değişken bulunur, hijyen koşullarını asla elde edemezsiniz ve uygulama yapan kişinin saha koşullarına göre çözüm üretmesi beklenir. Ancak laboratuvar koşullarından başka ortam görmemiş mühendisler ile bu beklenti kolayca karşılanamıyor. Bugünkü akademik camianın içinde bulunduğu durum aslında bu örneği yansıtmaktadır. Uygulamalı mühendislik bölümlerinde, çok iyi teorisyen olan ancak yeterince saha/uygulama deneyimi olmayan akademisyenler üzerinden öğrencileri sadece teori bazlı eğitmeye çalışmak, bu sonuçların ortaya çıkmasına neden oluyor. IoT çağında endüstrilerde birçok proje yapılacak. Öğreti modellerinde, sorgulayıcı, merak eden nesiller için peşin olarak ne bilmeleri gerektiğini öğretmek yerine, endüstriyel projelerde öğrencilerin görev almalarını sağlayarak, saha koşullarında yetişmelerini sağlamak bu aşamada oldukça önemli. Çünkü, teori ancak pratik ile buluştuğunda değere dönüşebiliyor. Bilgiyi bilmek değil, kullanmak fark oluşturuyor.

Akıllı Fabrikanın Karakteristiği

Hiç şüphe yok ki, akıllı fabrikaların en önemli karakteristiği, tüm sistem bileşenlerinin birbirlerine bağlanarak (connected) iletişim kurabilmesi (Interoperability) ve her bileşenin duruma göre kendi özerk kararını alabilmesi (De-centralized decision making) sonucunda ortaya çıkan ön görülemeyen etkiye hızlı tepki verebilme yeteneğidir. Etki _Tepki sürecinin temel dört evresi vardır. Bunlar: ‘Algı, analiz, karar verme ve aksiyona geçme’ evreleridir.

Algı aşaması problemin anlaşılması evresidir. Ne kadar hızlı olursa diğer evreler o denli erken başlar. Algıda erken teşhis için süreci sürekli olarak izlemek ön koşuldur. Analiz evresi, süreçten toplanan verilerden anlamlı sonucun elde edilmesi sürecidir. İzlenen ve toplanan veri ne anlam ifade ediyor, sorusuna sezgisel değil analitik bakış açısıyla cevap aranır. Karar verme, analiz sürecinden çıkan sonuca göre en optimum ne yapılacağı kararının alınması, aksiyon ise alınan kararın ivedilikle uygulanması sürecidir. Bu dört evre her işletmenin her kademesinde stratejik, taktik ve operasyonel boyutta her zaman gerçekleşir. Ama sezgisel, ama analitik; ama kısa sürede ama uzun zamanda…

Bugün IoT ile sahanın her yerinden, gerçek zamanlı veri alarak algı fazında gecikmeyisıfıra yakın bir seviyeye getirebiliyoruz. Akıllı nesnelerden gelen bu verileri yapay zekâ, makine öğrenmesi gibi üst düzey büyük veri analitiği uygulamaları ile analiz edip, optimizasyon algoritmaları ile en ideal kararı alabiliyoruz. Aldığımız bu kararları yine internet üzerinden akıllı nesnelere gönderip uygulatabiliyor ve değişime hızlı adapteolabiliyoruz. Bu yetenek işletmelerin daha çevik olmasını sağlar. Akıllı Fabrikaların temel ekonomik potansiyeli, kurumsal karar alma ve adaptasyon sürecini hızlandırma yeteneğidir.

Dijital Dönüşüm İnsanla Başlar!

Değişim, dönüşüm kavramları sürekli hayatımızda. İnsanların büyük çoğunluğu, kendi tercihleri sonucu oluşmayan yeni dönemlere yüzyıllardır adapte olmaya çalışıyor. Yeni dönemler hiç bitmiyor, tam adapte oldum diyorsunuz – başka bir yeni dönem geliyor. Şu anda da durum bundan farklı değil, değişimin hızı dışında.

Değişime adapte olmak ya da olmamak, işte bütün mesele bu! Değişime hızlı adapte olan firmalara baktığımızda bariz şekilde şu ortak özelliği görüyoruz. Yetkin insanlar…

Ne demek istediğimizi açıklayalım.

Geçenlerde bir müşterimde alüminyum kesim firesini önemli miktarda azaltacak bir iyileştirme çalışması yaptık. Sahaya gittik (genchi-gembutsu), durumu detaylı inceledik, analiz yaptık, yeni süreci kurguladık, modelledik. İş uygulamaya geldi, bir adım öteye gidemedik. Çünkü, işletme içinde istediklerimizi uygulayabilecek yetkinlikte iş gücü yoktu. Ne mi istemiştik? Sensör ile alüminyum kütüğün çapını ölçüp, prese göndermek; gelen veriye göre presin, kütüğü keseceği boyu otomatik olarak kendisinin ayarlaması. Kâğıt üstünde son derece basit olan bu uygulamayı hayata geçiremedik…

Bu duruma benzer daha birçok vaka gördüm desem yanlış olmaz. Düşünüyoruz, çözüm buluyoruz ancak uygulayamıyoruz!

Eskiden kaizen çalışmaları yapılırken moonshine (uygulama teknisyeni) dediğimiz kişilerden yardım isterdik. Bu kişiler, kaizen çalışması sonucunda ortaya çıkan fikstür, aparat, döner tabla gibi mekanik gereksinimleri hızlı bir şekilde yapar, kaizen ’lerin sonuçlanmasına önemli katkı sağlarlardı. Şimdilerde ise kaizen ‘lerin birçoğu yazılım, otomasyon bilgisi olan yeni nesil moonshine’lar gerektiriyor. PLC ‘den veri okuyup ERP ‘ye entegre edebilmek ya da sensör verilerini manipüle edip, anlamlı sonuçlar çıkarabilmek için ‘elektronik, haberleşme ve bilişim teknolojilerini’ bir arada kullanabilen yetkinlikte insan kaynağı, yeni nesil işletmeler içim artık bir zaruriyet. Bu yetkinlik olmadan dijital dönüşümün gerçekleşebilmesi pek olanaklı gözükmüyor.

Dijital dönüşümde yetkinliğin iki boyutu vardır: Teknoloji ve süreç. Yeni nesil moonshine teknolojik yetkinliğe karşılık gelir. Ancak, teknolojik yetkinliğiniz ne olursa olsun, Yalın üretim felsefesi (verim), Çevik üretim prensipleri (hız) uygulanmadan üretimde akış sağlanamaz, standartlar elde edilemez. Standardı kurmadan yapacağınız teknolojik iyileştirme faaliyetleri, genelde yanlışın daha hızlı yapılmasına sebep verir. Üretimde standart, mükemmel malzeme ve bilgi akışı demektir. Akışın tesis edilebilmesi için doğru yöntemlerin/prensiplerin iyi bilinmesi gerekir. Bunun için yalın ve çevik üretim stratejilerine göre süreç ve sistem kurmasını iyi bilen insan kaynağına ihtiyacınız vardır. Unutmayın: Standart, binanın temeli, teknoloji ise binayı yükselten kolonlardır.

Dijital dönüşüm her şeyden önce insanla başlar. O nedenle öncelikle insana yatırım yapın. Dönüşüm liderlerinin ‘yalın, çevik ve dijital felsefeyi’ iyi öğrenmelerini; öğrendiklerini uygulamalarını sağlayın. Gerisi kendiliğinden gelecektir…

Endüstri 4.0’ın Temel Ekonomik Potansiyeli

Endüstri 4.0 konusu epeydir gündemde. Birçok tanım ve tarif yapılıyor. Peki, Üretim Sektörü açısından bakıldığında, Endüstri 4.0 ne ne anlam ifade ediyor?

İşletme yönetimi, fırtınalı havada gemi yönetmeye benzer. Doğru kararlar alabilmesi için birçok yerden gelen verinin değerlendirilmesine gereksinim vardır. Ancak, sürekli ve öngörülemez değişimin ortaya çıkardığı karmaşıklık, işletmeleri oldukça zorlamaktadır. İşletmeler, rekabetçi olabilmek için etki/tepki zamanını kısaltmak; bunun için de kararlarını daha hızlı almak zorundalar. Endüstriyel çağda kullanılan uygulamalar ve kısıtlı teknolojiler etki/tepki zamanında bazen haftalar, aylar süren gecikmelere neden olduğu için çoğu zaman bu zorluğun üstesinden gelebilme konusunda yeterli olamamaktadır. Bu durum iş ve performans kayıplarına neden olarak işletmelerin rekabet gücünü zayıflatmaktadır.

Endüstri 4.0, çevik stratejilerin dijital konsept üzerinde kurgulanması ve yönetilmesi sürecidir. En önemli getirisi etki/tepki zamanını kısaltmaktır.  Algı – Analiz – Karar verme – Aksiyona geçme sürecini hızlandırarak, doğru kararların, hızlı bir şekilde alınmasına katkı sağlamak ve işletmelerin karar verme ve adaptasyon süreçlerini hızlandırarak işletmeleri çevik yapmak 4.0 teknolojilerinin en önemli karakteristiğidir.

4.0’ın temelinde CPS prensibi yatar.  Bir başka ifade ile: İş yazılımları, uygulamaları ve ağ ekipmanlarının oluşturduğu siber dünya ile (IT: Information Technology), operasyon teknolojilerinin oluşturduğu fiziksel dünyayı (OT: Operations Technology) fabrika ölçeğinde MES üzerinde entegre etme süreci endüstri 4.0’da iletişimin temelini oluşturmaktadır. Bu konsept Akıllı Fabrikalarda tüm sistemin etkileşimli olabilmesi için gereken ön koşuldur. Endüstriyel çağda fonksiyonlar, uygulamalar ve teknolojiler arasında kısıtlı iletişim varken, dijital çağda CPS üzerinde her şey birbiri ile ilişkidedir.

Yeni dönem, bilinen tüm değer önermelerinin geçerliliğini yitirmesine neden oluyor. Günümüz koşullarında verim, düşük maliyet, hız, doğru tahminleme gibi konularda başarılı olunabilmesi klasik üretim yöntemleri ile neredeyse olanaksız. Bunun için ileri seviye teknolojiye ve sistemlere her zamankinden çok daha fazla gereksinim var. Bilginin petrol değerinde olduğu günümüz dünyasında, büyük veriden anlamlı bilgi türetmek ve bunu yaparken de hızlı olabilmek için önce hızlı bir şekilde yalın olmalı ve kayıpları azaltmalı; buradan gelen getiriyi teknolojiye, eğitime ayırarak çevik üretim stratejileri üzerine dijitalleşmeyi bindirmemiz ve dijital çağ standartlarında akıllı fabrikalar kurmamız gereklidir. Başka seçeneğimiz yok maalesef.

Bunun için,

  1. STRATEJI: Masallarda bile işlenen “Nereye gideceğini bilmiyorsan, hangi yolu seçtiğinin önemi yok (Alice harikalar diyarında)”, ibaresi Strateji’nin önemini oldukça iyi anlatıyor. Stratejik planlama olmadan asla yola çıkmayın. Büyüme – Pazarlama – Üretim stratejileri.
  2. YALIN: Ne yaparsanız yapın kayıplar her daim olacaktır. Kayıplar ile mücadeleden ödün vermemek için değer ve akışa odaklanın. Malzeme ve Bilginin kesintisiz akmasını sağlayın.
  3. ÇEVİK: Günümüz işletmelerinin en önemli rekabet aracı değişime adapte olabilme yeteneğidir. İnsana ve sistem yatırım yapın, stratejik iş birlikleri kurun, uzmanlığınıza odaklanın. Çevikliği esneklik ile karıştırmayın. Esneklik süreç ve ekipman boyutunu; çeviklik insan ve sistem boyutunu irdeler.
  4. DİJİTALLEŞME: İşletme yönetimi, fırtınalı havada gemi yönetmeye benzer. Doğru ve hızlı kararlar alabilmeniz için birçok yerden gelen veriyi değerlendirmenize gereksinim vardır. İşlenmemiş veri ham petrol gibidir – bir işe yaramaz. Dijitalleşmeye küçük adımlar ile başlayın.
  5. PATRON: İşte işin en can alıcı kısmı. PATRON 4.0 olmadan, Endüstri 4.0 dönüşümü gerçekleşemez. Patronunuzu süreçlere çekin ve değişimin gerekliliğine ikna edin. Yönetimin desteği ve kararlığını almadan yola çıkarsanız – yolda kalırsınız

İnovasyon / Değişim bize geldiğinde ne durumda olacağız?

İnsanlık tarihinde değişimin ya da gelişimin ana sebebi, sınırsız istek ve sürekli yeni ihtiyaçların ortaya çıkmasıdır. Yeni ihtiyaçlar da ancak yeni bir şeylerin icat edilmesi ya da mevcudun geliştirilmesiyle yani inovasyon ile karşılanabilir.

İki tür inovasyon vardır. Sürükleyici ve Yıkıcı inovasyon.

  1. Sürükleyici İnovasyon: Eski ürünleri, yeniler ile değiştirmek için sürekli olarak yapılan yeniliklerdir. Pazarı canlı, marjları cazip tutmak için yapılan ve iş, sermaye üzerinde ‘sıfır toplam’ etkisi oluşturan yeniliklerdir. Ürünlerde yapılan revizyon ya da versiyon değişiklikleri gibi yeni model telefon, araba tasarımlarını bu türe örnek verebiliriz. İhtiyaç karşılama şekli değişmemiş, sadece üründe kısmi değişimler, iyileştirmeler ya da yenilikler yapılmıştır. Üretimde bunun karşılığı Kaizen’dir. Üründe, proseste ya da ekipmanlar üzerinde, daha iyi sonuç elde edebilmek için yapılan küçük ancak sürekli olarak yapılan iyileştirme çalışmalarını sürükleyici inovasyonlara benzetebiliriz.
  2. Yıkıcı İnovasyon: Yıkıcı etkisi olan ve pazarın dinamiklerini önemli ölçüde bozan, değiştiren yeniliklerdir. Pazardaki mevcut ürünlerin müşteriye sunduğu imkanlardan daha farklı yeni işlevler sunar ve müşteri için değer kavramını tamamen değiştirerek ürün ve iş modellerinin yeniden tanımlanmasına yol açarlar. Drone, 3 boyutlu yazıcı ya da IoT gibi yenilikler, ihtiyaçları karşılamanın bambaşka yollarının ortaya çıkmasına ve yerini aldıkları ürünlerin geçerliliğini yitirmelerine neden olmuşlardır. Üretimde bunun karşılığı Kaikaku’dur. Mevcut süreci iyileştirmek yerine, tamamen başka bir yöntem ile yeniden tasarlayarak, iş süreçlerinin tasarlanan yeni model üzerinden yönetilmesidir. İşletme süreçlerinde robot, AGV gibi ekipmanların kullanılması, süreçlerin akıllı sistemler üzerinden yönetilmesi gibi eskiyi yıkan, ortadan kaldıran temel değişiklikleri bu duruma örnek olarak gösterebiliriz.

İnovasyonun yıkıcı etkilerini etrafımızda sıkça görmekteyiz.  Şimdi üç örnek üzerinden bu etkilere bir bakalım.

  • VHS/CD üzerinden film satışı vakasına bakalım önce. Eskiden filmleri VHS video kasetlerden izlerdik. Sonraları CD’lerden, şimdilerde ise netflix gibi internet siteleri üzerinden izliyoruz. Artık kimse fiziksel ürüne para ödemek istemiyor – sadece içeriğe para ödüyor. VHS ve CD üreticileri bu durumdan son derece olumsuz etkilendiler ve artık üretimlerini kapatmak, kısmak zorunda kaldılar.
  • Kodak vakası her ne kadar VHS/CD vakası gibi olmasa da benzer özelliklere sahip bir başka örnek olarak gösterilebilir. Fotoğraf filmi üretiminde, bir zamanlar pazar lideri olan firma, dijitalleşmenin ve akıllı ürün kameraların gelişmesi nedeniyle eski konumuna oldukça uzak bir durumdadır. Artık fotoğraf çekmek için fotoğraf filmi yerine kameralı akıllı ürünler tercih edilmektedir. Kodak, fotoğraf filmindeki sarsıntıyı, püskürtmeli baskı makinesi gibi ürünler üreterek gidermeye çalışmaktadır.
  • Britannica vakası ise değişimin bir başka etkisini göstermektedir. Kesintisiz olarak 1772 – 2012 yılları arasında matbaada, fiziksel ürün olarak basılan bu ansiklopedi, artık yayın hayatına internet üzerinden devam etmektedir. Ancak bu durum Britannica ansiklopedisinin çok daha hızlı güncellenebilmesine ve daha önceleri sadece on binlere ulaşabilen ansiklopedinin internet sayesinde milyonlara ulaşabilesinin önünü açmıştır.

Üç farklı işletme ve değişimin üç farklı etkisi! Bu aşamada sorulması gereken soru şudur. Değişim bize geldiğinde hangi durumda olacağız? VHS video kasetleri gibi yok mu olacağız, Kodak gibi alternatif alanlara mı açılacağız yoksa Britannica gibi bu süreci fırsata mı çevireceğiz?

Endüstri 4.0 ile Modelleme ve Çözünürlük Yeteneğinin Artırılması

 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 bu örnekler üzerinden yapılan modellemeye göre gerçek popülasyon üzerinde bir yargıya varılmaya çalışılır. Buradaki kritik faktörler örnek sayısıveri güvenirliği ve modellemedir.

Örnek sayısı sürecin doğru modellenebilmesi açısından son derece önemlidir. Çünkü, istatistiksel yaklaşımda örnek sayısının artması modelin güvenilir olabilmesinin en önemli ön koşuludur. Eskiden oldukça maliyetli olduğu için süreç üzerinden kısıtlı sayıda örnek veri alınabilirdi (genelde 30-200 arası veri seti üzerinden modelleme yapılırdı). Şimdi ise bu konuda sınırsız sayıda ve gerçek zamanlı bilgi alabiliyor, süreci daha doğru modelleyebiliyor ve çözünürlüğü artırabiliyoruz.

Veri güvenirliği süreç modellemesindeki bir diğer önemli faktördür. Sürecin doğru modellenebilmesi örnek sayısı ile ilgili olduğu kadar alınan örneklerin doğru ölçümlenebilmesiyle de doğrudan ilintilidir. Altı sigma metodolojilerinde alınacak verilerin güvenirlik katsayısını artırmak için MSA (Mesasurement System Analysis) dediğimiz yöntemler ile ölçüm güvenirliği sağlanmaya çalışılır. Ancak şimdi süreç üzerinden sürekli, güvenilir ve gerçek zamanlı verialınabilmesi 4.0 teknolojileri sayesinde son derece kolay bir hale geldi (Single Source of Truth). Endüstri 4.0 teknolojileri ile örnek sayısında kısıtlamaya gidilmeden, sınırsız sayıda ve güvenilir gerçek zamanlı olarak alınabilmektedir. Bu sayede elde edilen örnek veri setleri ile süreçler eskiye göre 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 Endüstri 4.0 teknolojileri ile eskiye göre çok daha kolay. Daha önceleri sadece özel yazılımlar (matlab, minitab, spc) ve uzmanlar üzerinden yapılabilen analizler artık IoT ekipmanlar üzerindeki gömülü yazılımlar (phyton)üzerinden, buluta çıkmaya gerek kalmaksızın lokalolarak (fog computing) 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 zekâ analizler ile problemi daha net tanımlayabiliyor (1.Define), IoT sensorlar ile uzaktan ve 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, güvenilir ve çözünürlüğün yüksek olması.

Endüstri 4.0 dediğimiz kavram işte tam da bu aşama da fark oluşturuyor. Endüstri 4.0 ile modelleme yeteneğimizi artırıyor ve bu sayede karar verme sürecinin kalitesini ve hızını daha iyi seviyelere getirebiliyoruz.

Fog (Sis) Bilişim

IoT cihazlar büyük miktarda sensör verisi üretirler. Bu verileri depolamak, analiz etmek ve buradan anlamlı sonuçlar çıkarmak için bilişim kaynaklarına ihtiyaç vardır. Bu ihtiyaca en uygun çözümlerin bulut ortamında olmasına rağmen,  bazı durumlarda bulut üzerinden çözüm sağlanması ihtiyacı karşılamaya yeterli gelememektedir.

  • Mobilite: Mobil IoT cihazlarının konumlarının değişmesi ve buna bağlı olarak bağlı oldukları ağ koşullarının da değişken olması, bulut üzerindeki veri merkezi ile güvenilir iletişim kurmayı zorlaştırabilir.
  • Gecikme (Latency) ve Güvenirlik: Bulutla iletişim kurmak ve yanıtların geri alınması zaman alır. Bulutla iletişime geçen cihaz sayısının artması bu gecikmeyi daha da artırabilir. O nedenle, gerçek zamanlı yanıtlara ihtiyaç duyan ve zamana karşı hassas uygulamalar için bulut üzerinden sürecin yönetilmesi uygun olmayabilir. Ayrıca, bazı ortamlarda kablosuz bağlantı kalitesinin iyi olmaması nedeniyle iletişim kayıpları olabilir.
  • Güç kısıtlamaları: Bulut üzerinden iletişime geçilmesi daha fazla güç, enerji gerektirir. Bu durum pil ile çalışan IoT cihazlarının pil ömrünün daha erken azalmasına neden olur.

Bu sorunların etkisinin en aza indirgenebilmesi için bazı depolama, işleme ve analiz işlemlerinin IoT cihazı üzerinde ya da ona en yakın olan yerlerde (Gateway) yapılabilmesi üzerine çözümler geliştirilmektedir. Bilişim kaynaklarına her zaman bulut üzerinden değil de gereken durumlarda ağın IoT cihaza en yakın kenarından (Edge) sağlanabilmesi konsepti Fog (Sis) ya da Edge (Kenar) bilişim olarak adlandırılır. Fog, yere yakın bir bulut olarak görülebilir. Veriler, pahalı iletişim ortamları yoluyla buluta gönderilmeden önce ağın kenarında depolanabilir, işlenebilir, filtrelenebilir ve analiz edilebilir. Sis ve bulut paradigmaları birlikte kullanılırlar. Her ikisi de IoT uygulamalarının optimum performansı için gereklidir.

Hibrit Üretim (Lean & Agile: Leagile)

Giderek daha da küreselleşen Dünya’da üretici ve tüketiciler arasındaki dengeler hızla değişmektedir. Eskiden; hangi ürünün üretileceği, ürün özelliklerinin ve fiyatının ne olacağı gibi konularda üreticiler söz sahibi iken bugün bu durum, eğer son derece özel ve başka bir yerde bulunmayan bir ürün üretmiyorsanız tamamı ile müşterinin kontrolüne girmiştir. Bu durumun doğal bir sonucu olarak da pazar dinamikleri tamamen farklı bir boyut kazanmıştır.

–     Pazar ve müşteri beklentileri teknoloji, küreselleşme ve sosyo-kültürel etkiler gibi nedenlerden dolayı inanılmaz bir hız ile değişmektedir.

–     Müşteriler her geçen gün daha fazla kişiselleştirilmiş ürünler istemekte, bunun sonucunda ürün çeşitliliği artmakta ve ürün hayat süreleri kısalmaktadır.

–     Fiyat faktörü, tercih etme sürecinde tek başına yeterli olamamakta, tedarik zinciri süreçlerinde hız ve esneklik yetisi bir firma için hayatı derecede önem ihtiva etmektedir.

–     Günümüzde firmalar değil, tedarik zincirleri rekabet etmektedir.

–     Bu değişkenlikler karşısında tek bir üretim stratejisinin her alana uyarlanması mümkün olamamaktadır.

Bütün bu etkenler tedarik zinciri stratejilerinin statik yapısının yerini dinamik olmaya doğru itmektedir. Yalın ve çevik üretim stratejileri üzerine bir çok akademisyen, uygulamacı araştırmalar yapmış ve tedarik zinciri stratejilerinde tek bir modelin, her beklentiye cevap veremeyeceği, pazarda değişkenliği kararlı, fonksiyonel ürünlerin fiyat kriteri ile sipariş kazandığı ancak değişkenliği az olan inovatif ürünlerin ise pazara hızlı girilebilmesi durumunda sipariş kazanma şanslarının olduğu ve hibrid model olarak adlandırılan “yalın ve çevik” stratejilerin birlikte uygulanabilir olmasının bir işletme için en ideal model olduğu görüşü hakim olmuştur.

Yalın Üretim (Lean Manufacturing)

Toyota ile şekil bulan ve başta otomotiv endüstrisinde yaygınlaşarak günümüze kadar gelen yalın üretimin özünde değerin anlaşılması ve kayıplar ile sürekli mücadele etmek yatar. Temel amacı müşteri değer zincirinde değer oluşturmayan aktiviteleri (kayıplar ve değişkenler) sürekli iyileştirme faaliyetleri ile elimine ederek üretim zamanını kısaltmak ve nakit akış hızını pozitif yönde iyileştirmektir. Bunun için değer, değer zinciri, akış, çekme sistemi ve mükemmellik yaklaşımını benimseyen yalın üretim felsefesi özellikle pazarda talebin öngörülebilir, sipariş büyüklüğünün yüksek ve ürün çeşitliliğin fazla olmadığı durumlarda oldukça etkin bir rekabet aracı olarak kabul edilmektedir. Ancak bunun aksi yani talebin ön görülemediği, değişkenliğin oldukça fazla ve ürün çeşitliliğin yüksek olduğu durumlarda, yalın üretim felsefesinin tüm ihtiyaçlara cevap veremediği birçok araştırmacı tarafından eleştirilmektedir.

İlk olarak Toyota tarafından; “Tüm üretim süreçlerinde, değer oluşturmayan kayıpların ortadan kaldırılması, üretim hatlarının hızlı bir şekilde farklı bir model üretebilecek hale getirilmesi ve üretimde herhangi bir hata meydana geldiği an üretim hatlarını hatanın ortadan kaldırılıp yeniden oluşumunun engelleninceye kadar durdurulması“ anlayışı üzerine kurulan Toyota Üretim Sistemi felsefesi, o günden itibaren Toyota’nın üretim maliyetlerini ve esnekliğini rakiplerine oranla çok daha iyi seviyelere getirmeye başlamasıyla her geçen gün gelişerek tüm dünya üreticilerinin kabul ettiği bir üretim sistemi halini almıştır. Önceleri sadece fabrika içi süreçlere odaklı olarak düşünülen yalın üretim felsefesi, günümüzde tedarik zinciri kavramının giderek daha da önemli bir hale gelmesi ile bakış açısını tedarikçiden başlayıp ürünün müşteriye gönderilmesine kadar olan tüm süreçleri kapsayacak bir şekle dönüştürmüştür.

Çevik Üretim (Agile Manufacturing)

Çevik üretim konsepti, 1991 yılında Iaccoca enstitüsündeki bir grup araştırmacı tarafından pazarın hızla değişen gereksinimlerini, hızlı bir şekilde karşılayabilmek amacı ile ortaya sürülmüş bir tedarik zincir modelidir. Temelinde, Amerikan üretim endüstrisinin Uzakdoğulu rakiplerine kaptırdığı üretim yeteneği üstünlüğünün geri alınabilmesi kurgusu yatmakta olup, birçok araştırmacı ve uygulayıcı tarafından, hızla değişen ve gelişen dinamik pazar koşullarında uygulanabilecek en etkin stratejik tedarik zinciri modellerinden biri olarak kabul edilmektedir. Hedefi hız, esneklik olan bu sistemde ana tema tedarik zincirindeki tüm fonksiyonların pazar beklentilerini çok iyi anlayarak, ortak hedefler doğrultusunda ve stratejik iş birliği ile esnekliği sağlayarak, değişken pazardaki müşteri beklentilerini karşılamaktır.

Çevikliğin gereksinimi altındaki en önemli etken değişimdir, en temel karakteristiği ise esnekliktir. Önceleri ürün çeşitliliği ve talep artışı durumlarında, üretim hatlarını hızlı bir şekilde ayarlayabilme yeteneği olarak algılanan çeviklik kavramı, globalleşmenin ve dış kaynaklara bağımlılığın artış göstermesi sonucu tedarik zincirindeki tüm firmaların eş zamanlı olarak çevik olmasını zaruri hale getirmiştir.

Çeviklik yalınlık ile karşılaştırılmamalıdır. Yalınlık daha çoğu daha az ile yapabilme yetisi olarak adlandırılırken temel amacı değişkenliği ve ürün çeşidi az olan pazarlarda, tam zamanında üretim felsefesi ve çekme sistemi ile süreçler arasındaki stok seviyelerini sıfıra yakın bir noktaya çekerek, maliyet azaltımını birinci önceliğe koyan bir yaklaşımdır. Yalın üretim felsefesinin değişkenlik karşısındaki en önemli artısı, önceden belirlenmiş belirli bir program doğrultusun-da, üretimin müşteri tarafından belirlenen hıza göre (takt) ve dengeli olarak yönetilmesi sonucu elde edilen esnekliktir. Yani talebin önceden kestirilebilir ve dalgalanmanın az olduğu durumlar için yalın üretim yaklaşımı fark oluşturmaktadır. Birçok araştırmacı, yalın üretim felsefesinin belirsizlik ve öngörülemez değişiklikler karşısında çok etkili olmadığını, bunun temel nedeni olarak da değişkenliğe karşı sistem içinde kapasite ya da stok anlamında bir rezervin olmamasının yalın üretim ilkesinin bir gereği oluğunu belirtmektedirler. Yalın üretim kayıplara karşı mücadele eden bir sistem iken, değişkenliğe karşı bir savunma mekanizması olarak görülen stok bulundurma veya rezerv kapasite ayrılması yalın üretim sistemleri için bir paradoks gibi gözükmektedir.

Çeviklik bu anlamda, “Sürekli belirsiz ve öngörülemeyen değişimlerin olduğu rekabet ortamında, müşteri tarafından tasarlanan ürünlere, hızlı ve verimli şekilde cevap verebilme yeteneği”, olarak tanımlanabilir.

Hibrid Üretim (Leagile Manufacturing)

Literatürde yalın ve çevik üretim ile ilgili genel olarak varılan olgu; yalının “gerekeni, gerektiği zamanda ve mükemmel şekilde tedarik etme” yaklaşımı olarak algılarken, çevikliği ise “ilk olmak, hızlı olmak ve en iyisi olmak olarak” tanımlamaktadır. Bir başka ifade ile yalın kayıpların elimine edilmesine odaklanarak, standart ve kararlı ürünlerin en düşük maliyet ile üretilip, sevk edilmesine odaklanırken, çevik üretim ise öngörülemeyen markette, inovatif ürünlere hızlı cevap verebilen bir yapıda maliyetten öte teslimat süresine odaklanmaktadır.

Teknoloji ortalama her on sekiz ayda bir kendini ikiye katlamaktadır (Moore Law). Günümüze kadar bu süreç artan bir seyir ile devam etmiş ve özellikle mikro elektronik sektöründeki gelişmelerin sonucu olarak daha önceleri kısmen maliyetli olan ve genelde endüstriyel alanlarda kullanılmakta olan sensor ve iletişim teknolojileri giderek artan bir şekilde bireylerin gündelik yaşamlarında kullanılmaya başlamıştır. Bu gelişmeler bireysel ve profesyonel anlamda tüm alışkanlıkları değiştirmiş ve endüstri 4.0 (Internet of Things) kavramını ortaya çıkarmıştır. Teknolojik gelişmeler, internetin hayatımızın her alanında yer alması müşterilerin giderek artan bir seyir ile kişiselleştirilmiş ürünlere önem vermesi, bunun etkisi olarak ürün çeşitliliği artması, ürün hayat sürelerinin her geçen gün kısalması tedarik zinciri stratejilerinin statik yapısının yerini dinamik olmaya doğru itmektedir.

Yalın ve çevik üretim stratejileri üzerine bir çok akademisyen, uygulamacı araştırmalar yapmış ve tedarik zinciri stratejilerinde tek bir modelin, her beklentiye cevap veremeyeceği (one size does not fit all), pazarda değişkenliği kararlı, fonksiyonel ürünlerin fiyat kriteri ile sipariş kazandığı ancak değişkenliği az olan inovatif ürünlerin ise pazara hızlı girilebilmesi durumunda sipariş kazanma şanslarının olduğu ve hibrid model olarak adlandırılan “yalın ve çevik” stratejilerin birlikte uygulanabilir olmasının bir işletme için en ideal model olduğu görüşü hakim olmuştur.

Dijital Asakai

fog mountain

Asakai toplantılarının Yalın Yönetimde oldukça önemi vardır. Her sabah SQDPS (Safety, Quality, Delivery, Performance, Sustainability) konseptine göre, sahada, ayakta ve tüm fabrika yöneticilerin katılımı ile gerçekleştirilen bu toplantılar iletişimin kalbidir. Dünden bugüne neler olmuş, bugün neler yapılacak gibi konular bu toplantılarda konuşulur, karara bağlanır. Gün içerisinde bu toplantıdan daha öncelikli bir konu yoktur. (Asakai detay bilgi…)

Ancak birçok yerde Asakai toplantılarında istenilen etkinlik kolay sağlanamaz. Bunun en temel nedeni Asakai panosunda güncel verilerin zamanında hazır olamamasıdır. Genelde manuel olarak toplanan ve konsolide olarak panoya işlenmesi gereken bilgiler doğru ve zamanında panoya işlenemediği için, bu toplantılarda istenilen etkinlik ve verim zaman zaman sağlanamaz.

Endüstri 4.0 teknolojikleri bu anlamda önemli bir açığın giderilmesine yardımcı olmaktadır. Sahadan alınan gerçek zamanlı veriler, BI / BA yöntemleri ile anlamlı hale getirilmekte ve ihtiyaç duyduğumuz tüm verileri, üretimdeki dev TV ekranında görebilmekteyiz. Panolar üzerine, kâğıt/kalem kullanarak yapmakta olduğumuz Asakai toplantılarını artık Dijital Platform üzerinden, yine saha da, gerçek zamanlı bilgiler doğrultusunda  (MES^den gelen bilgiler) yapabilmekteyiz. Bu sayede hem Asakai kültürü devam edebilmekte hem de sürecin etkinliği / verimi artmaktadır.

Akış: Sihirli Kavram

Akış yalın dönüşümün esasını teşkil eder.  Üretim zamanına (Lead Time) olumsuz yönde doğrudan etki eden ve kayıpları oluşturan en kritik problem akışın kesintiye uğramasıdır (malzeme akışı, bilgi akışı). O nedenle yalın üretim süreçlerinde sorulması geren temel soru; ‘Akış nerede ve nasıl kesintiye uğruyor’, şeklindedir ve yine bu nedenle MIFA (material information flow analysis) ya da VSM (değer akış analizleri) ile süreci analiz etmeye başlarız.

Malzemenin bir an evvel ürün olarak sevk edilebilmesi için kesinti olmadan üretim yapılabiliyor olması gereklidir. Hatta mümkün mertebe ürüne hiç dokunmadan, yere hiç indirmeden süreçler tasarlanabiliyor ise en ideal sistem kurulmuş olur. Çok dokunuş çok hata meydana getiririlkesinden ürüne asgari düzeyde temas ve minimum kesinti ile üretim yapılarak üretimin suyun nehirde aktığı gibi akabiliyor olması sağlanmaya çalışılmalıdır.

Akışın sağlanabilmesi için öncelikli olarak süreçlerin birbirinden uzak yerlerde değil ardışık olarak dizilmeleri gereklidir. Özellikle makinelerin veya süreçlerin gruplar halinde farklı alanlara dizilmesi (proses adaları) akışı kesintiye uğratan ve taşıma kayıplarına sebep veren en önemli etkenlerdendir. Bugün birçok fabrikada, ekipman yerleşimine (layout) baktığımız zaman proses bazlı adacıklar olduğunu, bir ürünün üretilebilmesi için gereken proseslerin birbiri ile bağlantılı olmadığını, her bir prosesin kendi yarı mamulünü üretip bir alanda beklettiğini ve bekleyen yarı mamullerin bir sonraki prosese taşınarak götürüldüğünü gözlemlemekteyiz. Kesintili ve stoklu (BP: Batch production) üretim tarzı olarak da tanımlayabileceğimiz bu süreç direkt olarak alan kaybına, o an için gerekmeyen ürünlerin üretilmesi sonucu oluşan kaynak israfına, taşıma ve taşıma kaynaklı oluşabilecek hata riskine, bekleme sonucu üretim zamanının uzamasına ve en önemlisi üründe oluşabilecek bir hatanın geç fark edilmesine sebebiyet verebilmektedir. O nedenle akışın sağlanabilmesi için öncelikle; ürünün işlem göreceği süreçler mümkün mertebe ardışık olacak şekilde dizilmelidir, yerleştirilmelidir.

Ardışık proseslerinin elde edilmesi sonrasında bakılması gereken ikinci konu, proses işlem süreleri arasında dengelemenin olup olmadığıdır. Dengelemenin olmadığı yerde akışın olabilmesi ya mümkün olamaz ya da akış tesis edilse dahi işlem süresi kısa olan süreçte bekleme kayıpları oluşur. Özellikle montaj bantlarının olduğu süreçlerde bu işlemler için zaman etüt analizleri yapılarak iş yükü dengelemesinin yapılması gerekmektedir. Yani, her bir operatörün işlem süresinin aynı olması gereklidir ki bekleme ve ara stok oluşmadan üretimde akış sağlanabilsin. O nedenle özellikle montaj bantlarında kaç kişinin çalışması gerektiği takt zamana göre hesaplanmalıdır. Bir sonraki proses bizden hangi sıklık ile (TT :Takt Time) ürün istiyor ise, bir kişinin yapması gereken toplam zamanı takt zamanına bölerek kaç kişinin çalışması gerektiği hesaplanır. İş adımlarının eşit süreler olacak şekilde operatörlere dağıtılması ile süreçte akış sağlanır.

Akışın sürekliliğinin sağlanamadığı yerlerde, müşterinin talep ettiği miktarda ürünü yine talep ettiği zamanda üretmek ilkesine dayanan ve aşırı üretimi engellemenin en ideal yolu olan çekme sistemi (Pull System) devreye alınmalıdır. İnsan, makine ve malzeme kaynaklarının efektif kullanılması ile başlayan çekme sistemi; malzeme, yarı mamul ve mamullerin belirli sayıda bir sonraki süreçte kullanılmak üzere hazır olarak bekletildiği süpermarket konsepti, üretimin ya da malzemenin hareket görmesini tetikleyen kanban sistemi, üretim sıralamasını ve hat dengelemesini müşteri taleplerine göre yapılmasını sağlayan dengeli yükleme ve sıralama (Heijunka) metodolojisi,  etkin iletişim ve ekip çalışmasını artıran U hücre yapısı ve proses ürün dönüş süresini tekli dakikalara indirgemek için kullanılan SMED kavramları ile beraber sisteme entegre edilmelidir.

Yalın dönüşüm uygulamaları göstermiştir ki akışın elde edilmesi ortalama %80 oranında değer üretmeyen aktiviteyi elimine edebilmektedir. O nedenle akışın önemini çok iyi algılamak ve uygulanabilen her sürece akış sistemini uygulamak, uygulanamayan yerlere ise kontrollü standart ara stoklar ile süreçlerin yönetilmesi son derece önemlidir.

POKA YOKE

Evinizde mikrodalga fırınında yemek pişerken, mikro dalga fırının kapağını açtığınızda otomatik olarak fırının enerjisi kapanır. Sebebi, kullanıcının mikro dalgaya maruz kalmaması, zarar görmemesidir. Bu bir hata önleme sistemidir.

Üretim süreçlerinde bir çok hata ile karşılaşırız. Malzemelerin eksik takılması, yanlış parça kullanımı, set-up / ayar sürecinde yapılan eksik uygulamalar gibi etkenler sonucunda fire, zaman kayıpları, iş kazaları gibi istenmeyen şeyler oluşur. Bu hataların oluşumuna yetersiz prosedürler, uygun olmayan ekipmanlar / yöntemlerin kullanılması sebep olduğu gibi insan hatalarının de önemli bir katkısı vardır. Unutkanlık, yanlış anlama, deneyim eksikliği, kuralları ihmal etme, dikkatsizlik, sabotaj gibi etkenlerde hatanın oluşumuna sebep verirler. Bu hatalar doğrudan kalite maliyetlerini negatif olarak etkilerler.

Poka Yoke ya da hata önleme / tespit etme konsepti ilk olarak 1960 ‘larda Japon üretim mühendisi Shingo tarafından geliştirilmiştir. Yanlışlıkla yapılabilecek hataları sıfıra indirgemek, olası hataları tespit etmek için kurulan sistem ve düzeneklerdir. Poka, kaza ile herkesin yapabileceği görünmeyen tesadüfü hata, Yoke ise korumak anlamına gelmektedir.

Poka Yoke sistemleri tasarlamanın beş temel prensibi vardır.

  1. Elimine Etme Prensibi (Mistake Prevention): Poka Yoke sistemlerinin asıl amacı hatanın oluşumunu en başta engellemektir. Sürecin başında, istenilse dahi hatanın oluşmasına imkan vermeyecek sistemlerin kurulması amacı ile hatanın oluşma olasılığının tamamen ortadan kaldırılması ilkesine dayanır. Bilgisayara girişte şifre istenmesi, benzin pompalarının araçların yakıt sistemlerini tanıdıktan sonra yakıt doldurmaya başlaması gibi örnekler gösterebiliriz.
  2. Değiştirme Prensibi (Replacement): İnsana endeksli yapılan işlerde her zaman istenilen standart çıktı yakalanamaz. Doğal olarak hata yapma ya da aynısını yapamama durumu söz konusudur. Bu gibi durumlarda robot ve otomasyon sistemlerinin kullanılması sürekli daha doğru / standart ürünlerin çıkmasına neden olacaktır. Üretimde kullanılan kaynak robotları ya da otomasyona dayalı tartım sistemleri gibi.
  3. Kolaylaştırma Prensibi (Facilitation): İşin daha kolay / basit yapılabilmesine olanak sağlamak için yapılan uygulamaları bu prensip içine alabiliriz. Süreçlerdeki 5S çalışmaları, görsel yönetim uygulamaları bu kategoriye en güzel örneklerdir.
  4. Tespit Etme Prensibi (Detection): Hatayı tespit edip bir sonraki sürece geçmesine olanak tanımamak amacı ile yapılan uygulamalar. Üretim süreçlerinde kullanılan detektörler, bilgisayarların yazım hataları için öneri vermesi, üretimde fikstür / aparat kullanılması, üretimde sensörler ile yapılan kontrol uygulamaları gibi.
  5. Hafifletme Prensibi (Mitigation): Hatanın etkisinin hafifletilmesi amacıyla yapılan uygulamalardır. Elektronik devrelerdeki sigortalar, arabaların hava yastıkları bu kategoriye örnek olarak verebiliriz.

Merkezi Limit Teoremi ve Normal Dağılım

İstatistiksel problem kontrol sürecinde süreç davranışını analiz edebilmemiz için öncelikle sürecin nasıl bir dağılım gösterdiğinin anlaşılması gerekir ve genelde bir çok problem normal dağılım özellikleri baz alınarak çözümlenir.

Ancak, değişkenliklerin her zaman kontrol edilememesi ya da çıktıların her zaman çan eğrisine benzemediği durumlarda, süreçlerin modellenebilmesi kolay değildir.

İşte bu aşamama Merkezi Limit teoremi bize yardımcı olmaktadır.

İstatistik biliminde Merkezi Limit teoreminin çok anlamlı bir yeri vardır. Merkezi limit teoremine göre, süreç üzerinden alınan örnek sayısı artıkça ve dışarıdan bir etki olmadığı müddetçe, farklı dağılım özelliği taşıyan süreç çıktıları histogram üzerinde ortalama değer etrafında normal dağılıma yakınsar bir dağılım gösterirler.

Merkezi limit teoremi doğrultusunda, alınan örnek sayısının 30 ve üzeri olması durumlarında süreç dağılımı normal dağılıma yakınsama göstermedir. Aşağıdaki şekilde görüldüğü üzere farkı dağılım özelliği gösteren serilerin ilk davranışları, çıktılardan alınan örnek sayısı artıkça normal dağılıma benzemektedir.

Bu sayede farklı dağılım özelliği gösteren dağılımlar, örnekleme yöntemleri ile normal dağılıma yakınsaklaştırılarak, süreç modellemesinin normal dağılım kriterlerine göre (ampirik kural) yapılabilmesine olanak sağlanır.

Z Dönüşümü

Eğer süreç normal dağılım özelliği gösteriyorsa sürecin konumu ve yayılım hakkında bilgi sahibi oluruz. Bu sayede sürecin nasıl davrandığını yorumlayıp, ne oranda kararlı bir sürece sahip olduğumuzu anlayabiliriz.

Ampirik kurala göre normal dağılım özelliği gösteren bir dağılım çıktıları 99,73% oranında, dağılımın merkezinden ±3 σ uzaklık içinde yer alır. Örneğin ortalaması 100, standart sapması 2 olan bir sürecin çıktılarının 99,73 % oranda 94 ile 106 arasında yer alması beklenir. Eğer müşteri spekt değerleri sizin değerlerinizin sağında ve solunda yer alıyorsa – süreç kararlıdır diyebiliriz.

Peki süreç bu şekilde davranıyor ve müşteri beklentilerinin daha başka olduğu durumlarda süreç kararlılığını nasıl hesaplayacağız?

Yukarıdaki örnekte müşteri beklentisinin; alt spekt limitinin 93, üst spekt limitinin 103 olduğunu varsayalım.

Bu durumda, süreç normal dağılım eğrisinin sol tarafı müşteri spekt limitlerinin içinde yer alacaktır. Çünkü müşteri en küçük spekt limiti 93, bizim süreç çıktımızın en küçük değeri ise 94 olduğuna göre sol tarafta sorunumuz yoktur. Ancak, süreç normal dağılım eğrisinin sağ tarafında kalan alanın bazı kısımları müşteri spekt limitlerinin içinde yer alacaktır. Çünkü müşteri en büyük spekt limiti 103, bizim süreç çıktımızın en büyük değeri ise 106 olduğuna göre eğrinin sağ tarafta kalan bir kısım alan müşteri spektleri dışında kalacaktır.

Eğer gerçekleşen dağılım eğrisi her iki taraftan da speklerin içinde olsa idi bu durum prosesin %100 güvenilir olduğunu gösterecek idi. Ancak, mevcut durumda dağılımın bir kısmının spekt dışında olma durumu vardır. Bizim bu spekt dışındaki alanı alanını (hata olasılığı) bulmamız gerekir.

Sürecin ne oranda spekt içinde üretim gerçekleştirdiği süreç yeterliliği olarak tanımlanır. Süreç dağılım eğrisinin, müşteri spektleri içinde kalan kısmının integral hesapları ile bulunması gerekir. Bu işi yapmak hem karmaşık hem de pek kolay değildir.

Bu noktada karmaşık matematiksel formülleri kullanmak yerine, daha önceden standart normal dağılım karakteristiği için hazırlanmış hazır tablolardan faydalanıyoruz. Bu tablolardan faydalanmak için süreç normal dağılımın Z dönüşümü ile standart normal dağılım şekline dönüştürülmesi gereklidir. Bu sayede matematiksel hesaplamalar yapmadan, süreci standart normal dağılım şekline dönüştürüp,  hazır tablolar üzerin den istediğimiz yerin alanını rahatlıkla bulabiliriz. 

Standart normal dağılım;

Ortalaması x ̅ = 0, standart sapması σ =1 olan bir normal dağılım eğrisidir. Matematiksel olarak Z’nin alabileceği her değer için kümülatif alan hesabı tablolarda hazır olarak mevcuttur. Standart normal dağılım eğrisi simetrik olduğu için negatif değerler için ayrı bir tabloya gereksinim yoktur. Bu bağlamda istediğimiz değere karşılık gelen alanı bulabilmek için önce Z değerini hesaplayıp, akabinde tablodaki Z’nin karşılık geldiği değere bakılması gerekir.

Örneğin Z= 3 için tablo değeri 0,99865 demek eğrinin en başından Z=3 değerine kadar olan alanın toplamının 0,99865 olduğu anlamına gelir. Toplam alan 1 olduğuna göre Z=3 dışında kalan alan 1 – 0,99865 = 0,00135 olacaktır. Bu kısım eğrinin Z=3 den sonraki sağda kalan kısmıdır. Aynı şekilde -3 den önceki alanda aynı şekilde 0,00135’e eşittir (simetriden dolayı).

Bu iki ifadeyi toplar ve 1’den çıkarırsak -3 ile +3 arasında kalan alanı bulmuş oluruz. 1 – (0,00135 + 0,00135) = 0,9973 yani ampirik kuraldaki ortalamanın ±3s aralığındaki toplam olasılığın sonucuna ulaşırız.

Maliyet Azaltımı Stratejisi (Cost Reduction Strategies)

Maliyet azaltımı ya da CR (Cost Reduction) konusu tüm işletmelerin en öncelikli gündem maddelerinin başında gelmektedir. Birçok işletme bu yöndeki stratejilerini ölçek ekonomisi prensibine yani ölçeği büyüterek birim maliyeti azaltma  ilkesine dayandırmaktadır. 

Ne derece doğru acaba ?

Bir işletme düşünün. Üretim süreçlerindeki fire oranı %10 olsun. Bu işletme maliyetleri azaltmak için üretim adetlerini, ölçek ekonomisi kapsamında artırmaya çalışıyor. Peki ölçeğin büyümesi ne anlama geliyor ?

  • Daha fazla üretim ! Evet,
  • Daha fazla fire! Yine, evet.

Yani eskiden 100 adet ürün yapıp, 10 adet fire veriyorken, şimdi 200 adet üretip 20 adet fire veriyorsunuz. Ölçeği büyütmek üretimi artırdığı gibi fireleri de artırıyor! O halde ölçeği yani volümü artırmadan önce kalite konusunda bir şeyler yapmak gerekiyor sanıyorum.

Kalite seviyesi ve maliyet arasında ters korelasyon bulunmaktadır. Yani kalite seviyeniz artıkça maliyetler aşağı düşer. Şimdi bu durumu bir örnek ile açıklamaya çalışalım ve kalite iyileştirme faaliyetlerinin maliyetlere nasıl etki ettiğine bakalım.

İki adımdan oluşan bir üretim süreci düşünelim. Ürün birinci adımda üretilip, ikinci adımda test edilmektedir. Testi geçemeyen ürünler tamir istasyonuna gönderilerek tamir edilmeye çalışılmaktadır. Tamir edilebilen ürünler yeniden test edilmekte, tamir olamayan ürünler ise hurdaya ayrılmaktadır. Elimizde toplam 100 adet ürün için malzeme olduğunu varsayalım. Sağlam bir ürünün birim üretim maliyeti $20, tamir maliyeti ise $4 olduğuna göre aşağıdaki iki durum için birim maliyetlerin nasıl değiştiğine beraber bakalım.

  • Durum 1: Ürünün ilk test aşamasında sağlam çıkma olasılığı FPY: 75%, tamir aşamasında tamir edilip yeniden testten geçme olasılığı SPY: 60%.
  • Durum 2: Ürünün ilk test aşamasında sağlam çıkma olasılığı FPY: 95%, tamir aşamasında tamir edilip yeniden testten geçme olasılığı SPY: 60%.

(FPY: First Pass Yield, İlk Seferde Sağlam Çıkma; SPY: Second Pass Yield, İkinci Seferde Sağlam Çıkma, OK: Sağlam, NG: Not Good, Uygun değil)

Birinci durumda toplam 100 adet üretim denemesi olmuş ve hepsi test edilmiştir. Bu aşama sonunda oluşan maliyetimiz 100 x $20 = $200 olacaktır. FPY 75% olduğuna göre ürünlerin 25% si yani 25 tanesi tamir istasyonuna gidecektir. Tamir sürecinden çıkan ürünlerin yeniden testten geçme olasılığı yani SPY 60% olduğuna göre, 25 adet üründen sadece 15 tanesi testten geçecek, diğer 10 tanesi ise hurdaya ayrılacaktır. Tamir aşamasında oluşan maliyetimiz 15 x $4= $60 olacaktır.

Bu durumda toplam maliyetimiz $200 + $60 = $260 çıkacaktır. Toplam maliyeti sağlam olarak çıkan ürün sayısına yani 75 + 15 = 90’ a böldüğümüz zaman Durum 1 için birim maliyetimiz $22.89 olacaktır.

İkinci durumda da yine başlangıçtaki 100 x $20 = $200 ilk üretim maliyetimiz oluşacaktır. Ancak iyileştirme sonrası sürecin FPY ‘si 95% olduğundan ürünlerin sadece 5% si, yani 5 adeti tamire gidecektir. Tamir sürecinden çıkan ürünlerin yeniden testten geçme olasılığı aynı şekilde SPY 60% olduğuna göre, 5 adet üründen sadece 3 tanesi testten geçecek, diğer 2 tanesi ise hurdaya ayrılacaktır. Tamir aşamasında oluşan maliyetimiz 3 x $12= $60 olacaktır.

Bu durumda toplam maliyetimi $200 + $12 = $212 çıkacaktır. Toplam maliyeti sağlam olarak çıkan ürün sayısına yani 95 + 3 = 98’ a böldüğümüz zaman durum-1 için birim maliyetimiz $20.53 olacaktır.

Buradan görüldüğü üzere kalitenin iyileşmesi birim maliyetin $22.89 ‘dan $20.53 ‘a düşmesini saplamıştır.

Peki şimdi bitti mi yapacaklarımız ?? Elbette hayır. Kalitede sürekliliği sağlamamamız gerekiyor.

Bunun için önce problem ‘in teknik tanımını yapalım isterseniz

Literatürde problemin tanımı “Standarttaki sapma” olarak yapılır. Yani beklenen ile gerçekleşen arasında fark var ise bu durumu problem olarak algılıyoruz. 

Örneğin İstanbul – Ankara arası araba ile yaklaşık olarak beş saat sürer. Bir arkadaşınız ile sözleştiniz ve sabah 08:00 gibi İstanbul’dan yola çıkacağınızı ve takribi olarak öğlen 13:00 gibi Ankara’da olabileceğinizi bildirdiniz. Ancak, saat öğleden sonra 16:00 olmasına rağmen siz halen Ankara’ya ulaşamadınız.

Doğal olarak arkadaşınız yolda bir sorun, problem olduğunu düşünmeye başladı. Hava şartları nedeni ile yolda trafik çok sıkışmış, lastik patlamış olabilir. Kesin olan bir şey var ki o da beklenen zamandan daha geç geldiğinizdir. Geç geldiğinizin ve bunun bir problem olduğunun kararının verilebilmesi için normal beklenen seyahat süresininin bilinmesi gerekir.

Dolayısı ile problemin varlığından veya türünden bahsedebilmemiz için öncelikli olarak standardımızın olması gereklidir. Standart olmayan bir yerde ne problemin tanımı yapılabilir, ne de iyileştirme faaliyetlerinden bahsedilebilir.

Şimdi bir probleme etki eden unsurlara bir bakalım. Teknik olarak bir problemin oluşumuna 6M dediğimiz faktörlerden bir ya da bir kaçı etki eder. 6M faktörleri problem çözme süreçlerinde kullanılan balık kılçığı analizlerinde oldukça sık kullanılır.

İnsan (Man): İnsan gerçekte tüm problemlerin kök nedenlerinden biridir. Yapılması gerekeni zamanında yapmamak ya da eksik yapmak sonucunda büyük oranda problemlerle karşılaşırsınız. Örneğin bir arabanın servis bakım zamanı geldiğinde kullanıcısı tarafından bakıma götürülmemesi sonucunda arabanın arıza yapması tek kelime ile insan hatasıdır. Benzer şekilde üretim süreçlerinde de zamanında ve doğru bir şekilde yapılmayan her türlü iş sonucu oluşan problemler insan hatasına örnek olarak gösterilebilir.

Makine (Machine): Ekipmanlarda aynen insanlar gibi zamanla yıpranırlar. Ömrünü doldurmuş, yeterince bakım yapılmamış ekipmanlar zaman zaman istenen çıktıları üretemezler. Endüstride ekipmanların proses güvenirliğini ölçmek için Cp ve Cpk dediğimiz bir index kullanılır. Teknik olarak her iki değerin de 1 den büyük olması istenir. Eğer bu index değeri 1’n altında ise ekipman kaynaklı sorunlar yaşayabilirsiniz demektir.

Malzeme (Material): İyi bir yemek için doğru ve kaliteli malzeme gereklidir. Üretimde, genelde tasarım aşamasında tercih edilen malzemeler – daha sonraları maliyet azaltımı ya da uygun malzemenin bulunamaması sonucu muadil denilen malzemeler ile değiştirilir. Ancak sonuç hüsran olur büyük oranda. 

Metot (Method): Aynı malzeme ile bazen aynı sonuçlar alınamaz. Uygun metodun seçilmesi ve kullanılması bu aşamada son derece önemlidir. Kimyasal bir karışım yaparken malzemelerin ne zaman ve hangi sırada sürece dahil olacağını belirlemeden, hepsini aynı anda ya da karışık bir şekilde sürece katmak arasında uçurum vardır.

Doğal Ortam (Mother Nature): Bazı süreçlerde çok sık duyarız bu nedeni. Kışın üretim iyiyken yazın daha çok fire oluyor, ya da gece vardiyası ile gündüz vardiyasında kalite değişkenlik gösteriyor diye. Bazı süreçler dış ortamdan etkilenirler. Bağıl nem, sıcaklık gibi etmenler kritik süreç parametrelerini değiştirebilirler. Örneğin kurutma, kimyasal tepkime gibi süreçlerde ortamın sürekli olarak şartlandırılarak standart ısı, nemin standart olarak sağlanması gerekir.

Ölçüm (Measurement): Belki de çok sık etki eden ancak çok nadir fark edilen faktörlerden biridir. Bilgisayar üzerinden, otomasyon sistemine reçete gönderen bir süreçte teknik olarak hata beklemezsiniz. İnsan eli değmeden hangi kimyasaldan, hangi sıra ile ve ne miktarda gönderileceği otomasyon sistemi üzerinden yapıldığı için hata olacağı aklınıza gelmez. Ancak eğer sisteminiz kalibre değilse ve sensörleriniz yanlış ölçüm yapıyor ise sonuç istediğiniz gibi çıkmayabilir.

Buradan görüldüğü üzere bir prosesin çıktısı, birçok girdinin farklı kombinasyonu sonucu meydana gelmektedir. Bu girdileri insan gücü, metotsal iş yapma tekniği, malzeme kalitesi, proses parametreleri, ortam koşulları gibi değişik şekillerde sınıflandırabiliriz. Süreç sonunda sürekli aynı çıktıyı elde edebilmek için girdilerdeki değişkenliğin minimize edilmesi, bunun içinde bir takım kurallar, prosedürler ve talimatların belirlenmesi gereklidir. Eğer bu kurallar belirlenir ve uygulanırsa, süreç çıktılarında şans değişkenliği harici fazla bir değişkenlik olmayacaktır.

İşte bu aşamada standart devreye girmektedir.

Standart: Kişiden zamandan, mekandan bağımsız olarak her defasında aynı yöntem, aynı sıra ve aynı süre ile sürekli olarak aynı sonucun elde edilebilmesidir. Eğer herhangi bir süreçte standartlar iyi belirlenir ve belirlenen standartlar uygulanırsa problem ile karşılaşılma şansı minimize edilir.

Buradan şu sonuca varılabilir. Kalite tamamen standartların yerleşmesine endekslidir. Standartların olmadığı bir yerde iyileşme yapılamaz, kalite iyileştirilemez.

O halde maliyet azatlımınım yol haritasını;

“Standart→Kalite →Volüme →Maliyet azaltımı”, şeklinde yapabiliriz. Önce standartları oluşturalım, adından kalite kendiliğinden oluşacaktır. Daha sonra volümü artırıp maliyetleri aşağı çekebilirsiniz.

Kalitenin Maliyeti

İşletmelerde yapılan her şeyin mutlaka bir finansal karşılığı vardır. Bazıları bilançolarda görür (P&L: Profit and Loss) – bazıları ise hiç gözükmezler, bir yerlerde saklıdırlar.

Size bir kaç örnek…

  • Yetkin olmayan bir personel ile yetkin olan personel arasındaki iş sonuçlarının finansal etkisi nedir?
  • Mavi yaka sirkülasyonunun 15% olduğu bir işletmenin gerçek finansal kaybı nedir ?
  • Ürün geliştirme sürecindeki 1 ay kısalmanın firma karlılığına gerçek finansal katkısı nedir?
  • İyi bir bakım sistemi ile iyi olmayan bir bakım sistemi arasındaki gerçek finansal kayıp nedir?
  • Sistem olmadığı için manuel takip edilen malzeme seviyelerinde, bir atlama sonucu eksik malzeme oluşması ve ürünlerin müşteriye sevk edilememesinin gerçek finansal maliyeti nedir?
  • Müşterilerin on-line sistem yerine halen telefon ya da mail ile sipariş geçmesi nedeni ile oluşan sipariş kayıplarının gerçek finansal karşılığı nedir?
  • Talep tahminle hatası sonucu gereğinden fazla üretim yaparak stokların şişmesi ve bu üretim yerine başka üretimlerin yapılamaması sonucu kaybedilen fırsat maliyetinin finansal karşılığı nedir?
  • Fabrika mühendislerinin süreç ve sistem eksiklikleri sonucu, önemsiz işlere çok fazla efor harcamaları sonucunda iyileştirme yapmaya fırsatlarının kalmaması sonucu oluşan kayıpların gerçek finansal maliyeti nedir?

Aslında bu gözükmeyen maliyetleri hiç bir muhasebe sistemi yakalayamaz.

Aynen yukarıdaki örnekte olduğu gibi kalitenin de bir takım maliyetleri vardır. Bu maliyetler gizli değildir ancak birçok işletme yöneticisi bu maliyetlerin normal / olağan faaliyetlerden kaynaklandığı düşüncesi ile göremez. Oysa kalite kontrol süreci bilinçli olarak yapılan en büyük MUDA’dır.

Kalite konusunun daimi olarak öncelikli gündem maddesi olması, işletmelerin bu yönde önemli maliyetlere katlanmalarına sebep olmaktadır. Rekabetçi olabilmek ve sürekli olarak istenen kalitede ürün sağlayabilmek için süreç kalite seviyeleri sürekli olarak izlenmek, kontrol altında tutulmak zorundadır. Günümüzde kalite maliyetleri 5% ile 30% ciro oranlarında değişkenlik göstermektedir ve maalesef müşteri bu maliyetlerin hiçbirinin ücretini ödememektedir. Kimse sipariş verdiği pizzaya, üzerinde kalite kontrolü yapılmıştır ibaresi olduğu için daha fazla para ödemez. Çünkü zaten istediğimiz kriterlerde olduğu düşündüğümüz için sipariş vermişizdir. Ürünün kaliteli olmasını sağlamak üreticinin sorunudur ve nasıl yaptığı bizi hiç ilgilendirmez.

Kalite maliyetinin iki temel bileşeni vardır. Birinci bileşen yüksek kalite seviyesine ulaşmak için yapılan kalite kontrol / önleme maliyetleri, ikinci bileşen ise kalitesizliğin oluşturduğu iç / dış hata maliyetleridir.

Önleme Maliyetleri (Prevention Cost)

Önleme maliyetleri hatayı yakalamak ya da oluşumunu engellemek için yaptığımız faaliyetlerden oluşur. Kalite bilincini ve yetkinliği geliştirmek için verilen eğitimler, daha etkin ölçüm, değerlendirme ve denetim için gereken kalite kontrol sistemlerinin kurulumu / yönetimi, ileri seviye test – üretim ekipmanları, tedarikçi seçim ve denetleme süreci, girdi kontrol gibi faaliyetlerin maliyetleri bu gruba girer. Teknik olarak önleme maliyeti arttıkça kalitenin iyileşmesi beklenir.

Hata Maliyetleri (Failure Cost)

Hata maliyetleri doğrudan kalite hatalarının oluşturduğu maliyetlerdir. Proses fireleri, re-work – iade – garanti maliyetleri, kaybedilen kontratlar gibi maliyetler bu gruba girer. Genel olarak iyi tasarlanmamış operasyonel süreçlerde, ucuz malzeme / uygun olmayan ekipman kullanımı ve yetkin olmayan iş gücü ile yürütülen işlerde bu maliyet oldukça yüksektir.

Birçok firma daha fazla kalite personeli, daha fazla inspektör ile hatayı yakalama üzerine kurulu bir sistem üzerinden hata maliyetlerini aşağı almaya çalışırlar. Bu yaklaşım tarzı belki bir miktar müşteriden iade oranlarını düşürse dahi uzun vadede pek yararı yoktur. Çünkü, hata maliyetlerinin temel nedenlerinin başında bilgisizlik veya cehalet gelmektedir. Yeteri seviyede teknik bilgiye sahip olmadan yapılan ürün ve süreç tasarımları, hatalı malzeme seçimleri, uygun olmayan proses koşullarında üretme bilinçsizliği veya bilgisiz operatörlerin yapmış olduğu hatalar sonucu ödemek zorunda olduğunuz tüm maliyetlerin bir başka adı da cehalet vergisi ya da cehaletin bedelidir.

Bu bağlamda hatayı yakalamak yerine oluşumunu engelleyecek “mühendislik, eğitim, analiz gibi süreçlere yatırım yaparak çalışanların yetkinliğini artırmak, standartları yakalamak / geliştirmek ve Poka Yoke sistemleri ile hatanın oluşumunu önlemeye yönelik faaliyetlere yatırım yapılması hem daha ucuz hem daha iyidir.

Kalite Maliyetleri, doğrudan verimsizliğin oluşturduğu, fire, hurda, iade, garanti vs., gibi hata maliyetleri (Failure Cost) ile hata maliyetlerini azaltmak için yaptığımız test, denetim, eğitim gibi maliyetlerin oluşturduğu önleme maliyetlerinin (Prevention Cost) toplamına eşittir.

Kalite maliyetinin en aza indirgenmesi için her iki maliyetin toplamının en az olduğu yere bakılması gerekir. Her iki eğrinin kesiştiği nokta gerçekte toplam kalite maliyetinin en az olduğu noktadır. Bu noktanın sol tarafında hata maliyeti daha yüksektir. Mutlak suretle aksiyon alınması gerekir. Sağ tarafına doğru gidildikçe önleme maliyeti ve dolayısıyla toplam maliyet artar. Ancak bazı durumlarda toplam kalite maliyetinin artış göstermesi, ürünü daha iyi fiyata satmanıza ve dolayısı ile cironuzun da artmasına etki eder. Bu durumda toplam kalite maliyetinin en optimum olduğu nokta gerçekte maksimum karın elde edildiği yerden biraz daha sağa doğru kayabilir.

Şimdi süreçlerinize bir daha bakarak ne kadar toplam kalite maliyetinizin olduğunu, bunun cironuza ne oranda etki ettiğini ve hatta eğer bu maliyetler olmasa ve yine aynı ciroyu elde etseniz karlılığınızın ne olacağını bir düşünün.

Unutmayın kalitesizlik – kaliteli olmaktan daha maliyetlidir!

Kalitenin Tanımı ve Boyutu

Kalitenin tanımına ilişkin birçok yorum mevcuttur. Bir çok akademisyen / kalite uzmanı farklı yorumlar katarak kalitenin tanımını yapmaya çalışmıştır, ancak literatürde herkes tarafından kabul görmüş üniversal bir tanım henüz mevcut değildir.

Biz burada, bu zor tanımı yapabilmek için endüstride en çok kabul gören tanımları baz alarak ilerleyeceğiz.

Kalitenin tanımını Siemens; “Kalite: Müşterinin geri gelmesidir, ürünün değil!” şeklinde yapmaktadır. Eğer müşteri, üründen / hizmetten memnun ve yeniden aynı ürünü / hizmeti kullanma konusunda sorunu yok ise kalite mevcuttur şeklinde tanımlamaktadır. Bir başka tanıma göre; “Kalite: Süreçlerde kontrol yapmaya gerek kalmadan sürekli doğru çıktı üretebilmek” olarak tanımlanmaktadır. Kısaca proses kontroller (No Inspection) olmadan üretebilme yeteneği olarak da tanımlanabilir.

Her iki tanımda çok iyi olmasına rağmen biz biraz farklı bir bakış açısı ile kalitenin tanımını yapmaya çalışacağız.

Kalite proseste üretilir diye bir kavram var literatürde. Bu kavram tam olarak ne anlama geliyor acaba ? Sanırım bu kavramı irdelersek buradan bir yerlere varabiliriz. O nedenle önce ürün / hizmetin sağlanabilmesi için gereken süreç (Process) kavramına biraz değinmemiz gerekiyor sanıyorum.

Süreç en basit anlamı ile tanımlanmış, belirli bir sonuca ulaşabilmek için yapılan ardışık işlemler dizisidir. Malzeme ya da bilginin, insan ya da makineler aracılığı ile belirli metotlar kullanılarak işlenmesi sonucunda daha anlamlı / değerli bir hale dönüştürülmesi faaliyetidir.

Herhangi bir organizasyonda süreçleri iki kategoride irdeleyebiliriz. Değer oluşturan süreçler ve destek süreçleri.

  • Değer oluşturan süreçler (Core Processes), müşterinin beklediği ürün ya da hizmeti vermemiz için yapılması gereken, yapılan işin ana temasını oluşturan olmazsa olmaz çekirdek süreçlerdir. Değer oluşturan süreçlerin amacı müşteriye istediği ürün / hizmetin müşterinin istediği şekilde sağlanmasıdır. Bu kapsamda ürünün fonksiyonel olarak tasarlanıp, geliştirildiği ürün geliştirme aşaması ve tasarımı yapılan ürünün üretilmesi aşamaları değer üreten süreçlerdir diyebiliriz.
  • Destek süreçleri (Support Processes), ürün ya da hizmete doğrudan etki etmeyen ancak müşterinin istediği ürünün / hizmetin verilebilmesi için yapılması gereken yardımcı süreçlerdir. Sipariş alma, müşteri ilişkileri yönetimi, bakım, insan kaynakları, finans gibi süreçler bu kategoriye girerler. (Geri kalan tüm süreçler:….)

Süreç kategorilerine baktığımız zaman gerçekte müşteriye dokunan sürecin değer oluşturan süreçler olduğunu görüyoruz. Bunlar da tasarım (design & product development) ve üretim (manufacturing & assembly) süreçleridir.

Şimdi buradan yola çıkarak kalitenin tanımını bu iki süreç üzerinden değerlendirmeye başlayabiliriz.

Müşteri açısından kalite (Fitness for Use)

Tasarım / ürün geliştirme aşamasında müşterinin istediği ürünün fonksiyonel olarak geliştirilmesi yapılır. Burada amaç müşterinin ürünü kullanma konusundaki beklentisinin tam olarak sağlanmasıdır.

Örneğin, oldukça fonksiyonel, iç hacmi çok daha büyük, gardırop tipi bir buzdolabı geliştirdiğinizi düşünelim. Ürün geniş evler için kullanışlı ve oldukça iyi tasarlanmış olmasına rağmen, dar evi olanlar için tercih edilmeyecek bir ürün olacaktır. Bu durum ürünün kalitesiz olduğu anlamına gelmez – ancak her müşterinin kullanımına uygun olmadığı kesindir.

Şimdi kendi kendimize şu soruyu soralım. Acaba aşağıdaki tüm kriterlerin hepsini sağlayan bir ürün geliştirebilir miyiz ?

  • Tam olarak istenilen işi yerine getirsin (Performance)
  • Oldukça güvenilir olsun, uzun süre arıza oluşturmasın (Reliability)
  • Uzun yaşam süresi olsun ve kolay eskimesin (Durability)
  • Arıza ve bakım işlemleri çok kolay, ucuza yapılabilsin (Serviceability)
  • Çok şık ve etkileyici tasarımı olsun (Aesthetics)
  • Fonksiyonel özellikleri son trend teknoloji olsun (Features)
  • Markası ve piyasada algısı kusursuz olsun (Perceivedquality)
  • Ve tüm standartlara uyumlu olsun (Conformance to standards)

Elbette tüm bunlara karşılık verecek bir ürün yapabilmek piyasa koşullarında olanak dışıdır. Yapmaya kalkışsak dahi maliyet ya da kullanım kriterleri açısından kullanıcı beklentisine uygun olmayacağı için alıcısı çıkmayacaktır.

Kimi kullanıcı için ürünün arıza ve bakım maliyetlerinin düşüklüğü, uzun yaşam süresi öncelikli kriterler iken kimi kullanıcı için performans, estetik, marka algısı gibi faktörler ön plana çıkabilmektedir. Her müşterinin beklentisi ve kalite algısı kullanım koşullarına göre değişkenlik gösterir. Bu değişkenlikler kalitenin boyutları olarak adlandırılır.

Buradan yola çıkarak;

Eğer ürün, müşterinin kullanım amacına uygun (Fitness for Use) olarak tasarlanmış ise müşteri açısından kalitelidir çıkarımını yapabiliriz sanıyorum. Bu kavram literatürde tasarım kalitesi (design quality) olarak geçmektedir.

Üretici Açısından Kalite (Conformance to Specifications)

Üretim aşamasında, tasarım sürecinde geliştirilmiş olan ürünün imalatı gerçekleştirilir. Burada amaç ürünün tasarım aşamasında belirlenen özelliklere ve kriterlere göre üretiminin gerçekleştirilmesidir.

Tasarım aşamasında ürünün kalite açısından kritik parametrelerinin norm ve tolerans değerleri belirlenir. Bu değerlere ürünün spesifikasyon değerleri denir ve en az ürünün fonksiyonalitesi kadar önemlidir. Eğer üretim sonunda elde edilen ürün spesifikasyonlara uymuyor ise – her ne kadar fonksiyonel tasarlanmış olursa olsun müşteri tarafından kabul görmeyecektir. Üretimde kalite için en çok kullanılan tanım ürün karakteristiğinin müşteri beklentilerine uygunluğudur. Bunun yanında ürün performansı, uzun süre arıza yapmaması, özellikleri ve servis kolaylığı gibi kriterler de somut ürünler içi kalite tanımında yer alan diğer unsurlardır.

Buradan yola çıkarak;

Eğer ürün, tasarım spesifikasyonlarına uygun (Conformance To Specifications) olarak üretim süreçlerinde imal edilebiliyor ise üretim üretici açısından kalitelidir çıkarımını yapabiliriz sanıyorum. Bu kavram literatürde üretim kalitesi (manufacturing quality) olarak geçmektedir.

Değer Açısından Kalite (Value)

Kalite kavramının hem tasarım hem de üretim karakteristiği olduğundan bahsettik. Ancak burada iş bitmiyor maalesef. Her iki kriterin sağlanması müşteriyi mutlu etse dahi, eğer ürün / hizmet optimum maliyet ile elde edilemiyorsa burada bir sorun var demektir. Çünkü işletmeler kar elde etmeden devamlılığını sağlayamaz ve an gelir bırakın müşteriyi mutlu etmeyi, müşterisine hiç ürün / hizmet üretemez duruma gelebilir.

Bu konuyu daha iyi anlamak için verim (Efficiency) ve etkinlik (Effectiveness) kavramlarının ne anlama geldiklerine bir bakmamız gerekiyor sanırım.

Verim, bir işi en düşük maliyete yapabilmek demektir. Bir başka ifade ile hizmeti / ürünü veren açısından süreçlere bakıldığı zaman – en az kaynak ile en çok çıktıyı elde edilebilmek olarak da tanımlayabiliriz verimliliği.

Örneğin bir banka gişesinde üç eleman ile müşterilere  ortalama dokuz dakika bekleme süresi ile servis verildiğini düşünelim. Banka bu durumda gün sonuna kadar müşterilerine hizmet vererek ve sadece üç kişi ile bu işi yapma sonucunda kendi operasyonlarını verimli bulacaktır. Üç kişi ile dokuz dakika ortalama servis süresi.

Peki bu durumda acaba müşteri mutlu mudur ?

Yani hizmet alabilmek için ortalama dokuz dakika beklemekten dolayı keyfi kaçmış mı dır ?

İşte bu aşamada etkinlik devreye girmektedir.

Etkinlik, hizmet alan açısından süreçlere bakıldığı zaman, aynı maliyet ile en hızlı hizmeti elde edilebilmesidir.

Şimdi bankanın gişelerde üç eleman yerine dokuz eleman ile çalıştığını varsayalım. Bu durumda kişi başına ortalama bekleme süresi üç dakika olacaktır. Bu sonuç müşteri açısından oldukça iyi bir bekleme zamanı olduğu için, sürecin müşteri açısından etkin olduğunu belirtebiliriz. Dokuz kişi ile üç dakika ortalama servis süresi.

Ancak bu durumda hizmet veren mutlu mudur ? Üç kişi ile yapılabilen bir süreci dokuz kişi ile yapmak! Aradaki tek fark maliyet ve hizmet seviyesi!

İlk durumda; hizmet veren memnun, çünkü süreç verimli – ancak hizmet alan mutsuz çünkü süreç etkin değildir. Bu şekilde devam edilirse muhtemelen müşteri yeni arayışlara girecek ve hizmet veren muhtemelen müşterileri kaybedecektir.

İkinci durumda; hizmet veren mutsuz, çünkü süreç verimsiz – ancak hizmet alan mutludur, çünkü süreç etkindir.  Bu durumda ise hizmeti veren karlı olamayacağı için, sürecin sürdürülebilir olması pek mümkün olamayacaktır.

Peki bu durumda hangisi tercih edilmelidir. ?

Her ikisi de değil tabi ki.  Tercih edilmesi gereken nokta Değerin (Value) oluştuğu yer olmalıdır.

Değer, hem hizmet veren hem de alan tarafından kabul edilebilecek orta noktanın bulunduğu yerdir. Bir başka ifade ile değer; ürün / hizmet veren ile alanın karşılıklı rıza göstererek, ortak bir payda da buluştuğu, her iki taraf açısından kabul edilebilecek noktadır (trade-off).

Buraya kadar konuştuklarımızdan yola çıkarak kalitenin tanımını aşağıdaki şekilde yapmamız sanırım yanlış olmayacaktır.

Kalite, Müşterinin istediği kullanım koşullarına uygun ürünlerin / hizmetin, müşteri spesifikasyonlarına uygun olarak, optimum efor ile sağlanmasıdır.

Kalitenin Tarihsel Gelişimi

MÖ 1400’lü yıllarda Mısırlıların piramitlerin yapımında kullandıkları taşları kusursuz imal ederek, bu taşlardan mükemmel bir yapı oluşturulabilmesinin altında yatan ana etken ‘iyi tasarlanmış metot, prosedürler ve ölçüm sistemlerinin’ etkin ve sürekli şekilde uygulanmasıydı. Bugünün teknolojisinde bile oldukça zor imal edilebilecek bu yapıların oluşumunda şüphesiz mükemmelliği yakalama olgusu yatmaktadır.

Kalite konsepti her daim insanlığın öncelikli gündem maddelerinden bir olmuştur. Her ne kadar tarihi çok eskilere kadar gitse de günümüz modern üretim ve kalite anlayışının temelleri Henry Ford’un ilk seri üretim hatlarını kurması ile başlayan sanayi devrimi ile atılmaya başlanmıştır.

Üretim batlarında siyah ve sadece tek bir modelin (Model T) üretildiği, müşterilerin seçme özgürlüğüne sahip olmadığı yirminci yüzyılın başlarında atılan en önemli adımların başında “bir kişin her işi yapması yerine her kişinin bir işi yapması” anlayışına dayanan iş adımlarının bölünerek, küçük iş adımları haline getirilmesi konsepti gelmekteydi. Seri üretime geçiş aşamasının en önemli mihenk taşlarından ve standart üretim olarak adlandırılan bu yaklaşım sayesinde daha basit süreçler elde edilmesiyle işçiler fazla eğitim almadan, standart ve tekrarlı iş adımlarını kolayca yapmaya başladılar.

Sektöre GM, Chrysler gibi diğer oyuncuların girmesi ile rekabet yavaş artmaya başlıyor, artan rekabet müşterilerin farklı markaları, modelleri seçme özgürlüğüne kavuşmasının yolunu açarak, üretimde maliyet baskısının yavaş yavaş hissedilmeye başlamasına neden oluyordu. Artık üretmek değil – verimli ütebilmek önem arz ediyordu.

Maliyeleri aşağı çekme baskısını, üretkenliği artırarak çözme yaklaşımı standart iş konseptini doğurdu. Üretimde işin nasıl, hangi sıra ve ne kadar sürede yapılması gerektiği gibi kriterler standart iş talimatı adı altında  ilk kez tanımlandı ve üretim süreç performansları ölçülmeye başlandı.

İşlerin bölünerek yapılması, standart iş talimatları ve süreç performanslarının ölçülmeye başlanması üretkenliğe pozitif katkı yapmasına rağmen, üretim maliyetlerinin aşağı çekilebilmesi konusunda gereken katkıyı sağlamakta yetersiz kalıyordu. Süreçler hala hurda üretiliyor, tamir olacak yarı mamuller yığınlar halinde bekliyor ve müşteriye gönderilen hatalı ürünler ciddi anlamda maliyetlerin artmasına neden oluyordu. Kalite seviyesi olarak oldukça kötü durumda olan üretim süreçlerinde üretim miktarlarının artması aynı zamanda kalitesizlik maliyetlerini de artırıyor, kalite problemleri ve etkilerinin artan bir trendde kendini hissettirmesine yol açıyordu.

Kalite problemlerinin önüne geçebilmek için atılan ilk önemli adım üretim süreçlerine kontrol adımlarının eklenmesi ile gerçekleşti. İnspektör kavramının ilk defa süreçlerde yer almaya başlaması ile üretim çıktıları önce hat sonlarında yüzde yüz kontrol yöntemiyle, daha sonraları ise kontrol maliyetlerini aşağı çekebilmek için lot içinden örnekler ile kontrol edilmeye başlandı.

Hatanın oluşumunu önlemekten ziyade hatayı yakalamak üzerine kurgulanmış bu sürecin en radikal çıktısı üretimden bağımsız kalite kontrol bölümlerinin oluşmasının temellerinin atılmış olmasıydı. Bu dönemden sonra hemen her organizasyonda kalite kontrol süreçlerinden sorumlu, ayrı bir bölüm olarak faaliyet gösteren kalite kontrol bölümünün varlığı, üretim çalışanlarının ve yöneticilerinin kalite konusuna olan ilgisini giderek azalmasına neden oldu. Artık kaliteden sorumlu bir bölüm vardı ve üretim sadece performansa, üretim adetlerine odaklanmalıydı. Halen dahi bir çok işletmede mevcut olan “Üretim yapar, bir başkası nasılsa kontrol edecektir!” yaklaşımının gerçekte yarardan çok zarar getireceği sonradan anlaşılacaktı.

Örnekler alınarak süreçleri kontrol etme konsepti her ne kadar bir kontrol yöntemi olarak uygulansa dahi  örnek alma sayısı, alınan örneklerin lotu tam olarak temsil edememesi gibi sorunlar nedeni ile her zaman istenilenin kalite seviyesinin yakalanmasına olanak tanımıyordu. Maliyetler hala yüksek, rekabet ise giderek artıyordu.

Bunun üzerine, Dr. Shewhart tarafından geliştirilen biraz daha kapsamlı ancak daha doğru sonuçların elde edilebilmesine olanak sağlayan kontrol grafikleri üretim süreçlerinde kalite kontrol uygulamalarında kullanılmaya başlandı. Shewhart ‘a göre  her süreç içinde değişkenlikler mevcuttu ve kalite ancak süreç içindeki değişkenliklerin azaltılması ile iyileştirilebilirdi. Bazı değişkenler sürecin doğası gereği rassal olarak oluşurlarken, bazıları ise operatör hatası, makinenin yanlış ayarlanması gibi önlenebilecek faktörlerin neden olduğu özel sebeplere dayanmaktaydı. Rassal değişkenlikler elimine edilemeseler de özel değişkenlikler kontrol grafikleri ile tanımlanabilirdi.

Her süreç içinde değişkenlikler mevcuttur. Kalite ancak süreç içindeki değişkenliklerin azaltılması ile iyileştirilebilir. (Shewhart)

Kontrol grafiklerinin kalite iyileştirme faaliyetlerinde kullanılmaya başlanması, süreç kalite kriterlerinin ortalama, standart sapma, proses yeterliliği gibi istatistiksel terimler üzerinden gerçek zamana yakın bir oranda takip edilmesi konsepti, önlenebilir ve özel sebepler kaynaklı birçok kalite probleminin tespit edilip, büyümeden önlem alınabilmesine olanak sağlayarak kalite seviyesinin bir adım daha ileri götürülebilmesine katkı sağladı.

Kalitenin eskiye oranla iyileşmesi ve bunun getirisi ile elde edilen maliyet avantajının üreticilerin en önemli rekabet silahı haline gelmesi bu konu üzerine daha fazla bilimsel çalışmaların yapılmasını tetikledi. Özellikle Deming ‘in Japonya’da yaptığı çalışmalar, Japon otomotiv endüstrisinin kalite ve maliyet anlamında rakiplerine göre çok daha iyi seviyede olmasına büyük katkı sağladı. Kalite hatalarının ancak yüzde on beşine operatör hatalarının sebep verdiği, geri kalan büyük kısmının ise süreç ve sistem hataları kaynaklı olduğunu savunan Deming, kalitenin iyileştirilebilmesi için yöneticilerin daha fazla katkı sağlaması gerektiği savını ortaya atarak kalite anlayışına yeni bir boyut getiriyordu. Kalite sadece üretim süreçlerinin değil tüm organizasyonu ilgilendiren bir konuydu ve kalitenin iyileştirilebilmesi bütünleşik bir yaklaşım gerekiyordu.

Kalite hatalarının 15% sine operatörler sebep verir, geri kalan hatalar daha ziyade yönetimi ilgilendiren süreç ve sistem hatalarıdır. (Deming)

Bu yaklaşım ve kaliteye sistemsel bakış bir takım prensipleri, metotları beraberinde getirerek kalite planlama, kalite kontrol ve kalite iyileştirme konseptlerin doğmasına neden oldu. Juran ‘ın bu konuda ortaya attığı teoriler önemli oranda kabul gördü. Süreçlerin kalite standartlarını karşılayacak şekilde kurgulanması, süreç değişkenliklerinin istatistiksel yöntemler ile irdelenmesi ve kalite iyileştirme çalışmalarının sürekli olması konseptleri özellikle Japon üretim endüstrileri tarafından kabul gördü.

Juran ‘dan sonra Crosby ‘nin ilk seferde doğruyu yaparak sıfır hataya ulaşma ilkesi “Toplam Kalite Yönetimi” felsefesinin doğuşuna zemin hazırladı. Kalite proseste üretilir ve bundan tüm organizasyon sorumludur, mantalitesinin yaygınlaşması kalite kontrol sürecinin yeniden üretimin sorumluluğuna verilmesine neden olarak üreticilerin kalite kontrol konseptine kalite güvence olarak bakmasını sağladı. Yetkilendirilmiş ve eğitimli operatörlerin kendi yaptığı işleri yine kendilerinin yerinde kontrol etmesi (Quality at Source), hata olduğunda hattı durdurup hata düzeltilinceye kadar üretimi durdurması konsepti (Jidoka), hata oluşumunu önleme / hatayı yakalama (Poka Yoke) sistemlerinin artan bir seyirle kullanılmaya başlanması ve sürekli iyileştirme (Kaizen) kültürünün etkileri kalite seviyesinin eskiye oranla daha iyi olmasına etki eden önemli faktörler olarak ortaya çıktı.  Bu aslında Toyota ‘nın o dönemlerde başlattığı ve halen de yürütmekte olduğu temel felsefeydi.

İlk seferde doğruyu yaparak, sıfır hataya ulaşmak . (Crosby)

Sürekli iyileştirme yaklaşımının hızlı ve etkili bir şekilde kalite ve performans kriterlerini olumlu etkilemesi bu alanda farklı problem çözme / kalite iyileştirme metodolojilerin gelişmesine zemin hazırlayarak ‘PPS /A3, 8D, DMAIC’ gibi, bugün bile halen kullanılan etkin problem çözme tekniklerini ortaya çıkardı. Özellikle, müşteri açısından kritik problemlerin analizi / çözümü sürecinde kullanılmaya başlanan Altı Sigma / DMAIC metodolojisi kalite konseptine başka bir boyut kazandırdı. Kalite seviyelerinin ‘sigma, ppm’ gibi terimler ile ifade edilmeye başlanması, süreç performansına olumsuz etki eden faktörlerin bilimsel yaklaşımlar ile analiz edilerek çözümlenmesi ve süreç sonunda önemli boyutlarda finansal kazanımların elde edilmesi Altı Sigma / DMAIC metodolojisinin giderek yaygın bir şekilde kullanılmasını sağladı.

Toplam kalite yönetimi ve Altı sigma metodolojilerinin süreç iyileştirme faaliyetlerinde kullanılmaya başlanması kalite problemlerini sahada yakalamak ve bir sonraki sürece etki etmesine olanak tanımadan elimine edebilmek her açıdan önemli gelişmelerdi. Bu sayede problem olsa bile süreçlerde çözülüyor ve müşteri bu durumdan fazlaca etkilenmiyordu. Kalite müşteri açısından sağlanmış olsa bile üretici açısından kaliteyi üretim süreçlerinde elde etmenin bedeli ağır oluyordu.

Tagucci, yaptığı araştırmalar sonucunda kalite hatalarının yüzde seksen gibi büyük oranının süreç ve ürün hatalarından kaynaklandığı tespiti ile aslında bu konuya işaret ediyordu. Üretimde kalite problemi oluşturmayacak sistem ve ürünlerin, sürecin ilk aşaması olan ürün geliştirme / tasarım aşamasında elde edilmesi için deney tasarımı ve eş zamanlı mühendislik uygulamalarının önemine vurgu yapıyordu. İstatistiksel proses kontrol uygulamalarına baz olan üretim geçmiş verileri yerine tasarım aşamasında oluşturulan deney verileri ve modelleme / eş zamanlı mühendislik teknikleri kullanılarak (DFSS: Design for Six Sigma) sürecin davranışının tasarım aşamasında analiz edip, olası sorunlara yine bu aşamada çözüm geliştirilmesi ve sürecin sorunsuz bir şekilde üretime aktarılması konsepti bugün geldiğimiz noktadır.

Kalite hataları yüzde seksen oranında tasarımdan kaynaklanan süreç ve ürün hataları kaynaklıdır. (Tagucci)

Zaten üretimde gördüğümüz problemlerin birçoğunun ana nedeni aslında tasarım aşamasında yapılması gerektiği halde yapılmayan bu tür faaliyetlerdir. Gerek zaman gerek kaynak eksiklikleri nedeni ile yapmadığımız bu faaliyetler sonucunda üretim süreçlerinde kayıplar ve değişkenlikler ile karşılaşıyor ve daha sonra bu problemleri ortadan kaldırmak için kaizenler ya da Altı Sigma projeleri yapıyoruz.

Oysa biz bu problemleri tasarım aşamasında ön görebilir / elimine edebilirdik. En başta yapmamız gerekeni yapmayıp, daha sonra yapmadığımız şeylerin sonucunda ortaya çıkan problemleri elimine etmeye çalışmak her ne kadar iyileştirme amacı ile yapılmış olan bir faaliyet dahi olsa MUDA’dır.

Karlılığı artırabilmek için gerekli olan kalite, verimlilik ve hız bileşenlerinin en iyi olabilmesinin ilk koşulu yavaş yavaş acele ederek, ürün / süreç tasarlama aşamalarının oldukça etkin ve sağlıklı yapılabilmesidir.

Eş Zamanlı Mühendislik

Apple, ilk IPhone‘u sahaya sürmeden önce, telefon ekranının tamamını cam olarak düşünmemişti. Ancak, ani bir kararla, ürün tanıtımına haftalar kala tüm ekranın cam olmasına karar verdiler. Bu ani ve öngörülemeyen değişim karşısında FoxConn, kısa süre içinde gerekli tasarım değişikliklerini, denemeleri yaparak, ürünü seri üretime hazırlayabilme başarısı gösterdi. Tedarikçiler ile etkin iletişim, hızlı ürün geliştirme ve tedarik zinciri yapısını seri üretimi destekleyecek yapıya getirilebilmesinin altında yatan ana etken: Esneklik ve çeviklik prensipleri doğrultusunda uygulanan Eş Zamanlı Mühendislik uygulamalarıydı.

Yapılan araştırmalar ürün geliştirme ve bu ürünlerin pazara sunulması arasında çok uzun süreç yaşanmasının temel nedenleri olarak, ürünlerin ilk tasarlandığı şekliyle doğru çalışmaması ve bundan dolayı tasarımın birkaç kez değiştirilerek her seferde kontrol edilmesi, tedarikçilerden gelen malzemelerin istenilen kalitede ve zamanında gelmemesi, sürecin proje yönetimi bakış açısıyla yönetilmemesi sonucunda planlama ve koordinasyon sorunlarının yaşanması olduğunu göstermektedir.

Yeni ürün geliştirme süreçleri kısmi farklılıklara gösterse de genel itibar ile yedi ana başlıkta irdelenebilir. Bunlar; Amaç/hedef tespiti, fizibilite analizleri, geliştirme evresi, tasarım süreci, süreç planlama aşaması, üretim ve sevkiyat başlıklarıdır. Klasik işletmelerde bu adımlar sıralı ardışık olarak (SE: Sequential Engineering), izole, dar çerçevede ve etkin olmayan proje yönetim teknikleriyle yönetilir. Eşzamanlı mühendislik uygulamalarında ise (CE: Concurrent Engineering); tüm adımlar, tüm süreç sahiplerinin etkin işbirliği ile, ekip çalışması prensipleri doğrultusunda eş zamanlı/paralel olarak yapılır.

Eş zamanlı mühendislik uygulamaları (CE) ile yapılan ürün ve proses geliştirme maliyetleri, sıralı mühendislik uygulaması maliyetlerinden (SE) daha düşüktür. Ardışık ürün ve süreç geliştirmede, faaliyetlerin ardışık yürütülmesi nedeniyle ürün geliştirme maliyetleri yavaşça artarken, üretim maliyetleri, gerekli değişikliklerin gerçekleştirilmesi için uzun yineleme döngüleri nedeniyle hızla artmaktadır. Eşzamanlı mühendislik uygulamaları ile yapılan ürün ve süreç geliştirme süreçlerinde, gelişim aşamasındaki yoğun faaliyetler nedeniyle maliyetler hızlı bir şekilde artarken, üretim maliyetleri, değişim gerekliliğinin azlığı ya da değişikliklerin gerçekleştirilmesi için kısa yineleme döngülerinin olması nedeniyle yavaş yavaş artmaktadır.

Bugün sadece, doğru ürünleri, doğru zamanda, uygun fiyat ve doğru kaliteyi sunabilen işletmeler piyasada başarılı bir şekilde rekabet edebilirler. Eş zamanlı mühendislik uygulamaları yapan işletmeler, yeni ürün geliştirme sürelerini kısaltmakta, maliyetlerini aşağı çekmekte ve ürün kalitesinde bir adım öne geçmektedirler. Aktivitelerin paralel yapılması, düzenli iletişim/koordinasyon toplantıları üzerinden verimli bilgi paylaşımı gibi etkenler eş zamanlı mühendislik konusunu önemini giderek daha da artırmaktadır.

Eş Zamanlı Mühendislik Evreleri

Eş zamanlı mühendislik süreci, yeni ürün geliştirme adımlarını beş ana döngü içinde irdeler.

Faz_1, Fizibilite Döngüsü: Yeni ürün geliştirme sürecinin ilk üç adımı, Amaç – Fizibilite analizi – Geliştirme, birbirleriyle ilişkili olduğu için hepsi birden Fizibilite döngüsü içinde yer alır ve eş zamanlı olarak yönetilir.

Bu döngüde pazar araştırmaları ve uzman görüşleri konsolide edilerek; ürünün amacı/hedefi, hangi boşluğu dolduracağı, pazarda benzeri ürünlerin mevcudiyeti/rakiplerin pazar payı, ürün fonksiyonalitesi, müşteri özel istekleri, kalite kriterleri, satış fiyatı/hedeflenen pazar payı, ne kadar süre pazarda kalabileceği gibi girdiler elde edilir. Projenin amacına ulaşabilmesi için gerekli olan Stratejik Planlama yapılır: Yeni ürün geliştirme süreci maliyeti/bütçesi, proje yönetim ekibi/organizasyonu, ekipman, test cihazları gibi yatırım gereksinimleri planlanır. Bu işlemlerden sonra ürün satışından elde edilecek gelirleri/giderleri gösteren finansal projeksiyon ile projenin geri dönüş oranı hesaplanır ve proje onaya sunulur.

Faz_2, Geliştirme Döngüsü: Yeni ürün geliştirme sürecinin ikinci, üçüncü ve dördüncü adımları, Fizibilite analizi – Geliştirme – Tasarım, birbirleriyle ilişkili olduğu için hepsi birden Geliştirme döngüsü içinde yer alır ve eş zamanlı olarak yönetilir.

Bu döngüde proje planı ve organizasyonu kapsamlı olarak irdelenir, son halini alır. Ürün prototipinin yapılıp, ürün FMEA (Failure Mod Effect Analysis) analizleri üzerinden, konsept onayının alınması bu döngünün asıl amacıdır.

Faz_3, Tasarım Döngüsü: Yeni ürün geliştirme sürecinin üçüncü, dördüncü ve beşinci adımları, Geliştirme – Tasarım – Süreç Planlama, birbirleriyle ilişkili olduğu için hepsi birden Tasarım döngüsü içinde yer alır ve eş zamanlı olarak yönetilir.

Bu döngüde konsept onayı alan ürüne ait nihai CAD modellemesi/çizimleri yapılır, teknik ve malzeme spesifikasyonları/ürün ağaçları belirlenir, üretimde kullanılacak test-fikstür-aparat tasarımları geliştirilir, ürün ağacındaki malzemelerin üret/satın al kararları verilir, paketleme standartları geliştirilir. Ürünlerin üretilebilir (üretim yetkinliği, malzeme tedariği) ve satılabilir (maliyet) olması bu aşamadaki kritik faktörlerdir.

Faz_4, Süreç Planlama Döngüsü: Yeni ürün geliştirme sürecinin dördüncü, beşinci ve altıncı adımları, Tasarım – Süreç Planlama – Üretim, birbirleriyle ilişkili olduğu için hepsi birden Süreç Planlama döngüsü içinde yer alır ve eş zamanlı olarak yönetilir.

Bu döngüde yeni geliştirilecek ürünlerin, üretim süreçlerinde nasıl üretileceğinin değerlendirmesi yapılır. Süreç FMEA analizleri, seri üretim kalite kontrol planları, süreç üretim dokümanları/talimatları hazırlanır ve süreç/ürün onayı alınır. Test seri üretim yapılmak üzere tedarikçilere malzeme siparişi verilir.

Faz_5, Üretim Döngüsü: Yeni ürün geliştirme sürecinin beşinci, altıncı ve yedinci adımları, Süreç Planlama – Üretim – Sevkiyat, birbirleriyle ilişkili olduğu için hepsi birden Üretim döngüsü içinde yer alır ve eş zamanlı olarak yönetilir.

Bu döngüde yeni geliştirilecek ürünlerin, üretim süreçlerinde nasıl üretileceğinin değerlendirmesi yapılır. Süreç FMEA analizleri, seri üretim kalite kontrol planları, süreç üretim dokümanları/talimatları hazırlanır ve süreç/ürün onayı alınır. Test seri üretim yapılmak üzere tedarikçilere malzeme siparişi verilir.

Eş Zamanlı mühendislik sürecinin başarıya ulaşabilmesi için aktivitelerin paralel, eş zamanlı olması gerektiği kadar yetkin iş gücü, ileri seviye teknoloji, esnek üretim hatları, tedarikçiler ile iş birliği ve her şeyden önemlisi ekip çalışmasına ihtiyaç vardır.

İnovasyon

Değişimin ana unsurlarından biri ihtiyaçlardır. İnsanın ihtiyaçları, istekleri sınırsızdır (Platon). İnsanlık tarihinde değişimin ya da gelişimin ana sebebi, sınırsız istek ve sürekli yeni ihtiyaçların ortaya çıkmasıdır. Yeni ihtiyaçlar da ancak yeni bir şeylerin icat edilmesi ya da mevcudun geliştirilmesiyle; yani inovasyon ile karşılanabilir.

İki tür inovasyon vardır. Sürükleyici ve Yıkıcı inovasyon.

  1. Sürükleyici İnovasyon: Eski ürünleri, yeniler ile değiştirmek için sürekli olarak yapılan yeniliklerdir. Pazarı canlı, marjları cazip tutmak için yapılan ve iş, sermaye üzerinde ‘sıfır toplam’ etkisi oluşturan yeniliklerdir. Ürünlerde yapılan revizyon ya da versiyon değişiklikleri gibi yeni model telefon, araba tasarımlarını bu türe örnek verebiliriz. İhtiyaç karşılama şekli değişmemiş, sadece üründe kısmi değişimler, iyileştirmeler ya da yenilikler yapılmıştır. Üretimde bunun karşılığı Kaizen’dir. Üründe, proseste ya da ekipmanlar üzerinde, daha iyi sonuç elde edebilmek için yapılan küçük ancak sürekli olarak yapılan iyileştirme çalışmalarını sürükleyici inovasyonlara benzetebiliriz.
  2. Yıkıcı İnovasyon: Yıkıcı etkisi olan ve mevcut pazarı önemli ölçüde bozan yeniliklerdir. Pazarın, mevcut durumda sunduklarından daha farklı olarak yeni işlevler sunar ve müşteri için değer kavramını tamamen değiştirerek ürün ve iş modellerinin yeniden tanımlanmasına yol açarlar. Drone, 3 boyutlu yazıcı ya da IoT gibi yenilikler, ihtiyaçları karşılamanın bambaşka yollarının ortaya çıkmasına neden olmuşlar ve yerini aldıkları ürünlerin geçerliliğini yitirmelerine neden olmuşlardır. Üretimde bunun karşılığı Kaikaku’dur. Mevcut süreci iyileştirmek yerine, tamamen başka bir yöntem ile yeniden tasarlayarak, iş süreçlerinin tasarlanan yeni model üzerinden yönetilmesidir. İşletme süreçlerinde robot, AGV gibi ekipmanların kullanılması, süreçlerin akıllı sistemler üzerinden yönetilmesi gibi, eskiyi yıkan, ortadan kaldıran temel değişiklikleri bu duruma örnek olarak gösterebiliriz.

İnovasyonun yıkıcı özelliğini etrafımızda çokça görmekteyiz.  Bu duruma üç örnek üzerinden bakarsak etkilerini daha iyi anlayabiliriz.

  • VHS / CD üzerinden film satışı. Eskiden filmleri VHS video kasetlerden izlerdik. Sonraları CD’lerden, şimdilerde ise netflix gibi internet siteleri üzerinden izliyoruz. Artık kimse fiziksel ürüne para ödemek istemiyor – sadece içeriğe para ödüyor. VHS ve CD üreticileri bu durumdan son derece olumsuz etkilenmişler ve artık üretimlerini kapatmak/kısmak zorunda kalmışlardır.
  • Kodak vakası her ne kadar bunun VHS/CD’ler gibi olmasa da benzer etkilere sahip bir örnek. Fotoğraf filmi üretiminde, bir zamanlar Pazar lideri olan firma, dijitalleşmenin ve akıllı ürünlerdeki kameraların gelişmesi nedeni ile eski konumuna oldukça uzak bir durumdadır. Artık birçok kişi fotoğraf çekmek için akıllı ürünleri kullanmakta, fotoğraf filmine ihtiyaç duymamaktadır. Kodak, fotoğraf filmindeki sarsıntıyı, püskürtmeli baskı makinesi gibi ürünler üreterek gidermeye çalışmaktadır.
  • Britannica vakası ise inovasyonun bambaşka etkisini göstermektedir. Kesintisiz olarak 1772 – 2012 yılları arasında matbaada, fiziksel ürün olarak basılan bu ansiklopedi, artık yayın hayatına internetten devam etmektedir. Ancak bu durum Britannica ansiklopedisinin çok daha hızlı güncellenebilmesine ve daha önceleri sadece on binlere ulaşabilen ansiklopedinin internet sayesinde milyonlara ulaşabilesinin önünü açmıştır.

Burada sorulması düşünülmesi gereken konu şudur.

Değişim bize geldiğinde hangi durumda olacağız. VHS video kasetleri gibi yok mu olacağız, Kodak gibi alternatif alanlara mı açılacağız yoksa Britannica gibi bu süreci fırsata çevireceğiz.

Altı Sigma ve Büyük Veri Analitiği

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…

Balanced Scorecard ve Endüstri 4.0

Robert Kaplan, BSC adlı meşhur kitabında performansın dört boyutta irdelenmesi gerektiğinden bahseder. Finansal açıdan karlı olabilmek müşteri memnuniyetine/sadaklatına; sadık müşteri için operasyonel süreçlerde verimliliğe, operasyonel süreçlerde verimlilik içinse yetkin iş gücünün olması gerekliliğine vurgu yapmıştır.

Son derece doğru olan bu yaklaşımın önemi bugün daha da artmaktadır. Kalite/maliyet unsurlarının hijyen faktörü olduğu günümüz koşullarında müşterilerin her geçen özel ürünlere rağbet etmesi HIZ faktörünün önemini oldukça artırmaktadır. Artık, değişime adapte olabilen/hızlı olabilen firmaların sadık müşterisi olacaktır.

Hız için Akıllı Fabrikalar (Leagile 4.0) kurmak/dönüşmek zorundayız. Ön görülemeyen değişimi yönetebilmek ve birçok yerden gelen yapılandırılmamış verilerden anlamlı sonuçlar çıkartıp, doğru kararı – zamanında alabilmek için buna mecburuz.

Ancak, bu dönüşümün anahtarı yetkin iş gücündedir. Eğer elinizde yetkin iş gücü yok ise işiniz çok zor.

İşletmelerin takip ettikleri en önemli KPI’ların başında artık Organizasyonel Gelişim (olgunluk seviyesi) gelmektedir. İşletmenizi tek bir insan gibi düşünün ve ne denli geliştiğini ölçün…

Unutmayın dijital dönüşüm, İNSAN ile başlar.

Pazarlama ve Üretim Stratejileri

Kotler pazarlamanın tanımını ‘bulmak ve doldurmak’, olarak yapar. Pazarda ihtiyaç olduğu halde mevcut olmayan ya da mevcut olduğu halde birtakım gereksinimleri karşılamada yetersiz olan şeyleri bulmak ve bunu pazara sunmak olarak da düşünebiliriz bu tanımı. Bulmak için inovatif olmak; doldurmak için ise kaliteli ve hızlı olmak gerekir.

İnovasyon

Pazarda iki tür işletme vardır: Pazara yön veren ve Pazar tarafından yönlendirilen işletmeler. Pazara yön veren işletmeler talep oluşturan pazarlama stratejileri izlerler. Bu firmaların en önemli avantajları; pazarın ihtiyaçlarını çok iyi analiz ederek, boşlukları bulabilmeleri ve inovatif ürünler ile bu boşlukları doldurabilmeleridir. Örneğin; çamaşır yıkama makineleri ev hanımlarının talepleri doğrultusunda değil, talep oluşturan pazarlama stratejisi izleyen firma mühendislerinin çamaşır yıkamanın daha etkin bir yolunu bulmaları sonucu geliştirişmiş ve pazarlamacılar tarafından da ihtiyaç haline getirilmiştir. Bu sayede pazarda ilk olmanın, benzersiz ürün yapmanın avantajlarını sonuna kadar kullanırlar. Pazar tarafından yönlendiren işletmeler ise daha sonra çamaşır makinesi üretmeye başlamışlardır…

Kalite, Hız ve Sıra dışı Promosyon

Pazarlamanın amacı ‘satış yapmayı gereksiz kılmaktır’Talep oluşturan pazarlama stratejileri ile ürünün pazarda ihtiyaç oluşturması ve kendi kendini satması olarak da tanımlayabiliriz pazarlamayı. Bunun için iyi bir marka algısı (fonksiyonalite ve kalite), hız ve sansasyonel pazarlama araçları gereklidir.

Kalitemüşterinin geri gelmesidir; ürünün değil. Kalitenin başkaca tanımları da olabileceği gibi en uygun tanımlardan biri sanıyorum ki: “kullanıma uygunluktur”. Kalite artık bir hijyen faktörü haline gelmiş, olmazsa olmaz unsurların başında gelmektedir. Apple müşterisi büyük oranda marka algısı, ürün kalitesi ve fonksiyonalitesi etkenlerinden dolayı bu markayı tercih etmektedir.

Dijital çağ tüm dengeleri değiştirmektedir. İşletmelerin varlıklarını sürdürebilmeleri için; kalite ve maliyetin hijyen faktörü olduğu mevcut durumda fark oluşturabilen yegane unsur hızdır. Hız ise esneklik, çeviklik gerektirir.

Sıra dışı promosyonel faaliyetler ürünlerin daha pazara çıkmadan, müşteriler tarafından kabul görmesini sağlar. Apple ürünlerinin daha raflarda yerini almadan, büyük ilgi görmesi ve tüketicilerin ürünün satışa başlayacağı günün gecesinde uzun kuyruklar oluşturarak, ürüne sahip olabilme arzusu altında yatan ana etken ‘sıra dışı ürün tanıtımıdır’.

Buraya kadar konuştuklarımıza bir bakacak olursak; lider teknoloji firmalarının izlediği pazarlama stratejilerinde dörtlü katman ve bir sonuç görmekteyiz.

  1. İnovatif ürünleri sürekli geliştirmek.
  2. Hızlı ürün yaşam döngüsü oluşturmak.
  3. Yüksek kaliteden ödün vermemek
  4. Sıra dışı promosyon ve ürün tanıtımı yapmak

Bu stratejilerin sonucunda özel ürünleri, ayrıcalıklı fiyat sunmak.

Pazarda fiyatı müşteri belirler, EĞER ki son derece inovatif ve başka yerde bulunmayan bir ürün üretmiyorsanız.

Pazarlamacıların kullandığı tekniklerden biri sürekli kampanyalar yapmaktır. Kampanyalar ile talebi artırmaya ve buradan da ciro üretmeye çalışırlar.

Bundan birkaç sene önce, alanında pazar lideri olan bir müşterimde de benzer bir kampanya yapıldı. Kampanaya çok büyük ilgili gördü ve beklenenden fazla sipariş toplandı, talepler alındı. Ancak, işletme başarılı bir pazarlama süreci yürütmesine rağmen, istediği ciro getirisini elde edemedi. Nedeni ise; Üretimin planlanan kampanyaya destek olacak kurguda yapılandırılmamış olması, gelen taleplere cevap verebilecek esnekliğe ve çevikliğe sahip olmamasıydı. Taleplere karşılık veremediler ve reputasyon kaybına uğradılar.

Mükemmel iş planları, pazarlama stratejileri geliştirdiniz, ancak ortada ürün/üretim olmaz ise, ne kadar iyi yapılmış olursa olsun pazarlama stratejileri hiç bir işe yaramaz. Her pazarlama stratejisinin arkasında, ona entegre ve destekleyen etkin bir üretim stratejisi olmalıdır. Aksi halde; pazarlama faaliyetleri zaman, para ve imaj kaybından başka bir işe yaramaz.

Apple, ilk zamanlarda üretimi kendi yapardı. Kendi üretim tesislerinde, kendi geliştirdiği işlemciler ve kendine has yöntemlerle… Ancak, istediği sonuçları imalat süreçlerinde elde edemediği için pazarda da hedeflerine ulaşamadı (Macintosh). Çünkü, pazarlama stratejilerini destekleyecek; Üretimde ‘Esneklik, Kalite ve Maliyet” unsurlarını yönetme konusunda uzman değildi. Apple ‘ın uzmanlığı tasarım ve pazarlama süreçleriydi. Bu durum karşısında Apple, üretim işini kendisinden çok daha iyi yapan FoxConn ile stratejik iş birliğine giderek, tüm üretim süreçlerini dışarı kaydırdı.

FoxConn ‘un üretim stratejisinin temelinde Apple ‘ın pazarlama stratejilerine tam uyum vardı. Yaşam döngüsü kısa, inovatif ürünleri, miktardan bağımsız olarak hızlı bir şekilde pazara sunmak ve bunları yaparken de maliyet/kalite faktörlerinden ödün vermemek, üretim stratejisinin temellerini oluşturuyordu. Bunu da LEAGILE 4.0 ile başardılar.

İş (Büyüme) Stratejileri

Eğer bir vakıf değilseniz, iş dünyasındaki amacınız kar elde etmektir. Kar, üretimin bir fonksiyonudur ve en genel anlamı ile “kar = gelir – gider –  fırsat maliyeti“, olarak modellenebilir. Karlı olabilmek; geliri artırmak, giderleri azaltmak ve fırsat maliyetlerini elimine edebilmek ile ilintilidir.

Hemen her işletme büyüme ve gelir artışı yönünde iş stratejileri geliştirir. Bu stratejileri genel olarak iki başlık altında irdeleyebiliriz.

  1. Kimi işletmeler kapasite artırma yaklaşımı ile makinelere yatırım yaparlar. Ölçeği büyütüp maliyetleri azaltmayı ve miktar artışından ciro elde etmeyi hedefler.
  2. Kimileri ise ölçek yerine kapsamı genişletmeye odaklanırlar. Yenilikçi ürünler geliştirerek, pazarın ihtiyaçlarını belirlemeye ve buradan daha yüksek ciro getirisi üretmeye çalışırlar. Bunun için ARGE’ye, insana yatırım yaparlar.

Her iki stratejiye de bugün rastlamaktayız. Ancak, günümüzde değişimin üstel artış göstermesi özel ürünlerin pazarda daha fazla rağbet görmesine ve ölçek ekonomisinin yerini kapsam ekonomisine bırakmasına neden olmaktadır.

Artık, aynı şeyleri sürekli yapan değil, benzersiz şeyleri sıklıkla ortaya çıkaran, yani inovasyon yapan işletmeler ayakta kalabilmektedir.

Bu firmalar müşteriyi peşlerinden sürüklemekte ve sürekli güncel/yenilikçi ürünler ile pazarda yeni ihtiyaçlar oluşturmaktadırlar. Bu durumun aksini yapanlar ise mevcut durumlarını koruyamadıkları gibi yok olma tehlikesi ile karşı karşıya kalabilmektedirler. Eskiden, pazar lideri olan ancak artık varlığını devam ettiremeyen bir çok ünlü markanın akıbeti bu duruma en güzel örneklerdir (Nokia, Black Berry).

İnovasyonun sürükleyici, bağımlılık yapan özelliği olduğu gibi yüksek getirisi de vardır. Örneğin Apple firması, pazara sürekli ‘inovatif ve benzersiz ürünler sunma’ stratejisi izlediği için ürün fiyatını kendisi belirleyebilmekte ve bu sayede rakiplerine kıyasla daha yüksek kar marjı elde edebilmektedir. Bu durum bize önemli bir şeyi göstermektedir.

#1 Eğer sadece ‘1’şey için bilinirseniz, Pazar size başka bir şey vermez.

Çevik Üretim ve Akıllı Fabrikalar

Belirsizliğin ve türbülansların oldukça fazla olduğu rekabet koşullarında bir işletmenin en önemli rekabet avantası değişme adapte olabilme yeteneğidir. Bu da ancak çevik stratejiler ile elde edilebilir.

Çeviklik, esneklik ile karıştırılmamalıdır.

  • Esneklik; öngörülebilen değişimlere tepki verebilme yeteneğidir. Ana teması farklı işleri farklı yöntemler ile yapabilmektir. Süreç, ekipman boyutunda değişimi irdeler ve genelde firma içine odaklanır. Hızlı ürün dönüşü (set-up), modüler üretim hatları gibi kavramlar esneklik faktörünün bileşenleridir.
  • Çeviklik ise hız ve esnekliğin kombinasyonudur. Daha ziyade öngörülemeyen değişimleri yönetmek üzere, tüm tedarik zincirine odaklanır. Bunun için pazara duyarlılık, uzmanlığa odaklanma, stratejik iş birliği, süreç entegrasyonu gibi konseptler üzerinden, konuyu sistem ve insan boyutunda ele alır. Pazarın beklentilerini herkesten önce algılayıp, beklentilere karşılık verecek ürünleri hızlı bir şekilde geliştirip, pazara sunmak ve bunları maliyet, kaliteden ödün vermeden yapabilmek ana temasıdır.

İşletmeler üç konuda çevik olmak durumdalar.

  1. Yeni ürün geliştirme süreci (NPD),
  2. Talep artışı/azalışına karşı reaksiyon gösterme (Volume),
  3. Ürün çeşitliliği (Product Mix)

Kurumsallık: Ürün ve Üretim Yeteneği Arasındaki Denge.!

Günümüz işletmelerinin en temel sorunu nedir diye düşündüğümüzde – bir çoğumuz hemen -Kurumsallık- dan uzak olmalarıdır cevabını veririz sanıyorum. Peki nedir acaba gerçekten bu kurumsallık? – İşe alım prosedürleri mükemmel, ücret politikaları standartlaşmış, çalışanların maaşlarını zamanında ödeyen, oldukça şık web sayfası olan ancak insana fazla yatırım yapmayan, tedarikçisini önemsemeyen bir firma acaba ne kadar kurumsaldır? – Ya da tüm süreçler için bir anayasası olan, hiçbir açığı olmayan, oldukça katı kurallar ile yönetilen ancak eleman sirkülasyonunun hat safhada olduğu, müşterilerin sürekli şikayet ettiği firmalar mı kurumsaldırlar.? Biz danışmanlar işimiz gereği birçok firmanın yapısını ve süreçlerini inceleme fırsatını yakalıyoruz. Hemen her firma artık süreçleri kontrol edemediklerinden, verimsizlikden, eski kar marjlarını yakalayamadıklarından ve artık ne yapacaklarını bilemediklerinden yakınıyor. Elimizdeki sihirli değnek ile sorunlara çözüm bulmamızı ve bunu yaparkende fazla canlarının acımamasını bekliyorlar.! fiunu net olarak belirtebilirim ki – özellikle aile şirketlerinin içinde bulunduğu mevcut sorunlu durumun nedenlerini üç ana başlık altında irdeleyebiliriz. 1. Cirosal büyümenin en öncelikli hedef olması ve aynı oranda büyümenin organizasyona yansımaması, (insan ve sisteme yatırımın yetersiz olması) 2. Birçok işi kendi bünyelerinde yapma stratejileri ile mevcut kaynaklarının enerjilerini doğru yere odaklayamamaları, (Ürün harici konulara odaklanmaları) 3. Mevcut yönetim modelinin yeniliklerden uzak, yetki devrinde isteksiz, yüksek egolu ve kısmen statükocu bir anlayışa sahip olması. (Gelenekçi yönetim tarzı) 10 Milyon ciroya sahip bir firma iken 1 mühendis, 2 usta başı, tek yetkili olarak ve standart bir muhasebe programı ile işlerinizi yürütebilirsiniz. Ciro 100 Milyon a ulaşınca IFRS den anlayan finansal uzmanlara, etkin bir ERP sistemine, süreç – üretim – kalite ve arge mühendislerine; 200 Milyonlara ulaşınca ise bütün bunlara ilaveten daha donanımlı insanlara, daha yetkin tedarikçiklere – dış kaynak kullanımına, dinamik – yetkin – hızlı karar alabilen organizasyonlara, RFID  li barcode depo otomasyonlarına, sahadan otomatik veri toplayan sistemlere, eğitim akademisine ve daha başkaca yönsetsel araçlara gereksinim duyarsınız.Yani ürün (ciro) artıkça ve geliştikçe aynı paralelde üretim yeteneğininde artması zaruridir. Bir başka ifade ile altın yumurtlayan kaz hikayesinde olduğu gibi; sürekli yumurtaya odaklanılır ise Kaz ın (çalışanlar, tedarikçiler ve ekipmanlar) yaşam riski doğar, tam aksi olur ise bu kez yumurta elde edilemez. ikisi arasındaki denge -Ürün / Üretme Yeteneği mutlaka kurulmalıdır. Kanaatimce kurumsallık kelimesinin anlamı bu örnekte olduğu gibi ürün / üretme yeteneği arasındaki dengenin sağlanması ile doğrudan ilgilidir. Tümevarım yerine tümdengelim yöntemini kullanacak olursak -tüm sosyal paydaşların (patron – tedarikçi – çalışan – müşteri) mutlu olduğu firma- kurumsal diyebiliriz kanısındayım. Yani operasyonel anlamda süreçlerini mükemmel tasarlamış ve uygulayan, müşteri memmuniyetini birinci önceliği yapmış, kendisi ile birlikte tedarikçisinin, çalışanının gelişimini, yaşam standartlarını geliştiren ve karlı bir firma kanımca en kurumsal firmadır. Bu doğrultuda kurumsallık hedefine ulaşabilmek için öncelikle firma ekibinin zamanını hangi alanda kullandığına bakmak gerekir kanısındayım. Her şey acil , her şey önemli = KAOS Stephan Covey -Etkili insanların yedi alışkanlığı- adlı eserinde zaman yönetimi konusunda oldukça güzel tespitlerde bulunmuştur. Çıkarımlarına göre ideal bir işletmede özellikle yönetim kademesinde olan çalışanların zamanlarını genelde -Acil / Önemli- alanlarda geçirmeleri sonucunda; stres, yanıp tükenme, sürekli yangın söndürme politikaları altında kriz yönetimlerinin olduğu görülürken – bunun aksine zamanlarını -Acil değil / Önemli- alanlarda geçirmeleri sonucunda ise üretim yeteneğinin ya da bir başka ifade ile kurumsallığın artığı görülmektedir. Kurumsallığın oluşabilmesi için sistemelere ve standartlara, bunları yapabilmek için ise planlayabilecek, düşünebilecek, ilişki kurabilecek zamanı olan insanlara ihtiyaç vardır. Kısaca kurumsallaşma için öncelikle yavaş yavaş acele etmeyi öğrenmeli ve ürün / üretim yeteneği dengesini sürekli olarak korumaya çalışmalıyız. 

Stok: The biggest enemy!

Yalın dönüşüm uygulamalarında dikkatle izlenen KPI larda (Key Performance Indicator)  biriside stok devir hızıdır. Hemen her işletmede ham madde, yarı mamul ve bitmiş ürün stoklarının olabildiğince az olması istenir ve stok devir hızını artırmak için efor sarfedilir. Amaç bellidir – stok devir hızını artırarak, envanter seviyeleri düşürmek, bu sayede lead time dediğimiz üretim zamanını azaltmak ve bunun getirisi olarak nakit akış hızını iyileştirmektir. Peki envanterin, stoğun olumsuz yanları nelerdir? • Herşeyden önce envanterin satınalma maliyeti vardır. İşletme sermeyenizi envantere yatırmanız – olası başka kanallara nakit ayıramamanıza sebep olabilir.! • Envanter yönetilmesi gereken önemli bir süreçtir. Fazla envanter daha fazla personel, daha fazla ekipman, daha fazla alan kullanımı gerektirir. Özellikle düzensiz envanter depolama koşullarında bazen doğru malzemeyi bulup – olması gereken yere sevketmek için birçok kez envanter arasında dolaşıp durursunuz. Bu aktiviteler maliyetsiz değildir.! • Envanter seviyelerinin sürekli olarak izlenmesi gerekitr. Bu nedenle insan kaynağı, özel yazılımlar ve türlü raporlar üretirsiniz. Hatta bazı hatalı raporlar ve etkilerini düzeltmek içinde başka özek yazılımlar, ekipmanlar alır ilave insan gücü temin eder, gereksiz birçok toplantı organize edersiniz. Bunların hiçbiri bedava değildir.! • Envater, yönetimine ihtimam göstemezseniz dururkan ya da taşınırken zarar görebilir ve kullanılamaz duruma gelebilir. Depo fireleri birçok yerde hesaba bile katılmamaktadır.! • Ve son olarak belkide en önemlisi – elinizde bulunan envanterin son kullanım tarihi geçmeden ya da artık bir şekilde kullanılma olasalığı gelmeden mutlak suretle mamul haline dönüştürülmelidir. (Obsolete material) Bu kadar olumsuz yanı olmasına ve bütün bunlarıda bilmemize rağmen yinde envanteri azaltmaz, stok yaparız.  Peki neden? Envantere yatırım yapmanın ve stok seviyelerini yüksek tutmanın tek bir nedeni vardır. Satışı korumak.  Stokların yüksek olması satış volume ünü olumlu yönde etkiler ve bir çok firma satış kaybı yaşamamak için genelde stok seviyelerini belirli bir seviyenin altında indirmemeye çalışır. Stok seviyelerinin yüksek olmasının verdiği götürü ile satışın yüksek olmasının getirdiği getiri arasındaki tercihlerini satışdan yana yaparlar.  Envanter tutulmasındaki asıl neden değişkenlik ve etkilerini minimuma indirgeme dürtüsüdür. Süreçler içinde hep var olan ve kaçınılmaz bir şekilde ortaya mutlaka çıkacak olan değişkenlikler bizi sıkıntıya sokmaktadır. Bizde doğal olarak bu sıkıntıların etkisini minimize edebilecek karşı önlem amacı ile buffer olarak enventeri kullanmaktayız. Değişkenliğin fazla olması – buffer seviyesininde artmasına neden olmaktadır. Değişkenliklerin nerelede olduğuna bir bakalım. • Dış etkenler

  • Müşteri talep artışındaki artışlar, dalgalanmalar. Olağan durumda 100 adet ürün isterken, birden 150 adet istemesi,
  • Ham madde alımı ya da ürün sevkiyatı koşullarındaki kontrol edilemeyen değişkenlikler. Hava koşullarının elverişsiz olması, uzak mesafeler, gümrük ve uluslararası ticaret koşullarının değişmesi, vs.
  •  Tedarikçi performansı ile ilgili geç ya da yapılamayan teslimat sorunları. Makine arızaları, kapasite problemleri, kalite sorunları, teslimat geçikmeleri, vs. 

 • İç etkenler

  • Fabrika içinde yaşanılan üretim sorunları sonucu düşük OEE ile çalışma.
  • (OEE =  Availability x Performance x Quality)
  • Makine arızaları, malzeme eksikliği nedeni ile yaşanan duruşlar. (Availability)
  • Süreç işlem hızı (cycle time) dengesizlikleri, yaşanan kayıplar. (Performance)
  • Süreç kalite problemleri. (Quality)

 RM: Tedarikçileden alınmış ancak henüz ilk sürece dahi girmemiş ham maddeler. 

  • Supplier lead time : Tedarik süresi uzun olan malzemeler RM stoğunu artırır.
  • Incoming quality : Hatalı ürünleri yenisi ile değiştirebilmek için alınan fazla RM  stoğu artırır.
  • Demand variability : Müşteri talep değişkenliklerine anında cevap verebilmek  için alınan RM stoğu artırır.

 WIP: İlk ya ya da birkaç süreçte işlem görmüş ancak henüz bitmiş ürün deposuna ulaşmamış yarı komple mamuller.

  • Equipment reilabilty : Ekipmanın arıza yapma riskine karşı, bir sonraki sürecin    beklememesi için tutulan yarı komple mamuller WIP 
  •  stoğunu artırır.
  • C/O time : Uzun set-up işlemlerinde bir sonraki sürecin durmasını  engellemek için tutulan yarı  komple mamuller WIP 
  •  stoğunu artırır.
  • C/Time variability : İnsan, ekipman ya da süreç kaynaklı cycle time farklılıkları    üretim hızını değiştirdiği için WIP stoğun artmasına 
  •  neden olurlar.

  FG: Tüm süreçleden geçmiş, bitmiş ürün depoda sevk edilmeyi bekleyen mamuller.

  • Customer lead time : Müşterinin üretim zamanından daha kısa bir sürede sipariş  açıp, mamul istemesi FG stoğu artırır.
  • Demand variability : Müşterinin siparişleri büyük ve düzensiz olduğu durumlar  FG stoğunu artırır.
  • Production lead time : Üretim zamanının müşteri hızına yetişememesi, darboğazların  olması FG stoğunu artırır.

 Klasik olarak bir üretim sürecinde zaman olarak en büyük oranı taşıma ve bekleme kayıpları oluşturur. Malzemenin taşınması, yarı mamul / mamullerin beklemesi değer zincirinde ortalama olarak min 80% zamanı teşkil eder. Bu sürenin kısaltılması demek – maliyetlerin azalması, üretim lead time ının kısalması ve dolayısı ile sipariş – tahsilat arasındaki sürenin azalması ve nakit akış hızının iyileşmesi anlamına gelir.  Satışı korumak elbetteki öncelikli hedefimiz. Ancak bunun başka yöntemleride mevcut. Hızlı üretim yapıp, zamanında ve istenilen kalitede ürünü verebilmek için stok yapmak yerine, Yalın Dönüşüm sürecine girmeye ihtiyaç vardır.

Operasyonel Mükemmellik

Daha çoğu daha az ile yapabilmek, pazar payını daha da artırmak ya da varlığı devam ettirebilmek için uğraş veriyor. Kimileri başarıyor kimiler ise yok olup gidiyor.

Peki;
• Mükemmelliği yakalamış firmaların ortak özellikleri nelerdir ?

• Hangi stratejiler ile bu seviye gelmişler ya da bulundukları konumlarını nasıl koruyabilmişlerdir ?

• Onların yaptığı ancak birçok üreticinin yapmadığı ya da yaptığını zannettiği neler vardır ?

Operasyonel mükemmellik (Operational Excellence) anlamında; Sadece kendi sektöründe değil diğer sektörlerde de örnek gösterilen bir firma olabilmek kanımca doğru stratejiler ile beraber doğru adımların atılması halinde uzak bir hedef değildir.

Bunun için yapılması gerekenleri beş ana başlık altında toplayabiliriz.

1-Doğru ancak az sayıda tedarikçi ile çalışılmalıdır.

Toyota-nın tedarikçi sayısı ile bir başka otomotiv ana sanayinin tedarikçi sayısı arasında ciddi fark vardır. Azalan verimler kanununa göre bazı şeylerin sayısının fazla olması yarardan çok zarar getirmektedir. Tedarikçiler içinde durum aynıdır. Fazla tedarikçi fazla kontrol, fazla denetim gerektirir ve doğal olarak daha fazla problem üretir. Az tedarikçi sizi bağımlı yapar ve hareket kabiliyetinizi daraltır. O nedenle tedarikçi ya da yan sanayi sayısının optimum düzeyde tutulması ancak belirlenen tedarikçilerin de istenilen kriterlere uygun olması gereklidir.

Değeri; sürecin en başında elde edebilmek için doğru tedarikçinin seçilmesi ve ideal malzeme / bilgi akış sisteminin (MIFA : Material Information Flow Analysis) kurulması son derece önemlidir.

Mevcut durumda mal alımı yapılan tedarikçi sayısının Supplier Assesment kriterlerine göre yeniden belirlenmesi ( mümkün olan en az sayı !) ve belirlenen tedarikçiler ile SQI (Supplier Quality Improvement) sürecinin başlatılması ile tedarikçi performanslarının sürekli & sıkı bir şekilde denetlenmesi süreci ivedilikle başlatılmalıdır.

Bu sürecin iyi yönetilmesi ve uygun tedarikçiden mal alımının istediğimiz kriterler doğrultusunda yapılması son derece önemlidir. Seçim kriterlerine göre (teknolojik alt yapı, kapasite kullanım oranları, proses cycle time, sürekli iyileştirme konsepti, flexibility ve fiyat gibi tüm kriterler) uygun olan tedarikçiler ile uzun süreli anlaşmalar yapılarak mutlak suretle çekme sistemi implemente edilmelidir.

Tedarikçi sayısının az olması – tedarikçi başına düzen satın almayı da artırır. Bu sizin o tedarikçide önemli bir müşteri olmanıza yol açabileceği gibi yüksek adetli alim yapma sansınız olacağı için tedarikçi üzerinde fiyat başata olmak üzere değişik yaptırtırlar yapma olanağınızı da artırır.

Unutmayınız nihai ürününüzün bir kısmını yapacak olan partnerinizi seçiyorsunuz. Bu konuda yapacağınız en küçük hata size daha sonra çok pahalıya mal olabilir.

2-Doğru insanlar süreçlere dahil edilmelidir.

En iyi yatırım insana yatırımdır. Sistemleri kuranda bozanında insanlar olduğunu düşündüğümüzde bu cümlenin ne kadar önemli olduğunu görüyoruz. Jim Collins kitabında otobüs hikayesinden bahseder. Dönüşüm ve gelişim için ilk yaptığı isin otobüsü ilk durakta durdurmak ve inmesi gerekenleri indirmek olduğunu söyler. Otobüsten inmesi gerekenler indikten sonra yola devam ettiğini, dikiz aynasından koltuklarda kimlerin oturduğunu gözlemlediğini ve bir sonraki durağa kadar da yolcuların oturdukları yerleri değiştirdiğinindin bahseder. Otobüste inmesi gerekenleri indirip, yolcuların oturma düzenin yeniden ayarladıktan sonra boşalan koltuklara da ayni yöne gidecek yeni yolcular aldığını söyler. Bu sayede tüm otobüsün koltukları dolmuş olup – hep beraber gidilecek yöne doğru yola çıktıklarından bahseder.

Gerçekte de durum aslında bundan farklı değildir. Bu gün bir çok firmada başka yönlere gitmek isteyen ancak ayni otobüse binmiş, inmesi gerektiği halde duracak düğmesine basmamış yada acil çıkış kapısında oturmaması gerektiği halde bir şekilde o koltuğu kapmış kişilerden oluşan organizasyonlarda çalışıyoruz. Bu ve benzeri şeylerin sonucunda maalesef mükemmel olamıyor ya da firmamızı istenilen yere getiremiyoruz. Genelde ayni şeyleri yaparak farklı sonuçlar almayı bekliyoruz.

Peki ne yapıyor bu mükemmel şirketler?

Doğru insani bulmaya çalışıyorlar. Doğru insan ya da doğru lider. Çünkü ekip lideri izler ve onu örnek alır. Bilinçli firmalar insan kaynakları politikalarını organizasyonlarına en değerli kişileri alabilme yönünde yaparlar. Sürekli olarak konusunda en iyi, en gelişime açık olanı bulmaya gayret gösterir ve doğru kişiye de kendisine başka bir arayış düşündürmeyecek ücreti öderler. Her şeyin bir bedeli vardır ve sizi ileri taşıyacak 
insana – ortalama bir ücret ödeyerek o insandan tam anlamı ile verim almanız mümkün değildir.

Unutmayın birinci sınıf insanlar birinci sınıf kişileri ile çalışır, ikinci sınıf insanlar ise ancak üçüncü sınıf insanlar ile çalışırlar. (Sınıf: Sosyal statü olarak değil , yetkinlik anlamında kullanılmıştır.

3-Operasyonel süreçler ve prosedürler mükemmel tasarlanmalıdır.

Doğru süreçler doğru çıktıları üretirler. Standardın olmadığı yerde iyileştirmeden (KAIZEN) bahsedilemez. O nedenle öncelikli olarak her alanda standarda gidilerek, insana olan bağımlılık asgari seviyeye indirgenmelidir. Her çalışanın ve müşterilerinizin sürece pozitif katkı sağlamalarını teşvik etmeli ve sürekli iyileştirme kültürünü her alana yaygınlaştırarak STANDART OPERASYON yapma yetkinliğinizi her gün artırmalısınız. Bir bakıma KÜLTÜR dönüşümü gerçekleştirmek istediğinizi, artık hiç bir şeyin eskisi olmayacağını ve bir sonraki gününüzün bir önceki günden daha iyi olması gerektiğini bizzat sizlerin role model olarak (nasıl yapılacağını göstererek) herkesin dönüşüm süresine katkı sağlamasını desteklemeniz gerekmektedir.

Bu noktada tüm süreçlerdeki aktivitelere değer veya kayıp olarak bakıp; değer üretmeyen aktiviteleri (kayıp: MUDA) ortadan kaldırmak için KAIZEN felsefesini her alana yaygınlaştırarak israfa karşı agresif bir tutum sergilemelisiniz.

Unutmayınız ki süreçler içindeki faaliyetlerin ortalama 95% i değer üretmeyen ancak yapılan faaliyetlerdir. Mükemmelliği yakala mis firmalar büyük ölçüdeki zamanlarını 95% lik dilime giren MUDA dediğimiz kayıpları ortadan kaldırmak için harcarlar. Tek bir hedefleri vardır. Değere odaklanmış süreçler oluşturmak.

4-Performansa dayalı yönetim modeliniz olmalıdır.

fiirket hedeflerinin genel olarak belirlenmesi ve ölçülmesi son derece önemlidir. Ölçmediğiniz bir şeyi düzeltemezsiniz mantığı ile mutlak suretle kritik göstergeleri önce tanımlamalı, hedefleri belirlemeli ve ideal bir ölçüm sistemini mutlak suretle tesis etmelisiniz.

Management by objectives ve speak with data felsefesini mutlak suretle her alana uyarlamalı ve bağlamda önce firma genel hedeflerini aşağıdaki gibi tanımlayıp bu hedefleri herkese dağıtmalısınız. Çalışan herkes hedeflerinin olduğunu, hedeflerinin gerçeğe dönüşmesi için bir aksiyon planı yapması gerektiğini ve sıkı aralıklarda hedeflerinin neresinde olacağının sorgulanacağının bilincinde olması gerekecektir.

Hedef, birçok yerde ulaşılması gereken yer olarak belirlenir ve genelde de ulaşılamaz. Ancak, biz yalında hedefi beklenen sonuç (expected value) olarak algılıyoruz. Yani hedef aslında tüm performansın bir ortalamasıdır. Genel eğilim itibarı ile hedefi aştığınız ya da gerisinde kaldığınız anlar vardır ve asla ulaşılmaz değildir.

Performans yönetiminde hedefler belirlenirken ve alınır iken SMART denilen bir metodolojiden faydalanılır. Bu metodolojiye göre hedefler mutlaka aşağıdaki kriterlere uygun olarak verilmelidir.

• Specific (Spesifik) olmalıdır.M
• Measurable (Ölçülebilir) olmalıdır.
• Achievable (Ulaşılabilir) olmalıdır.
• Realistic (Gerçekçi) olmalıdır.
• Time (Zaman) endeksli olmalıdır.

Kısa zaman içinde performansı iyiye getirmeni bekliyorum şeklinde bir hedef olamaz. Bunun yerine, montaj hatları performansını iki ay sonunda %75 den %80 seviyesine getirmeni bekliyoruz şeklinde olmalıdır. Bu durumda hedef hem spesifik, hem ölçülebilir, hem ulaşılabilir, hem gerçekçi ve hem de zamana endekslidir.

Ancak genelde yöneticiler hedef rakamları verirken belirli bir sistematik yöntem izlemezler. Büyük oran ile beklentisel rakamları hedef olarak belirlerler. Biz yalında hedef rakamı belirlerken ideal sonucu zamana yayıcı çok basit bir yöntem kullanırız. İyiyi iki kat arttır, kötüyü yarıya indir. (Double the good, half the bad).

Unutmayınız ki ölçmediğiniz bir şeyi asla düzeltemezsiniz.

5-Sürekli iyileştirme kültürü ve çalışanlar / tedarikçiler için gelişim programları uygulanmalıdır.

Sürekli İyileştirme çalışmaları (KAIZEN) ki gerek problem ile ilgili eğitim gerek ise problem çözme tekniklerinin gelişimi açısından bulunmaz fırsatlardır. Her KAIZEN aktivitesi eğitim ile başlayıp yine eğitim ile sonlandığı için bu süreç çok etkin bir eğitim yöntemi olarak kullanılabilir. Öğrenen organizasyon olabilmek için özellikle iyileştirme faaliyetleri oldukça iyi fırsatlardır.

Yalın konseptinde işin tanımını şu şekilde yapıyoruz.

İş = Rutin is + İyileştirme faaliyetleri

Yani bir çalışanın, vaktinin ortalama % 60 zamanını rutin olarak yapması gereken işlere ayırması gerektiği gibi geri kalan %40 zamanını mutlaka iyileştirme faaliyetlerine ayırması beklenir. İyileştirme faaliyetleri, kişinin sürekli rutin işleri yapması sonucunda meydana gelebilecek sıradanlığı ortadan kaldırabileceği gibi kişisel gelişim açısından da oldukça önem ihtiva etmektedir. Kaizen aktivitelerinde yapılan ekip çalı