Big Data Nasıl Kullanılır?

Big Data yani Büyük Veri terimi; geleneksel yöntemler kullanılarak işlenmesi zor, hatta imkansız olan çok büyük, hızlı veya karmaşık verileri ifade eder.

Son yıllarda artan teknolojik gelişmeler sayesinde, büyük bir hızda akış sağlayan devasa ve karmaşık veri kümeleri oluştu. Bu büyük veri kümeleri, insanların anlayamayacağı bir hacimde çok çeşitli kaynaklardan gelebildiğinden dolayı, bu verileri kullanılabilir hale getirmek için gelişmiş veri işleme yazılımlarına ihtiyaç duyulmaktadır.

Big Data’nın gerçekten ne anlama geldiğini anlamak için, veri bilimcilerinin Big Data’yı anlatırken kullandığı “4V”nin bilinmesi faydalı olacaktır.

1- Volume (Hacim)

2- Velocity (Hız)

3- Variety (Çeşitlilik)

4- Veracity (Doğruluk)

Big Data’nın bu dört özelliği incelendiğinde; geniş hacimli, hızla akan, çeşitli formlara sahip ve doğru veriler içerdiği anlaşılmaktadır.

Endüstri 4.0 ve Big Data Kullanımı

Endüstri 4.0, makine öğrenimi sistemlerini beslemek için Big Data ve yapay zekâdan yararlanan teknolojiler içermektedir. Günümüzde üreticiler, ürün mükemmelliğine ulaşmak için; tüm verilerin toplanması, analizi ve raporlanması yoluyla iş zekâsını elde etmeye çalışmaktadır.

Big Data’nın işletmelerde kullanıldığı alanlar incelenecek olursa;

• Üretim Alanları ve Depoların İzlenmesi: Sensörler ve veri toplama terminallerinden toplanan veriler ile oluşturulan Big Data sayesinde, ortam parametrelerinin kontrol edilmesi ve yönetilebilmesi sağlanır.

İnsan hatalarını tespit etmesi, kalite kontrollerini yapması ve optimum üretim veya montaj rotalarını göstermesi sayesinde, operasyonel verimlilik artar.

• Kestirimci Bakım: Mekanik arızaları tahmin edebilen faktörler, ekipmanın yılı, markası ve modeli gibi yapılandırılmış verilerin yanı sıra milyonlarca günlük girişi, sensör verisi, hata mesajı ve motor sıcaklığını kapsayan Big Data oluşturulur.

Sorunlar ortaya çıkmadan önce; toplanan veriler analiz edilir. Böylece işletmeler, ekipman bakımlarını daha uygun maliyetli bir şekilde uygulayabilir ve ekipman çalışma süresini en üst düzeye çıkarabilir.

• Verimlilik ve Tasarruf Sağlanması: Big Data, hiçbir ekstra maliyet olmaksızın performansı etkileyebilecek değişkenleri tanımlar ve üreticilere sorunun çözümünde rehberlik eder.

Üretim hatlarından toplanan veriler ile oluşturulan Big Data, verimliliği düşük alanlar tespitini ve iyileştirme çalışmaları için gerekli bilgiyi sağlar.

• Ürün Geliştirme: İşletmeler, müşteri talebini tahmin etmek için de Big Data’dan yararlanır. Geçmiş ve mevcut ürünlerin, temel özelliklerini sınıflandırarak; bu özellikler ile tekliflerin ticari başarısı arasındaki ilişkiyi belirlemeye çalışırlar.

Big Data sayesinde, yeni ürün ve hizmetler için tahmine dayalı modeller oluşturulur. Bu modeller için; odak gruplarından, sosyal medyadan, test pazarlarından ve erken mağaza sunumlarından gelen veriler ve analizler kullanılır.

• Müşteri Deneyimi: Daha net müşteri deneyimlerine ulaşmak artık oldukça kolaylaştı. Big Data, etkileşim deneyimini iyileştirmek ve sunulan değeri en üst düzeye çıkarmak için; sosyal medyadan, web ziyaretlerinden, arama günlüklerinden ve diğer kaynaklardan veri toplamanızı sağlar.

Big Data sayesinde; kişiselleştirilmiş teklifler sunmaya başlayabilir, müşteri kaybını azaltabilir ve sorunları proaktif bir şekilde ele alabilirsiniz.

• Makine Öğrenimi: Pek çok alanda faydalandığımız makine öğrenimi için Big Data oldukça önemli. Aslında günümüzde artan ve hızla akan verilerin de makine öğrenimi çalışmalarının artmasında etkili olduğu söylenebilir.

Artık, makineleri programlamak yerine eğitebiliyoruz. Makine öğrenimi modellerini eğitimini de Big Data mümkün kılar.

• Dijital Dönüşüm: Aslında yukarıda sayılanların tamamını kapsayabilecek dijital dönüşüm kavramı için, Big Data’nın önemi tartışmasızdır.

Big Data; insanlar, kurumlar, varlıklar ve süreçler arasındaki karşılıklı ilişkileri inceler ve ardından bu iç görüleri kullanmanın yeni yollarını belirleyerek, dijital dönüşümünüzü gerçekleştirmenize yardımcı olur.

Retmes’in Yapay Zekâ Destekli MES/MOM Çözümlerinde Big Data Kullanımı

Retmes’in yapay zekâ destekli çözümü Retmes mIQ; özelleştirilmiş yapay zekâ algoritmaları ve doğruya en yakın tahmin prensibi üzerine kurulu olan makine öğrenimi modülüne sahiptir.

Sensör, PLC veya HMI ile üretim alanlarından toplanan milyonlarca veri, sisteme aktarılarak Big Data’yı oluşturur. Böylece, yapay zekâ algoritmaları ile analizler ve tahminler yapılmasını sağlar. Kayıt altına alınan ve öğrenilen bu veriler, bir sonraki tahmin ve analizler için kullanılır.

İşletmeniz için oluşturulan Big Data kullanılarak; iş emri yönetimi, kestirimci bakım, kural & bildirim yönetimi ve reçete yönetimi gibi modülleri iş süreçlerinize nasıl dahil edebileceğiniz hakkında bilgi almak için tıklayın.