Maveris Üretim
Üç fabrika için birleşik IoT veri platformu
Hat başında biriken veri, karar alınan masaya ulaşmıyordu. Üç fabrikadan 2.400 sensörün verisi tek DWH'de birleşti; hat duraklamaları önceden bilinir oldu.
·18 haftada tamamlandı·Türkiye
Öne çıkanlar
Başlarken Maveris Üretim'i ne yıpratıyordu?
Üç farklı fabrikada üç farklı SCADA, üç farklı zaman damgası, üç farklı gerçek. Kalite ekibi haftada iki gün Excel birleştirme ile vakit kaybediyor, hat amirleri düzeltici aksiyonu vardiya sonunda alıyordu.
Üç adımda sahaya taşıdığımız yaklaşım
Veri envanteri ve modelleme
Her fabrikadan kritik süreç değişkenleri tek tek etiketlendi, ortak bir kanonik şema oluşturuldu. Hat, makine ve iş emri seviyesinde hiyerarşi kuruldu.
Streaming ingestion
OPC UA ve MQTT'den Kafka'ya, oradan TimescaleDB'ye akış kuruldu. Her olay saniye altında DWH'ye ulaşır hale geldi.
Vardiya raporları ve alarmlar
Hat amirleri için mobil öncelikli dashboard; kalite için parça-bazlı iz sürme; bakım için tahminsel arıza skorları. Üç arayüz, tek veri kaynağı.
Sahaya inen çözüm
Birleşik bir üretim zekâsı platformu kuruldu. Veri hattı kesintisiz; dashboard'lar tek bir semantik katmandan beslendiğinden rakamlar her yerde aynı.
Teknoloji yığını
Ölçülmüş sonuçlar
- 01Plansız hat duraklamaları %34 azaldı.
- 02Vardiya raporu hazırlama süresi 2 saatten 8 dakikaya indi.
- 03Kalite reddi oranı %12 düştü.
- 04Tahminsel bakım modelleri üç ana ekipmanda devreye alındı.
- 05Kritik kararlar için veri gecikmesi 11 dakikadan 6 saniyeye indi.
Müşteri görüşü
“İlk defa üç fabrikayı aynı cümleyle konuşabiliyoruz. Rakamlar üzerine değil, aksiyonlar üzerine toplanıyoruz.”
Ekranlar ve akışlar
Sık sorulanlar
- Maveris Üretim ile hangi problem üzerinde çalışıldı?
- Üç farklı fabrikada üç farklı SCADA, üç farklı zaman damgası, üç farklı gerçek. Kalite ekibi haftada iki gün Excel birleştirme ile vakit kaybediyor, hat amirleri düzeltici aksiyonu vardiya sonunda alıyordu.
- Çözüm nasıl inşa edildi?
- Birleşik bir üretim zekâsı platformu kuruldu. Veri hattı kesintisiz; dashboard'lar tek bir semantik katmandan beslendiğinden rakamlar her yerde aynı.
- Hangi ölçülebilir sonuçlar elde edildi?
- Plansız hat duraklamaları %34 azaldı. Vardiya raporu hazırlama süresi 2 saatten 8 dakikaya indi. Kalite reddi oranı %12 düştü. Tahminsel bakım modelleri üç ana ekipmanda devreye alındı. Kritik kararlar için veri gecikmesi 11 dakikadan 6 saniyeye indi.
- Projede hangi teknolojiler kullanıldı?
- Kullanılan teknoloji yığını: Kafka, TimescaleDB, dbt, Next.js, Grafana.
- Proje ne kadar sürdü?
- Uçtan uca 18 haftada, 7 kişilik bir ekiple tamamlandı.
↳ Benzer referanslar
Tüm referanslar →Üretim sektöründe benzer bir problemin varsa, 30 dakikalık keşif görüşmesinde konuşalım.
İletişime geç →