Gülbahçe Mah. Gülbahçe Cad. İYTE Teknopark B2 Binası no:1/48 iç kapı no:15 Urla/izmir
Gülbahçe Mah. Gülbahçe Cad. İYTE Teknopark B2 Binası no:1/48 iç kapı no:15 Urla/izmir
MAGNETO yapay zeka karar destek sistemleri, en uygun üretim planını hızlı bir şekilde hesaplamak için geliştirilmiştir. Üretimde, tedarik zincirinde, stok ve depo alanlarında yaşanan anlık değişikliklere otomatik olarak tepki vererek üretimi optimum seviyede tutar.
MECHANICA MAGNETO
MAGNETO’nun gelişmiş yapay zekası, üretim verimini en üst düzeye çıkarmak ve verimsizlikleri en aza indirmek için geliştirilmiş derin öğrenme algoritmalarını kullanarak fabrika alanındaki dinamik değişikliklere hızlı bir şekilde yanıt verir.
Günümüzde fabrikalar, hızlı üretim süreçlerinde yaşanan değişime ayak uydurabilmek ve olası darboğazları önceden tahmin etmek için hiç olmadığı kadar esnek ve çevik olmalıdır. MAGNETO tam bu noktada üretim alanlarının dijital ikizini oluşturarak fabrikalara bu yetkinlikleri kazandırmayı vaat eder. Fabrikaların stok masraflarını düşürmesine, kesin ve hızlı bir şekilde planlama yapmasına imkan tanır.
MAGNETO, ERP, MES ve IoT sistemlerinizden gelen üretim verilerine, iş merkezlerinin kapasitesine, zaman kaydına, malzemelere, personele, belirlenen öncelikli kısıtları referans alarak bir fabrikadaki görevlerin hangi sırayla tamamlanması gerektiğini söyler ve yönetir.
MAGNETO, talebi tahminler, talebe göre kapasiteyi planlar, kapasiteyi planlarken fabrikanın mevcut kısıtlarını referans alır, kaynakları planlar ve bunu senaryo bazlı optimize eder, özellikle kesikli üretim gerçekleştiren tesislerde alt yüklenici ve tedarikçilerden gelen verileri optimize ederek planlamayı gerçekleştirir. Oluşturduğu en optimum planı yayınlar ve mevcut otomasyon sistemini yönetir.
Üretim emirlerinin sırasını, hangi makinede ve hangi zaman diliminde işleneceğini belirlemek karmaşık bir optimizasyon problemidir. Bu modülün amacı, üretim akışını tüm kısıtları dikkate alarak en verimli sırayla düzenlemektir. Kurulum süreleri, bakım ihtiyaçları, operatör uygunlukları ve proses bağımlılıkları göz önüne alınarak iş sıraları optimize edilir. Böylece üretim hatlarının gereksiz beklemesi önlenir, teslim tarihleri güvence altına alınır ve müşteri taleplerine daha hızlı yanıt verilir.
Fabrikada mevcut olan makine, hat, iş gücü ve enerji kaynaklarının optimum kullanımını sağlamak bu modülün temel hedefidir. Üretim süreçlerinde her makine veya iş merkezi farklı hız ve verimlilik değerlerine sahiptir; bazı makineler darboğaz oluştururken bazıları atıl kalabilir. Bu modül, kapasiteyi tüm fabrika genelinde dengeleyerek darboğaz noktalarının önceden görülmesini ve giderilmesini sağlar. Böylece hem yatırımların doğru planlanmasına hem de mevcut kaynaklarla daha yüksek üretim hacmine ulaşılmasına katkı sunar.
Üretim sürekliliğinin en kritik bileşeni, hammadde ve yarı mamullerin zamanında ve doğru miktarda temin edilmesidir. Bu modülün amacı, malzeme akışını üretim planlarıyla entegre ederek malzeme eksikliğinden kaynaklanan duruşları önlemek ve fazla stokların maliyetini azaltmaktır. Tedarikçi teslim süreleri, minimum stok seviyeleri ve üretim reçeteleri göz önüne alınarak dinamik malzeme planları oluşturulur. Böylece hem üretim hatları malzeme beklemez, hem de depoda sermaye bağlılığı en aza iner.
Müşterilerden gelen siparişler çoğu zaman farklı teslim tarihleri, acil öncelikler veya değişken adetlerle üretim hattına yansır. Bu modülün amacı; müşteri taleplerini doğru analiz ederek siparişleri hem ticari önceliklere hem de üretim kısıtlarına uygun şekilde planlamaktır. Talep dalgalanmalarının önceden öngörülmesi sayesinde, ani kapasite sıkışıklıkları ve fazla stok problemleri engellenir. Ayrıca, farklı sipariş tipleri (standart, özel üretim, ihracat vb.) için dinamik planlama yapılır ve müşteri memnuniyetini artıracak esnek çözümler sağlanır.
Fabrikalarda üretim planlaması çoğu zaman kısıtlı bilgiye dayalı yürütülür; plan ile gerçekleşen arasında ciddi farklar oluşur. IoT, SCADA ve MES entegrasyonu ile amaç; sahadan gerçek zamanlı verilerin doğrudan planlama sistemine akmasını sağlayarak, planların dinamik, esnek ve her an güncel kalmasını temin etmektir. Böylece üretim otomasyonu yalnızca makineleri yönetmekle kalmaz; planlama kararlarıyla doğrudan beslenen bir ekosistem haline gelir.
Üretim dünyasında her zaman beklenmedik değişiklikler olur: yeni müşteri siparişleri, acil işler, makine arızaları veya tedarik gecikmeleri. Bu modülün amacı, alternatif senaryolar üreterek hangi planın en uygun çözümü sunduğunu objektif olarak göstermek ve yönetime karar desteği sağlamaktır. Farklı senaryolar arasında maliyet, teslim süresi ve kaynak kullanımı kıyaslanır. Böylece işletme, olası krizlere hazırlıklı olur ve en düşük maliyetle en yüksek müşteri memnuniyetini sağlayacak planı seçer.
Endüstriyel üretim süreçlerinin optimizasyonu için yapay zeka tabanlı çözümlerimiz, işletmenizi daha sistematik ve planlı yaklaşımlar geliştirerek daha düşük maliyet ile daha verimli hale getiriyor.
