KOBİ Üretim Hattı İçin Arıza Önsezisi: Sensörsüz Duruş Tahminleyici

Bir üretim hattında en pahalı şey makine değildir; makinenin durmasıdır. KOBİ ölçeğinde duruşlar genelde “bir anda oldu” diye tarif edilir, çünkü olayların çoğu sensör kaydına değil, usta tecrübesine ve dağınık notlara dayanır. Bakım ekibi bir parça değiştirir, birkaç gün sonra benzer sorun tekrar eder. Üretim planı bozulur, termin sarkar, ek mesai başlar. Bu fikrin çıkış noktası şudur: Sensör takmadan da duruşları öngörmek için yeterli sinyal çoğu zaman zaten vardır; sadece doğru biçimde toplanmıyordur.

Sensörsüz Duruş Tahminleyici, makine ve üretim süreçlerinden gelen mevcut dijital izleri bir araya getirerek arıza riskini erken yakalayan bir Ai asistanıdır. Hangi izler? ERP veya stok sistemindeki yedek parça tüketimi, bakım fişi metinleri, vardiya raporları, operatörün arıza seçtiği kısa kodlar, enerji faturasında gün içi dalgalanma, üretim adetlerinde küçük düşüşler, kalite kontrolde artan hurda oranı ve hatta servis çağrısı sıklığı. Bunların hiçbiri tek başına arıza demek değildir; ama birlikte okunduğunda “bu makine kötüye gidiyor” der.

Ürünün kalbi, metin ve tablo verisini aynı anda işleyen bir sinyal motorudur. Bakım fişlerindeki serbest metinler genelde dağınıktır: titreşim yaptı, ısındı, ses var, kaçak var gibi. Ai modeli bu metinleri standart bir sorun sözlüğüne dönüştürür ve zaman çizgisine yerleştirir. Ardından üretim adetleri ve hurda gibi sayısal verilerle korelasyon kurar. Sonuç bir risk skoru olur: Makine bazında 0 ile 100 arası arıza olasılığı ve beklenen etki alanı (duruş süresi, kalite kaybı, yeniden işleme).

Bu skor tek başına yeterli değildir; çünkü atölyede karar, aksiyona dayanır. Bu yüzden ürün her risk artışında iki şey üretir. Birincisi “muhtemel kök neden” önerisi. Örneğin son üç vardiyada aynı motor için “ses” notu artmış, aynı hafta rulman tüketimi yükselmiş, hurda oranı iki katına çıkmışsa Ai, rulman ve hizalama kontrolünü önerir. İkincisi “bakım planı”: bugün yapılacak hızlı kontrol, bu hafta yapılacak planlı bakım, bir sonraki duruşta değişmesi gereken parça listesi. Bu plan; işletmenin mevcut bakım disiplinine göre sade ya da detaylı olabilir.

MVP tasarımı KOBİ gerçekliğiyle uyumlu olmalı. İlk sürümde veri entegrasyonu zorlaşmasın diye üç giriş kanalı yeter: Excel veya CSV içe aktarımı, WhatsApp üzerinden vardiya raporu gönderimi ve basit bir web formu. Birçok atölye zaten raporları Excel ile tutuyor. Ai, dosyayı alır, kolonları tanır, veriyi temizler ve risk skorunu üretir. Sonra işletmeye haftalık bir pano verir: “Bu hafta en riskli 10 makine”, “duruşların en sık nedeni”, “önleyici bakım yapılırsa kurtarılan saat”.

İkinci aşamada entegrasyonlar gelir. ERP, bakım yönetimi, hatta Google Sheets bağlanabilir. Daha ileri aşamada isteğe bağlı düşük maliyetli sensör paketi eklenebilir, ama ürünün vaadi sensörsüz değer üretmektir. Buradaki psikolojik eşik önemlidir: KOBİ önce faydayı görür, sonra yatırım yapar.

Gelir modeli net ve anlaşılır olmalı. Makine sayısına göre abonelik, rapor modülüne göre paket ve kurulum için tek seferlik entegrasyon ücreti. Ayrıca danışmanlık eklentisi: Ai raporunu yorumlayıp bakım kültürü kurma. Ürün, KOBİ için “daha az duruş, daha az hurda, daha az stres” vaat ederken, büyük işletmeler için “saha standardizasyonu” sunar.

Bu fikir diğerlerinden farklı çünkü içerik üretimi veya pazarlama değil, doğrudan fiziksel operasyonun kalbine girer. Ekranda bir grafik değil, atölyede alınan bir karar değişir. Üstelik “Ai her şeyi bilir” iddiası yoktur; Ai, dağınık sinyalleri okunur hale getirir ve karar kalitesini yükseltir. KOBİ dünyasında en güçlü dönüşüm genelde budur: basit, ölçülebilir, tekrar edilebilir.

Aşağıdaki bakım fişi notları ve üretim KPI değişimlerinden olası arıza nedenini çıkar. 3 kontrol adımı ve 1 planlı bakım öner. Notlar: {notes} KPI: {kpi} Parça tüketimi: {parts}