Üretim tesislerinde yaşanan duruşlar, verimlilik kayıplarının en önemli nedenlerinden biridir. Bu duruşların nedenlerini doğru analiz edebilmek için her birinin sistematik olarak kaydedilmesi ve sınıflandırılması gerekir. MES (Manufacturing Execution System) sistemleri, üretim duruş kodlarını otomatik olarak sınıflandırarak bu süreci dijital hale getirir. Böylece manuel giriş hataları ortadan kalkar, duruş nedenleri standart hale gelir ve kök neden analizi kolaylaşır.

Otomatik sınıflandırma özelliği, duruş verilerini sensörlerden, PLC sistemlerinden ve operatör girişlerinden alarak analiz eder. MES, bu verileri önceden tanımlanmış kurallar veya yapay zekâ algoritmalarıyla değerlendirir ve duruşun türünü otomatik olarak belirler. Bu sistem, hem üretim raporlamasını hızlandırır hem de analiz doğruluğunu artırır.

1. Duruş Verilerinin Otomatik Toplanması

MES sistemleri, duruş verilerini doğrudan makine sensörlerinden ve kontrol ünitelerinden toplar. Bir makine belirli bir süre boyunca sinyal göndermediğinde veya çevrim süresi beklenen değerin üstüne çıktığında sistem bu olayı duruş olarak algılar.

Toplanan bu veriler, zaman damgası, istasyon kimliği, operatör bilgisi ve makine parametreleriyle birlikte kayıt altına alınır. Böylece her duruş olayı analiz edilebilir hale gelir.

2. Duruş Kodlarının Tanımlanması

MES sisteminde her duruş türü bir kodla temsil edilir. Örneğin “E01 - Elektrik Arızası”, “M02 - Mekanik Arıza”, “O03 - Operatör Beklemesi” veya “P04 - Planlı Bakım” gibi kodlar tanımlanır.

Bu kod yapısı, tüm üretim birimlerinde standardizasyon sağlar. Ayrıca farklı vardiyalarda aynı duruş nedenlerinin farklı isimlerle raporlanmasının önüne geçilir.

3. Duruş Kategorilerinin Gruplandırılması

MES, duruş kodlarını belirli kategoriler altında gruplar. Bu kategoriler genellikle “Planlı Duruşlar”, “Plansız Duruşlar”, “Kalite Kaynaklı Duruşlar” ve “Operasyonel Beklemeler” şeklinde olur.

Bu gruplama sayesinde analiz ekranlarında hangi tür duruşların en çok yaşandığı kolayca görülür. Özellikle plansız duruşların oranı, performans değerlendirmelerinde kritik bir göstergedir.

4. Kurala Dayalı Otomatik Sınıflandırma

MES sistemleri, önceden tanımlanan kural setleriyle duruşları otomatik olarak sınıflandırabilir. Örneğin, makine enerji kesintisi algıladığında “Elektriksel Duruş” olarak, üretim hattında ürün bulunamadığında “Malzeme Eksikliği” olarak sınıflandırır.

Bu kurallar genellikle mühendislik departmanı tarafından tanımlanır ve sistem içinde güncellenebilir. Böylece üretim değişikliklerine kolayca uyum sağlanır.

5. Yapay Zekâ ve Tahmine Dayalı Analiz

Gelişmiş MES çözümleri, yapay zekâ algoritmaları kullanarak duruş nedenlerini geçmiş verilerden öğrenir. Sistem, önceki duruşlara ait veri setlerini analiz eder ve benzer örüntüler tespit ettiğinde yeni duruşu otomatik olarak benzer kategoriye atar.

Bu yöntem, operatör müdahalesine gerek kalmadan yüksek doğrulukta sınıflandırma yapılmasını sağlar. Ayrıca sistem zamanla öğrenerek daha isabetli sonuçlar üretir.

6. Operatör Girişiyle Doğrulama

Otomatik sınıflandırma sistemleri, bazı durumlarda operatör doğrulaması ister. MES ekranında “Tahmin Edilen Duruş Nedeni” görüntülenir ve operatör bu nedeni onaylar veya gerekirse değiştirir.

Bu çift katmanlı doğrulama süreci, hem sistemin öğrenmesini hızlandırır hem de veri güvenilirliğini artırır.

7. Duruş Sürelerinin Otomatik Hesaplanması

Her duruş olayının başlangıç ve bitiş zamanı sistem tarafından otomatik olarak belirlenir. MES, bu süreleri hesaplayarak toplam duruş zamanını çıkarır ve günlük üretim raporlarına işler.

Bu otomatik ölçüm, manuel zaman tutma hatalarını ortadan kaldırır ve daha doğru performans analizleri yapılmasını sağlar.

8. Duruş Verilerinin Görselleştirilmesi

MES sistemleri, duruş kodlarını grafiksel olarak gösteren panolar sunar. Renk kodlarıyla planlı ve plansız duruşlar ayırt edilir. Örneğin; kırmızı plansız duruşu, mavi planlı bakımı, sarı operatör beklemesini temsil eder.

Bu görsel yaklaşım, yöneticilerin duruş yoğunluğunu anında görmesini sağlar. Ayrıca ısı haritalarıyla hangi hatlarda duruşların yoğunlaştığı analiz edilebilir.

9. Hata Kök Neden Analizi (Root Cause Analysis)

MES sistemleri, otomatik sınıflandırılmış duruş verilerini kullanarak kök neden analizleri oluşturabilir. Hangi makinelerde, hangi vardiyalarda veya hangi operatörlerde duruş sıklığının arttığı belirlenir.

Bu analizler, bakım ve üretim ekiplerine süreç iyileştirmeleri için doğrudan veri sağlar. Böylece aynı hataların tekrar etmesi önlenir.

10. Duruş Kodlarının KPI Hesaplamalarına Entegrasyonu

Otomatik sınıflandırılan duruş kodları, performans göstergeleriyle (KPI) entegre çalışır. Özellikle OEE (Overall Equipment Effectiveness) hesaplamasında “kullanılabilirlik” oranı, bu duruş verilerine dayanır.

Sistem, plansız duruşları azaltmak ve üretim sürekliliğini artırmak için KPI raporlarında detaylı analiz sunar. Bu sayede iyileştirme fırsatları net bir şekilde görülür.

11. Raporlama ve Trend Analizi

MES sistemi, otomatik sınıflandırılan duruş kodlarını periyodik raporlarla sunar. Bu raporlar günlük, haftalık veya aylık olarak hazırlanabilir ve duruş oranlarının zaman içindeki değişimini gösterir.

Trend analizi, hangi dönemde daha fazla arıza yaşandığını veya hangi üretim hattının iyileştirilmesi gerektiğini anlamak için kullanılır.

12. Sürekli Öğrenme ve İyileştirme

Otomatik duruş sınıflandırma sistemi, zamanla üretim modeline daha iyi uyum sağlar. Her yeni veri, algoritmanın doğruluk oranını artırır. Böylece sistem, gelecekteki duruş nedenlerini daha hızlı ve doğru biçimde tespit edebilir.

Bu döngüsel öğrenme modeli, üretim sürekliliğini destekler ve bakım planlamasının önleyici (predictive) hale gelmesine katkı sağlar.

Değerlendirme

MES ile üretim duruş kodlarının otomatik sınıflandırılması, dijital üretim yönetiminin en önemli adımlarından biridir. Gerçek zamanlı veri toplama, yapay zekâ destekli analiz ve görsel raporlama sayesinde duruş nedenleri hızla belirlenir ve standart hale getirilir.

Bu yaklaşım, üretim verimliliğini artırırken, manuel hataları ve analiz gecikmelerini ortadan kaldırır. MES tabanlı otomatik duruş sınıflandırma, işletmelere hem operasyonel mükemmeliyet hem de sürekli iyileştirme fırsatı sunar.