Endüstriyel Üretim Dijital Dönüşümde Lider: KPMG Raporu Önemli Noktaları Açıklıyor

Hızla gelişen endüstriyel üretim (IM) ortamında, kuruluşlar operasyonel verimliliği, kalite kontrolünü ve sürdürülebilirliği artırmak için dijital dönüşümün gerekliliğini giderek daha fazla fark ediyorlar.

KPMG'nin global teknoloji raporu, endüstriyel üretim firmalarının bu dönüşümün ön saflarında yer aldığını, çeşitli teknoloji kategorilerinde diğer sektörlere kıyasla en yüksek dijital olgunluk seviyelerini sergilediğini vurguluyor. Peki, bu liderlik nasıl oluştu ve sektörün önündeki engeller neler?

Endüstriyel Üretimin Proaktif ve İlerici Ruhu

KPMG tarafından 26 ülkeden 2.450 yöneticiyle yapılan ve 368 endüstriyel üretim liderinin görüşlerini içeren kapsamlı araştırma, sektörün teknolojiye olan güçlü iştahını gözler önüne seriyor... Ankete katılan tüm sektörler arasında en yüksek oran olan, endüstriyel üretim firmalarının yüzde 76'sı en son teknolojiyi benimsemeye güçlü bir isteklilik gösteriyor...

Endüstriyel üretim, art arda ikinci yıldır dijital dönüşümde hız belirleyici konumunda. Ölçülen dokuz teknoloji kategorisinin altısında kuruluşları stratejik olgunluğun en yüksek aşamasında ("proaktif" aşama) olan tek sektör konumunda bulunuyor. Bu "proaktif" aşamada, kuruluşlar stratejik bir vizyonu başarıyla tasarlayıp test etmiş, liderlik finansmanını sağlamış ve bu stratejiyi pazar gelişmelerine uyarlayarak uyguluyorlar. Gerçekten de, endüstriyel üretim, tüm dokuz teknoloji kategorisinde proaktif aşamadaki kuruluşların oranı açısından sektörler arası ortalamanın ilerisinde. Sektördeki yöneticilerin yüzde 72'si, teknoloji yatırımlarından elde edilen değerden memnun olduklarını belirtiyor ki bu da sektörler arası ortalamanın üzerinde bir oran.

Yapay Zeka (AI) Benimsemesi ve Zorluklar

Endüstriyel üretim, AI benimsenmesinde lider sektör konumundadır. Kuruluşların yüzde 34'ü birden fazla AI kullanım durumundan yatırım getirisi (ROI) elde etmiş durumda... Hatta, endüstriyel üreticilerin yüzde 80'i, AI'nın kendilerine zaman kazandırdığını ve daha üretken olmalarını, daha yüksek değerli faaliyetlere odaklanmalarını sağladığını belirtiyor.

Sektörde AI'nın verimli kullanım alanları arasında:

• Tahmini Bakım: Ekipman güvenilirliğini artırmak için AI kullanımı öne çıkıyor. Performans teşhis AI'sı, gerçek zamanlı verileri analiz ederek ekipman işlevselliği, performansı ve güvenilirliği hakkında bilinçli kararlar alınmasına yardımcı oluyor.
• Kalite Değerlendirmesi: Bitmiş bir ürünün kalitesini değerlendirmek ve sonraki partileri iyileştirmek için AI ve Makine Öğrenimi (ML) görüntü tanıma teknolojileri kullanılıyor.
• Enerji Verimliliği: AI ve ML, üretim süreçlerinin enerji verimliliğini artırmak için de kullanılıyor; örneğin makinelerin bekleme süresini azaltmak veya parti döngü sürelerini kısaltmak gibi.
• Yetkinlik Açıklarını Giderme: Dört endüstriyel üretim yöneticisinden üçü, AI'nın daha önce büyük bir sorun teşkil eden bilgi çalışanları arasındaki yetkinlik boşluklarını doldurduğunu söylüyor.
• Sanal Enstrümantasyon ("Yumuşak Sensörler"): AI destekli sanal enstrümantasyon veya 'yumuşak sensörler', fiziksel sensörlerin maliyet veya zorlu çalışma koşulları nedeniyle kurulamadığı üretim hatlarındaki noktalarda ölçümler sağlayarak ürün kalitesini tahmin ediyor. Bir çelik üretim tesisi örneğinde, bu sensörler üretim döngüsünün tüm aşamalarında kullanılarak proaktif müdahalelerle üretim istikrarını koruyor ve israfı azaltıyor.

Ancak bu başarılara rağmen, rapor önemli zorlukları da gün yüzüne çıkarıyor. Tedarik zinciri, satın alma ve finans gibi alanlarda hala önemli olgunluk boşlukları bulunuyor. Ayrıca, Martin Kaestner'in belirttiği gibi, gelişmiş mühendislik sistemlerinin ve tasarım metodolojilerinin entegrasyonu inovasyon için hayati olsa da, bu AI kullanım durumlarının etkisi genellikle sistemler ve veri setleri arasındaki bağlantı boşluklarıyla (veri siloları) sınırlı kalıyor. Verilerin çeşitli platformlarda sentezlenememesi, AI modellerinin küresel tedarik zinciri dinamikleri gibi kritik alanlar hakkındaki görünürlüğünü çarpıtıyor. Endüstriyel üretim, olgunlaşmamış veri yönetimini dijital dönüşüm ilerlemesini yavaşlatan en önemli faktör olarak gösterme olasılığı en yüksek sektör.

Önümüzdeki Yol: Stratejik Adımlar

KPMG raporu, bu zorlukları ele almak ve dijital dönüşüm fırsatlarından tam anlamıyla yararlanmak için birkaç önemli tavsiye sunuyor:

• Veri Stratejilerini Güçlendirme: Kuruluşlar, farklı sistemler arasında sorunsuz entegrasyon ve analiz sağlamak için veri stratejilerini geliştirmeye odaklanmalıdır... Bu, AI'nın tam potansiyelini açığa çıkarmak ve veri odaklı karar alma süreçleri için kritik öneme sahiptir.
• İşgücünü Yeniden Yetkinleştirme (Upskilling): AI'nın yükselişiyle ortaya çıkan yetenek açığını kapatmak için işgücünü yeniden yetkinleştirme hayati önem taşıyor... Eğitim programları analitik karar almayı hedeflemeli ve veri merkezli bir kültürü teşvik etmelidir....
• Siber Güvenlik Önlemleri: Kuruluşlar, özellikle harici ortaklarla gerçek zamanlı veri paylaşımına başladıklarında, dahili veri ağlarını korumak için sağlam siber güvenlik önlemleri geliştirmelidir...
• İnovasyon ve Çeviklik Kültürü: Müşteri beklentilerini karşılama ve yeni ürün hatları ile gelir akışları elde etme açısından inovasyon ve çeviklik kültürü geliştirmek hayati olacaktır.
• Veri Görselleştirme ve Birlikte Çalışabilirlik: Çalışanların verilere dayalı daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak için veri görselleştirme yeteneklerini ve iş akışlarını geliştirmek kritik öneme sahiptir. Veri yönetişimi ve birlikte çalışabilirlik (interoperability) yetenekleri, bu platformların başarısı için vazgeçilmezdir.

Sürekli Dönüşüm Yolculuğu

Endüstriyel üretim dijital dönüşümde diğer sektörlerin önünde olabilir, ancak inovasyon ihtiyacı burada bitmiyor. KPMG'den Saurabh Bhatnagar'a göre, "Daha fazla teknoloji, daha fazla çeviklik, müşteriye daha fazla uyarlama ve daha hızlı teslimat hızı görmeye devam edeceğiz".

AI ve yeni teknolojilerin kullanımını gerçekten optimize etmek için endüstriyel üreticilerin en iyi yaptıkları şeyi (fiziksel ürünler üretmek) dijitalin en iyi yaptığı şeyle (gerçek zamanlı veri toplama ve AI gömme) birleştirmeleri gerekiyor. Bu, analog makinelere sadece dijital işlevsellik eklemekle kalmayacak, tam bir yeniden hayal gücü gerektirecektir. Dönüşüm sürekli bir yolculuktur ve başarılı olmak için kuruluşların bu sürekli değişime stratejik olarak yaklaşması gerekmektedir.

Raporun tamamına buradan ulabilirsiniz.