Çimsa ‘da Akıllı Üretimin Dijital Beyni: Operasyonel Teknolojilerle Dönüşüm

Operasyonel Teknolojiler Nedir?

Endüstriyel tesislerde, gözle görünmeyen fakat üretimin her anını etkileyen dev bir veri akışı vardır. Sensörlerden, makinelerden, proses kontrol sistemlerinden ve hatta çalışanlardan gelen bildirimlerden oluşan bu veri okyanusu, doğru ele alınmadığında yalnızca “gürültü” oluşturur. Operasyonel Teknolojiler, tam da bu noktada devreye girer ve bu dağınık veri akışını anlamlı bir bilgiye dönüştüren yapı taşını oluşturur ve geliştirdiği sistemlerle veriyi anlamlandırır. Böylelikle, üretimin tüm katmanlarında teknoloji odaklı bir yönetim kültürü oluşturur.

Operasyonel Teknolojilerin görevi, sahada üretilen tüm verileri toplamakla başlar. Üretim hattındaki sensörler, ekipman performans kayıtları, enerji tüketim değerleri, kalite sonuçları ve çok daha fazlası sürekli olarak sistemlere akar. Ancak yalnızca saha verisi değil; çalışanlardan gelen İSG bildirimleri, operatör girişleri, formlar, denetim raporları gibi kullanıcı kaynaklı veriler de sürecin ayrılmaz bir parçasıdır. Bu verileri aynı çatı altında birleştirilir, hizalanır ve bütüncül bir yapıya dönüştürülür. Böylece üretimin gerçek resmi tek parça hâlinde ortaya çıkar.

Bu veriler toplandıktan sonra asıl değer yaratım süreci başlar. Veriyi sadece depolamakla kalmaz; düzenler, temizler, kategorilere ayırır ve kullanıcıların ihtiyacı olan bilgiyi hızlı, anlaşılır ve karar vermeyi kolaylaştıran raporlar/ekranlar şeklinde sunar. Diğer birimlerin güncel durumu takip edebilmesi, yöneticilerin performans gözlemleyebilmesi ve ekiplerin süreç iyileştirme fırsatlarını görebilmesi bu sayede mümkün olur.

Ancak süreç yalnızca bunlarla sınırlı değildir. Toplanan bu veriler, daha büyük bir dönüşümün ham maddesidir. Operasyonel Teknolojiler, bu birikimi kullanarak proses optimizasyonu, kestirimci bakım, dijital ikiz modelleme, yapay zekâ destekli kalite kontrol gibi ileri veri analitiği projeleri de geliştirir. Her proje, sahadan alınan gerçek veriye dayanır ve işletmenin gelecekteki ihtiyaçlarını görmesine yardımcı olur. Böylece veri sadece kaydedilen bir çıktı olmaktan çıkar; geleceği şekillendiren stratejik bir girdiye dönüşür. Tüm bu çalışma, üretim sahasının nabzını tutan, sorunları meydana gelmeden öngören ve daha akıllı süreçler oluşturan bir yapı ortaya çıkarır. Operasyonel Teknolojiler, bir anlamda tesisin “dijital beyni” olarak çalışır.

Veriyi toplamakla başlayan yolculuk, onu anlamlandırmakla derinleşir ve nihayetinde işletmenin dijitalleşme vizyonunu taşıyan projelerle tamamlanır. Operasyonel Teknolojiler Departmanı da tam olarak bu dönüşüm yolculuğunun sürdürülebilirliğini sağlayan kritik ekip olarak konumlanır. Sistemler arası entegrasyon, veri akışının standardizasyonu, yönetim panellerinin oluşturulması, erken uyarı mekanizmalarının kurulması ve sürekli iyileştirme faaliyetleri departmanın temel yaklaşımları arasındadır.

Bu geliştirmeler, yalnızca bugünün ihtiyaçlarını karşılamakla kalmaz; aynı zamanda geleceğin üretim anlayışına uygun, daha akıllı, proaktif ve veri odaklı bir tesis kültürü oluşturur. Operasyonel Teknolojiler, bu noktada üretim süreçlerini dönüştüren stratejik bir teknoloji ortak görevi görür.

Proses Optimizasyonu: Döner Fırında Akıllı Karar Sistemleri

Klinker pişirme ve çimento öğütme süreçlerinde üretimin daha stabil ve verimli şekilde yürütülmesi, proses verilerinin bütüncül bir yaklaşımla değerlendirilmesi ile mümkün hale gelebilmektedir. 

Bu kapsamda; 

• Üretim hattından gelen çok sayıda proses verisinin bir araya getirilmesi, 
• Farklı proses değişkenleri arasındaki ilişkilerin gelişmiş kontrol algoritmaları ile analiz edilmesi,
• Bu analizlerin operasyon sırasında aktif olarak kullanılması 
• Fırın ve değirmen operasyonlarını daha dengeli bir şekilde yönetilebilmesine olanak sağlayabilir. 

Buradan yola çıkarak gelişmiş süreç kontrol sistemi (Advanced Process Control- APC), proses parametrelerini sürekli izleyerek operatöre karar desteği sağlayabilir. Aynı zamanda farklı değişkenler arasındaki etkileşimi değerlendirerek üretim sürecinin daha kararlı ilerlemesine katkı sunabilir. Böylece operasyonel dalgalanmaların azaltılması, enerji kullanımının daha verimli hale gelmesi ve üretim performansının daha sürdürülebilir bir şekilde yönetilebilmesi desteklenebilmektedir.

Çimsa olarak tüm lokasyonlarımızda klinker üretiminde gelişmiş süreç kontrol sistemlerini aktif ve sürekli olarak kullanmaktayız, öğütme süreçlerinde ise yaygınlaştırma çalışmaları yürütmekteyiz.

      Gelişmiş Süreç Kontrolüne Yapay Zeka Desteği

Klinker pişirmede ürün kalitesini takip etmek için yapılan laboratuvar analizleri genellikle belirli periyotlarla gerçekleştirilir ve sonuçların çıkması belli bir süre alır. Bu durum, üretimin o anki durumunu görmeyi zorlaştırmakta ancak belirli bir süre önce gerçekleşen üretimle ilgili bilgi sağlamaktadır. Üretimden gelen çok sayıda proses verisinin birlikte değerlendirilmesi ile elde edilen tahminler ise laboratuvar sonucunu beklemeden kısa aralıklarla tahmin sağlayabilir. Bu yaklaşımla üretimin o anki durumu görülebilmekte ve gerekli müdahaleler zaman kaybetmeden yapılabilmektedir. Bu çıktılar fırın ve değirmen operasyonlarının daha dengeli ilerlemesine katkı sağlayabilir ve yakıt tüketimi açısından daha verimli bir üretim imkânı sunabilir. Üretim süreçlerinin daha çevik yönetimi hem kalite dalgalanmalarını hem de enerji ve yakıt maliyetlerinin düşürülmesini mümkün hale getirebilir.

Çimsa’da üretim süreçlerinin geliştirilmesi için atılan adımlardan biri kritik kalite değerlerinin laboratuvar analizi beklenmeksizin tahminlenmesi ile kalite öngörülerinin üretimi çevikleştirmesi olmuştur. Bu gelişme üretimin kalite takibini daha sık yapabilmeyi sağlamaktadır. Böylelikle kalite stabilizasyonu sağlanırken, daha kararlı bir üretim süreci oluştuğundan ekipman yıpranma süreleri ve yakıt tüketim dalgalanmaları azalmaktadır. Aynı zamanda verimlilik ve karbon emisyonlarının azaltılması yönünde de önemli bir katkı sağlamayı amaçlamaktadır.

 Kestirimci Bakım: Plansız Duruşları Önlemek

      Bakımda Bütünleşik Bakış 

Endüstrisinde ekipman güvenilirliği ve kesintisiz operasyon, işletmelerin rekabet gücünü belirleyen temel unsurlar arasında yer alıyor. Bu noktada, yapay zekâ destekli kestirimci bakım çözümleri önemli bir dönüşüm yaratıyor. IoT altyapısıyla çalışan gelişmiş kestirimci bakım uygulamaları, ekipmanların en erken aşamadaki arıza belirtilerini tespit ederek tesislerin bakım stratejilerini proaktif bir yapıya kavuşturuyor.

Ekipmanda meydana gelen küçük işlev bozulmalarının erken yakalanması hem operasyonel maliyetleri düşürme hem de beklenmeyen duruş sürelerini minimuma indirme noktasında fayda sağlamakta. Gerçek zamanlı sensör verilerinin analiz edilmesiyle potansiyel riskler önceden belirlenebilir, gerekli bakım faaliyetleri zamanında planlanabilir ve ekipmanın kullanım ömrü doğal olarak uzayabilir. Böylece hem operasyonel güvenilirlik artırılabilir hem de güvenlik risklerinin önüne geçilebilir. Unutulmamalıdır ki, planlı bir onarım daima plansız bir arızadan daha ekonomiktir.

İlk olarak Afyon Çimento Fabrikası’nda uyguladığımız kestirimci bakım sisteminin en güçlü yönlerinden biri, yapay zekâ algoritmaları sayesinde ekipman arızalarını daha gerçekleşmeden öngörebilmesidir. Bu sayede bakım ekipleri, arıza oluşmadan önce müdahale edebilmekte ve üretim hatları kesintiye uğramadan stabil şekilde çalışmaya devam etmektedir. Yapay zekâ destekli erken uyarılar sayesinde hatlarda ani duruşlar önlenir, proses sürekliliği korunur ve üretim verimliliği önemli ölçüde artar. Bu proaktif yaklaşım, işletmelerin hem kaliteyi hem de operasyonel güvenilirliği sürdürülebilir biçimde yönetmesini mümkün kılar.

Sistem mimarisi, sensör verilerinin Bluetooth üzerinden bir vericiye iletilmesi ve ardından bulut ortamında depolanıp işlenmesi üzerine kuruludur. Merkezi bir platform olarak tasarlanan analiz altyapısı, kullanıcıların tüm verilere web tarayıcıları üzerinden kolayca erişebilmesini sağlıyor. Bulut tabanlı yapı sayesinde veriler güvenli bir şekilde saklanıyor, hızlı bir şekilde işleniyor ve hem web hem mobil arayüzlerde sorunsuz bir izleme deneyimi sunuluyor.

Yaygınlaştırmaya devam ettiğimiz bu sistem, yurtiçinde ve yurtdışında entegrasyonu tamamlanan tüm ekipmanlarımızın tek bir kontrol paneli üzerinden analiz edilebilmesini mümkün kılarak operasyonel verimliliği önemli ölçüde artırmaktadır. Kullanıcılar geçmiş verileri farklı zaman aralıklarında grafikler hâlinde inceleyebilmekte, bu da trend analizi ve karar destek süreçlerine güçlü bir katkı sağlamaktadır.

      Merkezi Verinin Gücü

Günümüz üretim ortamlarında verinin tek başına bir değer ifade edebilmesi için doğru şekilde işlenmesi, anlamlandırılması ve karar süreçlerine entegre edilmesi büyük önem taşıyor. Bu nedenle, Çimsa Manufacturing System (CMS) platformu, üretim ve operasyon süreçlerinden toplanan verileri bir araya getiren, işleyen ve anlamlandıran bütünleşik bir analiz altyapısı olarak çalışır. Temel işleyişi şu adımlara dayanır:

1. Veri Toplama: CMS, tesis içerisindeki farklı kaynaklardan veri toplar. Bu veriler genellikle gerçek zamanlı olarak platforma akış hâlinde taşınır.

• Sensörler (Hava ve su tüketimi)
• PLC / SCADA sistem entegrasyonu
• Üretim ekipmanları
• İSG verileri (Ramak kala, risk, kaza olay verileri)
• Bakım verileri
• Kalite laboratuvarı sonuçları
• Operasyon günlükleri
• Enerji tüketim verileri
• Yakıt ve hammadde verileri

Veri Depolama ve Düzenleme: Toplanan tüm veriler güvenli bir veri tabanında saklanır, zaman damgası ile düzenlenir ve farklı formatlar standartlaştırılır. Bu adım, veri analitiği çalışmalarının sağlıklı yürütülebilmesi için kritik öneme sahiptir.

Veri Analitiği Süreci: CMS’de, ham veriyi anlamlı bilgiye dönüştürmek için çeşitli analiz teknikleri kullanır. Bu sayede süreçlerin genel davranışı, değişkenlikleri ve performans eğilimleri daha görünür hâle gelir.

• Tanımlayıcı istatistikler
• Trend analizleri
• Korelasyon incelemeleri
• Anomali tespit algoritmaları
• Potansiyel sapma öngörüleri

Görselleştirme ve Raporlama: Kullanıcılar CMS arayüzünden aşağıdaki ekranlara kolayca erişebilir. Bilginin sade ve anlaşılır sunumu sayesinde karar alma süreçleri hızlanır. 

• Gerçek zamanlı grafikler
• Trend çizelgeler
• KPI paneller
• Özelleştirilmiş raporlar

Aksiyon Yönetimi ve Süreç İyileştirme: CMS, sadece analiz eden bir sistem değildir, aynı zamanda aksiyona dönüşen içgörülerin yönetildiği bir platformdur. Bu sayede platform hem operasyonel verimliliği artırır hem de sürdürülebilir bir veri kültürü oluşturur.

• Uyarı bildirimleri
• Kök neden analizleri
• Performans iyileştirme önerileri
• Üretim – Bakım – Enerji raporları

CMS’de toplanan yüksek hacimli veri üzerinde gerçekleştirilen tanımlayıcı istatistik analizleri, süreçlerin genel davranışını, değişkenliklerini ve temel eğilimlerini görünür hâle getirerek işletmelere güçlü bir başlangıç noktası sunmaktadır. Bu analizler sayesinde üretim süreçlerinin dinamikleri daha net anlaşılırken, aynı zamanda makine öğrenmesi projelerinin sağlıklı bir şekilde kurulabilmesi için gerekli veri temeli oluşturulmuştur.

Oluşturulan bu geniş veri altyapısı ile farklı proses parametreleri arasındaki ilişkiler detaylı olarak incelenebilmekte ve belirli performans göstergelerini öngörmeye yönelik tahmin modelleri geliştirilebilmektedir. Böylece CMS, yalnızca veri toplayan bir platform olmaktan çıkarak, üretim süreçlerini daha iyi analiz etmeye yardımcı olan, karar destek süreçlerini güçlendiren ve veri odaklı yönetim kültürünü destekleyen gelişmiş bir yapıya dönüştü. Bu dönüşüm, proses iyileştirme çalışmalarını hızlandırırken işletmelerin operasyonel verimliliğini, kalite yönetimini ve karar alma yetkinliğini daha üst bir seviyeye taşıyor.

CMS, yalnızca veri toplayan bir platform değil; süreçleri daha iyi anlamayı, riskleri erkenden tespit etmeyi ve veri destekli karar alma kültürünü güçlendirmeyi mümkün kılan bütüncül bir yönetim çözümüdür.

Gecikmeli Kalite Problemi ve Dayanım Tahmini

      Proaktif Kalite Yönetimi için Akıllı Öngörü Mekanizmaları

Endüstriyel proseslerde verimliliği artırmak ve kaliteyi sürdürülebilir şekilde kontrol altında tutmak, günümüz üretim teknolojilerinin en kritik hedeflerinden biri hâline geldi. Bu noktada, farklı kaynaklardan gelen yüksek hacimli veriyi anlamlı içgörülere dönüştüren akıllı analiz platformları, işletmeler için güçlü bir rehber sunuyor.

Gelişmiş istatistiksel yöntemler, makine öğrenmesi algoritmaları ve tahmine dayalı modelleme teknikleriyle çalışan bu sistemler, kalite sapmalarını, enerji verimsizliklerini ve proses dengesizliklerini daha ortaya çıkmadan tespit eden bir erken uyarı mekanizması sağlıyor. Böylece sorunlar gerçekleştiğinde müdahale etmek yerine, olası riskler önceden öngörülüyor ve süreçler proaktif şekilde yönetilebiliyor.

Çimento ve klinker kalitesinin en önemli göstergelerinden biri olan 28 günlük dayanım değerlerinin daha erken öngörülebilmesi amacıyla veri odaklı bir tahmin çalışması yürütülmüştür. SmartCem projesi ile, üretim sürecinden, laboratuvar sonuçlarından ve proses parametrelerinden elde edilen veriler bir araya getirilerek, ürünün nihai dayanım performansını henüz sonuç oluşmadan tahmin edebilen modeller geliştirilmiştir. Böylece kaliteyi değerlendirmek için uzun süre beklemek yerine, daha erken aşamada öngörü elde edilmesi ve gerekli aksiyonların zamanında alınabilmesi mümkün hale gelmiştir. Bu yaklaşım, kalite süreçlerinin daha proaktif yönetilmesine katkı sağlarken, üretim kararlarının daha güçlü bir veri temeliyle desteklenmesine ve ürün performansının daha yakından izlenebilmesine olanak sunmuştur.

      Yapay Zeka ile Konuşan Mikroskoplar

Çimento üretiminde kaliteyi belirleyen en kritik unsurlardan biri, klinkerin mineralojik ve yapısal özellikleridir. Geleneksel olarak optik mikroskop ile gerçekleştirilen petrografik incelemeler, uzman yorumuna dayalı ve zaman alan bir süreçtir. Ancak üretken yapay zekâ destekli analiz sistemleri, bu sürece yeni bir boyut kazandırabilir.

Klinker petrografik görüntülerinin yapay zekâ modelleriyle analiz edilmesi, mikroskop arayüzüne doğrudan erişim gerektirmeden mümkün hâle geliyor. Bu yaklaşım sayesinde görüntüler saniyeler içinde işleniyor, mineraller otomatik olarak sınıflandırılıyor ve yapısal özellikler yüksek doğrulukla ortaya çıkarılıyor.

Çimsa’daki bu dönüşüm projesi ile kalite kontrol süreçlerini hem hızlandırıyor hem de üretim–kalite etkileşimini güçlendiriyor. Üretken yapay zekâ destekli analiz, operatörlerin daha hızlı karar almasına, süreç sapmalarının erken tespit edilmesine ve üretim hattında daha istikrarlı bir kalite yönetimi sağlanmasına olanak tanıyor.

Enerji Yönetimi ve Karbon Azaltımı 

      Enerji Yönetiminde Yapay Zeka

Güneş enerjisi santralleri (GES) ve atık ısı geri kazanım sistemlerinden (WHR) elde edilen elektrik üretiminin, fabrikanın enerji tüketimi ile daha verimli bir şekilde yönetilmesinin planlanması yapay zeka destekli tahmin modellerinin gelişmesi ile günümüzde sağlanabilmektedir. Bu bakış açısı ile farklı kaynaklardan gelen veriler bir araya getirilmesi, hava durumu verileri kullanılarak GES üretimine yönelik tahminler oluşturulması ve elektrik piyasasına ait fiyat tahminlerinin de modele dahil edilmesi ile bir üretim hattının veya tesisin enerji ihtiyaçları yüksek başarımlarla modellenebilmektedir. Fabrika ünitelerinin günlük ve saatlik çalışma planları dikkate alınarak enerji ihtiyacı hesaplanırken, GES, WHR ve şebekeden temin edilen elektrik arasında maliyet açısından en uygun denge kurulabilmektedir. Böylece enerji kaynaklarının daha etkin kullanılması, enerji maliyetlerinin daha iyi yönetilmesi ve üretim süreçlerinin enerji açısından daha planlı bir şekilde yürütülmesi mümkün hale gelebilmektedir. 

Çimsa’da operasyonel teknolojilerin ve yapay zekanın, enerji tüketimi ve üretim süreçlerinde etkin kullanılması perspektifinin bir sonucu olarak bu teknolojik yapı Eskişehir Fabrikamızda hayata geçirilmiştir. Üretim planlamasında, enerji optimizasyonu uygulamamız sayesinde GES ve WHR tesislerimizin üretimini tahmin edip gün içi enerji fiyatları bilgisi doğrultusunda günlük enerji tüketim maliyetlerimizi minimuma indirme hedefimizi güçlü bir şekilde destekliyoruz. Projemizi devreye almanın akabinde patent başvuru süreçlerimizi tamamladık.

Bu gelişmelere ek olarak önümüzdeki dönemde yeni kurulan batarya enerji depolama altyapısının da Enerji Optimizasyonu modeline dahil edilmesi ile üretilen enerjinin depolanarak ihtiyaç anında kullanılması ve enerji yönetiminin daha esnek bir yapıya kavuşması hedeflenmektedir.

Dijital İkiz: Sanal Fabrika ile Risk Yönetimi

Günümüzde endüstriyel tesisler, veriye dayalı karar alma süreçlerinin merkezine yerleşen yeni bir kavramla dönüşüyor: dijital ikiz. Fiziksel bir tesisin ya da ekipmanın, gerçek zamanlı verilerle beslenen sanal bir kopyasını oluşturan bu teknoloji, işletmelere üretim süreçlerini daha güvenli, hızlı ve düşük maliyetle optimize etme fırsatı sunuyor. Kritik bir senaryo artık doğrudan sahada denenmek zorunda değil, önce sanal ortamda modelleniyor, sonuçlar analiz ediliyor ve riskler henüz ortaya çıkmadan bertaraf edilebiliyor. Böylece süreç stabilitesi artırılıyor, verimlilik yükseliyor ve kararlar her zamankinden daha bilimsel bir temele dayanıyor.

Dijital ikiz yaklaşımı, yalnızca performans iyileştirme değil, aynı zamanda sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmada da önemli bir rol oynuyor. Üretimin her adımını izlemek, enerji kullanımını optimize etmek ve karbon ayak izini düşürmek için güçlü bir araç hâline geliyor.

Çimsa’da üretim hattının hem çalışma davranışını hem de fiziksel yapısını dijital ortamda temsil edebilmek amacıyla iki farklı yaklaşımı bir araya getiren bir dijital ikiz çalışması gerçekleştirilmiştir. Üretim hatlarından toplanan proses verileri kullanılarak tesisin çalışma dinamiklerini yansıtan bir simülasyon modeli oluşturulmuş, böylece operasyonun farklı koşullarda nasıl davranabileceği dijital ortamda analiz edilebilir hale getirilmiştir. Bu çalışmayı tamamlayacak şekilde tesis sahası drone ile detaylı biçimde görüntülenmiş ve fabrikanın üç boyutlu bir modeli çıkarılmıştır. Böylece fabrikanın hem veriler üzerinden çalışan bir simülasyon modeli hem de sahayı gerçekçi şekilde temsil eden üç boyutlu bir görsel ikizi oluşturulmuştur. Bu yapı sayesinde tesisin dijital ortamda daha bütüncül bir şekilde incelenebilmesi ve operasyonların farklı açılardan değerlendirilebilmesi mümkün hale gelmiştir.

Computer Vision: Görüntü İşleme ile Sahada Akıllı Algılama Sistemleri

Endüstriyel tesislerde görüntü işleme (Computer Vision), üretim süreçlerini gerçek zamanlı olarak izleme, otomatik karar alma mekanizmalarını güçlendirme noktasında kritik bir teknoloji hâline gelmiştir. Bu yaklaşım sayesinde üretim tesislerinde yalnızca sayısal sensör verileri değil, aynı zamanda görsel veri akışı da analiz edilebilir hâle gelir. Kamera görüntülerinin yapay zekâ modelleriyle analiz edilmesi sayesinde; hammadde tanımlama, iş güvenliği ekipmanlarının kontrolü, ekipman sağlığının korunması ve otonom operasyon yönetimi gibi birçok süreç daha hızlı, güvenilir ve veri destekli bir hâle gelir. Bu sistemler; gerçek zamanlı analiz yapabilmesi, insan gözünün kaçırabileceği detayları tespit edebilmesi ve sürekli çalışabilmesi sayesinde üretim süreçlerinde önemli avantajlar sağlar. 

Operasyonel Teknolojiler Departmanı olarak görüntü işleme teknolojilerini farklı kullanım alanlarında değerlendirerek üretim, güvenlik ve operasyon verimliliğini artırmaya yönelik projeler geliştirmekteyiz.

A. Hammadde Analizi Temelli Görüntü İşleme Uygulamaları

Üretim süreçlerinde kullanılan hammaddelerin doğru şekilde tanımlanması ve uygun kalitede olması, ürün kalitesi ve ekipman sağlığı açısından kritik bir öneme sahiptir. Geleneksel yöntemlerde bu tür kontroller genellikle operatör gözlemi veya laboratuvar analizleri ile gerçekleştirilir. Computer Vision tabanlı görüntü işleme teknikleri ise hammaddelerin tanımlanması, uygunluk kontrolünün yapılması, sınıflandırılması, proses öncesi kalite kontrollerinin otomatikleştirilmesi ve ekipman sağlığını etkileyebilecek riskli durumların erken tespit edilmesi gibi alanlarda otonom çalışan uygulamalar geliştirmeyi mümkün kılar.

Bu sayede, manuel kontrollerde yaşanan zaman kaybı minimize edilebilir, veriye dayalı karar alabilmek mümkünleşir ve saha operasyonları standardize hale getirilebilir. Gerçek zamanlı uyarılar ile proses hızla yönlendirilebilir. Üretim kalitesi ve ekipman sağlığı daha etkin bir şekilde korunabilir. 

Görüntü işleme, özellikle hammaddelerin değişkenlik gösterdiği tesislerde tutarlı bir kontrol mekanizması sağlar ve proses stabilitesinin korunmasına büyük katkı sunar.

✔ Fırın Besleme Hammadde Görüntü İşleme Projesi (Boksit – Kalker Oran Tespiti)

Fırın besleme hattına giren malzemenin boksit–kalker oranını tespit eden görüntü işleme modeli geliştirilmiştir. Bu model, hammaddenin renk ve doku özelliklerini inceleyerek malzeme yapılarını ayırt edebilmekte ve hatta giren malzemenin bu ayrımda tonaj hesabını yapabilmektedir. Bu sayede besleme karışımının doğru oranlarda olup olmadığı hakkında hızlı bir değerlendirme yapılabilmektedir. Bu model sayesinde:

• Hammadde kompozisyonundaki değişimler anlık olarak izlenebilmekte,
• Operatörler sürekli ve doğru veriyle yönlendirilebilmekte,
• Fırın beslemesindeki dengesizliklerin önüne geçilmektedir.

Bu yaklaşım kalite stabilitesini güçlendirirken enerji tüketimi ve proses dalgalanmalarını da azaltmaktadır.

✔ Kantar Üstü Hammadde Tespit Projesi

Fabrikamızda kantar sahasına gelen kamyonların taşıdığı hammaddenin otomatik olarak belirlenebilmesi amacıyla geliştirilen bu sistemde, kantar bölgesine yerleştirilen kameralar aracılığıyla kamyon kasasındaki malzemeler analiz edilmektedir. Yapay zekâ modelleri, farklı hammadde türlerini görüntü özelliklerine göre sınıflandırarak kamyonun taşıdığı malzemenin otomatik olarak tespit edilmesini sağlar. Bu sistem sayesinde malzeme giriş süreçlerinde hem hız hem de doğruluk artmakta, operasyonel kayıtların daha güvenilir şekilde tutulması mümkün olmaktadır. Ayrıca uygulamanın lojistik operasyonların desteklenmesi yönünde katkı sunması planlanmıştır.

✔ Kırıcı Hammadde Uygunluk Tespiti Projesi

Kırıcı ekipmanlarına gelen hammaddeler içerisinde zaman zaman aşırı büyük parçalar veya uygun olmayan malzemeler bulunabilmektedir. Bu durum hem kırıcı ekipmanlarında aşınma ve arızalara neden olabilir hem de üretim sürekliliğini olumsuz etkileyebilir. Bu nedenle kırıcı besleme bölgesine yerleştirilen kameralar aracılığıyla hammaddelerin görüntüleri analiz edilerek büyük parça tespiti yapılabilmektedir. Sistem, belirlenen boyut sınırlarını aşan parçaları tespit ederek operatörleri uyarabilir veya ilgili ekiplerin müdahale etmesini sağlayabilir. Bu yaklaşım sayesinde hem ekipman sağlığının korunmasına hem de tedarikçi kaynaklı malzeme uygunsuzluklarının daha erken tespit edilmesine katkı sağlanmaktadır.

B. İş Sağlığı ve Güvenliği (İSG) Uygulamaları

Endüstriyel tesislerde güvenli çalışma ortamının sağlanması, yalnızca kuralların belirlenmesi ile değil, bu kuralların sahada etkin şekilde uygulanması ile mümkündür. Özellikle geniş üretim alanlarında ve yoğun operasyonel faaliyetlerin yürütüldüğü ortamlarda, iş güvenliği kurallarının sürekli olarak manuel şekilde denetlenmesi oldukça zor olabilir.

Görüntü işleme teknolojileri bu noktada güçlü bir destek aracı sunar. Kameralar aracılığıyla elde edilen görüntüler yapay zekâ algoritmaları tarafından analiz edilerek kişisel koruyucu donanım (KKD) kullanımı, güvenlik kurallarına uyum ve potansiyel risk durumları otomatik olarak tespit edilebilir.

Bu yaklaşım sayesinde, sahadaki güvenlik kurallarının uygulanması daha sistematik şekilde takip edilebilir, riskler azaltılabilir, İSG ekiplerinin denetim süreçleri hızlandırılabilir ve uygunsuzluklar anlık olarak raporlanabilir.

Operasyonel Teknolojiler Departmanı olarak bu alanda geliştirdiğimiz çeşitli görüntü işleme uygulamaları bulunmaktadır. 

✔ Araç Girişlerinde KKD Tespit Sistemi

Tesis sahasına giriş yapan araçlarda bulunması zorunlu olan baret, reflektif yelek gibi kişisel koruyucu donanımların araç içerisinde bulunup bulunmadığını tespit edebilen bir görüntü işleme sistemi geliştirilmiştir. Araç giriş noktalarında yer alan kameralar aracılığıyla alınan görüntüler analiz edilerek gerekli ekipmanların varlığı sürücüler araçtan inmeden otomatik olarak kontrol edilmektedir. Bu sistem, saha girişlerinde iş güvenliği kurallarının uygulanmasını kolaylaştırırken aynı zamanda saha girişlerinde oluşan bekleme süreleri azaltmaktadır. 

✔ Saha İçinde Akıllı İSG ve Bildirim Sistemi

Operasyon sahalarında bulunan mevcut kameralara entegre olarak görüntüleri gerçek zamanlı analiz eder ve baret, yelek veya gözlük gibi kişisel koruyucu donanım (KKD) kullanılmaması, tehlikeli bölgelere giriş, insan–forklift yakınlığı, kayma ve düşme riski gibi iş güvenliği ihlallerini otomatik olarak tespit eder. Bu sayede, sahadaki riskler anlık olarak izlenebilir, güvenlik ekiplerine uyarılar gönderebilir ve operasyonel güvenlik performansı veri odaklı şekilde yönetilebilir. Üretim ve lojistik gibi yüksek riskli bölgelerde kullanılarak iş kazalarının azaltılmasına ve güvenlik kültürünün güçlendirilmesine katkı sağlar. Böylelikle daha hızlı aksiyon alınmakta, güvenli çalışma kültürü güçlenmektedir. 

C. Otonom Dolum Sistemi

Silo altı dolum operasyonları, hassas hizalama gerektiren bir süreçtir. Araç pozisyonunun uygunsuz olması:

• Toz kaçaklarına,
• Operasyon gecikmelerine,
• İş güvenliği risklerine,
• Ekipmanın zarar görmesine

sebep olabilir.

✔ Silo Altı Otonom Dolum Hizalama Sistemi

Computer Vision destekli otonom dolum sistemimiz, silobasın dolum körüğüne doğru şekilde yaklaşması için görüntü işleme teknolojileri kullanır. Sistem aracın o anki konumunu analiz eder ve sürücüye ekrandan anlık yönlendirme talimatları yapar. Doğru hizalama sağlandığında ise onay verir. Böylelikle sürücülere gerçek zamanlı rehberlik eder ve daha hızlı ve güvenli dolum operasyonları yürütülmesini hedefler. Silo altı dolum sürecinde insan müdahalesinin azaltılması, hizalama sürelerinin kısalması ile dolum sistemi daha verimli ve standart bir yapıya kavuşmuştur. En önemlisi ise İSG risklerinin azaltılmasına katkı sunulmaktadır. 

Operasyonel teknolojiler, üretim sahasında gerçekleşen milyonlarca veriyi yalnızca analiz etmekle kalmaz, bu veriyi rekabet avantajına dönüştüren stratejik bir akıl mekanizması sunar. Çimsa’da attığımız her adım, veriye dayalı karar alma kültürünü güçlendirirken, geleceğin üretim anlayışına bugünden uyum sağlamamızı sağlar. Bu yaklaşımın bir uzantısı olarak, geliştirdiğimiz sürdürülebilir çözümlerle yalnızca bugünü değil, geleceğin üretim dünyasını da şekillendiriyoruz.