Endüstri 4.0 olarak adlandırılan 4. endüstriyel devrim, üretim sistemlerinde ve projelerin yürütülmesinde önemli değişiklikleri beraberinde getirdi. Artık üretime ve projelere katılanların, teknolojik cihazlara sahip olması yeterli değil, bu teknolojileri etkin şekilde kullanmak ve teknolojiyi geliştirmek de gerekiyor. Özellikle girişimciler için, çağın gerisinde kalmamak hayati önem taşıyor.
4. endüstriyel devrim, son yıllarda sıklıkla konuşulmaya başlanan sürücüsüz araçlar, 3B yazıcılar ve kişiye özel ürünlerle kendini daha çok gösteriyor. Veri ve analizlerin önem kazandığı bu dönemde, Nesnelerin İnterneti, otomasyon, mobilite ve bulut teknolojileri öne çıkıyor. Bu özellikler, göz önünde bulundurulduğunda dijital dönüşüm kaçınılmaz hale geliyor.
Değişim ve dönüşüm bu çağın en önemli iki gerçeği olarak karşımızda duruyor. Peki, Endüstri 4.0 çağında üretimlerin verimli, projelerin başarılı olması için neler yapılabilir? Kimlerin çağa ayak uydurduğu söylenebilir?
Aşağıdaki özelliklerden en az birkaçını taşıdığınızı düşünüyorsanız, çağa ayak uydurmuş sayılabilirsiniz:
- İş süreçlerinize büyük veri ve analitiği dahil ediyorsanız,
- Nesnelerin İnterneti çalışmalarınız için bir şey ifade ediyorsa,
- Sistemleriniz için mobil cihazları ana arayüz olarak kullanıyorsanız,
- Otomasyon stratejilerinizin önemli bir bölümünü oluşturuyorsa,
- Yazılım sistemleriniz için bulut teknolojisinden faydalanıyorsanız,
Endüstri 4.0’da başarılı olma şansınız yüksek. Diğer taraftan bu konular henüz çalışma modelinize uzaksa, çağın gerisinde kaldığınızı söyleyebiliriz. Bu dönemde özellikle girişimcilerin, sürekli artan rekabette öne çıkmak ve bilinirlerini arttırmak için bu özelliklere sahip olması gerekiyor. İnovasyonla başa baş ilerlemesi gereken girişimcilik için, çağa ayak uydurmak temel hedefler arasında yer almalı.
Herkes için “veri analizi”
Projelerin başarıyla yürütülmesinde ve girişimlerin başarıya ulaşmasında veri analitiğinin önemi sürekli artarak önem kazanıyor. Tanıma, tahmine ve kurallara dayalı farklı analizler yoluyla, veri anlam kazanabiliyor. Peki, bu analizler nasıl fayda sağlar? Kısaca buna bir bakalım.
Basit bir ifadeyle, tanıma dayalı analiz, “Ne oldu?” sorusuna yanıt arayarak geçmişe dönük bilgi arar. Böylece veri toplama ve veri madenciliği görevlerini üstlenir.
Tahmine dayalı analizler, geleceği anlamada kullanılan istatistiki modellerdir. “Ne olabilir?” sorusuna cevap arar. Son olarak kurallara dayalı analiz, optimizasyon ve simülasyon algoritmalarını kullanır. Bu analizin çıktıları “Ne yapmalıyız?” sorusuna cevap veren operasyon ve bakım senaryolarını ortaya koyar.
