Yem fabrikaları için öngörücü bakım, Yapay Zekâ (AI) ve Nesnelerin İnterneti (IoT) teknolojilerini kullanarak reaktif bakım anlayışının ötesine geçiyor; erken arıza tespiti, daha iyi enerji verimliliği ve optimize edilmiş makine performansı sağlıyor. Otonom sistemler ufukta görünürken, bu teknolojiler gerçek zamanlı içgörüler ve stratejik karar alma fırsatları sunuyor. Ancak yem fabrikaları bu uygulamaları hayata geçirirken entegrasyon ve çevresel zorlukların nasıl üstesinden gelebilir?
Yem Teknolojisi Araştırma Merkezi Başkanı
Norveç Yaşam Bilimleri Üniversitesi
Günümüzün hızla gelişen yem üretim endüstrisinde, operasyonel verimlilik ve sürdürülebilirlik kritik öneme sahip, dijital dönüşüm ise tesislerin varlıklarını nasıl yönettiğini yeniden şekillendiriyor. Bu dönüşümün ön saflarında ise yapay zekâ (AI) ve Nesnelerin İnterneti (IoT) ile güçlendirilmiş öngörücü bakım yer alıyor. Bu yaklaşım, yem fabrikalarının sorunları öngörmesine, performansı optimize etmesine ve daha dayanıklı operasyonlar oluşturmasına imkân vererek geleneksel bakım anlayışının ötesine geçiyor.
KARMAŞIK EKİPMANLAR İÇİN DAHA AKILLI İZLEME
Yem fabrikaları; konveyörler, pompalar, çekiçli değirmenler, mikserler, pelet presleri, ekstrüderler ve ekspanderler gibi geniş bir makine yelpazesiyle çalışır. Tüm bu ekipmanlar sürekli mekanik strese maruz kalır. Tarihsel olarak bakım, yalnızca arızalar meydana geldiğinde devreye giren tepkisel (reaktif) bir süreçti. Günümüzde ise yerleşik sensörler sıcaklık, titreşim ve elektriksel aktiviteye dair gerçek zamanlı veriler topluyor. Yapay zekâ algoritmaları bu verileri analiz ederek motor ısısında artış veya mil (şaft) hareketlerindeki düzensizlik gibi erken aşamadaki arıza işaretlerini tespit ediyor. Bu sayede bakım ekipleri proaktif şekilde müdahale edebiliyor, duruş süreleri azalıyor ve üretim sürekliliği korunuyor.
PELETLEME VE EKSTRÜZYONDA ENERJİ VERİMLİLİĞİNİ ARTIRMAK
Peletleme, ekstrüzyon ve ekspansiyon, yem üretiminde en fazla enerji harcayan süreçler arasında yer alır. Valsler, kalıplar veya vida elemanları gibi bileşenlerdeki aşınma veya hizasızlık, manuel olarak tespiti zor verimsizliklere yol açabilir. Yapay zekâ destekli analizler, ekipman performansını sürekli izleyerek enerji kaybı veya mekanik dengesizliğe işaret eden kalıpları belirler. Anormallikler tespit edildiğinde sistem yeniden kalibrasyon veya parça değişimi gibi zamanında müdahaleler önererek enerji tüketimini azaltmaya, ekipman ömrünü uzatmaya ve işletme maliyetlerini düşürmeye yardımcı olur.
VERİYİ STRATEJİK İÇGÖRÜYE DÖNÜŞTÜRMEK
Modern yem fabrikaları büyük miktarda veri üretir ve bu veriler genellikle Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) sistemlerinde depolanır. Akıllı araçlar kullanılmadığında bu verilerin çoğu atıl kalır. Yapay zekâ hem tarihsel hem de gerçek zamanlı verileri analiz ederek ekipman arızalarını öngörür, bakım takvimlerini optimize eder ve operasyonları kolaylaştırır. ERP platformlarıyla entegre edildiğinde yapay zekâ, yedek parça tedarikini otomatikleştirir, bakım senaryolarını simüle eder ve güvenilirliği artıran, verimliliği yükselten veri odaklı kararları destekler.
SEKTÖR ÖRNEKLERİ: PRATİK AI ENTEGRASYONU
Birçok şirket, yapay zekânın yem ve evcil hayvan maması üretimine nasıl etkili bir şekilde entegre edilebileceğini şimdiden gösteriyor:
• AGI SureTrack: Bu sistem pelet presleri gibi kritik ekipmanları izler. Rulman aşınması gibi erken yıpranma belirtileri tespit edildiğinde bakım ekibini uyarır ve stok seviyelerini kontrol eder. Gerekli parça stokta azaldıysa, sistem ERP üzerinden otomatik olarak yeniden sipariş vererek zamanında teslimatı sağlar ve plansız duruşların önüne geçer.
• Bühler Insights: Evcil hayvan maması üretiminde Bühler’in yapay zekâ platformu ekstrüderlerdeki enerji tüketimini izler. Anormal tüketim tespit edildiğinde, sistem bunu geçmiş bakım verileriyle karşılaştırır, servis penceresi planlar ve ERP sistemini güncelleyerek üretim planlamasını ve yedek parça lojistiğini buna göre ayarlar. Norveç Yaşam Bilimleri Üniversitesi Yem Teknolojisi Merkezi, yapay zekâ teknolojisini nem kontrolü ve yönetimine küçük adımlarla entegre etmeye çalışıyor (Şekil 1).
SEKTÖRÜN TEMEL ZORLUKLARINI ÇÖZMEK
Öngörücü bakım, yem ve tahıl sektöründeki birçok kalıcı zorluğu ele alıyor:
• İşgücü eksikliği: Otomatik izleme, manuel denetimlere olan bağımlılığı azaltarak sınırlı teknik personel üzerindeki yükü hafifletir.
• Varlık ömrü: Aşınmanın erken tespiti, pahalı makinelerin ömrünü uzatır ve yatırım geri dönüşünü iyileştirir.
• Maliyet kontrolü: Proaktif bakım planlaması acil onarımları önler ve daha öngörülebilir bütçelemeyi destekler.
• Sürdürülebilirlik: Enerji verimliliği ve atık azaltımı, çevresel hedeflere ve yasal düzenlemelere uyuma katkı sağlar.
OTONOM BAKIM SİSTEMLERİNE DOĞRU
Yapay zekâ ve nesnelerin interneti teknolojileri geliştikçe yem fabrikalarında öngörücü bakım giderek daha otonom hale geliyor. Gelecekteki sistemler yalnızca potansiyel sorunları tespit etmekle kalmayacak, aynı zamanda düzeltici eylemleri önerecek ve bazı durumlarda bunları uygulayacak. Bu platformlar makine parametrelerini ayarlayabilecek, servis takvimlerini koordine edebilecek ve üretimi gerçek zamanlı olarak optimize edebilecek. Bulut tabanlı entegrasyon, yapay zekânın, performansı sürekli izleyen ve iyileştirme önerileri sunan sanal bir asistan gibi çalışmasını sağlayacak. Çoğu uygulama, tek bir yüksek değerli varlıkla başlar ve ekipler güven ve destekleyici süreçler oluşturdukça kademeli olarak tüm tesis entegrasyonuna genişler.
BAKIMIN ÖTESİNDE: STRATEJİK BİR VARLIK OLARAK AI
Öngörücü bakım, yem üretiminde yapay zekânın uygulama alanlarından yalnızca biridir. İleriye dönük olarak yapay zekâ, üretim planlarının optimize edilmesi, stok yönetimi ve tedarik zinciri koordinasyonunda merkezi bir rol oynayacaktır. Yapay zekâ, trendleri, stok seviyelerini ve talep tahminlerini analiz ederek üretim planlarını dinamik olarak ayarlayabilir. Örneğin, ani bir sipariş geldiğinde sistem operasyonları yeniden yapılandırarak talebi karşılayabilir ve verimlilikten ödün vermez. Bu, reaktif yönetimden proaktif, veri odaklı karar alma sürecine geçişi temsil eder.
UYGULAMA BOYUTLARI
Avantajlarına rağmen yem fabrikalarında öngörücü bakımın uygulanması bazı pratik zorluklar barındırır. Yapay zekânın eski sistemlerle entegrasyonu özel çözümler ve siber güvenlik iyileştirmeleri gerektirebilir. Sensörler, bulut altyapısı ve iş gücü eğitimi için yapılan ilk yatırımlar özellikle küçük işletmeler için yüksek olabilir. Toz ve nem gibi çevresel faktörler sensör doğruluğunu etkileyebilir ve her arıza öngörülebilir değildir. Ayrıca yapay zekâ eylemler önerse de yem üretiminde tam otonom sistemler hâlâ nadirdir; operasyonel değişkenlik ve güvenlik gereklilikleri nedeniyle insan denetimi halen vazgeçilmezdir.
Dr. Dejan Miladinovic Hakkında
Norveç Yaşam Bilimleri Üniversitesi’nde Yem Teknolojisi Merkezi Başkanı olan Dr. Dejan Miladinovic, 2005’ten bu yana üniversitede görev yapmakta, yem ve gıda teknolojisi ile ilgili yüksek lisans ve doktora dersleri vermektedir. Üniversitede yem teknolojisi, nem yönetimi, inovasyon ve yeni ürün geliştirme, yeni ham maddeler ve yenilikçi yem bileşenlerinin reolojik özellikleri üzerine çeşitli görevlerde bulunmuştur.
Miladinovic, Norveç Yaşam Bilimleri Üniversitesi Matematiksel Bilimler ve Teknoloji Bölümü’nden bilim ve teknoloji alanında doktora derecesine sahiptir. 2005’te aynı üniversitede Yem Üretim Teknolojisi yüksek lisansını, 2009’da ise Oslo Üniversitesi’nde İnovasyon ve Girişimcilik yüksek lisansını tamamlamıştır.
Çok sayıda bilimsel makalesi yayınlanan ve konferanslarda sunulan Miladinovic, yem bilimi ve teknolojisine önemli katkılarda bulunmuştur. Halen yem nem yönetimi ve tek hücre proteini bileşenlerinin karakterizasyonu üzerine araştırmalar yürütmektedir.
