Kontrol Noktaları | Vision MES

Kontrol Noktaları Açıklaması

/01

Makine Duruş Takibi

Bir yapay zeka modeli, makinenin kule lambasını izler ve renk durumlarını ÇALIŞIYOR (RUN) / BOŞTA (IDLE) / ARIZA (FAULT) olarak sınıflandırır. Her geçiş, otomatik olarak bir olay kaydı oluşturur ve bir video klibiyle eşleştirilir; böylece makine kullanılabilirliği ve duruşlarının net bir zaman çizelgesi ortaya çıkar.

Çıktılar:

📊 Saniye saniye makine durum zaman çizelgesi (RUN / IDLE / FAULT)
⏱ Video kanıtıyla desteklenen otomatik duruş ve mikro duruş kaydı
📈 OEE panoları için gerçek zamanlı Kullanılabilirlik hesaplaması
🔧 Bakım ekipleri için MTBF (Arızalar Arası Ortalama Süre) & MTTR (Onarım İçin Ortalama Süre) analizleri

/02

Makine / Operatör Çevrim Süresi

RUN → IDLE → RUN dizisi her gerçekleştiğinde, sistem IDLE segmentini izole ederek operatörün bitmiş parçayı boşaltması, yeni parçayı yüklemesi ve makineyi yeniden başlatması için geçen süreyi ölçer. Her istasyon için bir “hedef değişim süresi” aralığı girilir; Vision MES her döngüyü puanlar, hızlanmaları, yavaşlamaları ve sapmaları vurgular.

Outputs:

⏱ Parça başına tam döngü süresi (proses + operatör)
📊 Operatör değişim süresi dağılımı ve zaman içindeki eğilimleri
🚨 Döngü hedef süreyi aştığında anlık uyarılar
🏆 Ürün yükleme süresine göre operatör performans sıralaması
📈 Hat dengeleme, takt-time analizi ve kaizen projeleri için veri

/03

Personel (İşgücü) Analizi

Vision MES, tanımlı kamera alanındaki her kişiyi sayar ve saniye saniye bir varlık kaydı oluşturur. Bu alan bir makine veya istasyona denk geldiğinde, sistem operatörün tam olarak ne zaman geldiğini ve ayrıldığını tespit eder. Bu veriler makine duruş olaylarıyla eşleştirilerek müdahale gecikmesi hesaplanır — yani, arıza sonrası operatörün ne kadar sürede müdahale ettiği ölçülür.

Outputs:

👥 Personel planı ile fiili durumun karşılaştırıldığı ısı haritası + anlık fazla/eksik personel uyarıları
📊 Vardiya/hat başına işçilik saati ve maliyet hesapları (verimlilik KPI’ları için)
⏱ Duruş kök neden analizinde kullanılacak müdahale süresi metriği
🔄 Operatör tepki alışkanlıklarının vardiya veya istasyon bazında karşılaştırılması
📈 Varlık ve aktivite verisine dayalı hat dengeleme içgörüleri

/04

Odaklı Etkileşim Takibi

AI tabanlı el tespiti kullanarak Vision MES, bir operatörün ellerinin çalışma yüzeyi, kontrol paneli veya sabit bir parça gibi önceden tanımlanmış bir bölgede ne kadar süre kaldığını ölçer. Her etkileşim, giriş ve çıkış zaman damgalarıyla kaydedilir ve manuel çalışmanın nerede ve ne kadar süre gerçekleştiğine dair net bir görünürlük sağlar.

Outputs:

✋ İstasyon başına döngü veya vardiya bazlı etkileşim süresi
🎛 Operatör-panel kullanım süresi ve sıklığı
🔍 Kritik veya yüksek hata riski taşıyan parçalara harcanan süre
✅ SOP uyum doğrulaması (örn. operatör parçaya dokundu mu?)
📈 Döngü süresi kırılımı ve süreç analizi için detaylı veri

/05

Iskarta Sayımı

Tavan kamerası, hurda kutusunu izler ve operatörün elleri alana her girdiğinde bunu algılar. Her girişin bir hurda parçasına karşılık geldiği varsayılır. Bu basit ama etkili yöntem, ek sensör ya da operatör girişi gerektirmeden gerçek zamanlı hurda sayımı yapılmasını sağlar. En iyi sonuçlar, net görüş için yukarıdan aşağıya kamera açısıyla elde edilir.

Outputs:

♻️ Vardiya, operatör veya istasyon bazında gerçek zamanlı hurda sayısı
📊 Hurda ve sağlam parça toplamlarından hesaplanan OEE’nin kalite ayağı
🚨 Ani artışlarda hurda trend uyarıları
🔍 Makine durum verileriyle eşleştirildiğinde kök neden analizi desteği
📈 Vardiyalar arası kalite karşılaştırması (performans takibi ve teşvik için)

/06

Hat İçinde Kalite Kontrol Doğrulaması

Bir parça önceden belirlenmiş miktar eşiğine ulaştığında (ör. her 10 parçada bir), Vision MES operatörden özel bir kontrol masasında manuel kalite kontrol yapmasını bekler. Bu bölgedeki el tespiti sayesinde sistem, operatörün gerçekten masaya ellerini koyup gerekli süre boyunca orada kaldığını doğrular — böylece kontrolün yapıldığına dair kanıt sağlar.

Outputs:

✅ Operatör veya vardiya bazında kalite kontrol uyum takibi
📜 Zorunlu kontroller ve müşteri gereksinimleri için denetim izi
🏆 Belgeli kontrol kanıtıyla rekabet avantajı sağlama
🚨 Kontroller atlandığında veya aceleyle yapıldığında erken uyarılar
📈 Sertifikasyon, izlenebilirlik ve kalite sözleşmeleri için destek

/07

Hammadde Yenileme Uyarısı & Tepki Süresi

Bir görüntüleme modeli, hammadde kutularını izler ve boşaldıklarında bunu algılar. Bir kutu “boş” seviyesine ulaştığında Vision MES otomatik olarak ilgili forklift operatörüne veya ekibe bir bildirim gönderir — örneğin, “4. istasyonda hammadde tükendi!”. Sistem ardından yeni kutunun gelme süresini ölçerek iç lojistik tepki süresini net bir şekilde hesaplar.

Outputs: