Tüpraş, rafinerilerindeki verimliliği milyonlarca verinin analiziyle artırıyor

İSTANBUL (AA) - TOLGA YANIK - Tüpraş Genel Müdür Yardımcısı Doğan Korkmaz, rafinerilerinde 150 bin sensörden her gün üretilen 650 milyon satır verinin işlenip anlamlandırılması konusunda çalıştıklarını belirterek, "Topladığımız verilerin gücü ile şu anda yüz milyonlarca lira ölçülebilir potansiyeli olan bir proje portföyünü yönetiyoruz." dedi.

Korkmaz, AA muhabirine yaptığı açıklamada, inovasyona ve teknolojiye yatırım yaptıklarını aktararak, Endüstri 4.0 prensipleri çerçevesinde pandemi döneminde de takip sistemleri, giyilebilir teknolojiler, kablosuz ve mobil çözümlerin saha uygulamalarını hızla uyguladıklarını söyledi.

Korkmaz, "IT stratejimizi, 2020 yılının başında 'bağlı' anahtar kelimesi ile yeniden yapılandırdık. Bağlı kavramı ile cihazların internete bağlı olmasını değil, 'bağlı veri, bağlı departmanlar, bağlı süreçler ve bağlı platformlar' olarak bir bütünün çarklarını oluşturan dijital stratejiyi hedefledik." dedi.

Dijitalleşme çalışmalarında, üretimden satışa değer zincirinin tamamını dikkate aldıklarını belirten Korkmaz, şunları kaydetti:

"Saha üretim faaliyetleri, yine rafineri sahasında yapılan bakım, proje gibi fiziksel aktiviteler için mobil ve giyilebilir teknolojiler, robotik projeler, optimizasyon, kestirimci bakım, üretim planlaması gibi analitik projeler, gemi planlama operasyonları, backoffice, finans operasyonları veya ham petrol temini gibi ana süreçlerimizi yöneten uygulamalara kadar, çok geniş bir perspektifte dijitalleşmeyi ele alıyoruz.

Tüpraş olarak çok büyük bir veri altyapısı üzerinde veri analiz sistemlerini kullanarak karar anında fark yaratabileceğimizi çok erken fark ettik. Yetkin kaynaklara erişim ve üniversite/startup'lara yakın olabilmek amacıyla ODTÜ ve İTÜ'de oluşturduğumuz veri analitik merkezlerimiz ve buralarda istihdam ettiğimiz doktora/master öğrencilerinden oluşan veri bilimci ekiplerimiz bu yıl da birçok projeyi hayata geçirdi."

- "Verilerin gücüyle yüz milyonlarca lira potansiyeli olan proje portföyünü yönetiyoruz"

Doğan Korkmaz, dünyanın en iyi veri analitik birimine sahip rafinerilerinden biri olmak amacıyla yola çıktıklarını aktararak, "Rafinerilerimizde 150 bin sensörden her gün üretilen 650 milyon satır verinin işlenip anlamlandırılması konusunda çalışıyoruz. Türkiye'de sanayi şirketleri arasında bu büyüklükte veri üreten başka bir şirket bulmak zor. Telekom veya finans sektörü ile daha çok benzeşiyoruz. Topladığımız verilerin gücü ile şu anda yüz milyonlarca lira ölçülebilir potansiyeli olan bir proje portföyünü yönetiyoruz. Projelerimiz, değer zincirimizin tedarik ve üretimden satışların tahsilatına kadar tamamına hitap ediyor." ifadelerini kullandı.

Dijitalleşme çalışmaları kapsamında 2018'den bu yana Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) uygulamalarıyla 100'e yakın sürecin yazılım robotuna devredildiğini vurgulayan Korkmaz, sözlerini şöyle sürdürdü:

"RPA sürecinin, iş gücümüze katkısı aylık 1.000 saatin üzerindeki insan çalışmasından tasarruf edilmesi anlamına geliyor. Robotik Yol Haritası kapsamında enerji sektöründe yenilikçi ve öncü uygulamalara devam ediyoruz. Bu doğrultuda da İzmit rafinerimizden başlayarak drone uygulamalarını rafineri sahalarında, tank içi bakımlarda ve yüksekte yapılan ölçümlemelerde riskli iş süreçlerine dahil ediyoruz. Böylece emniyetli ve güvenli çalışma ortamını en ileri dijital teknolojilerle güçlendiriyoruz.

Endüstriyel nesnelerin interneti yine rafineride ciddi bir odak alanı. Halihazırda sayıları yüz binlerin üzerinde olan sensör altyapımızdan bahsetmiştim ama nispeten ucuzlayan kablosuz sensörler, ihtiyaca binaen anında yerleştirilerek üretim sürecinde bizim daha önce alamadığımız birçok veriyi de değerlendirmemize fayda sağlıyor. Şirket çalışanları, bir şekilde uzaktan bağlanarak dijital olan işlerini yerine getirebiliyor fakat kimi zaman fiziksel ekipmanlar üzerinde de oluşabilen sorunlarda uzman desteğine ihtiyaçları var. Biz pandemi dönemindeki bu sorunu Akıllı Baret dediğimiz uzmanları uzaktan bağlanarak rafineride gezdirebildiğimiz projemiz ile aştık."

- "Büyük veriden robotik uygulamalara tüm teknolojik araçlar yelpazemizde mevcut"

Tüpraş Genel Müdür Yardımcısı Korkmaz, rafinaj sektöründe talepte meydana gelen azalışın ve çok yüksek oynaklığın olumsuz etkilerini yönetebilmek için sıklıkla yeniden çalışılan optimizasyona öncelik verdiklerini ifade ederek, "Tüm riskleri dinamik bir anlayışla yöneterek etkin işletme sermayemizle sağlam bilanço yapımızı koruduk. 2020 yılında 19,8 milyon ton yurt içi satışla ülke talebinin büyük kısmını karşılarken, ihracat ve transit satış dahil 24,5 milyon ton toplam satış gerçekleştirdik." dedi.

Yapay zeka projelerinin, hem maliyet hem de iş gücü anlamında ciddi verimlilik alınan projelerden olduğunu belirten Korkmaz, şöyle devam etti:

"Bir örnek vereyim; her ay yaklaşık 1 milyar dolarlık değere sahip olan ham petrol alımlarımıza karar vermek için de bir 'lineer optimizasyon programı' kullanıyoruz. Dünyanın çeşitli bölgelerinden çıkan 250'den fazla ham petrol cinsi bu programa tanımlı. Ham petrol başına yaklaşık 300 adet veriden beslenen bu program, 90'ın üzerinde ürünün 4 farklı lokasyonumuzda optimize şekilde üretimine hangi ham petrolün alınması gerektiğinden başlayarak, yön göstererek, gerek talebe gerekse karlılığa odaklanarak üretim planımızı belirliyor. Bu program ile rafinerimizdeki ünitelerin hangi modlarda çalışacağı, rafineriler arasında hangi ürünlerin transfer edileceği, hangi ürünlerin ihraç edilmesi gerektiğine kadar yıllık 30 milyon tonun üzerinde kapasiteyi üretimden 2 ay önceden başlayarak planlıyor. Lineer programlama milyonlarca olası senaryoyu yaklaşık 2-3 dakika sürede değerlendiriyor. Optimizasyonun yanında, simulasyonlarla geleceği de planlayabiliyoruz."

Rafinerilerin yüksek teknoloji ile çalışan fabrikalar olduğunu vurgulayan Korkmaz, "Çünkü tehlikeli ve yanıcı bir ürün sürekli üretilmek zorunda. Büyük veri, veri analitiği, mobil uygulamalar, nesnelerin interneti, robotik uygulamalar veya fiziksel robotlar gibi hemen hemen tüm teknolojik araçlar çözüm yelpazemizde mevcut. Örneğin, Tüpraş'ta üretimimizin ürün 'spekt'lerine uyumunu takip edebilmek için sonucu 24 saati bulan laboratuvar testleri gerekiyor. Bu, mesela benzini 95 oktan ürettiğimizden emin olabilmek için bir zorunluluk. Biz artık bu numuneleri girdilere ve şartlara bakarak makine öğrenmesi ile laboratuvar hata paylarının içinde tahmin etmeye başladık. Yani buradaki hata payımız laboratuvarda yapılan kimyasal testlerdeki hata payı ile aynı. 24 saat beklemeden üretim anında ürünün kalitesini kesinleştirmek milyonlarca liralık verim ve aslında kapasite artışı getiriyor." şeklinde konuştu.

- "Makine öğrenmesi algoritmalarıyla enerji sarfiyatını yönetiyoruz"

Doğan Korkmaz, makine öğrenmesi algoritmaları ile enerji sarfiyatını ölçmek ve yönetmek için bir platform oluşturduklarını, bu platform sayesinde gerçek zamanlı enerji harcamalarını takip edebildiklerini bildirdi.

Karbon emisyonu platformunu oluşturmak için de çalışmalara başladıklarını ifade eden Korkmaz, şunları kaydetti:

"Baca gazı, yakıt tüketimi, üretim verimliliği gibi parametreleri değerlendirip karbon emisyonumuzu azaltmak için teknolojinin tüm nimetlerinden faydalanacağız. 'Bağlı' stratejimize uygun olarak veriyi demokratikleştirip sadece üst düzeye raporlamalarda değil, verinin, karar mekanizmasının her noktasında kullanılmasını hedefliyoruz. Tek ve aynı veriyi, her seviyede kararın merkezine alarak sadece veri analistlerinin değil, tüm şirket çalışanlarımızın kullanmasını planlıyoruz. 2021, bu amaçla oluşturduğumuz eğitim programlarımızla 'veri vatandaşı' dediğimiz çalışma arkadaşlarımızı büyük veri analizi eğitimleri ile güçlendirerek bu dönüşümün ilk sonuçlarını bekleyeceğimiz bir yıl olacak.

Yakın gelecekte dijital dönüşüm teknolojileri anlamında 3 önemli kavramın da ön plana çıkacağını düşünüyorum; veri ve analizinin demokratikleşmesi,​​​​​​​ sadece evden değil, birçok farklı coğrafyadan çalışanlara imkan veren dağınık organizasyonlar ve​​​​​​​ iş birimi bazlı veriye dayalı karar süreçlerinin önem kazanması.​​​​​​​ Demokratikleşme derken, yeni çağda her fonksiyonda, her kademede çalışanın veriye dayalı karar verebilmesi, yani veriyi kullanabilmenin demokratikleşmesi çok önemli olacak. Büyük veri analiz imkanları, yerelleşerek en ufak iş birimlerinde dahi etkili kullanılacak."