Toplantı saati gelmiş ve mühendisler toplantı odasında toplanmıştı. Amaçları, PLM yazılımının devreye alınması için danışman firma ile çalışmaktı. Toplantı boyunca mühendisler, mevcut süreçlerinin nasıl olduğunu, nerelerde sorun yaşadıklarını ve PLM dönüşümünden neler beklediklerini anlatıyordu. Danışman firma tarafından gönderilen yapay zekâ ise anlık yaptığı analizler sonucu firmanın süreç ve beklentilerine en uygun mimariyi öneriyor, lisans paketlerini ve kullanımını optimize ediyor ve son kullanıcılar için de eğitim planı oluşturuyordu. Toplantının ilerleyen saatlerinde patron odaya girdi. Gördüğü sahne karşısında ne diyeceğini bilemedi çünkü projede tek bir danışman bile yoktu. Danışman firma projeyi sadece yapay zekâ destekli robotlar ile yürütüyordu.
Az önce okuduklarınızın muhtemelen 2040’lı yıllarda yaşanabilecek bir senaryo olduğunu düşünüyorsunuz. Belki daha da erken. Sizce senaryonun devamında ne olmuştur? Başlıktan da anlaşılacağı üzere, bu yazımda yapay zekânın PLM mühendislerinin sorumlulukları üzerindeki etkisini ve geleceğini birlikte inceleyeceğiz.
PLM Yazılımı Nasıl Devreye Alınıyor?
Bir PLM yazılımının devreye alınması, yüksek disiplin ve sistematik bir çalışma gerektiren çok katmanlı bir süreçtir. Bu sürecin sağlıklı şekilde yürütülebilmesi için birçok ekibin koordineli şekilde çalışması gerekir. Müşteri tarafında, mevcut süreçlerin çıkarılması ve hedeflerin belirlenmesi adımlarında, mühendisler ve IT ekiplerinin katılımı gereklidir. Danışman firma ise, PLM sisteminin yapılandırılması, CAD-ERP gibi sistemlerle entegrasyonun kurulması ve canlıya alma adımlarının sorumlusu olduğu için PLM danışmanlarının, sistem mimarlarının ve geliştiricilerin katılımı gereklidir.
“Ölçemediğiniz şeyi yönetemezsiniz.”
– Peter Drucker
PLM yazılımının devreye alınması sürecinde, en çok analiz ve test aşamalarına önem verilmelidir. Kullanıcı gereksinimlerine göre tasarlanmış olan yazılımın, bizzat kullanıcılar, PLM ekibi ya da anahtar kullanıcılar tarafından test edilmesi gerekir. Testler yapılmadan önce gereksinimler doğru ve net olarak belirlenmeli ki sistem doğru yapılandırılabilsin. Yapılan testler sonucundaysa beklenti neydi, sonuç ne oldu sorularına cevap veren dokümanlar ortaya çıkmalıdır. Literatürde bu dokümanlara UAT (User Acceptance Test – Kullanıcı Kabul Testi) deniliyor.
PLM İmplementasyonu Neden Kritik?
Bir PLM dönüşümü çoğu firma da “kurulum” değil, bir nevi kurumsal hafıza ameliyatıdır. Çünkü PLM yazılımı, süreçleri, veriyi ve iş birliğini aynı omurgada birleştirir. Birçok konferansta ya da linkedin gönderisinde karşılaştığınız “Single source of truth” deyiminin karşılığıdır. Buna ister omurga, ister yapı, isterseniz de yaşam döngüsü deyin. Sağlıklı olduğu takdirde departmanlar arasındaki çelişkili bilgileri ortadan kaldırır ve güvenilir kararlar alınmasını sağlar. Peki bu yapı için kritik olan noktalar nelerdir?
Müşteri Tarafında:
-
- Gereksinimlerin tutarlı şekilde tanımlanması
- Organizasyon içerisinde değişikliğe karşı direncin yönetilmesi
- Veri kalitesi ve doğruluğunun sağlanması
- Dokümantasyonun özenli şekilde yapılması
.
.Danışman Firma Tarafında:
-
- Beklenti ve gereksinimleri karşılayan doğru mimari tasarım
- Aşırı özelleştirmeden (over-customization) kaçınma
- Sürdürülebilir çözüm geliştirme
- Teknik desteğin sağlanması
- Kullanıcı ve admin eğitimlerinin verilmesi
Bu sürecin sağlıklı şekilde yürütülmesi için KISS prensibinden ilham alınır. “Keep it simple, stupid.” Basit kurulan sistemler uzun yaşar, karmaşık kurulan sistemlerse erken çöker.
PLM Projelerinde Yaşanabilecek Olumsuzluklar
Madem reçete var, bu işi tereyağından kıl çeker gibi rahat ve tertemiz hallederiz diye düşünebilirsiniz. Ne yazık ki, birçok proje de olduğu gibi, PLM implementasyonu projelerinde de pek tabii beklenmeyen / istenmeyen durumlarla karşılaşılabiliyor. Peki nedir bu problemler?
-
- Gereksinimlerin yanlış anlaşılması
- Kullanıcı adaptasyonunun düşük seviyede kalması
- Veri migrasyon hataları
- Süreçlerin karmaşık tasarlanması
Yukarıdaki maddelerden de görüleceği üzere, birçok araştırma ve sektör deneyimi, PLM projelerinde teknik zorluklardan çok kullanıcı adaptasyonu, süreç yönetimi ve organizasyonel dönüşümün kritik olduğunu göstermektedir.
Yapay Zeka PLM Danışmanlarının Yerini Alabilir Mi?
Aslında bu soruya dair çıkarımımı yukarıdaki paragraflarda belli ettim. Karşılaşılan sorunların çoğunun teknik değil, insan kaynaklı sorunlar olduğunu söyledik. O halde yapay zekayı zorlanacağı alanlarda test etmek onu yanlış yerde kullanmak olur. Organizasyon içi dengeler, belirsiz gereksinimlerle çalışma, kullanıcı direncini yönetme gibi senaryolarda yapay zeka yetersiz kalacaktır. Çünkü bu durumlar için net bir formül yok. Her kurumun kendine has bir kültürü var. Danışman firmadaki mühendisler, müşterideki mühendislerle sürekli dirsek temasında çalışmalıdır. İstenen, hedeflenen ve teslim edilen her bir çıktıyı doküman haline getirmelidir. Mesela, meslektaşım bir uzman mühendis bir firmadan bahsederken, “Ar-Ge kültürü olan bir firma” demişti. O an çok garip gelmişti bana ama farklı firmalar, farklı kültürler gördükçe ne demek istediğini daha iyi anladım.
Krizler hayatın her anında karşımıza çıkacaktır. Bizler, empati kurabilen, deneyimlerinden/hatalarından öğrenebilen, kriz anında karar verebilen, şirket menfaatini gözetirken sadece rakamlara odaklanmayan varlıklarız. Tabiki de bu sözlerle yapay zekayı rafa kaldırmayı kastetmiyorum. Yapay zeka sayesinde; büyük veri analizi, hızlı alternatif üretme, standartlara uyum ve dokümantasyon konularını yüksek hız ve doğrulukta çözümleyebiliriz.
Senaryonun Devamı
Patron, danışman firmadan herhangi bir muhatap bulamamıştı. Ancak kendisine teslim edilen raporda, proje planına uyum seviyesi çok iyiydi. Hedefler tam zamanında gerçekleştirilmiş görünüyordu. Burada bir tezatlık olduğunu hissetti. Sahaya indiğinde gizlenen gerçeği gördü. Kullanıcılar sistemi kullanmıyordu. Kullananlarsa memnun değildi. Çünkü kimse onlara neden kullanmaları gerektiğini anlatmamıştı. Yapay zeka, her şeyi, en ince ayrıntısına kadar doğru yapmıştı ama kimseyi ikna etmemişti.
“Başarılı her iş dönüşümünün odak noktasında insanlar olmalıdır.”
Kaynakça:
-
- Business process re-engineering – Wikipedia
- McKinsey & Company, Unlocking Success in Digital Transformations
