Aşağıdaki simülasyon, pilot süreci boyunca KPI'ların nasıl değiştiğini gösterir. Timeline'ı sürükleyin, hız değiştirin, senaryo butonlarıyla "ya eski sistem olsaydı?" / "ya yeni ürün lansmanı düşseydi?" gibi durumları test edin.
Beyaz eşya üretiminde, montaj hattında bir motorun ya da rulmanın arızası tüm hattı 4-8 saat durdurabilir. Planlanmamış duruşun yıllık maliyeti 7-haneli rakamlara ulaşıyordu. Önceki sensör tabanlı sistem sadece titreşim okuyordu; sıcaklık ve akım birlikte değerlendirilmiyordu, bu yüzden uyarı gürültüsü yüksek, recall ise %48'di.
Her kritik makineye 3 sensör (vibe / temp / current) takıldı, edge-yerli sensor-fusion worker 1.6kHz örnekleme yaptı. Maint-Watch agent'ı üç sinyali ortak latent uzayda yorumladı, anomali skoru eşik değeri geçtiğinde önce bakım penceresi (ör. 22-28 saat sonra) tahmin etti, sonra SAP CMMS'e iş emri açtı, MS Teams kanalına bildirim düştü.
12 ay sonunda planlanmamış duruş %23 azaldı, recall %87'ye yükseldi. Bakım ekibi haftalık planlama yerine vardiya bazlı esnek planlama yapmaya başladı. Yedek parça stoğu %18 düştü çünkü ihtiyaç önceden belli oluyordu. Yıllık ROI 4.8x.
"AgenticPlant'tan önce bakım ekibimiz 'arızadan sonra koşan' bir takımdı. Şimdi cuma akşamı önümüzdeki haftanın bakım planını biliyoruz. Bu kültür değişimi, ekonomik tasarrufun da üstünde bir etki yarattı."
Bir Tier-1 otomotiv yan sanayi tedarikçisinin enjeksiyon kalıplama hattında, 12 kameralı vision agent'ı devreye alındı. Üç ay içinde false-positive %3.2'den %0.04'e düştü; QA mühendisinin günlük müdahale zamanı 6 saatten 40 dakikaya indi.
5.000 SKU'lu 3PL deposunda 28 AGV'lik filonun yönetimini Logistics-02 agent'ı devraldı. Sipariş öncelik değişimi anlık plana yansıyor; ortalama teslim süresi 18 saniyeden 11 saniyeye düştü.
4 hafta içinde sahada ölçülebilir geri dönüş.
Üretim hatlarına yerleşen, sensörü okuyan, robotu yönlendiren ve kararı 200 ms altında veren endüstriyel agentic AI runtime.