Zeytinyağı Üretim Analitiği: Veriye Dayalı Kararlarla Verimliliği Artırma
Modern zeytinyağı fabrikalarında üretim verilerini analiz etmek, gizli kalmış verimlilik fırsatlarını ortaya çıkarıyor. Örneğin, Türkiye'de yapılan bir araştırma, veri analitiği kullanan işletmelerin yağ veriminde %12'ye varan artış sağladığını gösteriyor. Bu rehberde, ham madde girişinden son ürüne kadar tüm süreçlerde hangi verileri toplayacağınızı ve nasıl analiz edeceğinizi adım adım açıklıyoruz. Geleneksel üretim yöntemlerinde kararlar çoğunlukla tecrübeye dayanıyor. Oysa veri analitiği sayesinde:Neden Veri Analitiği?
Toplanması Gereken Kritik Veriler ve Toplama Yöntemleri
1. Zeytin Kalite Ölçümleri:
- Yağ Oranı: NIR (Yakın Kızılötesi) spektroskopi cihazlarıyla anlık ölçüm
- Nem İçeriği: Dijital nem ölçerlerle partiler bazında kontrol
- Olgunluk Derecesi: Renk analiz yazılımlarıyla objektif değerlendirme
2. Sıkım Süreci Metrikleri:
- Malaksasyon sıcaklığını IoT sensörlerle saniye saniye izleme
- Dekantör devir hızı ve ayırma verimliliği kaydı
- Enerji tüketimini akıllı sayaçlarla takip
Gerçek Uygulama Örneği: Malaksasyon Süresi Optimizasyonu
Problem: 50 ton/gün kapasiteli bir fabrikada yağ verimi 6 aydır %26'da sabitlenmişti. Geleneksel yöntemlerle bu oran artırılamıyordu.
Analiz Süreci:
- 3 aylık üretim verileri toplandı (sıcaklık, yoğurma süresi, zeytin çeşidi, yağ verimi)
- Veriler makine öğrenmesi algoritmalarıyla analiz edildi
- Özellikle "Gemlik" çeşidinde yoğurma süresinin yetersiz olduğu tespit edildi
Uygulama: Malaksasyon süresi 35 dakikadan 45 dakikaya çıkarıldı
Sonuç:
- Verim %29.5'e yükseldi
- Yıllık 180.000 TL ek kazanç
- Kalite parametrelerinde iyileşme (polifenol seviyesi %15 arttı)
Veri Analitiği İçin Gereken Altyapı
Başlangıç seviyesinde bir sistem kurmak için:
| Ekipman | Maliyet | Fayda |
|---|---|---|
| Endüstriyel IoT Sensörler | ~20.000 TL | Temel sıcaklık/basınç verileri |
| Veri Toplama Yazılımı | ~15.000 TL/yıl | Merkezi veri havuzu |
| Analiz Platformu | ~30.000 TL | Görsel raporlama |