GS1 Datamatrix: Optimize edilmiş bakım lojistik sayesinde askeri olmayan kesinti için lojistik turbo

Askeriyede akıllı bakım: GS1 DataMatrix askeri lojistiği optimize ediyor

Modern savunma lojistiği, küresel olarak dağıtılmış ve potansiyel olarak savunmasız operasyonel alanlarda karmaşık silah sistemlerinin operasyonel hazırlığını sürdürme zorluğuyla karşı karşıyadır. Uzaktan bakım, uzmanlardan uzaktan teşhis ve destek sağlayarak operasyonel hazırlığı artırmada kritik bir faktör olduğunu kanıtlamıştır. Yüksek veri kapasitesine ve hata toleransına sahip standartlaştırılmış bir 2 boyutlu barkod olan GS1 DataMatrix, bileşenleri benzersiz bir şekilde tanımlamak ve bunları dijital verilere bağlamak için sağlam bir yöntem sunmaktadır. GS1 DataMatrix'in uzaktan bakım süreçlerine entegre edilmesi, veri kalitesini önemli ölçüde iyileştirir, teşhis ve onarım işlemlerini hızlandırır ve bakımın operasyonel esnekliğini artırır. Veri güvenliği ve sistem birlikte çalışabilirliği gibi zorluklara rağmen, iyileştirilmiş lojistik zekası, azaltılmış arıza süresi ve potansiyel olarak daha düşük maliyetlerin faydaları bu dezavantajların önüne geçmektedir. Bu rapor, uzaktan bakım ve GS1 DataMatrix arasındaki sinerjileri analiz etmekte, uygulama örneklerini, zorlukları ve gelecekteki eğilimleri vurgulamakta ve savunma lojistiğinde bu güçlü kombinasyonun uygulanması için öneriler sunmaktadır.

İçin uygun:

• Makine mühendisliğinde güvenlikle ilgili bileşenler: Optimize edilmiş bakım ve güvenilirlik için dijital ikizli ve GS1 DataMatix'li Schaeffler rulmanları

Gelişmiş savunma lojistiği ve bakımına yönelik stratejik ihtiyaç

Modern askeri teçhizatın karmaşıklığı sürekli artarken, operasyonlar giderek daha çok coğrafi olarak dağılmış ve potansiyel olarak çatışmalı ortamlarda gerçekleşmektedir. Bu durum, savunma lojistiği ve bakımına büyük talepler getirmektedir. Verimli lojistik ve bakım, silahlı kuvvetlerin hazır olma durumu, öldürücülüğü ve operasyonel hızıyla ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Aynı zamanda, azalan savunma bütçeleri, genel olarak verimlilik iyileştirmelerini gerektirmektedir. Zorlu koşullar altında bile teçhizata hızlı ve güvenilir bir şekilde bakım ve onarım yapabilme yeteneği stratejik bir avantajdır.

Uzaktan bakım: Küresel operasyonel yetenek ve hazırlık için kilit bir faktör

Geleneksel bakım yöntemlerinin lojistik engellerine (örneğin, arızalı ekipmana erişimin sınırlı olması, yedek parçalar için uzun nakliye yolları veya sahada yüksek uzmanlık gerektiren personele duyulan ihtiyaç) yanıt olarak, uzaktan bakım giderek yaygınlaşıyor. Bu yöntem, proaktif olarak konuşlandırılan birliklere verilen desteği artırarak ve operasyonel hazırlığı yükselterek bir "savaş çarpanı" görevi görüyor. Esasen, uzaktan bakım, uzmanın fiziksel olarak orada bulunmasına gerek kalmadan, bakım görevlerini uzaktan gerçekleştirmek için uzman bilgi ve teknolojinin kullanımını mümkün kılıyor.

Bakım İşlemlerinin Modernleştirilmesi: Savunma Lojistiğinde GS1 DataMatrix

Otomatik Tanımlama ve Veri Yakalama (AIDC) veya Otomatik Tanımlama Teknolojisi (AIT), modern lojistik için temel teknolojilerdir. Lojistik sürecindeki nesneler hakkında verilerin hızlı ve hatasız bir şekilde yakalanmasını sağlarlar. GS1 DataMatrix, bu teknoloji ailesi içinde özel, yüksek performanslı bir 2D barkod standardıdır. Sağlamlığı, yüksek veri kapasitesi ve kompaktlığı, savunma, havacılık ve sağlık gibi zorlu sektörlerde benimsenmesine yol açmıştır. GS1 standartları genel olarak tedarik zinciri için "ortak bir dil" oluşturarak birlikte çalışabilirliği ve verimliliği teşvik eder.

Optimize edilmiş savunma lojistiği: GS1 DataMatrix ve uzaktan bakım yoluyla elde edilen sinerjiler

Bu makalenin amacı, GS1 DataMatrix standardının savunma lojistiği içindeki uzaktan bakım süreçlerine entegrasyonunun sinerjik potansiyelini kapsamlı bir şekilde analiz etmektir. Bu kombinasyonun bakım lojistiğinin iyileştirilmesine, hızlandırılmasına ve esnekliğinin artırılmasına nasıl katkıda bulunabileceğini inceler. Rapor şu şekilde yapılandırılmıştır: İlk olarak, uzaktan bakım savunma lojistiği bağlamında tanımlanır. Ardından, GS1 DataMatrix standardı ayrıntılı olarak açıklanır. Bunu, kodun uzaktan bakım süreçlerine entegrasyonunun analizi izler. İyileştirme, hızlandırma ve esneklik açısından özel faydalar incelenir. Savunma ve ilgili sektörlerden uygulama örnekleri sunulur, ardından potansiyel zorluklar tartışılır. Geleneksel yöntemlerle bir karşılaştırma ve gelecekteki eğilimlere ilişkin bir bakış açısı analizi tamamlar.

Savunma lojistiği bağlamında uzaktan bakım

Tanım ve çalışma prensipleri

Uzaktan bakım, diğer adıyla uzaktan teşhis veya uzaktan bakım, telekomünikasyon ve dijital teknolojiler kullanılarak ekipman üzerinde uzaktan bakım işlemlerinin gerçekleştirilmesi olarak tanımlanır. Esasen, teknisyenlerin ekipman hakkında bilgi, görsel veriler (örneğin, canlı görüntüler), sorun giderme teknikleri ve bazı durumlarda sorunları gerçek zamanlı olarak çözmek için uzaktan yazılım güncellemeleri iletmelerine olanak tanıyan bir iletişim aracıdır. Temel kavram, uzmanların fiziksel varlıklarına gerek kalmadan teşhis, sorun giderme ve onarım rehberliği sağlamalarını mümkün kılmaktır. Bunu "tanklar ve savaş uçakları için uzaktan onarım" olarak düşünebiliriz.

Bu uzaktan destek yeteneği tekdüze değil, bir dizi olasılığı kapsar. Basit telefon görüşmelerinden ve teşhis desteği için mesaj alışverişinden, gerçek zamanlı sistem verilerini, video iletimlerini ve ayrıntılı, adım adım onarım talimatlarını içeren karmaşık, veri yoğun uzaktan teşhis işlemlerine, hatta uzaktan kumandalı araçların kullanımına kadar uzanır. Kullanılan yöntemler ve teknolojiler, sorunun karmaşıklığına, ekipman türüne ve sahadaki mevcut altyapıya uyarlanır. Bu uyarlanabilirlik, uzaktan bakımı çeşitli bakım senaryoları için esnek bir araç haline getirir.

Destekleyici teknolojiler ve altyapı

Uzaktan bakımın başarılı bir şekilde uygulanması, sağlam bir teknolojik altyapı gerektirir. Bu altyapı özellikle şunları içerir:

• Yüksek hızlı telekomünikasyon ağları: Veri, ses ve videonun gerçek zamanlı iletimi için güvenilir ve yüksek bant genişliğine sahip bağlantılar şarttır.
• Güvenli veri iletim protokolleri: Hassas teknik ve operasyonel verilerin korunması son derece önemlidir. ABD Ordusu tarafından kullanılanlar gibi güvenli telefon ve mesajlaşma kanalları buna örnek teşkil eder. Şifreleme ve kimlik doğrulama olmazsa olmazdır.
• Video konferans sistemleri: Bu sistemler, ekipmanın görsel olarak incelenmesini ve saha teknisyeni ile uzaktaki uzman arasında doğrudan iletişimi mümkün kılar.
• Uzaktan teşhis araçları: Sistem parametrelerinin ve hata kodlarının uzaktan okunmasını ve analiz edilmesini sağlayan yazılım ve donanım.
• (İsteğe bağlı) Uzaktan kumandalı robotlar: Tehlikeli veya erişilemeyen alanlarda inceleme veya manipülasyon işlemleri için.
• Dijital bakım araçları: Hem saha personeli hem de uzaktan uzmanlar tarafından kullanılan mobil cihazlar, özel ölçüm aletleri ve yazılımlar.

Bu uzaktan bakım sistemlerinin, silahlı kuvvetlerin mevcut Bakım Bilgi Sistemleri (MIS) veya genel Otomatik Bilgi Sistemleri (AIS) ile sorunsuz bir şekilde entegre edilmesi, verimlilik ve tutarlı dokümantasyon açısından çok önemlidir.

Savunmada operasyonel senaryolar

Uzaktan bakım, çeşitli askeri senaryolarda kullanılmaktadır:

• Uzak veya izole birliklere destek: Özellikle çöl bölgeleri gibi geniş operasyon alanlarında veya sınırlı kaynak ve personele sahip barış koruma operasyonlarında son derece değerlidir.
• Karmaşık özel ekipmanların bakımı: Tıbbi cihazlar (örneğin, bilgisayarlı tomografi tarayıcıları, laboratuvar veya akciğer teşhis ekipmanları) gibi, genellikle yalnızca birkaç uzmanın bulunduğu sistemler için uzaktan uzmanlık hayati önem taşıyabilir. Çoğu zaman, yalnızca merkezi depolar veya USAMMA'nın Tıbbi Bakım Operasyonları Bölümleri (MMOD'lar) gibi özel birimler gerekli derinlemesine bilgiye sahiptir.
• Kritik sistemlerin arıza sürelerinin azaltılması: Temel teknolojilerin operasyonel hazırlığının hızlı bir şekilde yeniden sağlanması öncelikli olduğunda, uzaktan bakım onarım sürecini önemli ölçüde hızlandırabilir. Buna örnek olarak, geniş bir alanda mevcut tek cihaz olabilecek bir BT tarayıcı verilebilir.
• Bilgi çoğaltma: Uzaktan bakım, deneyimli teknisyenlerin arka ofis alanlarında veya merkezi depolarda (sürdürme seviyesi) sahip oldukları uzman bilgilerini doğrudan sahadaki teknisyenlere (örneğin 68A Biyomedikal Cihaz Uzmanları) aktarmayı ve onları karmaşık görevlerde yönlendirmeyi mümkün kılar.

GS1 DataMatrix standardının açıklaması

Teknik özellikler ve yapı

GS1 DataMatrix, ayrı ayrı koyu ve açık modüllerden (genellikle nokta veya kare olarak uygulanan) oluşan kare veya dikdörtgen bir sembol olarak basılan iki boyutlu (2D) bir matris barkodudur. Yapısı birkaç temel unsurdan oluşur:

• Bulucu Desen: İki bitişik kenarda (genellikle sol ve alt) sürekli çizgilerden oluşan belirgin bir "L" şekli. Bu desen, okuyucunun sembolü bulmasına, yönlendirmesine, boyutunu ve varsa bozulmaları tanımasına yardımcı olur.
• Zamanlama Deseni (Saat İzi): Bulucu Deseninin iki zıt kenarında dönüşümlü olarak koyu ve açık modüllerden oluşan bir desendir. Sembolün temel yapısını (ızgara boyutu) tanımlar ve ayrıca boyut ve bozulma tespitine yardımcı olur.
• Veri alanı: Gerçek bilgiyi kodlayan desenler içindeki koyu ve açık modüllerin matrisi.
• Hata Düzeltme Kodu (ECC): GS1 DataMatrix, Reed-Solomon algoritmasına dayanan zorunlu ECC 200 standardını kullanır. Bu, yüksek hata toleransı sağlar; sembolün bazı kısımları hasar görmüş veya okunamaz olsa bile (kaynaklar %20-30 hatta %50'ye varan hasar oranlarından bahsetmektedir) sembol genellikle yine de okunabilir.
• Yüksek veri yoğunluğu: Çok küçük bir alanda büyük miktarda bilgi depolayabilir – en büyük kare versiyonlarında 2.335 adede kadar alfanümerik veya 3.116 adede kadar sayısal karakter. Basit bir ürün tanımlaması (GTIN) için bile, gereken alan 5 x 5 mm'den az olabilir.
• Sessiz Bölge: Sembolün tamamını çevreleyen, okumayı engellemeyecek şekilde dikkat dağıtıcı grafik öğelerden arındırılmış, zorunlu parlak alan.

GS1 Uygulama Tanımlayıcıları (AI'ler) ile veri kodlama

GS1 DataMatrix'i genel bir Data Matrix'ten ayıran temel özelliklerden biri, GS1 standartlarına göre belirli bir veri yapısının kullanılmasıdır. Bu, veri alanındaki ilk kod sözcüğü konumunda görünen özel işlev karakteri FNC1 ile belirtilir. Bu karakter, tarayıcıya aşağıdaki verilerin GS1 sözdizimine göre yapılandırıldığını bildirir.

Bu yapı içinde GS1 Uygulama Tanımlayıcıları (YÖ'ler) kullanılır. YÖ'ler, hemen ardından gelen veri alanının anlamını, biçimini ve (sabit veya değişken) uzunluğunu tanımlayan iki veya çok basamaklı sayısal ön eklerdir. Bu ön ekler, GS1 standartlarını tanıyan herhangi bir sistem tarafından kodlanmış verilerin net bir şekilde yorumlanmasını sağlar.

Savunma lojistiği ve bakımı için ilgili yapay zekâlar arasında, örneğin şunlar yer almaktadır:

• (01) Küresel Ticaret Ürün Numarası (GTIN) – ürün tanımlaması
• (10) Parti/Lot Numarası – parti numarası
• (17) Son Kullanma Tarihi
• (21) Seri Numarası
• (00) Seri Sevkiyat Konteyner Kodu (SSCC) – Lojistik birimlerinin tanımlanması
• (414) Küresel Konum Numarası (GLN) – Konumların/tarafların tanımlanması
• (8003) Küresel Geri Dönüştürülebilir Varlık Tanımlayıcısı (GRAI) – Yeniden kullanılabilir varlıkların (ör. konteynerler) tanımlanması
• (8004) Küresel Bireysel Varlık Tanımlayıcısı (GIAI) – Bireysel varlıkların tanımlanması
• (7001) NATO Stok Numarası (NSN) – NATO tedarik numarası için özel yapay zeka
• (241) NATO Ticari ve Devlet Kuruluşu (NCAGE) Kodu / Parça Numarası

Birden fazla yapay zeka veri alanı çifti, kapsamlı bilgileri kodlamak için tek bir GS1 DataMatrix sembolünde birleştirilebilir (zincirlenebilir). Değişken uzunluktaki veri alanları için, önceden tanımlanmış bir maksimum uzunluk tarafından ima edilmediği sürece, FNC1 karakteri bir alanın sonunu ve bir sonraki yapay zekanın başlangıcını belirtmek için ayırıcı olarak da kullanılır.

Bu standardizasyon temeldir. Genel bir Veri Matrisi yalnızca özel bir şekilde yorumlanması gereken bir veri koleksiyonu iken, GS1 Veri Matrisi, FNC1 tanımlayıcısı ve AI'ları aracılığıyla açıkça tanımlanmış bir yapı sağlar. Örneğin, bir sistem seri numarasının her zaman AI (21)'i ve parti numarasının AI (10)'u takip ettiğini tanır. Bu, tüm savunma ekosisteminde –üretim ve depolamadan, sahadaki ve depolardaki taşıma ve bakıma kadar– farklı lojistik ve teknik sistemler arasında sorunsuz veri alışverişi ve birlikte çalışabilirliği sağlar. Bu sistemler arası anlaşılabilirlik, verimli, ölçeklenebilir ve veri odaklı uzaktan bakım operasyonlarının temelini oluşturur.

Lojistik ve bakım verileri için önemi

GS1 DataMatrix'in teknik özellikleri, onu modern savunma lojistiği ve bakımının gereksinimleri için özellikle uygun hale getirmektedir:

• Kapsamlı veri kodlama: Yüksek veri kapasitesi, ilgili tüm tanımlama ve özellik verilerinin (parça numarası, seri numarası, parti numarası, üretici, tarih vb.) tek bir sembolde bir araya getirilmesine olanak tanır.
• Doğrudan Parça İşaretleme (DPM): Küçük boyutu ve lazerle kazıma veya nokta püskürtme yöntemiyle doğrudan uygulanabilme özelliği sayesinde, etiketlerin pratik olmadığı veya dayanıklı olmadığı durumlarda, kod küçük tek tek bileşenlere de kalıcı olarak işaretlenebilir.
• Sağlamlık ve okunabilirlik: ECC 200'ün yüksek hata toleransı, zorlu çalışma koşullarında (kirlenme, aşınma, hasar) bile güvenilir okunabilirlik sağlar.
• Standardizasyon ve birlikte çalışabilirlik: Yapay zekâ ile GS1 yapısının kullanılması, kodlanmış verilerin farklı sistemler ve kuruluşlar (örneğin, Savunma Bakanlığı, NATO, üreticiler ve silahlı kuvvetler arasında ve potansiyel olarak müttefikler arasında) tarafından açık ve tutarlı bir şekilde yorumlanabilmesini sağlar.

İçin uygun:

• GS1 DataMatrix Kodu Küçük alanda veri çeşitliliği: Doğrudan Parça Markalama (DPM) neden yeni standart haline geliyor?

GS1 DataMatrix'in savunma uzaktan bakımına entegrasyonu

AIDC'nin fiziksel varlıkları ve dijital verileri birbirine bağlamadaki rolü

Barkodlar ve RFID gibi otomatik tanımlama teknolojileri (AIDC/AIT), fiziksel nesneler (ekipman, bileşenler, yedek parçalar) ile bilgi sistemlerindeki dijital temsilleri veya "dijital ikizleri" arasında hayati bir köprü oluşturur. Bir bileşen üzerindeki GS1 DataMatrix'in taranması, uzaktan bakım iş akışı için tetikleyici ve birincil veri girişi görevi görür. Varlığın benzersiz tanımlayıcısını ve potansiyel olarak diğer doğrudan kodlanmış öznitelikleri (örneğin parti veya seri numarası) sağlar.

Süreç entegrasyonu: Taramadan uzaktan işleme

GS1 DataMatrix'in uzaktan bakım sürecine entegrasyonu ideal olarak aşağıdaki adımlarla açıklanabilir:

• Adım 1: Tanımlama: Saha teknisyeni bir bileşende arıza tespit eder. Uygun bir 2B görüntüleyici (el tipi tarayıcı, dayanıklı mobil cihaz, alete entegre tarayıcı) kullanarak, parçaya yapıştırılmış GS1 DataMatrix kodunu (örneğin etiket veya DPM aracılığıyla) tarar.
• Adım 2: Veri iletimi: GS1 yapay zekaları (örneğin GIAI (8004), seri numarası (21), parti (10)) tarafından yapılandırılan koddan okunan veriler, güvenli bir ağ (örneğin şifreli WLAN, uydu bağlantısı) üzerinden merkezi uzaktan bakım platformuna veya doğrudan destek uzmanının sistemine iletilir.
• 3. Adım: Bilgi Alma: Alıcı sistem, benzersiz tanımlayıcıyı (örneğin, GIAI veya üretici/parça numarası ve seri numarasının kombinasyonu) kullanarak bağlı veritabanlarından ilgili tüm bilgileri otomatik olarak alır. Bu genellikle eksiksiz bakım geçmişini, parçanın mevcut konfigürasyonunu, teknik kılavuzları, bağlantı şemalarını, özel teşhis prosedürlerini, gerçek zamanlı sensör verilerini (varlık ağa bağlıysa) ve o belirli parti veya seri için bilinen sorunları veya değişiklikleri içerir.
• 4. Adım: Uzaktan Teşhis: Uzaktan uzman, toplanan bilgileri açık ve özlü bir formatta alır. Canlı video iletimi, sesli iletişim ve saha teknisyeni tarafından paylaşılan ek verilerle (örneğin, ölçüm sonuçları) desteklenen uzman, durumu analiz eder ve arızanın nedenini teşhis eder.
• Adım 5: Yönlendirilmiş İşlem: Teşhise dayanarak, uzman, yerinde bulunan teknisyeni gerekli test ve onarım prosedürleri boyunca adım adım yönlendirir. Bu, sözlü talimatlar, video görüntüsü üzerine işaretleyiciler veya talimatlar yerleştirilmesi veya hatta teşhis araçlarının uzaktan kontrol edilmesi yoluyla yapılabilir. GS1 DataMatrix taramasıyla belirlenen gerekli yedek parçalar doğrudan sipariş edilebilir.
• Adım 6: Dokümantasyon: Gerçekleştirilen tüm işlemler, kullanılan yedek parçalar (benzersiz kimlik numaralarıyla tanımlanır) ve varlığın nihai durumu, denetlenebilir bir şekilde, işlenen varlığın benzersiz kimlik numarasına referans verilerek merkezi bakım sisteminde (örneğin DPAS veya başka bir AIS) otomatik veya yarı otomatik olarak belgelenir.

Bu süreç entegrasyonu, GS1 DataMatrix'i statik bir etiketten çok daha fazlasına dönüştürüyor. Otomatik ve zengin bir bilgi akışını tetikleyen aktif bir anahtar haline geliyor. Saha teknisyeninin parçayı zahmetli bir şekilde tanımlaması veya numarayı manuel olarak okuyup iletmesi yerine, sistem tarama yoluyla anında tam bileşeni, geçmişini ve ilgili teknik verileri biliyor. Bu bilgi, uzaktaki uzmana anında sunuluyor, manuel araştırma ihtiyacını azaltıyor ve doğrudan sorun gidermeye odaklanmalarını sağlıyor. Bu, her iki taraf için de bilişsel yükü azaltıyor, yanlış tanımlamadan kaynaklanan hataları en aza indiriyor ve her uzaktan bakım sürecinin başlangıcını önemli ölçüde standartlaştırıyor.

Veri akışı mimarisi ve sistem gereksinimleri

Bu tür bir entegrasyon, BT altyapısı ve sistem mimarisi üzerinde belirli talepler ortaya koymaktadır:

• Okuma cihazları: GS1 DataMatrix kodlarını okuyabilen ve zorlu saha kullanımına ideal olarak uygun 2 boyutlu barkod tarayıcılar veya görüntüleyiciler gereklidir. Entegre kameralı ve uygun yazılıma sahip mobil cihazlar (tabletler, akıllı telefonlar) da kullanılabilir.
• Ağ bağlantısı: Kurulum sahası ile destek merkezi arasında güvenli ve güvenilir bir ağ bağlantısı (kablolu veya kablosuz, muhtemelen uydu üzerinden) şarttır.
• Veritabanı sistemleri: Varlık bilgilerini (ana veriler, geçmiş, yapılandırma) depolamak ve GS1 tanımlayıcıları (GIAI, GTIN+Seri numarası, vb.) aracılığıyla almak için merkezi veya birleşik bir veritabanı altyapısı gereklidir. Savunma Lojistik Yönetim Standartları (DLMS) gibi mevcut Savunma Bakanlığı lojistik ve bakım sistemleriyle (AIS) entegrasyon kritik öneme sahiptir.
• Uzaktan bakım platformu: Veri görselleştirme, güvenli gerçek zamanlı iletişim (video, ses, sohbet, beyaz tahta/açıklama) ve potansiyel olarak aletlerin uzaktan kontrolü için özellikler sunan bir yazılım platformuna ihtiyaç duyulmaktadır.
• GS1 ayrıştırma yeteneği: Yazılım, taranmış bir GS1 DataMatrix'in veri yapısını doğru bir şekilde yorumlayabilmeli, yani yapay zekaları tanıyabilmeli ve ilgili veri alanlarını çıkarıp işleyebilmelidir.

Savunma alanında uzaktan bakım için ilgili GS1 tanımlayıcıları ve Uygulama Tanımlayıcıları (AI'ler)

Savunma amaçlı uzaktan bakım için, GS1 tanımlayıcıları ve Uygulama Tanımlayıcıları (AI'ler), varlıkların benzersiz bir şekilde tanımlanmasında ve izlenebilirliğinin sağlanmasında merkezi bir rol oynar. İlgili anahtarlar arasında, araçlar, silahlar veya bileşenler gibi belirli, bireysel varlıkları benzersiz bir şekilde tanımlayan Küresel Bireysel Varlık Tanımlayıcısı (GIAI) bulunur. Bu genellikle AI (8004) altında kodlanır ve hem Savunma Bakanlığı (DoD) hem de NATO tarafından tanınır. Aynı derecede önemli olan, konteynerler veya paletler gibi yeniden kullanılabilir varlıkları tanımlayan ve AI (8003) altında kodlanan Küresel Geri Dönüştürülebilir Varlık Tanımlayıcısı (GRAI)'dır. AI (01) altında kodlanan Küresel Ticaret Ürün Numarası (GTIN), özellikle yedek parçalar olmak üzere ürün türlerini benzersiz bir şekilde tanımlamaya yarar. Lojistik için, AI (00) altında kodlanan Seri Sevkiyat Konteyner Kodu (SSCC), paletler veya kartonlar gibi lojistik birimlerini tanımladığı için çok önemlidir. AI (414) altında kodlanan Küresel Konum Numarası (GLN), depolar veya atölyeler gibi fiziksel konumların yanı sıra üreticiler veya birimler gibi yasal varlıkları da tanımlar.

Uygulama Tanımlayıcıları arasında, AI (01) altındaki GTIN, ticareti yapılan mallar için standartlaştırılmış bir tanımlayıcı sağlarken, AI (10) altındaki Parti/Lot Numarası, izlenebilirlik ve konfigürasyon yönetimi için gerekli olan parti veya lot numaraları için kullanılır. Son kullanma tarihi AI (17) altında kodlanmıştır ve özellikle sınırlı kullanım ömrüne sahip malzemeler için önemlidir. Bir ürün türünün bireysel örneklerinin seri numaraları AI (21) ile tanımlanır. AI (00) altındaki SSCC, lojistik birimlerini tanımlamaya yararken, AI (8003) altındaki GRAI yeniden kullanılabilir varlıkları ve AI (8004) altındaki GIAI belirli varlıkları tanımlar. NATO Stok Numarası (NSN), AI (7001) altında kodlanmıştır ve NATO sistemleriyle birlikte çalışabilirliği teşvik eder. Son olarak, AI (241), müşteriye özel parça numaralarının yanı sıra NATO CAGE numaralarının ve bunların kombinasyonlarının belirtilmesini destekler.

Ki-Gamechanger: Maliyetleri azaltan, kararlarını artıran ve verimliliği artıran en esnek AI platformu-tailor yapımı çözümler

Bağımsız AI Platformu: Tüm ilgili şirket veri kaynaklarını entegre eder

• Bu AI platformu tüm belirli veri kaynaklarıyla etkileşime girer
  • SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ve diğer birçok veri yönetim sisteminden
• Hızlı AI Entegrasyonu: Şirketler için aylar yerine saatler veya günler içinde özel yapım AI çözümleri
• Esnek Altyapı: Bulut tabanlı veya kendi veri merkezinizde barındırma (Almanya, Avrupa, ücretsiz konum seçimi)

• En Yüksek Veri Güvenliği: Hukuk firmalarında kullanmak güvenli kanıttır
• Çok çeşitli şirket veri kaynaklarında kullanın
• Kendi veya çeşitli AI modellerinizin seçimi (DE, AB, ABD, CN)

AI platformumuzun çözdüğü zorluklar

• Geleneksel AI çözümlerinin doğruluğu eksikliği
• Hassas verilerin veri koruması ve güvenli yönetimi
• Bireysel AI gelişiminin yüksek maliyetleri ve karmaşıklığı
• Nitelikli AI eksikliği
• AI'nın mevcut BT sistemlerine entegrasyonu

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Tüm şirket konuları için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında AI platformunun yapay zeka entegrasyonu

Avantajların analizi

GS1 DataMatrix'in uzaktan bakım süreçlerine entegrasyonu, iyileştirme, hızlanma ve esneklik kategorilerinde özetlenebilecek önemli avantajlar sunmaktadır.

Geliştirme: Veri kalitesi, izlenebilirlik ve bakım zekası

GS1 DataMatrix'in uzaktan bakım süreçlerine entegre edilmesi önemli bir iyileşmeye yol açar:

• Geliştirilmiş veri kalitesi ve doğruluğu: GS1 DataMatrix ECC 200 hata düzeltme mekanizması, hasarlı veya kirli kodlarda bile okuma hatalarını önemli ölçüde en aza indirir. 300-500 tuş vuruşunda 1 hata oranının görülebildiği manuel veri girişine kıyasla, barkod tarama hataları önemli ölçüde azaltır (10,5 milyon taramada 1 kadar düşük hata oranları bildirilmiştir). Bu, bileşenlerin doğru tanımlanmasını sağlar ve bu da sonraki tüm işlemlerin temelini oluşturur.
• Daha hassas bakım bilgileri: Her bakım işlemini taranan varlığın benzersiz kimliğine (örneğin, GIAI veya seri numarası) doğrudan bağlayarak, her bir parça için doğru ve eksiksiz bir bakım geçmişi oluşturulur. Parti/lot numaralarının (AI 10) eklenmesi, konfigürasyon yönetimini destekler ve belirli üretim süreçlerini etkileyebilecek sorunların hedefli takibini sağlar.
• Ömür boyu izlenebilirlik: Doğrudan Parça İşaretleme (DPM), kodun bileşenle kalıcı olarak bağlantılı kalmasını sağlayarak, üretimden imhaya kadar uçtan uca izleme olanağı sunar ("beşikten mezara"). Bu, karmaşık sistemleri yönetmek, arıza modellerini analiz etmek ve malzeme orijinalliğini sağlamak için çok önemlidir.
• Süreçteki hata azaltımı: Otomatik tanımlama, parça numaraları, seri numaraları vb. girilirken yapılan hataları ortadan kaldırır. Bu, yanlış bileşen üzerinde çalışma, yanlış prosedürler uygulama veya uygun olmayan yedek parçalar kullanma riskini azaltır. GS1 DataMatrix'in ilaç hatalarını %50'den fazla azalttığı kanıtlanmış sağlık sektöründeki deneyimler, teknik bakımda da benzer güvenlik kazanımları sağlayabileceğini göstermektedir.

Hızlandırma: Tanımlama, teşhis ve onarım süreçlerinin iyileştirilmesi

GS1 DataMatrix'in uzaktan bakım süreçlerine entegre edilmesi önemli bir hızlanmaya yol açar:

• Daha hızlı bileşen tanımlama: 2B kodu taramak, bilgileri manuel olarak okuyup girmekten veya kataloglarda arama yapmaktan önemli ölçüde daha hızlıdır. Çok yönlü okunabilirlik (kodun yönünden bağımsız olarak) tarama sürecini daha da hızlandırır.
• Daha hızlı veri erişimi: Tarama, benzersiz kimliğe doğrudan bağlı olan ilgili verilerin (bakım geçmişi, teknik dokümantasyon, devre şemaları, teşhis rutinleri) anında alınmasını tetikler. Doğru belgeleri bulmak için zaman alan manuel aramalar ortadan kalkar.
• Hızlandırılmış teşhis: Uzaktan uzmanlar doğru tanımlama ve ilgili geçmiş bilgilerini anında aldıkları için, gecikmeden gerçek arıza teşhisine başlayabilirler. İlk bilgi toplama için gereken süre en aza indirilir.
• Arıza süresinin azalması: Hızlanma etkilerinin toplamı – daha hızlı tanımlama, daha hızlı veri erişimi, daha hızlı teşhis – doğrudan daha kısa onarım sürelerine ve dolayısıyla kritik ekipmanların arıza süresinin azalmasına yol açar. Bu da kullanılabilirliği ve operasyonel hazırlığı artırır.

Esneklik: Uzaktan destek ve uyarlanabilir bakım olanağı sağlama

GS1 DataMatrix'in uzaktan bakım süreçlerine entegrasyonu, esnekliğin önemli ölçüde artmasına yol açmaktadır:

• Konumdan bağımsız uzaktan teşhis ve destek: Arızalı cihazın coğrafi konumundan bağımsız olarak uzman bilgisi sağlanabilir. Bu, uzmanların bulunmadığı veya erişilmesinin zor olduğu uzak, izole veya tehlikeli yerler için çok önemlidir.
• Talep tabanlı bakım (CBM+/Öngörücü Bakım): GS1 DataMatrix, sensör verilerini, kullanım verilerini veya teşhis mesajlarını belirli bir bileşene doğru şekilde atamak için gereken benzersiz varlık kimliğini sağlar. Bu, durum tabanlı bakım (CBM+) veya öngörücü bakım stratejileri için temel bir gerekliliktir. Örneğin, bir tarama belirli test rutinlerini tetikleyebilir veya mevcut durum verilerinin iletimini başlatabilir.
• Dağıtım konumlarına uyum sağlama: Her dağıtım konumuna fiziksel olarak yüksek uzmanlık gerektiren onarım ekipleri gönderme ihtiyacı azalır. İletişim bağlantısı mevcut olduğu sürece, farklı dağıtım alanlarında tutarlı destek kalitesi garanti edilebilir.
• Gelişmiş bilgi erişim potansiyeli (GS1 Dijital Bağlantı): Gelecekte, DataMatrix'te kodlanmış GS1 Dijital Bağlantı standardı, tek bir tarama ile çok çeşitli çevrimiçi kaynaklara (etkileşimli kılavuzlar, video eğitimleri, destek kanallarına doğrudan bağlantı, gerçek zamanlı veri akışları) erişimi mümkün kılmak için kullanılabilir; bu da kodun kendisinde depolanan verilerin çok ötesine geçer.

GS1 DataMatrix aracılığıyla standartlaştırılmış, benzersiz tanımlama ve uzaktan iletişim ve destek yeteneklerinin birleşimi, bakım uzmanlığını ihtiyacın fiziksel konumundan ayırır. Geleneksel olarak, uzman, arızalı parça ve gerekli araçların aynı yerde olması gerekiyordu. Uzaktan bakım, uzmanın fiziksel varlığına olan ihtiyacı ortadan kaldırır. GS1 DataMatrix, uzaktaki uzmanın hangi fiziksel parçayla ilgilendiğini tam olarak bilmesini sağlayarak etkili uzaktan teşhis ve rehberlik imkanı sunar. Bu ayrışma, daha çevik, duyarlı ve veri odaklı bir bakım organizasyonu oluşturur. Personel ve kaynakların dağıtımında esneklik sağlar ve veri akışlarının belirli varlıklara güvenilir bir şekilde bağlanmasını sağlayarak CBM+ gibi gelişmiş bakım kavramlarını destekler. Bu, daha az uzman ve kapsamlı yedek parça envanterine ihtiyaç duyulduğu ve bunun yerine merkezi uzmanlık ve hızlı veri erişiminin kullanıldığı için bakımın lojistik ayak izini potansiyel olarak azaltabilir.

İçin uygun:

• Lojistik için önemli bilgi: Sunrise 2027, Data Matrix kodu (2D barkod) veya QR kodu barkodun yerini alacak

Uygulama örnekleri ve vaka çalışmaları

Savunma sektöründe GS1 DataMatrix ve uzaktan bakımın özel kombinasyonuna ilişkin kapsamlı, kamuya açık olarak belgelenmiş vaka çalışmaları henüz nadir olsa da, çok sayıda örnek, bireysel bileşenlerin ve ilgili teknolojilerin savunma ve komşu sektörlerdeki başarılı uygulamalarını göstermektedir.

Savunma sektöründeki uygulamalar

• ABD Ordusu Tıbbi Malzeme Ajansı (USAMMA): MMOD-Tracy'nin Irak ve Kuveyt'te BT tarayıcılarının uzaktan bakımına ilişkin örneği, karmaşık tıbbi cihazların uzaktan teşhisinde, yedek parça temininde ve yerel teknisyenlerin onarım ve kalibrasyon süreçlerinde nasıl yönlendirilmesinde telebakım kanallarının (telefon, mesajlaşma) kullanıldığını açıkça göstermektedir. Bu durum, onarım sürelerinde birkaç haftalık önemli bir azalmaya ve seyahat masraflarında önemli ölçüde tasarrufa yol açmıştır. Kaynak, bu durumda GS1 DataMatrix kullanımından açıkça bahsetmese de, kodun bir tanımlama yöntemi olarak entegre edileceği telebakım çerçevesini göstermektedir.
• Savunma Bakanlığı Ürün Benzersiz Tanımlama (IUID) Programı: ABD Savunma Bakanlığı standardı MIL-STD-130N, ilgili ekipmanın, Data Matrix ECC 200 sembolünde kodlanmış Benzersiz Ürün Tanımlayıcısı (UII) kullanılarak benzersiz bir şekilde tanımlanmasını zorunlu kılar. Bu UII'nin yapısı genellikle GS1 prensiplerini (örneğin, GIAI veya GRAI veya üretici tanımlaması [CAGE kodu] ve seri numarasının bir kombinasyonunu kullanarak) takip eder ve GS1 uyumlu sözdizimini kullanır. Bu IUID işaretlemeleri, lojistik ve bakım süreçlerinde, uzaktan bakım da dahil olmak üzere, varlıkların tarama yoluyla benzersiz bir şekilde tanımlanması için gerekli temeli sağlar.
• NATO UID ve Lojistik Standartları: NATO ayrıca, GS1'i olası bir düzenleyici kuruluş ve GIAI ve GRAI gibi GS1 tanımlayıcıları olarak referans göstererek, STANAG 2290 (UID) aracılığıyla malzemelerin benzersiz tanımlanmasını teşvik etmektedir. STANAG 4329 (Barkod Sembololojisi) ve STANAG 4281 (Sevkiyat ve Depolama İşaretlemesi) gibi diğer NATO standartları, NSN (AI 7001) ve NCAGE/Parça Numarası (AI 241) gibi özel uygulama tanımlayıcılarının yanı sıra SSCC ve GLN dahil olmak üzere GS1 standartlarına dayanmaktadır veya bunları kullanmaktadır. Bu, ortak standartlara dayalı olarak ittifak ortakları arasında birlikte çalışabilirliğe olan bağlılığı vurgulamaktadır.
• Savunma Lojistik Ajansı (DLA): Savunma Bakanlığı'nın (DoD) merkezi lojistik ajansı olarak DLA, küresel tedarik zincirini yönetir ve şeffaflığı ve verimliliği artırmak için AIT (barkodlar, RFID) teknolojilerini kullanır. DLA, veri alışverişi için EDI ve AIT'yi açıkça öngören ve ANSI ASC X12 (GS1 EDI'nin temelini oluşturan) gibi ticari standartları ve IUID ve RFID gibi AIT teknolojilerini entegre eden Savunma Lojistik Yönetim Standartlarına (DLMS) dayanmaktadır. Örneğin, DLA'nın NEXCOM'a yapılan sevkiyatlar için SSCC ile GS1-128 etiketlerini kullanması, bu standartların temel askeri lojistik süreçlerine entegrasyonunu göstermektedir.

Havacılık ve sağlık sektörlerinden elde edilen bilgiler

• Havacılık ve Uzay: Bu sektör, ATA Spec 2000 veya AS9132 gibi standartlara göre bileşenlerin kalıcı olarak işaretlenmesi (Doğrudan Parça İşaretleme – DPM) için GS1 DataMatrix'i (Kod 39/128 gibi diğer kodlarla birlikte) yaygın olarak kullanmaktadır. Bu işaretlemeler, son derece karmaşık ve güvenlik açısından kritik bileşenler için tüm yaşam döngüsü boyunca izlenebilirlik, kalite kontrolü ve bakım, onarım ve revizyon (MRO) süreçlerinin desteklenmesi amacıyla kullanılır. Çeşitli malzemeler üzerinde ve aşırı çevresel koşullar altında DPM teknikleri konusundaki deneyim, askeri uygulamalara doğrudan aktarılabilir.
• Sağlık sektörü (ilaç ve tıbbi teknoloji): Burada, ilaç seri numaralandırması ve tıbbi cihazların benzersiz cihaz tanımlaması (UDI) için GS1 DataMatrix kullanımı yaygındır ve düzenleyici gereklilikler (örneğin, ABD'de FDA UDI ve DSCSA, AB'de FMD, 75'ten fazla ülkede benzer düzenlemeler) nedeniyle genellikle zorunludur. Bu sektör, birincil ve ikincil ambalajlarda ve bazen doğrudan ürünlerde (örneğin, cerrahi aletler) dinamik verilerle (GTIN, parti numarası, son kullanma tarihi, seri numarası) kodların yüksek hızlı işaretlenmesi ve doğrulanmasında geniş deneyime sahiptir. Baskı kalitesi, tarayıcı teknolojisi, veri yönetim mimarileri ve tedarik zinciri ve klinik sistemlere entegrasyon konusunda elde edilen bilgiler, savunma lojistiği için son derece değerlidir.

GS1 DataMatrix'in bu yüksek güvenilirlik ve güvenlik açısından kritik sektörlerde yaygın, çoğu zaman yasal düzenlemelerle zorunlu kılınan kullanımı, zorlu ortamlar için teknik uygunluğunun güçlü bir doğrulamasını sağlamaktadır. Büyük ölçekli uygulamanın zorlu olmasına rağmen, uygulanabilir olduğunu ve izlenebilirlik, verimlilik ve güvenlik açısından önemli faydalar sunduğunu göstermektedir; bu faydalar doğrudan askeri bakım ve uzaktan bakımın hedeflerine yansımaktadır. Bu nedenle savunma kuruluşlarının tekerleği yeniden icat etmelerine gerek yoktur, bunun yerine bu sektörlerden kanıtlanmış yaklaşımları ve teknolojileri kullanabilir ve uyarlayabilir, potansiyel olarak uygulama risklerini ve maliyetlerini azaltabilirler.

Uygulama ve azaltma stratejilerindeki zorluklar

Sağladığı cazip avantajlara rağmen, savunma ortamında GS1 DataMatrix tabanlı uzaktan bakım çözümünün 도입 edilmesi, proaktif olarak ele alınması gereken belirli zorluklar ortaya koymaktadır.

Siber güvenlik ve veri koruma

Zorluk: Hassas teknik verilerin (konfigürasyonlar, güvenlik açıkları, bakım geçmişleri) ağlar üzerinden iletilmesi riskler oluşturmaktadır. Sahadaki tarayıcılar ve mobil cihazlar gibi uç noktaların yanı sıra merkezi sistemler de yetkisiz erişime, manipülasyona ve dinlemeye karşı korunmalıdır. Bakım veritabanlarının bütünlüğü kritik önem taşımaktadır.

Risk azaltma stratejisi: Veri iletimi ve depolama için güçlü şifreleme kullanımı, sağlam kimlik doğrulama mekanizmaları (örneğin, çok faktörlü kimlik doğrulama), ağ segmentasyonu, izinsiz giriş tespit/önleme sistemlerinin kullanımı, geçerli askeri siber güvenlik yönergelerine ve standartlarına sıkı bağlılık, düzenli güvenlik denetimleri ve sızma testleri.

Eski sistemlerin birlikte çalışabilirliği ve entegrasyonu

Zorluk: Yeni AIDC donanımını (2D tarayıcılar) ve uzaktan bakım yazılım platformlarını, genellikle heterojen ve bazen de eski olan askeri BT altyapısına (çeşitli AIS sistemleri, bazıları hala MILS tabanlı ve DPAS gibi özel bakım veritabanları) entegre etmek karmaşıktır. Eski ve yeni sistemler arasında sorunsuz ve standartlara uygun veri alışverişinin (örneğin, DLMS aracılığıyla) sağlanması çok önemlidir.

Risk azaltma stratejisi: Ara katman yazılımlarının, standartlaştırılmış arayüzlerin (API'ler) ve veri formatlarının (GS1, DLMS/EDI) kullanımı; halihazırda modern arayüzler sunan sistemlerle entegrasyonun önceliklendirilmesi; aşamalı devreye alma; yeni sistemlerin tedarikinde birlikte çalışabilirlik gereksinimlerinin temel bir bileşen olarak tanımlanması; sistemlerin GS1 veri yapılarını doğru şekilde işleyebilmesinin sağlanması.

Maliyetler, altyapı ve eğitim

Zorluk: Uygulama, donanıma (2D tarayıcılar, potansiyel olarak DPM ekipmanı, dayanıklı uç cihazlar, sunucular), yazılım lisanslarına, potansiyel ağ yükseltmelerine (özellikle sahada bant genişliği ve güvenilirlik için) ve yazılım geliştirme veya özelleştirmeye yönelik ilk yatırımları gerektirir. Ek maliyetler arasında personel eğitimi – saha teknisyenleri, uzaktan uzmanlar, BT yöneticileri ve lojistik personeli – yer almaktadır.

Risk azaltma stratejisi: Azaltılmış arıza süreleri, önlenen seyahat masrafları ve artırılmış verimlilik yoluyla yatırım getirisini nicelleştiren ayrıntılı maliyet-fayda analizleri yürütmek; mümkün olduğunca mevcut ağ altyapısını kullanmak; kapsamlı, role özgü eğitim programları geliştirmek; maliyet düşürme için ticari hazır çözümler (COTS) veya kamuya ait hazır çözümler (GOTS) değerlendirmek; ve uygun olduğu durumlarda donanım kiralama modellerini göz önünde bulundurmak.

Çalışma koşulları altında sağlamlık ve okunabilirlik

Zorluk: DataMatrix kodlarının okunabilirliği, olumsuz saha koşullarında (yağ/toz bulaşması, mekanik hasar, yetersiz aydınlatma, aşırı sıcaklıklar) bile garanti edilmelidir. Bu nedenle kullanılan tarayıcıların da buna uygun şekilde sağlam olması gerekir.

Risk azaltma stratejisi: Açıkta kalan veya uzun ömürlü parçalar için etiket yerine dayanıklı DPM işlemlerinin (lazerle kazıma, nokta püskürtme) kullanılması; maksimum hata toleransına sahip kodlar için yüksek kaliteli malzemelerin ve baskı/işaretleme işlemlerinin seçilmesi (ECC 200); gelişmiş görüntü işleme teknolojisine sahip endüstriyel sınıf veya askeri standartlara uygun tarayıcıların kullanılması; kod işaretlemesi için net kalite standartlarının oluşturulması ve izlenmesi (örneğin, ISO/IEC 15415'e göre).

Standardizasyon ve Yönetişim

Zorluk: Silahlı kuvvetlerin farklı kolları, birimleri, silah sistemleri ve hatta ittifak ortakları arasında GS1 standartlarının (doğru yapay zeka kodları, veri formatları, sözdizimi) tutarlı bir şekilde uygulanmasını sağlamak çok önemlidir. GS1 ön eklerinin yönetimi ve benzersiz tanımlayıcıların atanması koordinasyon gerektirir. Tek bir üründe farklı barkodların bir arada bulunması karışıklığa ve yanlış taramalara yol açabilir.

Risk azaltma stratejisi: Açık, departman genelinde yönergeler ve uygulama kılavuzları oluşturulması (mevcut UID zorunluluklarına dayanarak); GS1 tanımlayıcılarının merkezi veya koordineli yönetimi; güçlü bir program yönetişim yapısının oluşturulması; eğitim ve denetimler yoluyla standartlara uyumun teşvik edilmesi; uyumlaştırma için NATO ortaklarıyla yakın koordinasyon; paket/bileşen başına barkod sayısını azaltmaya yönelik stratejiler ("Tek Barkod" hedefi).

GS1 DataMatrix: Uygulama Zorlukları ve Azaltma Stratejileri

GS1 DataMatrix'in uygulanması, hem stratejik hem de teknik önlemlerin verimli bir şekilde ele alınmasını gerektiren çeşitli zorluklar sunmaktadır. Siber güvenlik ve veri koruma alanlarında, hassas verilerin iletim ve depolama sırasında korunması ve uç noktaların ve sistemlerin güvenliğinin sağlanması gerekmektedir. Güçlü şifreleme, kimlik doğrulama, ağ segmentasyonu, IDS/IPS ve düzenli denetimler yoluyla Savunma Bakanlığı (DoD) yönergelerine uyum gibi stratejiler çok önemlidir. Özellikle yeni donanım ve yazılımların heterojen, bazen eski BT ortamlarına entegre edilmesi söz konusu olduğunda, birlikte çalışabilirlik ve eski sistem entegrasyonu ek bir engel teşkil etmektedir. Ara katman yazılımları, API'ler, GS1 veya DLMS gibi standart formatlar ve yeni satın alımlarda birlikte çalışabilirliğe öncelik verilmesi, veri alışverişini sağlamaya yardımcı olur. Tarayıcılar, DPM, ağlar ve yazılımlara yapılan ilk yatırımların yanı sıra çeşitli roller için eğitim de gerektiğinden, maliyetler, altyapı ve gerekli eğitim de dikkate alınmalıdır. Bu maliyetler, yatırım getirisi (ROI) analizleri, mevcut altyapıdan yararlanma, COTS/GOTS sertifikasyonu ve kapsamlı eğitim programları yoluyla daha verimli bir şekilde yönetilebilir. Kullanım sırasında sağlamlık ve okunabilirlik özellikle önemlidir; kodların kir, hasar veya yetersiz aydınlatma gibi zorlu koşullar altında bile okunabilir kalmasını sağlar. Lazer veya nokta vuruşlu işaretleme gibi dijital son işlem (DPM) yöntemleri, hata düzeltmeli yüksek kaliteli ve sağlam kodlar (ECC 200), endüstriyel tarayıcılar ve ISO 15415 gibi kalite standartları bu çözüme katkıda bulunur. GS1 standartlarının (örneğin, yapay zekalar ve sözdizimi) tutarlı bir şekilde uygulanması ve merkezi kimlik yönetimi, standardizasyon ve yönetişimi sağlamak için kritik öneme sahiptir. Açık yönergeler, merkezi kimlik yönetimi, program yönetişimi, eğitim programları ve NATO gibi ortaklarla koordineli olarak düzenlemelere uyum bunu destekler. Kapsamlı bir "Tek Barkod" stratejisi, netliği ve verimliliği daha da artırır.

Bu teknolojinin başarılı bir şekilde operasyonel olarak uygulanması, yalnızca ekipman tedarikini değil, her şeyden önce dikkatli planlamayı, önemli yatırımları ve karmaşık savunma ortamında var olan entegrasyon, güvenlik, maliyet ve standardizasyon konularındaki önemli engellerin üstesinden gelmek için güçlü liderliği gerektirir. Lojistik, BT, siber savunma ve finansal planlama arasında departmanlar arası iş birliği ve potansiyel olarak aşamalı bir yaklaşım, başarı için çok önemli olacaktır.

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla

Karşılaştırmalı analiz: GS1 DataMatrix yaklaşımı ile geleneksel yöntemler

GS1 DataMatrix kullanımı yoluyla uzaktan bakımın desteklenmesi yaklaşımı, geleneksel bakım uygulamalarına kıyasla bir paradigma değişimini temsil etmektedir.

Geleneksel uygulamaların sınırlamaları

Savunma sektöründe bakım ve lojistik takibi için kullanılan geleneksel yöntemler genellikle aşağıdaki sınırlamalardan muzdariptir:

• Manuel süreçler: Veri girişine ve bilgi arama işlemlerine büyük ölçüde manuel bağımlılık söz konusudur; bu da yavaş ve hataya açık bir süreçtir.
• Tutarsız işaretleme: Genellikle standartlaştırılmamış, okunması zor veya belirsiz parça işaretlemeleri.
• Parçalı dokümantasyon: Bakım geçmişleri genellikle kağıt tabanlıdır veya birbirine bağlı olmayan farklı dijital sistemlerde saklanır; bu da geçmişin tamamına hızlı bir şekilde erişmeyi zorlaştırır.
• Fiziksel varlık gerekliliği: Uzman teknisyenlerin sahada fiziksel olarak bulunma zorunluluğu, özellikle uzak veya tehlikeli bölgelerde uzun bekleme sürelerine, yüksek seyahat masraflarına ve lojistik zorluklara yol açmaktadır.
• Gerçek zamanlı şeffaflık eksikliği: Genellikle varlıkların durumu veya bakım çalışmalarının ilerlemesi hakkında güncel bir genel bakış bulunmamaktadır. MILS gibi eski sistemler yalnızca sınırlı gerçek zamanlı yetenekler sunuyordu.
• Reaktif bakım: Bakım kararları genellikle ekipmanın gerçek durumuna değil, sabit aralıklara göre veya yalnızca bir arıza meydana geldikten sonra alınır.

Başlıca ayırt edici özellikler: hız, doğruluk, veri derinliği, esneklik

GS1 DataMatrix tabanlı uzaktan bakım yaklaşımı, şu temel yönlerden farklılık gösterir:

• Tanımlama: Otomatik, neredeyse anlık tarama, manuel okuma ve arama işlemlerinin yerini alıyor.
• Doğruluk: Hata düzeltme kodları ve manuel giriş hatalarının ortadan kaldırılması sayesinde yüksek doğruluk oranı sağlanırken, insan hatasına karşı yüksek hassasiyet elde edilir.
• Veri erişimi ve derinliği: Tek bir tarama potansiyel olarak zengin miktarda yapılandırılmış veri (benzersiz kimlik, parti numarası, seri numarası, son kullanma tarihi vb.) sağlar; oysa geleneksel etiketler genellikle sınırlı bilgi içerir ve daha fazla manuel araştırma gerektirir.
• Uzmanlık: Merkezi uzmanlara uzaktan erişim imkanı sağlayarak, yerel uzmanların bulunabilirliğine olan bağımlılığı azaltır.
• Süreç kontrolü: Genellikle manuel ve reaktif süreçlerin aksine, veriye dayalı ve potansiyel olarak öngörülebilir bakım süreçlerini mümkün kılar.
• İzlenebilirlik: Özellikle DPM kullanıldığında, tam yaşam döngüsü izlenebilirliği imkanı sunar; oysa geleneksel yöntemlerde bu genellikle eksik veya çok maliyetlidir.
• Esneklik: Yüksek (konuma, zamana ve ihtiyaçlara uyarlanabilir), CBM+'ı destekler
• Hız: Daha hızlı teşhis ve onarım, daha kısa arıza süresi.

GS1 DataMatrix/Uzaktan Bakım Yöntemlerinin Geleneksel Yöntemlerle Karşılaştırılması

GS1 DataMatrix/Telebakım ile geleneksel yöntemler arasındaki karşılaştırma, çeşitli yönlerde önemli farklılıklar ortaya koymaktadır. Tanımlama alanında, GS1 DataMatrix, GS1 standardı aracılığıyla otomatik, hızlı ve net tanıma sağlarken, geleneksel yöntemler manuel, genellikle yavaş ve potansiyel olarak belirsiz süreçlerle karakterize edilir. Doğruluk açısından, GS1 DataMatrix, hata düzeltme ve manuel girişin ortadan kaldırılması sayesinde hata oranını önemli ölçüde azaltarak öne çıkar. Geleneksel yöntemler ise insan okuma ve yazma hatalarına daha yatkındır. GS1 DataMatrix ile veri derinliği ve erişim de son derece yüksektir; bunun nedeni, kapsamlı bilgilerin tek bir kodda depolanması ve verilerin anında alınabilmesidir, oysa geleneksel yaklaşımlar genellikle birkaç veri noktasıyla sınırlıdır ve manuel arama gerektirir.

Uzmanlık açısından, GS1 DataMatrix, geleneksel yöntemlerin aksine, uzmanların fiziksel olarak yerinde bulunmasını gerektirmeyen, konumdan bağımsız uzaktan merkezi uzmanlara erişim sağlar. GS1 DataMatrix, süreçleri veri odaklı ve standartlaştırılmış hale getirerek proaktif ve tahmine dayalı yaklaşımlar için potansiyel sunar. Geleneksel yöntemler genellikle manuel ve reaktiftir, genellikle arızalara veya planlanmış aralıklara yanıt verir. Özellikle Doğrudan Parça İşaretleme (DPM) kullanıldığında, GS1 DataMatrix ile izlenebilirlik tamamen sağlanabilir; bu durum geleneksel yöntemlerde genellikle sınırlı ve maliyetlidir.

GS1 DataMatrix, esneklik konusunda da üstünlük gösterir; konuma, zamana ve talebe uyum sağlar ve Durum Tabanlı Bakım Artı (CBM+) sistemini destekler. Buna karşılık, geleneksel yöntemler büyük ölçüde yerinde personel mevcudiyetine bağlıdır. Hız açısından, GS1 DataMatrix daha hızlı teşhis ve onarımlar sağlayarak arıza sürelerini azaltırken, geleneksel yaklaşımlar manuel süreçler, seyahat ve zaman alıcı bilgi toplama nedeniyle önemli ölçüde daha yavaştır. GS1 DataMatrix başlangıçta daha pahalı olsa da, daha düşük seyahat masrafları ve daha kısa arıza süreleri sayesinde uzun vadeli tasarruf potansiyeli sunar. Geleneksel yöntemler ise seyahat, uzun arıza süreleri ve verimsizlik nedeniyle sürekli yüksek maliyetlere yol açar.

Bu karşılaştırma, GS1 DataMatrix destekli uzaktan bakım yaklaşımının yalnızca kademeli bir iyileştirme olmadığını, daha verimli, doğru ve esnek bir bakım paradigmasına doğru temel bir dönüşümü mümkün kıldığını göstermektedir. Geleneksel yöntemlerin doğasında var olan birçok zayıflığı ele almaktadır. Bununla birlikte, başarılı bir benimseme yalnızca yeni araçlar değil, aynı zamanda iş akışlarında, rol dağılımında ve personel eğitiminde de önemli ayarlamalar gerektirebilir.

Gelecek beklentileri ve teknolojik trendler

GS1 DataMatrix ve uzaktan bakımın birleşimi bir son nokta olarak değil, savunma lojistiği ve bakımında gelecekteki gelişmeler için önemli bir yapı taşı olarak görülmelidir.

Yapay Zeka (YZ), Tahmin Analitiği ve Dijital İkizlerle Sinerji

GS1 DataMatrix, fiziksel varlıkları dijital ikizleriyle ve ilgili veri akışlarıyla (sensör verileri, operasyonel veriler, çevresel veriler) ilişkilendirmek için gereken güvenilir, benzersiz tanımlayıcıyı sağlar. Bu sağlam veri temeli, CBM+ ve öngörücü bakım içindeki gelişmiş analitikler için ön koşuldur. Bu verilere dayanarak, algoritmalar kalıpları belirleyebilir, bileşenlerin gelecekteki durumunu tahmin edebilir ve daha sonra uzaktan bakım yoluyla tetiklenebilen ve yönlendirilebilen proaktif bakım önlemleri önerebilir. Yapay zeka ayrıca, iletilen verilerdeki kalıpları tanıyarak ve hipotezler üreterek uzaktan uzmanların teşhisinde de destek sağlayabilir.

Veri depolama ve bağlantı teknolojisinin evrimi (GS1 Dijital Bağlantı)

Önemli bir trend, barkodlara yalnızca tanımlayıcıları ve nitelikleri değil, aynı zamanda web adreslerini (URI'ler) de kodlama yeteneğinin artmasıdır. GS1 Dijital Bağlantı Standardı, GS1 tanımlayıcılarını bir web URI yapısına çevirmek için bir sözdizimi tanımlar; bu yapı daha sonra DataMatrix (veya QR kodu) gibi bir veri taşıyıcısına kodlanabilir. Tek bir tarama, teknisyenleri veya uzmanları doğrudan dinamik bir çevrimiçi kaynak yelpazesine götürebilir: etkileşimli, bağlam duyarlı kılavuzlar, teşhis yardımcıları, video eğitimleri, canlı destek kanallarına doğrudan bağlantılar veya gerçek zamanlı veri panoları. Bu, sahada bilgiye erişimi devrim niteliğinde değiştirecektir. Mobil cihazlarla (akıllı telefonlar, tabletler) entegrasyon ve bu verilerle tarama ve etkileşim için özel uygulamalar giderek artacaktır.

Savunmada uzun menzilli lojistik desteğin geliştirilmesi

Uzaktan bakımın, niş bir çözüm olmaktan çıkıp standart bir bakım destek modeline dönüşmesi ve potansiyel olarak ön cephedeki personel ve malzeme ihtiyacını azaltması bekleniyor ("daha az mekanikçi, daha fazla veri akışı"). Yedek parçaların ihtiyaç duyulan yere hızlı bir şekilde teslim edilmesi veya hatta uzaktan kumanda ile manipülasyon yapılması için insansız hava araçları veya kara robotları gibi otonom sistemlerle entegrasyon, gelecek için umut vadeden bir alan. Silahlı kuvvetlerin kolları, ittifak ortakları ve endüstri arasındaki lojistik veri alışverişi ve iş birliği, GS1 gibi ortak standartların kullanımıyla daha da yoğunlaştırılacak ve kusursuz, birlikte çalışabilir bir lojistik zinciri oluşturulacaktır. "Lojistik bilgisi"nin kendisi, operasyonel karar verme için giderek daha kritik bir kaynak olarak kabul ediliyor ve kullanılıyor.

Bu eğilimler, GS1 DataMatrix ve uzaktan bakımın, yüksek düzeyde otomatikleştirilmiş, akıllı, ağ bağlantılı ve tahmine dayalı bir savunma lojistiği vizyonunun temel unsurları olduğunu göstermektedir. Bu nedenle, bu temel teknolojilere yapılan stratejik yatırımlar, gelecekteki operasyonel hazırlığı sağlamak ve lojistik ve bakımda teknolojik üstünlüğü korumak için çok önemlidir.

İçin uygun:

• Yapay zeka aracıları ve 2D matris kodlarıyla yeni lojistik çözümleri: DataMatrix matris lojistiğiyle sektörün geleceği

Stratejik avantaj: GS1 DataMatrix ile savunma lojistiğinin optimize edilmesi

Kesinti sürelerini en aza indirin, çalışma sürelerini en üst düzeye çıkarın: GS1 DataMatrix ve Uzaktan Bakımın sinerjisi

GS1 DataMatrix standardının uzaktan bakım süreçlerine entegre edilmesi, savunma lojistiği için önemli stratejik değer sunmaktadır. Başlıca faydaları arasında veri kalitesi ve doğruluğunda önemli bir iyileşme, kusursuz bileşen izlenebilirliği, arıza sürelerinin azalmasına yol açan hızlandırılmış teşhis ve onarım döngüleri ve bakım desteği sağlama konusunda önemli ölçüde artırılmış esneklik yer almaktadır. Ayrıca, seyahat masraflarının azalması ve kaynak kullanımının optimize edilmesi yoluyla uzun vadeli maliyet tasarrufu potansiyeli de mevcuttur. Sinerji açıktır: GS1 DataMatrix, bir varlığın verilerine standartlaştırılmış, makine tarafından okunabilir bir anahtar sağlarken, uzaktan bakım ise bu verileri ve ortaya çıkan uzman bilgisini konumdan bağımsız olarak etkili bir şekilde kullanmak için iletişim kanalını sağlar. Bu birleşik yaklaşım, savunma lojistiğini modernize etmede ve karmaşık ve dinamik küresel operasyonel ortamlarda operasyonel hazırlığı sağlamada kritik bir faktördür.

Uygulama ve optimizasyon için temel öneriler

Bu teknolojinin potansiyelini tam olarak gerçekleştirmek için aşağıdaki stratejik öneriler ortaya konmuştur:

• Net bir strateji ve yönetişim geliştirilmesi: GS1 DataMatrix tabanlı uzaktan bakımın uygulanmasına yönelik, departmanlar arası (Savunma Bakanlığı/NATO genelinde) bir strateji ve net bir kurallar bütünü geliştirilmelidir. Bu, mevcut UID yönergelerine dayanmalı ve standartlara uyumluluk, veri yönetimi ve rol dağılımı gibi hususları tanımlamalıdır.
• Öncelikli uygulama: Tanıtım, öncelikle operasyonel faydanın en yüksek olduğu, arıza süresinin azaltılmasının öncelikli olduğu yüksek değerli, karmaşık veya özellikle arıza riski yüksek silah sistemleri ve bileşenlerine odaklanmalıdır.
• Altyapı ve ekipman yatırımı: Sağlam, güvenli ve yeterince güçlü bir ağ altyapısına (sahada da dahil olmak üzere) ve uyumlu AIDC ekipmanına (sağlam 2D ​​tarayıcılar, muhtemelen DPM sistemleri) yatırım yapılması gerekmektedir.
• Birlikte çalışabilirliğe odaklanın: Başlangıçtan itibaren, yeni sistemlerin mevcut lojistik ve bakım platformlarıyla birlikte çalışabilirliği sağlanmalıdır. DLMS ve GS1 gibi standartlara uyum şarttır. Tüm yeni satın alımlar için birlikte çalışabilirlik gereksinimleri tanımlanmalıdır.
• Kapsamlı eğitim programları: Yeni teknolojilerin kabulünü ve etkin kullanımını sağlamak için, ilgili tüm gruplar (saha teknisyenleri, uzaktan uzmanlar, lojistik personeli, BT personeli) için role özgü eğitim programları geliştirilmeli ve uygulanmalıdır.
• Siber güvenlik risklerinin proaktif yönetimi: Siber güvenlik, tasarım ve uygulamadan işletmeye kadar tüm sistem yaşam döngüsünün ayrılmaz bir parçası olmalıdır.
• Dış uzmanlık ve iş birliğinden yararlanma: GS1 DataMatrix ile zaten geniş deneyime sahip olan havacılık ve sağlık gibi sektörlerle aktif olarak iş birliği yapmayı ve "öğrenilen dersleri" paylaşmayı hedefleyin.
• Gelecek teknolojilerine yönelik pilot projeler: GS1 Digital Link gibi yeni standartların bilgiye erişimi daha da iyileştirme potansiyeli, pilot projeler çerçevesinde değerlendirilmelidir.

Bu önerilerin tutarlı bir şekilde uygulanması, uygulama zorluklarının üstesinden gelmeye ve GS1 DataMatrix ve Telemaintenance'ın dönüştürücü gücünü ortaya çıkararak daha verimli, çevik ve uygun maliyetli savunma lojistiği sağlamaya yardımcı olabilir.

sözlük

• AIDC (Otomatik Tanımlama ve Veri Yakalama): Otomatik tanımlama ve veri yakalama; nesneler hakkında otomatik veri yakalama teknolojileri (örneğin, barkodlar, RFID).
• AI (Uygulama Tanımlayıcısı): GS1 uygulama tanımlayıcısı; GS1 barkodlarında, takip eden verilerin anlamını ve biçimini tanımlayan sayısal kod (2-4 hane).
• AIS (Otomatik Bilgi Sistemi): Otomatik bilgi sistemi; Savunma Bakanlığı'ndaki iş süreçlerini destekleyen BT sistemleri için kullanılan genel terim.
• AIT (Otomatik Tanımlama Teknolojisi): Otomatik tanımlama teknolojisi; AIDC'ye benzer.
• CBM+ (Durum Bazlı Bakım Artı): Durum bazlı bakım artı; ekipmanın gerçek durumuna dayalı, analiz ve lojistik hususlarla desteklenen bir bakım stratejisi.
• CAGE Kodu (Ticaret ve Devlet Tanımlayıcısı): ABD hükümetiyle iş yapan şirketleri tanımlamak için kullanılan benzersiz beş haneli bir kod.
• DLMS (Savunma Lojistik Yönetim Standartları): Lojistikte elektronik veri alışverişi (EDI) için ABD Savunma Bakanlığı standartları.
• DoD (Savunma Bakanlığı): Amerika Birleşik Devletleri Savunma Bakanlığı.
• DPM (Doğrudan Parça İşaretleme): Doğrudan parça işaretleme; bir kodun (örneğin, Data Matrix) bir parçanın yüzeyine doğrudan ve kalıcı olarak uygulanması (örneğin, lazerle kazıma, nokta püskürtme yöntemiyle).
• DPAS (Savunma Mülkiyeti Sorumluluk Sistemi): Savunma Bakanlığı'nın, bakım verileri de dahil olmak üzere mülkiyeti yönetmek ve izlemek için kullandığı bir sistem.
• ECC 200 (Hata Düzeltme Kodu 200): Reed-Solomon algoritmasına dayalı ve yüksek hata toleransı sunan, Data Matrix barkodları için özel bir hata düzeltme standardı. GS1 DataMatrix tarafından kullanılmaktadır.
• EDI (Elektronik Veri Değişimi): Elektronik veri alışverişi; İş belgelerinin elektronik ortamda standartlaştırılmış şekilde değişimi.
• FNC1 (Fonksiyon Kodu 1): GS1 barkodlarında (ilk konumdaki GS1 DataMatrix dahil) GS1 veri yapısına uyumluluğu gösteren ve ayırıcı görevi görebilen özel kontrol karakteri.
• GIAI (Küresel Bireysel Varlık Tanımlayıcısı): Küresel Bireysel Varlık Tanımlayıcısı; bireysel varlıkların benzersiz tanımlanması için kullanılan GS1 anahtarı.
• GLN (Küresel Konum Numarası): Küresel konum numarası; fiziksel konumların veya yasal kuruluşların benzersiz tanımlanması için kullanılan GS1 anahtarı.
• GRAI (Küresel Geri Dönüştürülebilir Varlık Tanımlayıcısı): Küresel Geri Dönüştürülebilir Varlık Tanımlayıcısı; yeniden kullanılabilir taşıma veya depolama kaplarının benzersiz tanımlanması için kullanılan GS1 anahtarı.
• GS1: Tedarik Zincirleri için Küresel Standardizasyon Örgütü (diğer şeylerin yanı sıra barkodlar, tanımlama numaraları, EDI standartları geliştirir).
• GS1 DataMatrix: GS1 veri yapısını (FNC1 ve AI'ler ile birlikte) kullanan, Data Matrix ECC 200 barkodunun özel bir uygulaması.
• GS1 Dijital Bağlantı: GS1 tanımlayıcılarını bir web URI yapısında kodlamak için kullanılan GS1 standardı olup, barkod aracılığıyla çevrimiçi bilgilere erişimi sağlar.
• GTIN (Küresel Ticaret Ürün Numarası): Küresel Ticaret Ürün Numarası; belirli bir ambalaj seviyesindeki ticari ürünlerin (ürünlerin) benzersiz tanımlanması için kullanılan GS1 anahtarı.
• IUID (Öğe Benzersiz Tanımlaması): Nesnelerin benzersiz tanımlanması; Savunma Bakanlığı'nın askeri mülklerin benzersiz tanımlanması programı.
• MIL-STD-130: ABD Savunma Bakanlığı'nın IUID işaretlemesi için gereklilikleri tanımlayan askeri standardı.
• MILS (Askeri Standart Lojistik Sistemleri): Eski nesil Savunma Bakanlığı lojistik sistemleri, güncelliğini yitirmiş teknolojiye dayanmaktadır.
• MMOD (Tıbbi Bakım Operasyonları Bölümü): USAMMA'nın tıbbi ekipmanların bakımından sorumlu bölümü.
• NATO (Kuzey Atlantik Antlaşması Örgütü): Kuzey Atlantik Antlaşması Örgütü.
• NCAGE (NATO Ticari ve Devlet Kuruluşları Kodu): CAGE Kodunun NATO versiyonu.
• NSN (NATO Stok Numarası): Malzemenin benzersiz tanımlanması için kullanılan 13 haneli NATO tedarik numarası.
• RFID (Radyo Frekanslı Tanımlama): Radyo frekanslı tanımlama; radyo dalgalarını kullanarak otomatik tanımlama teknolojisi.
• SSCC (Seri Sevkiyat Konteyner Kodu): Sevkiyat biriminin numarası; lojistik birimlerinin (örneğin paletler, kartonlar) benzersiz tanımlanması için GS1 anahtarı.
• STANAG (Standardizasyon Anlaşması): NATO standardizasyon anlaşması.
• Uzaktan bakım: Telekomünikasyon teknolojisi kullanılarak uzaktan bakım işlemlerinin (teşhis, onarım yönlendirmesi) gerçekleştirilmesi.
• UDI (Benzersiz Cihaz Tanımlaması): Tıbbi cihazlar için benzersiz ürün tanımlaması (genellikle GS1 DataMatrix kullanılarak).
• UII (Benzersiz Ürün Tanımlayıcısı): Benzersiz ürün tanımlayıcısı; DoD IUID programı kapsamında bireysel bir ürüne atanan özel tanımlayıcı.
• USAMMA (ABD Ordusu Tıbbi Malzeme Ajansı): ABD Ordusunun tıbbi malzeme tedarikinden sorumlu ajansı.

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

İş Geliştirme Başkanı

Başkan KME Connect Savunma Çalışma Grubu

LinkedIn

 

 

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

 

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

 

 

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus