Veri Toplama Altyapısı: PLC'den Buluta Görselleştirmeye

Sanayide AI projelerinin %60'ının çöktüğü yer model değil, veri pipeline. Tezgahta veri var; SCADA'da görünüyor; ama buluta nasıl çıkar, nereye yazılır, kim erişir — bu sorular cevapsız kalır. Bu rehber; klasik bir Konya OSB tesisinin mevcut PLC/SCADA verisini AI-uyumlu bir bulut altyapısına taşımanın adım adım yol haritası.

Mevcut durumun tipik bir fotoğrafı

• 20-50 tezgah: Siemens S7, Mitsubishi FX, Allen-Bradley karışımı PLC.
• Bir ya da iki SCADA istasyonu (genelde Wonderware, Citect, ya da yerel paket).
• MES varsa; ama veriyi sadece raporlamada kullanır.
• Verinin tarihsel arşivi yok ya da en fazla 30-90 günlük tutulur.
• Buluta veri akışı YOK.

Bu tipik bir Türkiye OSB tesisidir; "modern" sayılır. AI için yeterli değil.

Hedef mimari

Hedef katman katman şöyle:

1. Saha: PLC'ler ve sensörler (mevcut + yeni eklenecek).
2. Edge gateway: Tezgahların yanında bir kutu; PLC verisini standartlaştırır, ön-filtre yapar.
3. Yerel sunucu (opsiyonel): Ham veri arşivi.
4. Bulut platformu: Uzun vade depo, model eğitimi, görselleştirme.
5. Uygulama katmanı: Dashboard, alarm, AI modeli.

Adım adım kurulum

Adım 1: PLC envanteri ve protokol haritası

Her PLC için: marka, model, firmware, mevcut iletişim protokolleri. Modern PLC'ler OPC-UA destekler — destekliyorsa kullan; desteklemiyorsa Modbus TCP üzerine geç.

• Siemens S7-1500 / 1200: OPC-UA destekli. En kolay senaryo.
• Siemens S7-300: S7Comm protokolü; OPC-UA için ek modül.
• Mitsubishi FX: SLMP üzerinden okuma; ek converter gerek olabilir.
• Allen-Bradley: Ethernet/IP yaygın.

Adım 2: Edge gateway seçimi

Edge gateway; PLC'lerden farklı protokolde veri okur, MQTT veya HTTPS ile buluta iter. İki seçenek:

• Endüstriyel hazır cihaz: Siemens IoT2050, Advantech UNO, Moxa UC. Pahalı (15-40K TL/cihaz) ama dayanıklı.
• Endüstriyel PC + open source yazılım: Beckhoff CX-iotbox, Ubuntu + Node-RED ya da Telegraf. Ucuz (5-15K TL/cihaz) ama mühendislik ister.

Konya'daki çoğu OSB tesisi için endüstriyel PC + Node-RED + Telegraf kombinasyonu en iyi maliyet-değer dengesini sunar.

Adım 3: İletim protokolü ve güvenlik

Edge'den buluta tipik akış:

• Protokol: MQTT (TLS şifreli).
• Format: JSON (insan-okur) ya da Protobuf (verimli).
• Veri sıklığı: tag başına 1-10 saniye; titreşim için ayrı yüksek frekans kanal.

Güvenlik kritik: gateway içe doğru bağlantı kabul etmez (sadece dışa MQTT push). VPN/Firewall kuralı sıkı.

Adım 4: Bulut depo ve işleme

Üç ana seçenek:

• InfluxDB + Grafana (self-hosted): Open source, küçük-orta tesise yeter, aylık 5-15K TL.
• TimescaleDB (Postgres): Esnek, SQL ile sorgulanır, orta-büyük tesis.
• Bulut platformları (AWS IoT, Azure IoT, GCP): Yönetim minimum, maliyet ölçeklenebilir; küçük tesis için pahalı, büyükte ekonomik.

Adım 5: Görselleştirme

Üretim ekibi için Grafana standart. Yönetim için ek bir özet dashboard (Power BI, Metabase ya da custom React).

Veri standardizasyonu — en kritik adım

Sıkça atlanan ama projeyi yapan/bozan adım. Her PLC tag'ine bir kanonik isim verilmeli:

• tezgah_3.mil_devir_rpm
• tezgah_3.titresim_x_g
• tezgah_3.yatak_sicaklik_c

Standart isim verilmeden veri toplanırsa 2 ay sonra "bu tag ne anlama geliyor" kâbusu başlar.

Tipik bütçe (20-30 tezgahlı tesis)

Kalem	Maliyet (TL)
2-3 edge gateway (PLC sayısına göre)	30-90K
Yerel sunucu (opsiyonel)	40-80K
Bulut altyapısı kurulum + 12 ay	120-220K
Yazılım entegrasyon (Node-RED, MQTT, InfluxDB)	150-300K
Görselleştirme + ilk dashboard	40-80K
Toplam	380-770K

3-12 ay içinde elde edilen değer

Veri altyapısı kurulduktan sonra:

• Üretim verimliliği gerçek zamanlı görünür → operasyonel ayarlamalar günlük yapılır.
• OEE her vardiya için otomatik hesaplanır.
• Enerji tüketimi tezgah başına izlenir; gizli aşırı tüketim yakalanır.
• AI modelleri (kestirimci bakım, kalite tahmini) için zemin hazır olur.

Sık yapılan hatalar

1. Önce model, sonra veri: "AI modeli alalım" deniyor; ama veri yok. Önce altyapı.
2. Tüm tag'leri toplamak: 5.000 tag toplanır, hiçbiri kullanılmaz. Önce ne için kullanılacağı belli olan 200-500 tag.
3. Vendor lock-in: Sadece bir markanın platformuna bağımlı kalmak. Çıkış maliyeti yıllar sonra acıtır.
4. Güvenlik atlamak: Doğrudan internet expose edilmiş PLC = saldırı yüzeyi. Şifreli, ters proxy'li mimari şart.

Sonuç

Veri altyapısı; sanayi AI'ının temelidir. Doğru kurgulanmış bir altyapı, üzerine 5-10 farklı AI uygulamasının eklenmesini sağlar. Yanlış kurgulanmış altyapı her uygulama için baştan inşa gerektirir. Bir kez yatırım yapıp uzun yıllar bilgi tabanı olarak kullanmak en akıllıca.