BBM Magazine 96 - January / Ocak 2026

BBM • JANUARY - OCAK 2026 BBM • JANUARY - OCAK 2026 42 43 COVER STORY • KAPAK DOSYASI COVER STORY • KAPAK DOSYASI directly to the site in a fully prepared state. This reduces the time required on site. At the same time, we are significantly expanding our digital services. The 4YOUconnect customer portal is at the heart of this. We now provide all relevant ma- chine documentation digitally – from electrical schematics to parts lists. The parts list can be viewed as a 3Dmodel, enabling faster identification of components and direct ordering via the web shop. Because when a machine stops, it has an emotional impact. This is not just a technical issue. That is why we aim to reduce downtime as much as possible. Instead of merely react- ing to faults, we focus on preventing them through predictive, data-driven processes. The further development of our CARE machine monitoring solution serves exactly this purpose. What is the current status of digitalization? Around one quarter of our customers actively use the por- tal, and this figure is rising rapidly. The next major step is a shared digital maintenance calendar. This will pave the way for a digital maintenance logbook that provides a complete service history. Transparency in service is just as important to us as connectivity with our customers. That is why we are developing step-by-step guided maintenance routines. Op- erators and maintenance personnel will be digitally guided through the maintenance process, which will directly help mitigate the effects of the shortage of skilled labor. Speaking of skilled labor shortages, are there specific issues in the sector that concern you most? The role of the service technician is undergoing a major transformation. Experienced technicians who used to travel 200 days a year are now difficult to find. Even when they genişletiyoruz. 4YOUconnect müşteri portalı bunun merke- zinde yer alıyor. Artık tüm ilgili makine dokümanlarını dijital olarak sağlıyoruz. Elektrik şemasından parça listesine kadar her şey orada. Parça listesi 3D model olarak görüntülenebili- yor. Bu da parçaların daha hızlı tanımlanmasını ve doğrudan web mağazasından sipariş edilmesini sağlıyor. Çünkü bir ma- kinenin durması duygusal bir etki yaratır. Bu sadece teknik bir konu değildir. Bu yüzden duruş sürelerini mümkün olduğunca azaltmaya çalışıyoruz. Arızalara sadece tepki vermek yerine, bunları öngören ve veriye dayalı süreçlerle önlemeye odakla- nıyoruz. Örneğin CARE makine izleme çözümümüzü geliştir- memiz bu amaçla yapılıyor. Dijitalleşmenin şu anki durumu nedir? Müşterilerimizin yaklaşık dörtte biri portalı aktif olarak kul- lanıyor. Bu oran hızla artıyor. Bir sonraki büyük adım ortak bir dijital bakım takvimi. Bu takvim, eksiksiz bir servis geçmi- şi sunan dijital bakım defterine giden yolu açacak. Serviste şeffaflık bizim için müşterilerimizle bağlantı kadar önemli. Bu nedenle adım adım yönlendiren bakım rutinleri geliştiriyoruz. Operatörler ve bakım personeli bu sayede bakım sürecinde dijital olarak yönlendirilecek. Bu da nitelikli iş gücü eksikliği- nin etkilerini doğrudan azaltmaya yardımcı olacak. Nitelikli iş gücü eksikliği demişken, sektörde sizi özellikle endişelendiren konular var mı? Servis teknisyeninin rolü büyük bir değişim içinde. Eskiden yılda 200 gün seyahat eden deneyimli teknisyenleri bugün bulmak zor. Bulunsalar bile uzun süre kalmıyorlar. Seyahat artık cazip değil. İş-yaşam dengesi önem kazandı. Bu yüzden hibrit modeller üzerinde duruyoruz. Montajda çalışmanın ya- are available, they tend not to stay long. Travel is no longer attractive; work-life balance has become increasingly impor- tant. That is why we are focusing on hybrid models – such as combining installation work with temporary support for help desks or offering individually plannable travel periods. How important is artificial intelligence in overcoming these challenges? Extremely important. However, in my view, the value of any technology is determined by the tangible benefits it delivers – and AI is no exception. The greatest potential lies in knowledge management, particularly at the interface between training and real-world troubleshooting. With the support of AI, a young technician can be guided step by step through the fault resolution process of a complex ma- chine, even if they are still far from the level of an expert technician. Further development is also needed in the area of machine monitoring. Are there additional use cases for AI-supported data management? Using the machine data collected through the updated CARE monitoring solution, we can show customers whether production losses originate from the machine itself or from upstream processes. In the future, we want to integrate this informational value directly into our reports in the form of concrete recommendations for action. AI can be particularly helpful in report generation. However, the interpretation of the data will always require the expertise of an experienced specialist. In addition, it will become possible to compare machine performance across multiple locations for compa- nies producing the same product at different sites. How do you address sustainability in service? One example is the digital learning platform “Schubert Learning Space,” which offers location-independent ma- nında geçici olarak yardım hatlarını desteklemek veya kişisel olarak planlanabilir seyahat dönemleri sunmak gibi çözümler gündemde. Tüm bu zorlukların aşılmasında yapay zeka ne kadar önemli? Oldukça önemli. Ancak bana göre her teknolojinin değe- rini, sağladığı gerçek fayda belirler. Yapay zeka da bunun dı- şında değil. Büyük potansiyel özellikle bilgi yönetimi alanında görülüyor. Eğitimle gerçek arıza çözümü arasındaki noktada. Genç bir teknisyen, yapay zeka sayesinde karmaşık bir ma- kinenin arıza giderme sürecinde adım adım yönlendirilebilir. Uzman bir teknisyenin seviyesinden çok uzakta olsa bile. Ma- kine izleme alanında da gelişimin devam etmesi gerekiyor. Yapay zeka destekli veri yönetimi için ilave kullanım alanları var mı? CARE’in güncellenmiş izleme çözümünden topladığımız makine verileri sayesinde müşterilere üretim kayıplarının makineden mi yoksa önceki süreçlerden mi kaynaklandığını gösterebiliyoruz. Gelecekte bu bilgi değerini doğrudan so- mut aksiyon önerileri şeklinde raporlarımıza entegre etmek istiyoruz. Yapay zeka burada özellikle rapor hazırlamada des- tek olabilir. Ancak deneyimli bir uzmanın bilgileri yorumlaması her zaman gerekli olacak. Ayrıca birden fazla lokasyonda aynı ürünü işleyen şirketler için makineler arası performans kıyas- laması yapmak da mümkün hale gelecek. Serviste sürdürülebilirliği nasıl ele alıyorsunuz? Bunun bir örneği, operatörlere mekandan bağımsız makine eğitimi sunan dijital öğrenme platformu “Schubert Learning Space”. Seyahat ihtiyacı ortadan kalkıyor. Bu da hem daha ve- rimli hem de enerji ve emisyon tasarrufu açısından çok daha sürdürülebilir. Ayrıca daha şeffaf izleme sayesinde ürün ka- yıplarını azaltıyoruz. Üretim duruşuna yol açabilecek sapma- ları tespit ederek veya daha fazla hurdaya sebep olan kalıp