04 May 2025·8 dk
Siemens ve Bulut: Otomasyon, Yazılım ve Dijital İkizler
Siemens’in otomasyon, endüstriyel yazılım ve dijital ikizleri nasıl birleştirerek makineleri ve fabrikaları bulut analitiği ve operasyonlarla bağladığını görün.
Siemens’in otomasyon, endüstriyel yazılım ve dijital ikizleri nasıl birleştirerek makineleri ve fabrikaları bulut analitiği ve operasyonlarla bağladığını görün.
"Fiziksel ekonomiyi buluta bağlamak", gerçek dünyadaki endüstriyel işleri—bir hatta çalışan makineler, su pompalayan pompalar, ürünleri monte eden robotlar, malları yükleyen kamyonlar—analiz edebilen, koordine edebilen ve iyileştirebilen yazılımla ilişkilendirmekle ilgilidir.
Burada "fiziksel ekonomi", somut şeyler üreten ve taşıyan ekonomi parçalarını ifade eder: imalat, enerji üretimi ve dağıtımı, bina sistemleri ve lojistik. Bu ortamlardan sürekli sinyaller (hız, sıcaklık, titreşim, kalite kontrolleri, enerji kullanımı) gelir; ancak değer, bu sinyaller doğru kararlara dönüştürüldüğünde ortaya çıkar.
Bulut, ölçeklenebilir hesaplama ve paylaşılan veri erişimi sunar. Fabrika ve tesis verileri bulut uygulamalarına ulaştığında, ekipler birden fazla hat veya tesis arasında desenleri görebilir, performansı karşılaştırabilir, bakımı planlayabilir, çizelgeleri iyileştirebilir ve kalite sorunlarını daha hızlı izleyebilir.
Amaç "her şeyi buluta göndermek" değil. Doğru veriyi doğru yere ulaştırmak ve gerçek dünyadaki eylemlerin iyileşmesini sağlamaktır.
Bu bağlantı genellikle üç yapı taşıyla tanımlanır:
Sonraki bölümlerde kavramları pratik örneklerle inceleyeceğiz—verinin uçtan buluta nasıl aktığı, içgörülerin nasıl saha eylemlerine dönüştüğü ve pilottan ölçeğe benimseme yolu. Uygulama adımlarının ön izlemesini görmek isterseniz, /blog/a-practical-adoption-roadmap-pilot-to-scale kısmına bakabilirsiniz.
Siemens’in "fizikseli buluta bağlama" hikâyesi, birlikte çalışan üç katman olarak en kolay anlaşılır: gerçek dünya verisini üreten ve kontrol eden otomasyon, o veriyi yaşam döngüsü boyunca yapılandıran endüstriyel yazılım ve analitiklerin ve uygulamaların kullanabileceği şekilde veriyi güvenli biçimde taşıyan veri platformları.
Atölyede Siemens’in endüstriyel otomasyon alanı, kontroller (PLC'ler), sürücüler, HMI/operatör panelleri ve endüstriyel ağlar gibi sensörleri okuyan, kontrol mantığını çalıştıran ve makinelerin spesifikasyon içinde kalmasını sağlayan sistemleri kapsar.
Bu katman çıktı için kritik çünkü bulut içgörülerinin sonunda geri çevrilmesi gereken yer burasıdır: setpointler, çalışma talimatları, alarmlar ve bakım aksiyonları.
Siemens endüstriyel yazılımları, üretim öncesi ve sırasındaki araçları kapsar—mühendislik, simülasyon, PLM ve MES’in bir bütün olarak çalışmasını düşünün. Pratikte bu, ekiplerin tasarımları yeniden kullanmasına, süreçleri standardize etmesine, değişiklikleri yönetmesine ve tasarlandığı, planlandığı ve yapıldığı görünümleri hizalı tutmasına yardımcı olan “yapıştırıcı”dır.
Genelde ödül açıktır ve ölçülebilir: daha hızlı mühendislik değişiklikleri, daha az yeniden iş, daha yüksek çalışma süresi, daha tutarlı kalite ve daha düşük hurda/atık çünkü kararlar aynı yapılandırılmış bağlama dayanır.
Makineler ile bulut uygulamaları arasında bağlantı ve veri katmanları bulunur (genellikle endüstriyel IoT ve uçtan buluta entegrasyon başlığı altında toplanır). Amaç, doğru veriyi—güvenli ve bağlamıyla birlikte—bulut veya hibrit ortamlara taşımaktır; böylece ekipler panolar, analitikler ve site çapı karşılaştırmalar çalıştırabilir.
Bu parçaları sıkça Siemens Xcelerator başlığı altında görürsünüz—Siemens portföyü ve bir ekip ekosistemini kapsayan bir şemsiye. Tek bir üründen ziyade yetenekleri paketleyip bağlama biçimi olarak düşünmek en iyisidir.
Atölye (sensörler/makineler) → otomasyon/kontrol (PLC/HMI/sürücüler) → uç (topla/normalleştir) → bulut (depolama/analiz) → uygulamalar (bakım, kalite, enerji) → sahada eylemler (ayarla, planla, uyar).
Bu döngü—gerçek ekipmandan bulut içgörüsüne ve tekrar gerçek eyleme—akıllı üretim girişimlerinin temelidir.
Fabrikalar, ayrı gelişmiş iki çok farklı teknoloji türü üzerine çalışır.
Operasyonel Teknoloji (OT) fiziksel süreçleri çalıştıran şeydir: sensörler, sürücüler, PLC'ler, CNC'ler, SCADA/HMI ekranları ve güvenlik sistemleri. OT milisaniyeler, çalışma süresi ve öngörülebilir davranış ile ilgilenir.
Bilgi Teknolojisi (IT) bilgiyi yöneten şeydir: ağlar, sunucular, veri tabanları, kimlik yönetimi, ERP, analitik ve bulut uygulamaları. IT standardizasyon, ölçeklenebilirlik ve veriyi birçok kullanıcı ve lokasyon arasında koruma ile ilgilenir.
Tarihsel olarak fabrikalar OT ve IT'yi ayrı tutmuştur çünkü izolasyon güvenilirlik ve güvenliği artırırdı. Birçok üretim ağı yıllarca “sadece çalışacak” şekilde kuruldu; sınırlı değişiklik, sınırlı internet erişimi ve kimlerin neyi değiştirebileceği üzerinde sıkı kontrol vardı.
Saha ile kurumsal ve bulut sistemlerini bağlamak basit görünür, ta ki ortak pürüzlerle karşılaşana kadar:
T_001 gibi etiket isimleri, varlıkla eşleştirilip tutarlı bir yapıya haritalanmadıkça dışarıda hiçbir şey ifade etmez.Her cihaz bağlansa bile, standart bir veri modeli—varlıkları, olayları ve KPI’ları tanımlamanın paylaşılan bir yolu—olmadan değer sınırlıdır. Standartlaştırılmış modeller özel eşlemeyi azaltır, analitiği yeniden kullanılabilir kılar ve birden fazla tesisin performansını karşılaştırmaya yardımcı olur.
Amaç pratik bir döngüdür: veri → içgörü → değişim. Makine verisi toplanır, (genellikle üretim bağlamıyla birlikte) analiz edilir ve sonra eylemlere dönüştürülür—çizelgeleri güncelleme, setpointleri ayarlama, kalite kontrollerini iyileştirme veya bakım planlarını değiştirme—böylece bulut içgörüleri gerçekten saha operasyonlarını iyileştirir.
Fabrika verisi bulutta başlamaz—makinede başlar. Siemens tarzı bir yapılandırmada “otomasyon katmanı” fiziksel sinyallerin güvenilir, zaman damgalı bilgilere dönüştüğü ve diğer sistemlerin güvenle kullanabileceği yerdir.
Pratik düzeyde otomasyon, birlikte çalışan bileşenlerin bir yığınıdır:
Herhangi bir veri güvenilir sayılmadan önce, her sinyalin ne anlama geldiğini biri tanımlamalıdır. Mühendislik ortamları şunlar için kullanılır:
Bu, veriyi kaynağında standartlaştırdığı için önemlidir—etiket isimleri, birimler, ölçeklendirme ve durumlar—üst düzey yazılımın tahmin etmesine gerek kalmaz.
Somut bir akış şöyle görünebilir:
Bir rulman sıcaklık sensörü uyarı eşiğinin üzerine çıkar → PLC bunu algılar ve bir durum biti setler → HMI/SCADA alarm verir ve olayı zaman damgasıyla kaydeder → durum bakım kurallarına iletilir → bir bakım iş emri oluşturulur ("M-14 motorunu kontrol et, rulman aşırı ısınıyor"), son değerler ve işletme bağlamı dahil.
Bu zincir, otomasyonun neden veri motoru olduğunu gösterir: ham ölçümleri güvenilir, karar hazır sinyallere dönüştürür.
Otomasyon güvenilir saha verisi üretir, ama endüstriyel yazılım o veriyi mühendislik, üretim ve operasyon genelinde koordine kararlar haline getirir.
Endüstriyel yazılım tek bir araç değildir—her biri iş akışının bir parçasını "sahiplenen" bir dizi sistemdir:
Dijital iplik basitçe işin peşinden giden tek, tutarlı bir ürün ve süreç verisi seti anlamına gelir—mühendislikten üretim planlamasına, sahaya ve geri.
Her bölümde bilgiyi yeniden oluşturmak yerine (ve hangi tablonun doğru olduğu konusunda tartışmak yerine), ekipler bağlı sistemleri kullanır; böylece tasarımdaki güncellemeler üretim planlarına akabilir ve üretim geri bildirimi mühendisliğe dönebilir.
Bu araçlar bağlandığında, şirketler genellikle pratik sonuçlar görür:
Sonuç, "en son dosya"yı aramak yerine verimi, kaliteyi ve değişiklik yönetimini iyileştirmek için daha fazla zaman harcamaktır.
Bir dijital ikiz, en iyi şekilde gerçek bir şeyin—bir ürünün, bir üretim hattının veya bir varlığın—zaman içinde gerçek dünya verisine bağlı kalan yaşayan bir modeli olarak anlaşılır. "İkiz" kısmı önemlidir: planlanmış neyse onun ötesinde sürer; fiziksel şey inşa edildikçe, işletildikçe ve bakım yapıldıkça ikiz gerçekleşenleri günceller.
Siemens programlarında dijital ikizler tipik olarak endüstriyel yazılım ve otomasyon arasında yer alır: mühendislik verileri (CAD ve gereksinimler gibi), operasyonel veriler (makine ve sensörlerden) ve performans verileri (kalite, duruş, enerji) bağlanır, böylece ekipler tek, tutarlı bir referansla karar verebilir.
Bir ikiz genellikle görseller ve raporlama ile karıştırılır. Arada çizgi çizmek faydalıdır:
Farklı "ikizler" farklı sorulara odaklanır:
Pratik bir ikiz genellikle birden fazla kaynaktan beslenir:
Bu girdiler bağlandığında ekipler daha hızlı sorun giderir, değişiklikleri uygulamadan önce doğrular ve mühendislik ile operasyonu hizalı tutar.
Simülasyon, dijital bir model kullanarak bir ürünün, makinenin veya üretim hattının farklı koşullar altında nasıl davranacağını tahmin etme pratiğidir. Sanal devreye alma bunu bir adım öteye taşır: otomasyon mantığını gerçek ekipmana dokunmadan önce simüle edilmiş bir süreçle "devreye alırsınız" (test ve ayar yaparsınız).
Tipik bir kurulumda mekanik tasarım ve süreç davranışı bir simülasyon modelinde temsil edilir (genellikle bir dijital ikiz ile bağlı), kontrol sistemi ise sahada kullanılacak aynı PLC/kontrolör programını çalıştırır.
Kontrolör fiziksel hat monte edilmeden önce sanal bir makineyi "sürer". Böylece kontrol mantığını simüle edilen süreçle doğrulamak mümkündür:
Sanal devreye alma, geç dönemdeki yeniden işleri azaltabilir ve ekiplerin daha erken sorunları keşfetmesine yardımcı olabilir—örneğin yarış durumları, istasyonlar arası kaçırılmış el sıkışmaları veya tehlikeli hareket dizileri. Ayrıca hız, bekleme süreleri veya red mantığındaki değişikliklerin üretim akışı ve kusur üzerindeki etkilerini test ederek kaliteyi destekleyebilir.
Bu, saha devreye almayı zahmetsiz hale getirme garantisi vermez, ama yinelemelerin daha hızlı ve daha az yıkıcı olduğu daha erken bir ortama riskleri kaydırır.
Bir üretici, mevsimsel talebi karşılamak için bir paketleme hattının hızını %15 artırmak istiyor diyelim. Değişikliği doğrudan üretime uygulamak yerine mühendisler güncellenmiş PLC mantığını simüle edilmiş bir hat üzerinde çalıştırır:
Sanal testlerden sonra ekip rafine edilmiş mantığı planlı bir pencere sırasında devreye alır—izlemeleri gereken uç durumları zaten bilerek. Daha fazla bağlam için /blog/digital-twin-basics bölümüne bakabilirsiniz.
Uçtan-buluta, gerçek makine davranışını kullanılabilir bulut verisine dönüştüren yoldur—fabrika katında çalışma süresinden ödün vermeden.
Edge computing, makinelerin yakınında (genellikle bir endüstriyel PC veya gateway üzerinde) yapılan yerel işlemeyi ifade eder. Her ham sinyali buluta göndermek yerine edge, veriyi yerinde filtreleyebilir, tamponlayabilir ve zenginleştirebilir.
Bu önemlidir çünkü fabrikalar kontrol için düşük gecikme ve internet bağlantısı zayıf veya kesildiğinde bile yüksek güvenilirlik gerektirir.
Yaygın bir mimari şöyle görünür:
Cihaz/sensör veya PLC → edge gateway → bulut platformu → uygulamalar
IIoT platformları genellikle güvenli veri alımı, cihaz ve yazılım filosu yönetimi (sürümler, sağlık, uzaktan güncellemeler), kullanıcı erişim kontrolleri ve analitik hizmetleri sağlar. Birçok fabrika sitesini tutarlı bir şekilde yönetilebilir kılan işletim katmanı olarak düşünün.
Çoğu makine verisi zaman serisidir: zaman içinde kaydedilen değerler.
Ham zaman serisi, bağlam—varlık ID’leri, ürün, parti, vardiya ve iş emri—eklendiğinde çok daha kullanışlı olur, böylece bulut uygulamaları sadece eğilim çizmek yerine operasyonel soruları cevaplayabilir.
Kapalı döngü operasyonları, üretim verisinin sadece toplanıp raporlanmadığı; bir sonraki saat, vardiya veya parti için iyileştirme amacıyla kullanıldığı fikridir.
Siemens tarzı bir yığına göre otomasyon ve edge sistemleri makinelerden sinyalleri yakalar, bir MES/operasyon katmanı bunları işlem bağlamına göre düzenler ve bulut analitiği desenleri alıp sahaya geri akacak kararlar üretir.
MES/operasyon yazılımı (örneğin Siemens Opcenter) canlı ekipman ve süreç verilerini kullanarak işi gerçek olanla hizalı tutar:
Kapalı döngü kontrolü, tam olarak ne üretildiğini, nasıl üretildiğini ve hangi girdilerle üretildiğini bilmeyi gerektirir.
MES izlenebilirliği genellikle lot/seri numaraları, süreç parametreleri, kullanılan ekipman ve operatör eylemleri yakalar; bileşen-den-bitmiş-ürün ilişkisini ve uyumluluk için denetim izlerini oluşturur. Bu geçmiş, bulut analizinin kök nedenleri (örneğin bir kalıp, bir tedarikçi lotu, bir reçete adımı) belirlemesini sağlar.
Bulut içgörüleri ancak net, yerel eylemler olarak geri döndüğünde operasyonel olur: süpervizörlere uyarılar, kontrol mühendislerine setpoint önerileri veya SOP güncellemeleri gibi. İdeal olarak MES, doğru talimatın doğru istasyona doğru zamanda ulaşmasını sağlayan "teslim kanalı" olur.
Bir tesis güç sayacı ve makine çevrim verilerini bulutta toplar ve ısınma sonrası mikro-duruşlar sırasında tekrarlayan enerji sıçramaları tespit eder. Analitik, sıçramaları belirli bir yeniden başlatma sırasına bağlar.
Ekip, uç tarafına bir değişiklik gönderir: yeniden başlatma rampasını ayarla ve PLC mantığına kısa bir interlock ekle. MES sonra güncellenen parametreyi izler ve sıçrama deseninin ortadan kalktığını doğrular—içgörünün kontrolden doğrulanmış iyileştirmeye kapalı döngüsü.
Fabrika sistemlerini bulut uygulamalarına bağlamak tipik ofis IT’den farklı riskler doğurur: güvenlik, çalışma süresi, ürün kalitesi ve düzenleyici yükümlülükler.
İyi haber şu ki, çoğu "endüstriyel bulut güvenliği" disiplinli kimlik yönetimi, ağ tasarımı ve veri kullanım kurallarıyla özetlenir.
Her kişi, makine ve uygulamayı açık izin gerektiren bir kimlik olarak ele alın.
Operatörlerin, bakımın, mühendislerin ve dış tedarikçilerin yalnızca gerekli gördükleri şeyleri görebilmesi ve yapabilmesi için rol tabanlı erişim kontrolü kullanın. Örneğin bir tedarikçi hesabına belirli bir hat için teşhisleri görüntüleme izni verilebilir, ancak PLC mantığını değiştirme veya üretim reçetelerini indirme izni verilmeyebilir.
Uzak erişim için güçlü kimlik doğrulamaları (MFA dahil) kullanın ve paylaşılan hesaplardan kaçının. Paylaşılan kimlik bilgileri kimin ne zaman değiştirdiğini denetlemeyi imkânsız kılar.
Birçok tesis hala "hava boşluğu" kavramından bahseder, ama gerçek operasyonlar genellikle uzak destek, tedarikçi portalları, kalite raporlaması veya kurumsal analitik gerektirir.
İzolasyona güvenmek yerine segmentasyonu kasıtlı tasarlayın. Yaygın bir yaklaşım, kurumsal ağı OT ağından ayırmak, sonra kontrollü yollarla hücreler/alanlar oluşturmak ve aralarındaki erişimi sıkı yönetmektir.
Amaç basittir: patlama etki alanını sınırlamak. Bir iş istasyonu ele geçirilirse, bu otomatik olarak tüm site üzerindeki kontrollere erişim sağlamamalıdır.
Veriyi buluta göndermeden önce tanımlayın:
Sahiplik ve saklama süresini erkenden netleştirin. Yönetişim sadece uyumluluk değil—"veri yayılımı", çoğaltılmış panolar ve hangi sayıların resmi olduğu konusunda tartışmaları önler.
Tesisler dizüstü bilgisayarlar gibi yamalayamaz. Bazı varlıkların uzun doğrulama döngüleri vardır ve plansız duruş maliyetlidir.
Aşamalı dağıtım kullanın: güncellemeleri laboratuvarda veya pilot hattında test edin, bakım pencereleri planlayın ve geri alma planları hazırlayın. Edge cihazları ve gateway’ler için standart görüntüler ve konfigürasyonlar tutun ki siteler arasında tutarlı şekilde güncelleme yapabilesiniz.
İyi bir endüstriyel bulut programı "büyük patlama" platform dağıtımından ziyade tekrarlanabilir kalıplar oluşturmakla ilgilidir. İlk projenizi hem teknik hem operasyonel olarak kopyalayabileceğiniz bir şablon olarak ele alın.
İş etkisi net olan tek bir üretim hattı, makine veya yardımcı sistem seçin.
Bir öncelikli problem tanımlayın (örneğin: paketleme hattında plansız duruş, bir şekillendirme istasyonunda hurda veya sıkıştırılmış hava enerjisinde aşırı tüketim).
Hızla değer kanıtlamak için bir metrik seçin: OEE kayıp saatleri, hurda oranı, kWh/birim, ortalama arıza arası süre veya kurulum süresi. Metrik pilot için “kuzey yıldızı”nız ve ölçek için temeliniz olur.
Çoğu pilot temel veri sorunları nedeniyle tıkanır, bulut nedeniyle değil.
Bunlar yoksa, erken düzeltin—otomasyon ve endüstriyel yazılım, onları besleyen verinin kalitesi kadar etkili olur.
Eğer hafif üretim panoları, istisna kuyrukları, bakım triyaj uygulamaları veya veri kalitesi denetleyicileri gibi özel iç araçlar oluşturmayı planlıyorsanız, fikirden çalışan yazılıma hızlı bir yol olması yardımcı olur. Ekipler giderek bu “yapıştırıcı uygulamaları” sohbet tabanlı bir platform olan Koder.ai gibi araçlarla prototipliyor ve sonra veri modeli ile kullanıcı iş akışları doğrulandıkça yinelemeye gidiyor.
"Bitmiş" olmanın ne demek olduğunu belgeleyin: hedeflenen iyileşme, geri ödeme süresi ve kim sürekli ayarı sahiplenir.
Ölçeklemek için üç şeyi standardize edin: bir varlık/tag şablonu, bir dağıtım oyun kitabı (siber güvenlik ve değişim yönetimi dahil) ve siteler arası ortak bir KPI modeli. Sonra bir hattan bir alana, ardından aynı kalıpla birden fazla tesise genişleyin.
Saha varlıklarını bulut analitiğine bağlamak en iyi şekilde bunu tek bir proje değil, bir sistem olarak ele aldığınızda işe yarar. Yararlı zihinsel model şudur:
Mevcut veriye dayanan çıktılarla başlayın:
Siemens çözümlerinde standartlaştırsanız da, birden çok tedarikçi entegre etseniz de değerlendirin:
Ayrıca içgörüleri sahada kullanılabilir kılan son-mil uygulamalarını ne kadar hızlı sunabileceğinize bakın. Bazı ekipler çekirdek endüstriyel platformları hızlı uygulama geliştirme ile birleştirir (örneğin React tabanlı bir web arayüzü artı Go/PostgreSQL arka uç). Koder.ai sohbet arayüzü üzerinden bunu yapmanın bir yolunu sağlar ve kaynak kodu dışa aktarma seçeneğini korur.
Bu soruları kullanın:
İlerlemeyi küçük bir skor kartıyla ölçün: OEE değişimi, plansız duruş saatleri, hurda/yeniden iş oranı, birim başına enerji ve mühendislik değişiklik döngü süresi.
Bu, gerçek dünya operasyonlarının (makineler, yardımcı tesisler, lojistik) güvenilir sinyalleri analiz edip koordine edebilen yazılımlara göndermesi ve ardından içgörülerin saha üzerinde eyleme dönüşmesi (setpointler, çalışma talimatları, bakım görevleri) için çalışan bir döngü oluşturmak demektir. Amaç, “her şeyi yüklemek” değil; çıktıların—çalışma süresi, kalite, verim—iyileştirilmesidir.
Bir kullanım durumuyla başlayın ve yalnızca gereken veriyi gönderin:
Pratik kural: yüksek frekanslı veriyi yerelde toplayın, sonra olayları, değişiklikleri ve hesaplanmış KPI’ları buluta iletin.
Bunu üç katman halinde düşünün:
Katma değer, tek bir katmandan ziyade bu üçü arasındaki den gelir.
Sözlü bir diyagram şöyle görünebilir:
Sık karşılaşılan sürtünme kaynakları:
T_001 gibi etiketler varlık/ürün/parti eşlemesi olmadan anlamsızdır).Bağlantı tek başına size eğilimler verir; bir veri modeli ise anlam sağlar. En azından tanımlayın:
Dijital ikiz, zaman içinde gerçek operasyonel veriye bağlı kalan canlı bir modeldir. Yaygın türler:
Bir ikiz (yalnızca geometriden ibaret) ve (tahmine dayalı davranış olmadan raporlama).
Sanal devreye alma, gerçek kontrol mantığını (PLC programı) bir simüle edilmiş süreç/hat üzerinde gerçek ekipmana dokunmadan test etmektir. Yardımı dokunur:
Tüm saha devreye almalarını ortadan kaldırmaz, ama iterasyonların daha hızlı ve daha az kesintili olduğu daha erken bir aşamaya kaydırır.
Güvenlik ve yönetişim genellikle disiplinli kimlik yönetimi, ağ tasarımı ve veri kullanım kurallarıyla özetlenir:
“Bir varlık, bir problem, bir metrik” yaklaşımını kullanın:
Daha geniş bir açılım için /blog/a-practical-adoption-roadmap-pilot-to-scale metnine bakabilirsiniz.
Kısa sürelerde sunabileceğiniz kazanımlar:
Araç seçerken değerlendirin:
Tasarım, güvenilirlik için: fabrika bulut bağlantısı kesilse bile çalışmaya devam etmelidir.
Çoğu entegrasyon işi “ağ kurmaktan” ziyade “çeviri + bağlam + yönetişim” olacaktır.
Sabit bir modelle panolar ve analizler hatlar ve tesisler arasında tekrar kullanılabilir hale gelir, tek seferlik projeler olmaktan çıkar.
Güvenlik, sadece IT kolaylığı için değil; kullanılabilirlik, güvenlik ve denetlenebilirlik için tasarlanırsa başarılı olur.
Ayrıca son mil uygulamalarını ne kadar hızlı sunabileceğinizi düşünün; bazı ekipler React tabanlı web arayüzü artı Go/PostgreSQL arka uç ile hızlıca üretir. Koder.ai, sohbet arayüzü üzerinden bunu yapmak için bir yol sağlar ve kaynak kodu dışa aktarma seçeneğini korur.