Optimizing predictive maintenance strategies using data mining techniques
Veri madenciliği teknikleri kullanarak öngörücü bakım stratejilerini optimize etme
- Tez No: 1013631
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET SAVSAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, veri madenciliği teknikleriyle güçlendirilen öngörücü bakımın, makine arıza süresini önemli ölçüde nasıl azaltabileceğini araştırmaktadır. Araştırma, makine arızalarını tahmin etmek için denetlenen öğrenme algoritmalarından yararlanmaktadır. Derin Öğrenme, Gradient Boosted Trees ve SVM modelleri RapidMiner kullanılarak eğitilmiştir. Sonuçlar, Derin Öğrenmenin en yüksek tahmin doğruluğunu elde ettiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This study investigates how predictive maintenance, empowered by data mining techniques, can significantly reduce machine downtime and optimize maintenance schedules. The research leverages supervised learning algorithms to build models for forecasting machine failures. Models including Deep Learning, Gradient Boosted Trees, and SVM were trained using RapidMiner. Results indicate that Deep Learning achieved the highest predictive accuracy.
Benzer Tezler
- Dört rotorlu insansız hava araçları için fizik rehberli artık geri beslemeli sinir ağı ile çok ajanlı dağıtılmış lineer olmayan model öngörülü formasyon kontrolü
Multi-agent distributed nonlinear model predictive formation control for quadrotor UAVs using a physics-guided residual feedback neural network
DENİZ MUHACİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAPRAK YALÇIN
- A prescriptive analytics approach towards critical ship machinery operations
Kritik gemi makine işlemlerine yönelik bir preskiriptif analitik yaklaşım
BARIŞ YİĞİN
Doktora
İngilizce
2024
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN ÇELİK
- Esnek üstyapılarda makine öğrenmesi yöntemleri ile pürüzlülük tahmini
Roughness estimation in flexible pavements using machine learning methods
HÜSEYİN ÇUHA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH HİLMİ LAV
- Gemi makine dairesi bakım işlemlerinin verimlilik analizi
Efficiency analysis of maintenance of ship machinery systems
ÇAĞLAR KARATUĞ
Doktora
Türkçe
2023
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU
- Improvıng the predıctıon of oıl and gas productıon usıng artıfıcıal ıntellıgence algorıthms
Yapay zeka algoritmalarını kullanarak petrol ve gaz üretim tahminlerinin iyileştirilmesi
AZHAR NAJI MUHAJIR ALYAHYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
EnerjiSakarya ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLÜZAR ÇİT