Yapay sinir ağları yardımı ile makine arızalarının önceden tahmin edilmesi
Guess the failures of machines with artificial neural networks before it breaks down
- Tez No: 226105
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. İ. FİGEN GÜLENÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Üretim Yönetimi ve Pazarlama Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Üretimin programlara uygun bir biçimde devam etmesi, üretim unsurlarından olan makine ve tesislerin aksaksız bir biçimde çalısmasına baglıdır. Makinelerin periyodik bakımlarının yapılması ve beklenmeyen zamanlarda ortaya çıkan arızaların giderilmesi üretim akısını aksatmamalıdır. Üretim sistemi büyüdükçe bakım faaliyetlerinin önemi artar. Bir üretim hattında herhangi bir makinenin arızalanması bütün sistemi durdurabilir. Bakım planlamasında amaç makinelerin en az durus yapmasını saglamaktır. Arızaların önceden tahmin edilerek önleyici bakımın uygulanması ile duruslar en aza indirilebilir. Bu çalısmada talaslı imalat yapan bir isletmede üretim hattındaki makinelerde meydana gelebilecek arızaların önceden tahmin edilebilmesi için bir ileri beslemeli çok katmanlı yapay sinir agı modeli kullanılmıstır. Hatta çalısan makinelerin arızaları ile ilgili geçmis veriler incelenerek makine arızaları arasında geçen süre yapay sinir agı ile tahmin edilmeye çalısılmıstır. Böylece makinenin ne zaman arızalanabilecegi önceden belirlenerek önleyici bakım uygulaması önerilmistir.
Özet (Çeviri)
The continuing of production depends on working of machines and foundations. The periodic maintenance of machines and failures that appear at unexpected times The continuing of production depends on working of machines and foundations. The periodic maintenance of machines and failures that appear at unexpected times repairs without stopping production. While production system grows, importance of the maintenance increases. If a machine stops at a production line, it may stop all systems. The aim of maintenanace planning is to realize few waiting of machines. If failures is guessed before it becomes, preventive maintenance applies to machine and the machine waiting decreases. At this study a feedforward artificial neural network model is used to guess the failures of machines that work in a product line before it breaks down at a factory that works about metal filings products. First of all the old data of machines that work at same product line was examined then the duration between two failures were guessed with artificial neural network model. So the time of following failure has been guessed before it becomes and suggested preventive maintenance.
Benzer Tezler
- Erken Hristiyan ve ilk Bizans resim ve kabartma sanatında kaynak ve okullar (2 cilt)
Sources and school of painting and sculpture during the early Christian and first Byzantine period
AHMET MEHMET KİPMEN
- Ağır vasıta hava kompresörü arızalarının makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak analizi
Analysis of heavy vehicle air compressor failures using machine learning methods
EMRE GÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Makine MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METE KALYONCU
- Elektrik arıza tespiti ve makine öğrenmesi ile sınıflandırması
Electrical failure detection and classification withmachine learning
OZAN TURANLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YURDAGÜL BENTEŞEN YAKUT
- An industrial internet of things application for real-time condition monitoring
Gerçek zamanlı durum izleme için endüstriyel nesnelerin internetiuygulaması
AYDIL JOMAA BAPIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLHAN AYDIN
- Neuro classifiers for condition and bearing health assessment of an electric motor
Elektrik makinasında durum ve rulman sağlığı değerlendirmesi için nöro sınıflandırıcılar
MINA GHORBAN ZADEH BADELI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU BAYRAM KARA