Geri Dön

Bilgi tabanlı bağlayıcı takip, sorgulama ve karar destek sistemi

Knowledge-based standard part tracking, querry and decision support system

  1. Tez No: 371114
  2. Yazar: HASAN MERT TAYMAZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TANSEL ÖZYER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Tobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Havacılık, uzay ve otomotiv gibi yüksek teknolojiye dayalı üretim yapan sanayi sektörlerinin öncelikli olarak odaklandıkları nokta, maliyetlerin düşürülmesi ve kalitenin artırılmasıdır. Bu bağlamda montaj işlemi ürünün nihai haline getirilmesi için hayati öneme sahiptir. Bir veya birden fazla montajı birleştirip son ürünü üretmek için montaj işlemi sırasında en uygun bağlayıcı elemanı bulmak tasarımcılar için kritik öneme sahip bir faaliyettir. Uygun bağlayıcıların sorgulanması ve bulunması farklı bağlayıcıların birbirlerine alternatif olarak sunulması ortak bilgi birikimini gerektirmektedir. Çoğu zaman farklı mühendisler tarafından alınan kararlar farklılık gösterebilmektedir. Karar aşamasında tam, doğru ve eksiksiz tasarım ve montaj bilgisinin kullanımına, kaynakların etkin ve verimli bir şekilde kullanılması ve doğru kararların verilmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez kapsamında geliştirilen yazılım sayesinde bağlayıcılar için bilgi yoğunluklu, ortak çalışmaya uygun ve akıllı bir sistem geliştirilmiştir. Tasarım ve montaj mühendislerinin etkin ve verimli bir şekilde bağlayıcı eleman seçebilmesi sağlanmıştır. Bunu sağlamak için veri, anlamsal olarak ifade edilmiş ve kurulan ontoloji ile bilgi tabanı oluşturulmuştur. Ortak kavramsallaştırmalar (ontoloji) ile kavramlar arası ilişkiler ve kısıtlar modellenmiştir. Etkin, verimli kararlar almaya dönük bir süreç geliştirilmiş ve bağlayıcıların sorgulanması gerçekleştirilmiştir. Sorgu sonucuna göre uygun bağlayıcılar özelliklerine göre listelenmiştir. Listelenen sorgu sonuçları temin süresi, maliyet, uygunluk, stokta mevcut olması ya da geçmişte gerçekleştirilmiş sorgu tercihleri gibi kıstaslara göre sıralı olarak sunulabilmektedir. Sorgu kıstaslarına göre yeni çıkarsamalar yaparak sorgu kriterlerinin zenginleştirilmesine olanak sağlanabilmektedir. Bağlayıcı eleman yönetimi yazılımının kullanımı ile TUSAŞ (Türk Havacılık ve Uzay Sanayii Anonim Şirketi) etkin bir standart parça yönetimine sahip olmuş ve standart parça yönetimini kolaylaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Manufacture-based high-tech industries such as automotive and aerospace essentially pay an attention to reducing costs and improve the quality of their products. In this context, assembly of products is one prominent part of finalizing the product. During the assembly, finding the most suitable standard parts1 that combines one or more bodies of assembly to form the final product is the common task for design engineers. Quite a few relational standard part databases can be come across at the market, however none of them properly address the design needs. While querying relational databases, results are mostly vague or irrelevant, hence it requires domain experience about the features of parts. On the other hand semantic search [1] by the help of graphic model, it is possible to navigate and access all standard parts on graph; it returns relevant results as usual. In this study, we have created semantic based search engine for inquiring standard parts from the repository. In our approach, we have modeled and stored Standard Part data on a commercial RDF (Resource Description Framework) Database [2]. We used OWLIM [3] to store data on database and we have created an intelligent search engine, which discover link relations on RDF data. As a result of using this tool in TAI (Turkish Aerospace Industry) we have managed standard parts effectively in TAI.