Geri Dön

Kablo takımı üretim süresinin ve kusurlu ürün oluşumuna yönelik risk faktörlerinin makine öğrenmesi algoritmaları ile belirlenmesi

Determination of harness production time and defective product formation risk factors with machine learning algorithms

PDF İndir

  1. Tez No: 571508
  2. Yazar: GÜLŞAH KURNAZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NACİ MURAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 238

Özet

Bu tezin amacı ülkemiz havacılık ve savunma sanayinde faaliyet gösteren bir firmada üretimi yapılan kablo takımlarının ihale için öngörülen üretim sürelerinin makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak tahmin edilebilmesidir. Bu doğrultuda kablo takımlarının ihale için öngörülen üretim sürelerine etkisi olabilecek iş emri miktarı, kablo takımı modül sayısı, kablo takımı pin sayısı, kablo takımı etiket sayısı, kablo takımı arkalık sayısı, kablo takımı makaron sayısı ve kablo takımı terminal sayısı değişkenleri için makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Söz konusu modelin tahmin gücünü karşılaştırabilmek adına yine makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak çoklu doğrusal regresyon analizi yönteminden yararlanılmış ve kablo takımlarının ihale için öngörülen üretim sürelerinin tahmin edilmesinde en uygun yöntem ortaya konulmuştur. Tezin bir diğer amacı ise kablo takımlarının üretim sürecinde yer alan kalite kontrol ve test adımlarında tespit edilen kusurlu/kusursuz kablo takımlarının makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları kullanılarak tahmin edilebilmesidir. Bu kapsamda kusurlu ürünlerin oluşmasına etki eden kablo takımı modül sayısı, kablo takımı arkalık sayısı, kablo takımı pin sayısı, kablo takımı terminal sayısı, kablo takımı etiket sayısı ve personel yetkinlik seviyesi faktörleri için sınıflandırmaya dayalı makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak modeller oluşturulmuş ve akabinde model performansları doğru sınıflama oranı, duyarlılık, özgüllük, pozitif tahmin değeri (PPV) ve negatif tahmin değeri (NPV) değerlendirme kriterleri doğrultusunda karşılaştırılarak en uygun model belirlenmiştir. Tezin son amacı ise kablo takımı konnektör tipi, kablo takımı etiket tipi, personel yetkinlik seviyesi risk faktörlerinin lojistik regresyon analizi kullanılarak kablo takımlarının kalite kontrol ve test işlemi sırasında tespit edilen kusurlu kablo takımlarının oluşmasına etkisinin belirlenmesidir.

Özet (Çeviri)

The aim of this thesis is to estimate the projected production times of the cable harnesses produced for the tender in a company operating in the aviation and defense industry in our country by using machine learning algorithms. In this direction, artificial neural network model has been formed by using machine learning algorithms for the number of work order, the number of cable harness module, the number of cable harness pin, the number of cable harness label, the number of cable harness backshell, the number of cable harness heat shrink tube, the number of cable harness terminal variables which may have an effect on the projected production times of cable harnesses for the tender. Multiple linear regression analysis method using machine learning algorithms is used to compare the predictive power of this model and the most appropriate method for estimating the projected production time of cable harnesses for the tender is provided. Another aim of this thesis is to be able to estimate faulty/faultless cable harnesses determined during the quality control and electrical testing steps in the production process of cable harnesses by using classification algorithms in machine learning. In this context models are created by using classification algorithms in machine learning for the number of cable harness module, the number of cable harness backshell, the number of cable harness pin, the number of cable harness terminal, the number of cable harness label, the number of cable harness heat shrink tube and staff competence level factors affecting the formation of faulty products. Then the most suitable model is determined by comparing the model performances according to correct classification rate, sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV) evaluation criteria. The final aim of the thesis is to determine the effect of cable harness connector type, cable harness label type and personnel competence level risk factors on the formation of faulty cable harnesses determined during the quality control and electrical testing steps in the production process using logistic regression analysis.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    293710

    Paralel makinelerde iş yüküne yönelik üretim kontrolü ilkesi altında ürün tasarımı ile iş çizelgelemesinin bütünleştirilmesi

    Integrating product design and job scheduling on parallel machines under the principle of load oriented manufacturing control

    EMRE ÇEVİKCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. BÜLENT DURMUŞOĞLU

    YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK

  2. Tez No

    651459

    Uçaklarda kullanılan kimyasalların kablolar üzerine etkilerinin incelenmesi

    Investigation of the effects of chemicals used in aircraft on the cables

    YAŞAR KOYUTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Havacılık Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FARUK ARAS

  3. Tez No

    579513

    Design and control of a winch driven grasping mechanism for a quadrotor unmanned aerial vehicle

    Dört rotorlu insansız hava aracı için makaralı yük alma-bırakma mekanizması tasarımı ve kontrolü

    MEHMET OKAN GÜNEY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  4. Tez No

    480630

    Kablo üretim fabrikasında kullanılan konveyör hatları için labview tabanlı esnek otomasyon sisteminin tasarımı ve uygulaması

    Designing and applying labview based flexible automotion system for the conveyor lines which is used in wire harness factory

    BÜNYAMİN KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA TOSUN

  5. Tez No

    66656

    Bir kablo donanım üretim sisteminde tam zamanında üretim uygulaması

    Just in time application in a wiring assemblies and harneses production systems

    MİNE AKSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. BÜLENT DURMUŞOĞLU

Geri Dön