Implementing real-time data analytics methods for predictive manufacturing in oil and gas industry: From the perspective of Industry 4.0
Petrol ve gaz sektöründe tahmine dayalı üretim için gerçek zamanlı veri analitiği yöntemlerinin uygulanması: Endüstri 4.0 perspektifi
- Tez No: 593685
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET TEOMAN PAMUKCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, İşletme, Science and Technology, Engineering Sciences, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayarlı bütünleşik üretim, Büyük veri, Endüstri 4.0, Gaz endüstrisi, Gerçek zaman tahmini, Gerçek zamanlı sistemler, Karar destek sistemleri, Petrol sektörü, Tahmin yöntemleri, Yönetim sistemleri, Computer integrated manufacturing, Big data, Industrial 4.0, Gas industry, Real time forecasting, Real time systems, Decision support systems, Petroleum sector, Estimation methods, Management systems
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilim ve Teknoloji Politikası Çalışmaları Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İstatistik ve bilgisayar bilimlerindeki gelişmelerle birlikte dijitalleşme, imalat şirketleri için daha önemli hale geldi. Bilgi teknolojileri alanında kaydedilen ilerleme sayesinde, tüm üretim sistemlerinin, karar verme sürecini en iyi şekilde yönetebilmesi amacıyla dijital olarak veri alışverişinde bulunarak birbiriyle iletişim kurması mümkün olmuştur. Bazı çalışmalar, tam otomasyona dayalı üretim süreçlerinin, şirketlerin gelecekte hayatta kalabilmeleri açısından zorunlu olacağını göstermektedir. Alan uzmanlarına göre, Büyük Veri ve Nesnelerin İnterneti'ni kapsayan yeni sanayi devrimi, Endüstri 4.0 olarak bilinen bir dijital üretim süreci olacak. Bu devrim sürecinde, bilgisayarlar üretim alanında konumlanmış dijital bileşenlerden toplanan verileri analiz edebilir ve en uygun aksiyonu otomatik olarak alabilir. Bu çalışma dahilinde Endüstri 4.0 teknolojileri ve bu teknolojilerin petrol ve gaz sektörüne olan katkısı hakkında kapsamlı bir inceleme yapılmaktadır.
Özet (Çeviri)
With the recent developments in statistics and computer science, digitalization has become more important for manufacturing companies. Thanks to the progress made in the area of information technologies, it has become possible for all production systems to communicate with each other by transmitting and receiving data digitally in order to manage the decision-making process in the best manner. Several studies suggest that production processes that are based on full automation will be compulsory for companies to survive in the future. According to field experts, the new industrial revolution which covers Big Data and the Internet of Things will be a process of digital manufacturing, known as Industry 4.0. In this revolution process, computers can analyze the data collected from the digital components placed in the production area and decide the best action to take automatically. This study conducts a comprehensive review of Industry 4.0 technologies and the contribution of these technologies to the oil and gas sector.
Benzer Tezler
- Envanter tahsisinde arz ve talebin dengelenmesindeki farklı stratejilere yönelik stokastik model yaklaşımı
Stochastic model approach to different strategies for balancing supply and demand in iventory allocation
FURKAN KEMAL DİNÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mühendislik BilimleriSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAFİYE SENCER
- Building sensor-based real-time predictive maintenance system by utilizing artificial intelligent techniques
Yapay akıllı teknikleri kullanarak sensör tabanlı gerçek zaman tahminli bakım sistemi kurulması
RAGHAD MOHAMMED KHORSHEED
Doktora
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Rulman arıza teşhisinde makine öğrenmesi algoritmaları ile kestirimci bakım: Model karşılaştırması
Predictive maintenance with machine learning algorithms for bearing fault diagnosis: Model comparison
SALİM BAYRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN ALTUNTAŞ
- Üretim kaynakları planlaması (MRP II) ve yan sanayi maliyet analizi ve kontrolü sistemi
Manufacturing resources planning (MRPII) and vendor firms cost analysis and control system
SERKAN SANCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN VEHBİ KOÇ