Geri Dön

Makine öğrenmesi ile kestirimci bakım ve anomali tespiti

Predictive maintenance and anomaly detection with machine learning

  1. Tez No: 671462
  2. Yazar: EMRE AKSÖZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BİROL ARİFOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Science and Technology, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

Endüstriyel otomasyon ile üretim süreçleri büyük bir değişime uğradı. Günümüz konsepti olan Endüstri 4.0 ile otomasyon çok daha kapsamlı oldu ve yeni teknolojiler ile iyileştirilmesi gereken alanlar üzerinde çalışmalar hızlandı. Endüstri 4.0 konseptinin odaklandığı iyileştirme alanlarından birisi olan verimlilik esaslarını yerine getirmek için birçok teknoloji ve yöntem kullanılmaktadır. Verimlilik için çok sayıda ve farklı alanlarda çalışmalar yapılmaktadır. Bu tezde, kestirimci bakımın getirmiş olduğu faydalar ile verimlilik sağlanmak istenmiştir. Amaç, fabrikalarda üretim yapan makineler üzerindeki algılayıcılardan edinilen verileri analiz ederek, olası arızaları tespit ederek önceden operatöre bildirmek ve daha büyük arızalar oluşmadan müdahele ederek kestirimci bakım faaliyeti gerçekleştirmektir. Minimum duruş süresi ile üretim faaliyetinin sorunsuz devam etmesi, gereksiz bakım ve parça değişikliği gibi sorunların önüne geçmek için yapılan kestirimci bakım türünü, yine günümüzün modern tekniklerinden olan makine öğrenmesi kullanılarak uygulaması yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Production processes have undergone a great change with industrial automation. With Industry 4.0, which is today's concept, automation has become much more comprehensive and studies on areas that need to be improved with new technologies have accelerated. Many technologies and methods are used to fulfill the principles of efficiency, which is one of the improvement areas that the Industry 4.0 concept focuses on. Numerous and different studies are carried out for efficiency. In this thesis, it is aimed to provide efficiency with the benefits of predictive maintenance. The aim is to analyze the data obtained from the sensors on the machines producing in the factories, to detect possible malfunctions and to inform the operator beforehand and to perform predictive maintenance activities by intervening before bigger malfunctions occur. The predictive maintenance type, which is carried out to prevent problems such as the continuation of the production activity without any problems with minimum downtime, unnecessary maintenance and part replacement, has been implemented using machine learning, which is also one of today's modern techniques.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi kullanılarak endüstriyel pres makinesi için kestirimci bakım uygulaması

    Predictive maintenance application for industrial press machine using machine learning

    ERKUT YİĞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ZEKİ BİLGİN

  2. Kestirimci bakım sistemlerinde veri artırma yöntemlerinin geliştirilmesi ve bir uygulaması

    Development of data augmentation methods for predictive maintenance systems and an application

    SENA KALAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EYÜP ÇİNAR

    PROF. DR. İNCİ SARIÇİÇEK

  3. A prescriptive analytics approach towards critical ship machinery operations

    Kritik gemi makine işlemlerine yönelik bir preskiriptif analitik yaklaşım

    BARIŞ YİĞİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN ÇELİK

  4. Kestirimci bakım süreçlerinde makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak anomali tespiti

    Anomaly detection using machine learning algorithms in predictive maintenance processes

    FATMA YASEMİN ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilim ve TeknolojiManisa Celal Bayar Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ UYSAL

  5. Kestirimci bakım için ara katman mimari uygulaması

    Middleware architecture application for predictive maintenance

    OSMAN USLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EYÜP ÇİNAR