Geri Dön

Arıza örüntülerinin belirlenmesinde sıralı örüntü madenciliği ve otobüs filosunda uygulanması

Sequential pattern mining in determination of fault patterns and its application in bus fleet

  1. Tez No: 677021
  2. Yazar: METİN İFRAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN ERSÖZ, DOÇ. DR. TAHSİN ÇETİNYOKUŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Otobüs filolarında farklı üreticilerden alınan çeşitli model, yakıt vb. özellikli araçlardan dolayı araç çeşitliliği ve sayısı her geçen gün artmaktadır. Bu durum arıza tiplerinin ve sayılarının artmasına ve arızaya bağlı yedek parça çeşitliliğine neden olmaktadır. Bu yüzden bakım onarımın verimli şekilde yapılması güçleşmektedir. Arızaların ve sebep oldukları kaynak kullanımın azaltılması, bir sonraki arızanın tahmin edilebilmesi ve etkin bir yedek parça yönetimi yapılması bakım onarım birimleri için kritik önem teşkil etmektedir. Bu çalışmadaki amaç, arıza örüntülerini bularak her türlü arıza maliyetlerinin azalmasına katkı sağlamak ve bir sonraki arıza ile arızada kullanılacak yedek parça bilgilerini tahmin etmektir. Amaca ulaşabilmek için arıza örüntülerinin belirlenmesinde sıralı örüntü madenciliği yaklaşımı, yedek parçalarının tahmininde ise yaygın öğe madenciliği yaklaşımı kullanılmıştır. Uygulamada bir büyükşehire hizmet veren otobüs filosuna ait dört yıllık şanzıman arıza verisi kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, seçilen destek ve güven değerlerinde çeşitli arıza örüntüleri ve yedek parça kümeleri bulunmuştur ve öneriler getirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In bus fleets, the variety and number of vehicles are increasing day by day due to the different models, fuel, etc. vehicles purchased from different manufacturers. This situation leads to an increase in the types and numbers of faults and a variety of spare parts associated with the fault. Therefore, it becomes difficult to perform maintenance and repair efficiently. Reducing the faults and the resource usage it cause, predicting the next fault and effective spare parts management is critical for maintenance and repair departments. The aim of this study is to contribute to the reduction of all kinds of fault costs by finding fault patterns and to predict the next fault and the spare part information to be used in the next fault. In order to achieve the aim, sequential pattern mining approach was used to determine fault patterns and traditional frequent itemset mining approach was used to predict spare parts. In the application, four years of gearbox fault data of the bus fleet serving a metropolitan city was used. As a result of the study, various fault patterns and spare parts clusters were found in the selected support and confidence values and suggestions were made.

Benzer Tezler

  1. InSAR ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak yüzey hareketlerinin zaman serileri ile modellenmesi: İstanbul Havalimanı örneği

    Time series modeling of surface movements using InSAR and machine learning methods: The case study of Istanbul Airport

    NUR YAĞMUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU

    PROF. DR. ERDAL ŞAFAK

  2. Veri madenciliği yöntemleri ile sağlık sektörü veritabanlarında bilgi keşfi: Tanımlayıcı ve kestirimci model uygulamaları

    Knowledge discovery in health sector databases by using data mining methods: Applications of descriptive and predictive models

    SEZGİN IRMAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    HastanelerAkdeniz Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CAN DENİZ KÖKSAL

  3. Destinasyonu psikolojik olarak sahiplenme ve turist motivasyonlarının deneyimlere olan etkisi

    The effect of destination psychological ownership and tourist motivations on experiences

    FULDEN NURAY KÜÇÜKERGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    TurizmAnkara Hacı Bayram Veli Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARZU KILIÇLAR

  4. Vision-based landing site detection for a UAV: From theory to application

    İHA için görüş tabanlı iniş yeri tespiti: Teoriden uygulamaya

    HEDAYAH OTHMAN ISMAIL OZDEMIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Havacılık ve Uzay MühendisliğiAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi

    Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DAVOOD ASADIHENDOUSTANI

  5. X-band hybrid front-end receiver module design for spaceborne synthetic aperture radar applications

    Sentetik aralıklı radar uzay platformlarına uygun x-bant hibrid ön uç RF modülü tasarımı

    ARİF EKİN UZUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDEF KENT PINAR