Geri Dön

Remaining useful lifetime prediction for predictive maintenance in manufacturing

Üretim hatlarında kestirimci bakım için kalan faydalı ömür tahmini

  1. Tez No: 691611
  2. Yazar: BERNAR TAŞCI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AYVAZ
  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: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Bu çalışmada, gerçek bir üretim hattı için kalan faydalı ömür tahmini ile kestirimci bakım yaklaşımı önerilmiştir Konu ilgili detaylı literatür taraması yapılmış ve farklı metotlara ait görüşler açıklanmıştır. Olası arızalar makine öğrenimi algoritmaları vasıtası ile yakalanmaya çalışılmıştır ve bu sayede istenmeyen hatalardan kaynaklanan üretim kesintileri önlenmeye çalışılmıştır. İlk denemelerde elde edilen başarılara karşın, sonradan sağlanan veri seti üzerinde yapılan çalışmalar sonucu beklenmedik sonuçlar elde edilmiştir. Bu sonuçların yanı sıra, detaylı araştırmalar umut vaat eden sonuçları açığa çıkarmıştır ve bu da çalışmadaki odak noktasını faklı değerlendirme yaklaşımları üzerine yoğunlaşmaya doğru yönlendirmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, a predictive maintenance approach is proposed by predicting RUL of a real-life production line. A detailed review of the literature is conducted, and various aspects of different methodologies have been explained. By using machine learning algorithms, possible future failures are tried to detect, and an early maintenance task is scheduled for preventive maintenance. Although the first trials showed promising results, with the implementation of newly generated data, some challenges were addressed. In contrast to unsuccessful predictions, the detailed analysis indicated noteworthy results, which shifted the focal point of the study where new evaluation methods are tried.

Benzer Tezler

  1. Edge computing-based predictive maintenance middleware for industrial IoT

    Endüstriyel nesnelerin interneti için kenar bilişim tabanlı kestirimci bakım modeli

    BLESSING NGONIDZASHE MUSUNGATE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYaşar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET TUNCAY ERCAN

  2. Yapay zeka algoritmaları kullanarak kompanzasyon kapasitörleri için kalan faydalı ömür kestirimi

    Prediction of remaining useful lifetime for compensation capacitors using artificial intelligence algorithms

    SERGEN ATAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURCU ERKMEN

  3. Temel bileşenler analizi ve yapay sinir ağları kullanılarak turbofan motorunun kalan faydalı ömür tahmini

    Prediction of remaining useful lifetime of turbofan engine using PCA and artificial neural networks

    MOHAMEDALFATEH TAGALSIR MAROOF SAEED

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RANA ORTAÇ KABAOĞLU

  4. Predictive maintenance for smart industry

    Akıllı endüstri için kestirimci bakım

    ASAD ASADZADE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA AYAV

  5. Estimation of remaining useful life by using neural network method for lithium based batteries in aviation applications

    Havacılıkta kullanılan lityum tabanlı bataryaların yapay sinir ağları ile ömür kestirmine katkılar

    HÜSEYİN SELÇUK POLATÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ