Makine öğrenme teknikleri kullanılarak periyodik ve kestirimci bakım planlama entegrasyonu ve bir karar destek sistemi
Integration of periodic and predictive maintenance and a decision support system using machine learning techniques
- Tez No: 696120
- Danışmanlar: PROF. DR. BANU SOYLU, DR. ÖĞR. ÜYESİ GAZİ BİLAL YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 47
Özet
Günümüzde gelişen teknoloji ve endüstri 4.0 sayesinde bakıma verilen önem giderek artmıştır. Firmaların, yaygınlaşan endüstri 4.0 çalışmaları ve artan rekabet ile başa çıkabilmeleri için sistem sürekliliğini sağlamaları gerekmektedir. Üretim süreçlerinde duruşların önlenmesi ve üretim verimliliğin artması için bakım faaliyetlerinin doğru planlanması önemlidir. Bu tez çalışmasında, tekstil sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın yastık dolum makinesine ait 2018 ile 2020 yılları arasındaki arıza verileri analiz edilerek Weibull dağılımına sahip önleyici bakım süreleri belirlenmiştir. Literatürdeki ve mevcut uygulamadaki klasik periyodik bakım politikalarından farklı olarak önleyici ve kestirimci bakımı entegre eden bir bakım politikası geliştirilmiştir. Makine öğrenmesi yöntemleri ile arıza tipleri tahmin edilmiştir. Ayrıca öznitelikler ile arıza tipleri arasındaki güçlü ilişkileri açığa çıkarmak için birliktelik kuralı kullanılmıştır. Son olarak, makine öğrenmesi ve birliktelik kuralı sonuçlarını, Weibull dağılımına sahip önleyici bakım sürelerini ve bütçeyi dikkate alan bir karar destek sistemi oluşturulmuştur.
Özet (Çeviri)
Günümüzde gelişen teknoloji ve endüstri 4.0 sayesinde bakıma verilen önem giderek artmıştır. Firmaların, yaygınlaşan endüstri 4.0 çalışmaları ve artan rekabet ile başa çıkabilmeleri için sistem sürekliliğini sağlamaları gerekmektedir. Üretim süreçlerinde duruşların önlenmesi ve üretim verimliliğin artması için bakım faaliyetlerinin doğru planlanması önemlidir. Bu tez çalışmasında, tekstil sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın yastık dolum makinesine ait 2018 ile 2020 yılları arasındaki arıza verileri analiz edilerek Weibull dağılımına sahip önleyici bakım süreleri belirlenmiştir. Literatürdeki ve mevcut uygulamadaki klasik periyodik bakım politikalarından farklı olarak önleyici ve kestirimci bakımı entegre eden bir bakım politikası geliştirilmiştir. Makine öğrenmesi yöntemleri ile arıza tipleri tahmin edilmiştir. Ayrıca öznitelikler ile arıza tipleri arasındaki güçlü ilişkileri açığa çıkarmak için birliktelik kuralı kullanılmıştır. Son olarak, makine öğrenmesi ve birliktelik kuralı sonuçlarını, Weibull dağılımına sahip önleyici bakım sürelerini ve bütçeyi dikkate alan bir karar destek sistemi oluşturulmuştur.
Benzer Tezler
- Model tabanlı kestirimci bakım ile kalan faydalı ömür tahmini
Estimation of remaining useful life with model based predictive maintenance
ENGİN MÖNGÜ
Doktora
Türkçe
2022
Mühendislik Bilimleriİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HULUSİ GÜLSEÇEN
- Rulmanların kalan faydalı ömür tahmini için titreşim analizi tabanlı kestirimci bakım yaklaşımı
Vibration analysis based predictive maintenance approach for prediction of remaining useful life of bearings
ENİS KALCIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiRecep Tayyip Erdoğan ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN CANER ÖZKAT
- PLC kontrollü makinalarda, IoT cihazları kullanarak OPC-da tabanlı web servis ve yapay zeka geliştirilerek kestirimci bakım uygulaması
Predictive maintenance application by developing OPC da based web service and artificial intelligence using IoT devices on PLC controlled machines
AYHAN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ONUR AKBATI
- DSSAT bitki simülasyon modeli ve uzaktan algılama verilerinden elde edilen indisler kullanılarak buğday verim tahmini: İslahiye ve Nurdağı örneği
Wheat yield estimation using DSSAT crop simulation model and indices obtained from remote sensing: Islahiye and Nurdagi case
ÖMER VANLI
Doktora
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Derin öğrenme ile modülasyon sınıflandırması
Modulation classification with deep learning
SELÇUK BALSÜZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL