Stokastik modeller ve veri madenciliği yöntemleri ile sistem güvenilirliği analizi
System reliability analysis utilizing stochastic models and data mining methods
- Tez No: 707310
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SELDA KAPAN ULUSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 139
Özet
Günümüzün üretim sektöründe işletmelerin rekabet ortamında devamlılığını sürdürebilmesi için gözetmesi gereken birçok unsur vardır. Bunlardan biri de sistem güvenilirliğidir. Sistem güvenilirliği, sistemlerin veya sistem bileşenlerinin belirli bir zaman aralığında belirlenmiş durumlarda istenen fonksiyonu yerine getirme olasılığıdır. Sistem güvenilirliği analizi ile işletmelerin sistem ve sistem bileşenlerinin mevcut durumu tespit etmeleri sağlanmaktadır. Sistem güvenilirliği analizinde en önemli hususlardan biri sistemin arızalanma davranışını anlamak ve bu davranış için uygun stokastik modeli seçmektir. Birden fazla tamir edilebilen sistemin arızalanma davranışı parametrik ya da parametrik olmayan stokastik modellerle ifade edilebilir. Seçilen model kullanılarak arızalar arasındaki ortalama süre, belirli bir zaman periyodunda ortaya çıkan ortalama arıza sayısı, sistemlerin kullanılabilirliği, arıza oranı ve ortalama tamir süresi vb. sistem güvenilirliği ölçütleri tahmin edilir. Sistemlerin gelecekte gösterebileceği arıza süreç davranışlarının tahminleri ise veri madenciliği yöntemleri kullanılarak yapılabilmektedir. Bu tez çalışmasında makine hatlarında gerçekleşen arıza ve bakım verileri stokastik modeller ile analiz edilerek sistem güvenilirliği ölçütleri tahmin edilmiştir. Veri madenciliği yöntemleri ile sistemin gelecekte gösterebileceği arıza davranış süreçleri tahmin edilmiştir. İşletmenin mevcut periyodik bakım planının yeterli olup olmadığı değerlendirilmiş ve yapılabilecek iyileştirme faaliyetleri üzerine tavsiyeler verilecektir.
Özet (Çeviri)
In today's manufacturing sector, there are many factors that businesses should consider in order to maintain their persistence in the competitive environment. One of these is system reliability. System reliability is the possibility of systems or system components to fulfill the desired function in specified conditions within a certain time interval. With system reliability analysis, it is ensured that the system and system components of the businesses determine the current situation. One of the most important issues in system reliability analysis is understanding failure process behaviors and choosing a model. System reliability metrics such as the parametric or non-parametric model tendency of multiple repairable systems, the average time between failures, the avarage number of failures that occur in a give time period and the availability of the systems can be analyzed using stochastic models. Estimates of the failure process behaviors of the systems in the future can be made using data mining methods. In this study, system reliability metrics have been estimated by analyzing the failure and maintenance data of the machine lines with stochastic models. By using data mining methods, possible failure behavior processes of the system in the future have been predicted. It has been investigated whether the current periodic maintenance plan of the company is sufficient or not, and suggestions will be given on improvement activities.
Benzer Tezler
- Deep learning for wind energy systems using the hurst exponent and statistical parameters
Hurst üslü ve istatistiksel parametreleri kullanarak rüzgar enerjisi sistemleri için derin öğrenme
BEHNAZ ALAFI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Refinements, extensions and modern applications of conic multivariate adaptive regression splines
Konik çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrilerinin geliştirilmesi, uzantıları ve modern uygulamaları
FATMA YERLİKAYA ÖZKURT
Doktora
İngilizce
2013
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GERHARD WILHELM WEBER
- Amazon müşteri yorumlarının duygu analizi yöntemleriyle değerlendirilmesi
Evaluating Amazon customer reviews through sentiment analysis techniques
SABUHI YUSIFOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ SEBETCİ
- Patlatmadan kaynaklanan titreşim dalgalarının, stokastik yaklaşımla 3-boyutlu sayısal analizi
3-D numerical analysis of ground vibration waves induced by blasting with stochastic approach
MEHMET AKSOY
Doktora
Türkçe
2009
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATAÇ BAŞÇETİN
PROF. DR. ALİ KAHRİMAN
- Sinyal kalitesine dayalı stokastik modellerin GPS ile konum belirleme üzerindeki etkilerine ilişkin bir inceleme
An Investigation on the effect of signal quality based stochastic models on GPS positioning
M. TEVFİK ÖZLÜDEMİR
Doktora
Türkçe
2002
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEVFİK AYAN