Üretim sistemlerinde makine öğrenmesi ile kestirimci bakım uygulaması ve modellemesi
Predictive maintenance application and modeling with machine learning in production systems
- Tez No: 724115
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Üretim sistemlerinin verimlilikleri söz konusu olduğunda bakım yaklaşımları son derece önemli bir role sahiptir. Geleneksel bakım yaklaşımları kısıtlı bir başarı sağlamış olsa da günümüz endüstriyel teknolojilerinin özellikle de endüstri 4.0'ın itici gücü ile birlikte makinelerden belirli standartlar ile veriler gerçek zamanlı okunabilmekte ve bu verilerle makine öğrenmesi (machine learning-MÖ) aracılığı ile bakım zamanları optimize edilebilmektedir. Böylece kestirimci bakım anlayışı ile üretim sürecindeki herhangi bir bakım gerektiren arıza önceden öngörülerek bu durum yaşanmadan önüne geçilebilmektedir. Bu çalışmada bir döküm fabrikasında bulunan polimer döküm makinesinde, makine öğrenmesi ile kestirimci bakım uygulamasını gerçekleştirebilmek amacıyla akım, sıcaklık, titreşim, motor çalışma durumu, motor hızı, basınç gibi veriler 5 ay boyunca toplanmıştır. Elde edilen veriler ile temel bileşen analizi (principal component analysis-TBA) ve rastgele orman (random forest-RO) makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak, sırasıyla denetimsiz ve denetimli olarak bakım zaman tahminleri saat bazında kategorize edilerek %85,17 başarı oranı ile gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Maintenance approaches have an extremely important role when it comes to efficiency in production systems. Although traditional maintenance approaches have had limited success, with the driving force of today's industrial technologies, especially industry 4.0, all maintenance data generated on production machines can be collected in real time, and maintenance times can be optimized through machine learning. Thus, with the predictive maintenance approach, any maintenance-required breakdown in the production process can be foreseen and prevented before this situation occurs. This study collected data such as current, temperature, vibration, engine working state, engine speed, and pressure for 5 months to apply predictive maintenance with machine learning on a polymer casting machine located in a casting factory. Using principal component analysis and random forest machine learning methods with procured data, first unsupervised then supervised maintenance predictions respectively were obtained with an accuracy rate of %85,17 categorizing hour-basis.
Benzer Tezler
- Tam koşullu üretim benzetim modellemesi ile veri madenciliği teknikleri kullanılarak kestirimci bakım ve makine öğrenmesi analizleri
Predictive maintenance and machine learning analysisusing data mining techniques with full conditionalproduction simulation modelling
ERGİN UĞURLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiSistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL ALAYBEYOĞLU
- Endüstri 4.0 çerçevesinde kestirimci imalat teknolojileri
Predictive manufacturing technologies in industry 4.0 framework
KADİR TOLGA BAYER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURGUT GÜLMEZ
- Otomotiv endüstrisinde kestirimci bakım sistemlerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile bakım yönetim sistemine uygulanması
Application of predictive maintenance systems to maintenance management system with machine learning methods in automotive industry
FURKAN SARISOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Makine MühendisliğiYalova ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT BİNGÖL
- Bilgisayar destekli kestirimci bakım sisteminin tasarlanması
Design of a computer-aided predictive maintenance system
TELAT AKYAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mekatronik MühendisliğiEge ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DİLŞAD ENGİN
- Turbofan uçak motoru ve rulman verilerinde kaskat derin öğrenme modelleriyle kestirimci
Predictive maintenance on turbofan aircraft engine and bearing data with cascade deep learning models
ADEM AVCI
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURETTİN ACIR
PROF. DR. HAKAN GÜRKAN