Geri Dön

Gerçek zamanlı üretim takibi ve karar destek sistemi geliştirilmesi

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 745473
  2. Yazar: ÇETİN TOZKOPARAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH YÜCALAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Endüstri 4.0, akıllı fabrika, akıllı üretim, PLC, Gerçek Zamanlı Üretim Takip Sistemi, Industry 4.0, Smart Factory, Smart Production, PLC, Real-time Production Monitoring System
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Manisa Celal Bayar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Globalleşen dünyada üretim yapan şirketlerin endüstriyel üretim süreçlerini daha iyi yönetebilmesi ve rakip şirketlere göre bir adım daha önde olabilmesi için çalışmalarını artırması kaçınılmaz bir gereklilik haline gelmiştir. Üretim sektöründeki verimliliği arttırmak, işletme maliyetlerini düşürmek ve daha kaliteli ürün üretmek için Endüstri 4.0 ile beraber teknolojinin sağlamış olduğu imkanlar dijital sistemleri ön plana çıkarmıştır. Bu tez çalışmasında, büyük ölçekli bir sigara üretim fabrikasının gerçek zamanlı ve geçmişe yönelik sigara filtresi üretim takibinin web arayüzünden izlenmesi gerçekleştirilmiştir. Kalite ölçüm sistemleri, SAP ve Programlanabilir Lojik Kontrolör (PLC) kaynaklarından atık miktarı, üretim miktarı, duruş nedenleri, duruş süreleri, hız değerleri gibi verilerin anlık olarak toplanıp, tek bir veritabanında kayıt altına alınması sağlanmıştır. Sürekli olarak veritabanına kaydedilen bu ham verilerin bir Windows servis aracılığı ile dakikalık, saatlik, günlük ve vardiyalık zaman dilimleri için ortalamaları, toplamları ve kümülatif değerleri hesaplanarak veritabanında kayıt altına alınmıştır. ASP.NET MVC ile gerçekleştirilen bir web uygulaması ile fabrikadaki tüm makinelerin üretim süreci takip edilebilmektedir. Böylece üretim aşamasında operatörlerin, teknik personelin ve yöneticilerin anlık olarak makine verilerini grafikler ve tablolar ile izlemesi, aynı zamanda olası bir olumsuz durumda daha hızlı aksiyon alınması amaçlanarak üretim kayıplarının azaltılması ve daha verimli bir üretim sürecinin yönetilmesi sağlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In the globalizing world, it has become an inevitable necessity for companies that manufacture to increase their work in order to better manage their industrial production processes and compete with rival companies. In line with the benefits and opportunities provided by Industry 4.0 technology to humanity, digital systems come to the fore in order to increase efficiency in the field of production, reduce operating costs and produce higher quality products. In this thesis, real-time and historical cigarette filter production tracking of a large-scale cigarette production factory was carried out from the web interface. Data such as waste amount, production amount, stop reasons, downtimes, speed values from quality measurement systems, SAP and Programmable Logic Controller (PLC) sources are instantly collected and recorded in a single database. These raw data recorded in the database were recorded in the database by calculating the averages, totals and cumulative values for minute, hour, daily and shift time periods via a Windows service. With a web application implemented with ASP.NET MVC, the production process of all machines in the factory can be followed. Thus, during the production phase, it was ensured that the operators, technical personnel and managers instantly monitor the machine data with graphics and tables, and at the same time, it is aimed to take faster action in case of a possible negative situation, reducing production losses and managing a more efficient production process.

Benzer Tezler

  1. Elektrikli araçların kullanımına yönelik yük tahmini ve karar destek sistemi

    Load forecasting and decision support system for electric vehicles use

    HATİCE MENEKŞE KÖSEMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. ORHAN TORKUL

  2. Building sensor-based real-time predictive maintenance system by utilizing artificial intelligent techniques

    Yapay akıllı teknikleri kullanarak sensör tabanlı gerçek zaman tahminli bakım sistemi kurulması

    RAGHAD MOHAMMED KHORSHEED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  3. Dynamic use of spatial information produced by crowdsourcing approach through social media in the cloud-based decision support process during a disaster

    Afet anında toplumun sosyal medya araçlarıyla ürettiği mekânsal bilgilerin bulut tabanlı karar destek sürecinde dinamik kullanımı

    FEYZİ ÇELİK YILANKIRAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CANER GÜNEY

  4. Design and control of a winch driven grasping mechanism for a quadrotor unmanned aerial vehicle

    Dört rotorlu insansız hava aracı için makaralı yük alma-bırakma mekanizması tasarımı ve kontrolü

    MEHMET OKAN GÜNEY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  5. Using analytic hierarchy process as a decision-making tool in the design process of building elements: A case study on a portable dwelling unit

    Yapı elemanı tasarım sürecinde bir karar alma aracı olarak analitik hiyerarşi yönteminin kullanılması: Taşınabilir bir barınma birimi örneği

    MERİÇ ALTINTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH YAZICIOĞLU