Otomotiv sektöründe kullanılan direnç nokta kaynağı uygulamalarındaki kaynak argümanlarının ideal norm aralığında olup olmadığının makine öğrenimi ile tahmini
Prediction of whether it is in the ideal norm range of welding arguments that used in applications of resistance spot welding in automotive industry by applying machine learning
- Tez No: 824362
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SOYDAN SERTTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Bir çeşit direnç kaynağı olan punta kaynağı, metal sac birleştirme işleminde kullanılan ve üretim alanında yaygın olarak bulunan bir kaynak uygulamasıdır. Punta kaynak prosesi otomotiv endüstrisi başta olmak üzere, radyatör ve tel örgü üretimi gibi birçok üretim alanında yaygın olarak kullanılır. Araç üretim bantlarında direnç punta kaynağı genellikle robotik uygulamalarla gerçekleştirilmektedir. Endüstri 4.0 ve dijital dönüşüm trendleri benzeri görülmemiş bir veri büyümesine yol açmıştır. Günümüz imalat sektöründe kalite, bakım ve üretim süreçlerinin izlenmesi, tahmini ve optimizasyonu konularında makine öğrenimi ve veri bilimi algoritmalarının gücünden yararlanılmaktadır. Bu çalışma, gerçek üretim sahasında robotik kollarla uygulanan punta kaynağının izlenerek, kaynak argümanlarının ideal kaynak normları içerisinde olup olmadığının tespitini amaçlamaktadır. İdeal parametre normları değerlendirilirken makine öğrenimi algoritmaları kullanılmıştır. Çalışma, üretimdeki gerçek verileri kullanabilmek için TOFAŞ fabrikasında yapılmış ve pilot hat olarak gövde üretim montaj hattı seçilmiştir. Araştırmada 2023 yılı güncel kaynak parametrelerinden oluşan bir veri kümesi kullanılmıştır. Veri kümesi üzerinde çeşitli makine öğrenimi algoritmaları çalıştırılarak her bir algoritmanın başarım değerlendirilmesine bakılmış ve en uygun tahminleme yöntemi belirlenmiştir. Yapılan deneylerde ROC eğrisi altında kalan alan (AUC) skorları göz önüne alındığında %99 başarı ile XGBoost, LightGBM ve CatBoost modellerinin en yüksek performansı sergilediği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Spot welding, a type of resistance welding, is a welding application widely used in the production area and it is a common method for joining metal sheets. The spot-welding process is widely used in many production areas, especially in the automotive industry, radiator, and wire mesh production. Spot welding in car production lines is mainly performed by robotic applications. Industry 4.0 and digital transformation trends have led to unprecedented data growth. Nowadays, the manufacturing industry benefits from the power of machine learning and data science algorithms to monitor production processes and make predictions for quality, maintenance, and production optimization. Applying machine learning algorithms reduces the duration and cost of experiments. This study aims to confirm whether spot welding, applied by robotic arms, is within the ideal spot-welding norms, in real production areas. The study was conducted at the TOFAŞ factory to utilize real production data, specifically focusing on the body production assembly line as a pilot line. The research utilized a dataset consisting of current welding parameters in 2023. The experiments were conducted on a dataset, and the performance of various machine learning algorithms was evaluated to determine the most suitable prediction method. Considering the scores of the Area Under the ROC Curve (AUC), XGBoost, LightGBM, and CatBoost models exhibited the highest performance with a success rate of 99%.
Benzer Tezler
- İleri dayanımlı çeliklerin nokta kaynaklı birleştirmelerinde mikroyapının kırılmaya etkisi
The effect of microstructure on fructure of spot welded joints of advanced high strength steel
ERKAN İNCEKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mühendislik BilimleriKarabük Üniversitesiİmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLGE DEMİR
- Otomotiv sanayiinde kullanılan direnç nokta kaynak uygulamaları ve karşılaşılan sorunlar
Implementations and concerns of the resistance spot welding in automotive
MURAT AKYOL
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL GERDEMELİ
- Otomotiv sektöründe kullanılan saçların elektrik direnç nokta kaynağında mekanik özelliklerinin incelenmesi
Determination of electrical resistance spot welding properties of plated steel sheets used in automotive industry
VEDAT KARABAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Eğitim ve ÖğretimSakarya ÜniversitesiMetal Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEHİM FINDIK
- Otomotiv sektöründe kullanılan SCGA590® malzemesinin direnç nokta kaynağında mekanik özelliklerinin incelenmesi
Investigation of the mechanical properties of SCGA590® material used in the automotive industry in resistance spot welding
BİLAL BİTİRİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Makine MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURİ AKKAŞ
- Otoyol-Iveco fabrikasında otobüs imalatında kullanılan direç kaynak makinalarının optimizasyonu
Optimum conditions of resistance spot welding machines for bus production in Otoyol-Iveco factory
BARIŞ BÜLENT MUZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Makine MühendisliğiSakarya ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET OĞUR