Yapay zeka teknikleri ile kestirimci bakım ve Ankara otobüs işletmesi EGO'da bir uygulama
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 835387
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET KÜRŞAD TÜRKER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüz teknolojik gelişmelerine bağlı olarak derin öğrenme, makine öğrenmesi, yapay sinir ağları pek çok farklı sektörde pek çok farklı süreçte kullanılmaktadır. Derin öğrenme algoritmaları üretim, hizmet olmak üzere tüm sektörlerde kullanılan popüler bir araçtır. Özellikle büyük veri gruplarında analiz, tahmin, sınıflandırma yapabilmek için yapay sinir ağı yapılarını kullanmak zorunluluk haline gelmiştir. Kestirimci bakım tahminlerinin yapay zekâ, derin öğrenme ve makine öğrenmesi kavramları ile değerlendirilmesi son yıllarda popülerleşen bir alan olmaktadır. Bu kapsamda özellikle derin öğrenme, yapay zekâ kavramlarının Endüstri Mühendisliği alanında ilgi görmeye başlamıştır. Bu çalışmada kestirimci bakım onarım süreçlerinin derin öğrenme modelleri ile tahminlenmesi ve Ankara Büyükşehir Belediyesi bünyesinde hizmet veren EGO İşletmesine ait otobüsler için uygulanması hedeflenmiştir.
Özet (Çeviri)
Depending on today's technological developments, deep learning, machine learning and artificial neural networks are used in many different processes in many various sectors. Deep learning algorithms are a popular tool used in all sectors, including production and service. It has become mandatory to use artificial neural network structures to analyze, predict and classify, especially in large data groups. Evaluating predictive maintenance predictions with the concepts of artificial intelligence, deep learning and machine learning has become a popular field in recent years. In this context, especially deep learning and artificial intelligence concepts have begun to gain traction in the field of Industrial Engineering. In this study, it is aimed to predict predictive maintenance and repair processes with deep learning models and to apply them for buses belonging to EGO Enterprise serving within Ankara Metropolitan Municipality.
Benzer Tezler
- Elektrikli otobüslerde çizge tabanlı öznitelik seçimi ve makine öğrenmesi ile kestirimci bakım
Predictive maintanance with graph based feature selection & machine learning in electrical busses
AYŞE IRMAK ERÇEVİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU
- 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
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Anomaly detection and root-cause determination for automotive applications using deep learning and xai models
Otomotiv uygulamaları için derin öğrenme ve açıklanabilir yapay zeka kullanarak anomali tespiti ve kök-neden analizi
MEHMET EMİN MUMCUOĞLU
Doktora
İngilizce
2025
Otomotiv MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL
- Dengesiz veri setlerinde aşırı örnekleme teknikleri ile makine öğrenmesi yaklaşımlarının karşılaştırılması
Comparison of machine learning approaches by using oversampling techniques on imbalanced datasets
ÜMİT DİLBAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiAkıllı Mühendislik Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÖZGÜR CİNGİZ
- Elektrik motorlarında kestirimci bakım için uç hesaplama ve dijital ikiz destekli test ortamı ve yapay zeka modeli
Artificial intelligence model and test environment for predictive maintenance in electric motors with edge computing and digital twin enabled
EDA AKALP
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiYapay Zeka Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENİS KARAARSLAN
DOÇ. DR. MOHARRAM CHALLENGER