Geri Dön

Üretim tezgahlarından toplanan verilerin standardizasyonu

Standardization of data collected from production machines

  1. Tez No: 846983
  2. Yazar: ABDULLAH ARDA GÜNAYDIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA EKER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 131

Özet

Son zamanlarda insanlığın gelişimini birçok açıdan ileriye taşımış olan en büyük gelişmelerden bir tanesi de şüphesiz olarak internetin icadı ve yaygınlaşmasıdır. Bu gelişmelerin en başında ise Dijital Dönüşüm ya da Endüstri 4.0 kavramı gelmektedir. Günümüz üretiminin gerekliliklerinin değişmesi, müşteri taleplerinin değişkenliği, uzak doğu ülkelerinin sektörler arasında rekabeti artıran ucuz ve büyük ölçekli üretim faaliyetleri göstermesi nedeni ile batılı ülkelerin verimliliği, hızı ve kaliteyi artırarak beraberinde üretime esneklik kazandırmak amacı ile geliştirmiş oldukları teknolojiler Endüstri 4.0 kavramının temelini oluşturmaktadır. Dijital Dönüşüm ya da başka bir deyişle Endüstri 4.0 kavramı sanayii devrimlerinin dördüncüsü olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu devrimin etkileri insan hayatının birçok alanında görülmektedir. Endüstri 4.0 tek başına bir kavram olmamakla beraber tüm teknolojileri ve beraberinde getirmiş olduğu yenilikler ile, firmaların bu teknoloji ve yenilikleri kullanarak üretim ve diğer faaliyet alanlarını Endüstri 4.0 seviyelerine çıkartarak rekabet güçlerini arttırmayı hedeflemektedir. Bu durum Endüstri 4.0'ın bir hedef olduğunu rahatça göstermektedir. Firmalar, bu alanda geliştirdikleri yeni teknolojiler ile Endüstri 4.0 kavramının genişlemesine katkı sağlarlarken aynı zamanda Endüstri 4.0 seviyelerini yakalamak için hedeflerine daha da yakınlaşmaktadırlar. Endüstri 4.0 teknolojilerinin en önemlisi ise Nesnelerin İnterneti teknolojisi olmuştur. Nesnelerin İnterneti teknolojisi, günümüzde iş hayatlarımızdan günlük hayatlarımıza kadar birçok alanda karşımıza çıkmaktadır. Bu teknolojinin yaygınlaşması, akıllı cihazlarında hayatımızda büyük yer edinmesine neden olmuş ve hayatımızın her bir noktası birer veri kaynağına dönüşmüştür. Akıllı cihazlar verileri kendi içlerinde işleyip depolayabilmelerinin yanı sıra farklı cihazlar ile de iletişim haline geçebilmektedirler. Kullanılan akıllı cihazların endüstriyel boyutta evrilmesi ile farklılaşan protokoller, artan güvenlik gereksinimleri, veri hızları ve büyüklükleri gibi nedenler ile Endüstriyel Nesnelerin İnterneti teknolojisi ortaya çıkmaktadır. Endüstride yer alan birbirinden farklı ekipman çeşitliliğinin fazla olması toplanan verilerin karmaşık ve çok çeşitli olmasına neden olmuştur. Veri yayınlama ve haberleşme farklılıkları bu karmaşıklığın temelini oluşturmaktadır. Kullanılan ekipmanların sahip olduğu farklı tip kontrolcüler veya sensörler destekledikleri veri yayınlama protokolleri marka ve model bilgilerine bağlı olarak değişkenlik gösterebilmektedir. Bu çalışmada, bahsedilen farklılıklara sebep olan Open Platform Communications Unified Architecture (OPC UA), MODBUS, MTConnect gibi protokollerden toplanan farklı çeşitlilikte verilerin ekipman kullanılabilirliklerinin takip edilebilmesi adına standardize edilmesi amaçlanmaktadır. Sonuç olarak farklı protokol desteği sunan tezgahlardan toplanan veriler anlamlandırılarak standartlaştırılmaktadır. Standartlaştırılan bu veriler, veri tabanına kaydedilmiş verileri için oluşturulan uygun sorgular ve Grafana uygulaması üzerinde oluşturulan izleme ekranları ile tezgâh verileri anlık olarak izlenebilmektedir

Özet (Çeviri)

In recent times, one of the greatest developments that has propelled human progress in various aspects is undoubtedly the invention and widespread adoption of the internet. At the forefront of these advancements is the concept of Digital Transformation or Industry 4.0. The changing requirements of contemporary production, the variability in customer demands, and the competitive cheap and large-scale production activities of Eastern countries have prompted Western nations to develop technologies aimed at enhancing productivity, speed, and quality, thereby introducing flexibility to production processes. These technologies form the foundation of the Industry 4.0 concept. Digital Transformation, or Industry 4.0, emerges as the fourth industrial revolution, with effects observed across various facets of human life. Industry 4.0, not merely a standalone concept, aspires to elevate companies to Industry 4.0 levels by utilizing all technologies and innovations it brings. Companies, through the development of new technologies in this field, contribute to the expansion of the Industry 4.0 concept while getting closer to achieving their goals of reaching Industry 4.0 levels. One of the most significant Industry 4.0 technologies is the Internet of Things (IoT). The IoT technology is prevalent in various aspects of our lives, from business to daily routines. The proliferation of this technology has led smart devices to play a significant role in our lives, turning every aspect of our lives into a source of data. Smart devices not only process and store data internally but also communicate with different devices. The evolution of smart devices at an industrial scale has given rise to Industrial Internet of Things (IIoT) technology due to differences such as evolving protocols, increased security requirements, and varying data speeds and sizes. The diversity in the types of equipment in the industry has led to complex and diverse data collection. Discrepancies in data publishing and communication protocols are at the core of this complexity. Different types of controllers or sensors supported by the equipment may vary based on brand and model information. This study aims to standardize data collected from different protocols such as Open Platform Communications Unified Architecture (OPC UA), MODBUS, MTConnect, which contribute to the mentioned differences, to track the usability of equipment. As a result, the data collected from machines that offer different protocol support are made meaningful and standardized. Machine data can be monitored instantly with these standardized data, appropriate queries created for the data saved in the database, and monitoring screens created on the Grafana application.

Benzer Tezler

  1. Toplam ekipman etkinliğinin makine öğrenmesi ile tahmin edilmesi

    Prediction of overall equipment effectiveness using machine learning

    MAHMUT ESAT KILIÇER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NECMETTİN FIRAT ÖZKAN

  2. Azdırma tezgâhları için tezgâh izleme sistem tasarımı

    Machine monitoring system design for hobbing machines

    RESUL YERLİKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EnerjiSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Enerji Bilimleri ve Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUNİS TORUN

  3. Frezeleme operasyonlarında bilgisayar destekli süreç planlama (BDSP) ile kesme parametrelerinin optimizasyonu

    Optimization of cutting parameters with computer aided process planning (CAPP) in milling operations

    KADİRHAN AKDENİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞEGÜL ÇAKIR ŞENCAN

  4. KOBİ'lerde üretim kaynakları planlaması için bir yazılım geliştirilmesi

    Development of a software for manufacturing resource planning in SME?s

    MURAT DÖRTERLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER FARUK BAY

  5. Development of fast and economic QPCR-based method for meat species detection

    Hızlı ve ekonomik et tür tayini için QPCR tabanlı bir yöntem geliştirilmesi

    EDA ÇİFTÇİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Genetikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Biyoloji Bölümü

    DOÇ. DR. GİZEM DİNLER DOĞANAY

    DR. MUSTAFA KOLUKIRIK