Kestirimci bakım belgelerinin metin madenciliği yöntemleri ile analizi
Analysis of predictive maintenance documents with text mining methods
- Tez No: 892565
- Danışmanlar: PROF. DR. AYTUĞ ONAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Sanayi devrimlerinden bu yana, üretim süreçlerinin etkinliği ve verimliliği, endüstriyel gelişimin temel taşlarından biri olmuştur. Bu bağlamda, makine ve ekipmanların bakım süreçleri, üretim hatlarının sürekliliğini sağlamak ve maliyetleri minimize etmek için kritik bir rol oynamaktadır. Son yıllarda,“Endüstri 4.0”kavramı, üretim süreçlerinde dijital dönüşümü hızlandırmış ve bu dönüşüm, kestirimci bakımın (Predictive Maintenance, PdM) önemini daha da artırmıştır. Kestirimci bakım, ekipman arızalarını önceden tahmin ederek, planlı bakım faaliyetlerinin gerçekleştirilmesine olanak tanır. Bu yöntem, ekipman performansını izlemek ve olası arızaları tespit etmek için çeşitli sensör verilerini kullanır. PdM'in temel avantajları arasında üretim duruşlarını minimize etmek, bakım maliyetlerini azaltmak ve ekipman ömrünü uzatmak bulunmaktadır. Bu tez, kestirimci bakım belgelerinin metin madenciliği yöntemleri ile analiz edilmesini hedeflemektedir.
Özet (Çeviri)
Since the industrial revolutions, the efficiency and productivity of production processes have been one of the cornerstones of industrial development. In this context, the maintenance processes of machines and equipment play a critical role in ensuring the continuity of production lines and minimizing costs. In recent years, the concept of“Industry 4.0”has accelerated digital transformation in production processes, and this transformation has further increased the importance of predictive maintenance (PdM). Predictive maintenance allows for planned maintenance activities by predicting equipment failures in advance. This method uses various sensor data to monitor equipment performance and detect potential failures. The main advantages of PdM include minimizing production downtime, reducing maintenance costs, and extending equipment life. This thesis aims to analyze predictive maintenance documents using text mining methods.
Benzer Tezler
- Tekstil işletmelerinde durum izlemeye dayalı bilgisayar destekli kestirimci bakım sistemlerini kullanarak optimim bakımın yapılması
Başlık çevirisi yok
A.HADİ KARASU
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. MUSTAFA KÖSEOĞLU
- A software design for vibration signature analysis in time domain for fault diagnosis in gearboxes
Vites kutusunda arıza tespiti amacıyla zaman tanım bölgelerinde titresim sinyallerinin analizi icin temel bir yazılım tasarımı
MOSTAFA RANJBAR
Yüksek Lisans
Farsça
2000
Makine MühendisliğiTarbiat Modares UniversityMakine Teorisi ve Dinamiği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİAMAK ESMAİLZADEH KHADEM
- Fotorealistik dijital ikiz ile sanal gerçeklik entegrasyonu ve yapısal denetimde kullanımı
Integration of photorealistic digital twin with virtual reality and its use in structural inspection
ABDURAHMAN YASİN YİĞİT
Doktora
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT UYSAL
- Enerji iletim hattı parametrelerinin kestiriminin incelenmesi
An examination of power transmission line parameters' estimation
ESRA KARAER
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK
- On steady-state performance estimation of three-phase induction motors
Üç fazlı asenkron motorların sürekli-hal performans kestirimi
RAMI AL SAMARAAE
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR ÜSTÜN