Geri Dön

Hibrit üretim teknolojileri ve endüstriyel uygulamalardaki geleceği

Hybrid manufacturing technologies and their future in industrial applications

  1. Tez No: 894976
  2. Yazar: BÜŞRA ÇERÇER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞEREF ÖCALIR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Makine Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Tarsus Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İmalat Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Hibrit imalat, geleneksel üretim yöntemlerini dijital teknolojilerle birleştiren ve bu sayede daha esnek, verimli ve özelleştirilebilir üretim süreçlerini mümkün kılan bir yaklaşımı ifade eder. Yapay zekâ, bilgisayar sistemlerine, insana benzer zekaya sahip olma yeteneği kazandırmayı amaçlayan bir bilim dalıdır. Yapay zekâ, öğrenme, problem çözme, dil anlama ve karar verme gibi insan benzeri yetenekleri simüle etmeye odaklanır. Veri analitiği, büyük veri setlerinden anlam çıkarmak ve bu anlayışı iş stratejilerini geliştirmek için kullanmak amacıyla istatistiksel ve matematiksel yöntemleri kullanan bir disiplindir. Bu tez, hibrit üretim teknolojilerinin endüstriyel uygulamalardaki rolünü ve evrimini inceleyerek, özellikle yapay zekâ ve veri analitiğinin bu hibrit üretim süreçlerindeki etkisini ele almaktadır. Tez, hibrit üretim teknolojilerinin tanımını sunarak, mevcut endüstriyel uygulamalardaki kullanım durumlarını analiz etmektedir. Yapay zekâ ve veri analitiği kavramlarını temelde açıklar ve bu teknolojilerin hibrit üretim süreçlerinde nasıl entegre edilebileceği tartışılmaktadır. Ayrıca, literatür taramasıyla, yapay zekâ ve veri analitiğinin, üretim süreçlerindeki verimliliği, tahmin yeteneklerini ve karar alma süreçlerini nasıl optimize ettiğini inceleyerek, endüstriyel uygulamalardaki gelecekteki potansiyelini değerlendirmektedir. Bu bağlamda, tez, hibrit üretim teknolojilerinin evrimini anlamak ve bu teknolojilerin gelecekteki endüstriyel uygulamalarda nasıl şekillenebileceğine dair öngörülerde bulunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Hybrid manufacturing signifies an approach that combines traditional production methods with digital technologies, enabling more flexible, efficient, and customizable manufacturing processes. Artificial intelligence is a branch of science aiming to endow computer systems with human-like cognitive abilities. artificial intelligence focuses on simulating human-like capabilities such as learning, problem-solving, language understanding, and decision-making. Data analytics is a discipline that utilizes statistical and mathematical methods to extract meaning from large datasets and enhance business strategies. This thesis examines the role and evolution of hybrid manufacturing technologies in industrial applications, particularly addressing the impact of artificial intelligence and data analytics in these hybrid production processes. The thesis introduces the definition of hybrid manufacturing technologies and analyzes their current usage in industrial applications. It provides a fundamental explanation of artificial intelligence and data analytics concepts and discusses how these technologies can be integrated into hybrid manufacturing processes. Additionally, through a literature review, the thesis explores how artificial intelligence and data analytics optimize efficiency, predictive capabilities, and decision-making processes in manufacturing. The thesis evaluates the future potential of artificial intelligence and data analytics in industrial applications within the context of evolving hybrid manufacturing technologies. In this context, the thesis aims to understand the evolution of hybrid manufacturing technologies and provide insights into how these technologies may shape future industrial applications.

Benzer Tezler

  1. Design of a microprocessor-based embedded fault diagnostic system and an FPGA-based improvement proposal

    Mikroişlemci tabanlı bir gömülü tanı sistemi tasarımı ve FPGA tabanlı bir optimizasyon önerisi

    ONUR BEKAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ

  2. Investigating risk assessment and role of safety concerns in autonomous vehicle

    Otonom araçlarda risk değerlendirmesi ve güvenlik kaygılarının modellenmesi

    GÖZDE BAKİOĞLU DOĞANYILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN

  3. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  4. Preparation and characterization of heat-resistant and easy-to-clean coating by sol-gel method

    Sıcaklık dayanımı olan ve kolay temizlenebilen kaplamanın sol-jel yöntemi ile hazırlanması ve karakterizasyonu

    GÖKNİL YILDIRIMER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ŞEREF SÖNMEZ

    PROF. DR. ESRA ÖZKAN ZAYİM

  5. IE4 verim sınıfı şebeke kalkışlı sürekli mıknatıslı senkron motor tasarımı

    Design of IE4 efficiency level line start permanent magnet synchronous motor

    BURCU DURAK GEDİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR ÜSTÜN