Geri Dön

Kocaeli Akçaray ulaşım sisteminin bakım ve onarım süreçlerinin veri madenciliği ile analizi

Analysis of maintenance and repair processes of Kocaeli Akçaray transportation system using data mining

  1. Tez No: 895044
  2. Yazar: MELEK ERTUĞ YILDIRIM
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ UMUT ALTINIŞIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, K-NN, Karar Ağaçları, Derin Öğrenme, Tramvay Bakım ve Onarım, Data Mining, K-NN, Decision Tree, Deep Learning, Maintenance and Repair
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Ulaşım birçok insanın günlük rutinleri arasında bulunmaktadır ve günlük zamanının uzun bir kısmı ulaşımda geçmektedir. Bu nedenle konforlu, güvenli ve hızlı ulaşım, kaliteli yaşam sürdürebilmenin önemli şartları arasında bulunmaktadır. Konforlu, güvenli ve hızlı ulaşım için de taşıtların bakım ve onarımlarının düzenli yapılması önem arz etmektedir. Günümüzde akıllı ulaşım uygulamaları ile ulaşım kalitesini artırmaya yönelik birçok ça-lışma yapılmaktadır. Ve bu uygulamalar kapsamında birçok ulaşım sistemi akıllı hale getirilmektedir. Akıllı ulaşım sistemleri ile birçok veri üretilmektedir. Sistemler veri üre-tirken bu verilerin bilgiye dönüştürülmesi ve bu bilgilerin doğru yorumlanması hizmet kalitesini artırmak için şarttır. Fakat veri miktarı arttıkça verilerin bilgiye dönüştürülmesi güçleşmektedir. Bu nedenle birçok araç kullanılmaktadır ve bunlardan biri de Veri Ma-denciliği (VM)'dir. Çalışmada, Kocaeli Büyükşehir Belediyesi tramvay işletmesinde yapılan bakım ve onarım işlemleri için sisteme girilen veriler VM yöntemleri ile analiz edilerek bakım ve onarım faaliyetlerinin kalitesinin artırılması amaçlanmıştır. Bakım ve onarım verileri üzerinde VM algoritmalarından K-NN(K-nearest neighbors) sınıflandır-ma, Karar Ağaçları ve Derin Öğrenme algoritmaları uygulanmıştır. Çalışma ile tramvayların bakım ve onarım nedeniyle servis dışı kalma süreleri ve bakım onarım yapan personellerin iş bitirme süreleri değerlendirilerek hem personel performansı hem de tramvayların performansı değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Public transportation is a crucial part of many people's daily routine, with a significant portion of our day being spent in transit. Access to comfortable, safe, and timely transportation has become essential to life quality. Regular maintenance and repairs are of the utmost importance to ensure that transportation vehicles adhere to high standards. Numerous studies are being conducted to improve transportation quality through smart transportation applications. Within the scope of these applications, many transportation systems are being transformed into smart systems. A large amount of data is produced by smart transportation systems. Transforming this data into information and correctly interpreting this information is essential for improving service quality. However, as the amount of data increases, transforming this data into information becomes more challenging. Various tools are used to extract useful information from large-scale data. One of these tools is Data Mining (DM). This study aims to improve the quality of maintenance and repair activities by analyzing the data entered into the system during the maintenance and repair activities of the Kocaeli Metropolitan Municipality tramway operation using DM methods. DM algorithms such as K-NN (K-nearest neighbors) classification, Decision Tree, and Deep Learning algorithms were applied to maintenance and repair data. The study evaluated both the performance of the personnel and the trams by assessing the out-of-service times of the trams due to maintenance and repair and the job completion times of the maintenance and repair personnel.

Benzer Tezler

  1. Kocaeli tramvay projesi şehir hastanesi uzatma hattının kısmen katenerden kısmen araçüstü enerji depolama sisteminden beslenmesi çözümünün incelenmesi

    Investigation of supply problem solution of the city hospital extension line of Kocaeli tramvay project with partially from catenary or partially from on-board energy storage system

    ENES MALİK AYSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Raylı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ

  2. Kent içi ulaşım uygulamalarında enerji verimli ulaşım Kocaeli Akçaray örneği

    Example of energy efficient transportation in urban transportation application Kocaeli Akçaray

    SERHAT TAŞER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    UlaşımKocaeli Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SELMAN ÇAĞMAN

  3. Toplu taşımada raylı sistemlerin önemi ve kentiçi uygulamalarının sağladığı kazanımların Akçaray üzerinden değerlendirilmesi

    The importance of railway systems and the Akçaray's evaluation about benefits of urban railway system practises

    CEBRAİL SİNA BAYRAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    UlaşımKocaeli Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KASIM BAYNAL

  4. Kentsel doku ile otomobil bağımlılığı ilişkisinin sürdürülebilir ulaşım açısından değerlendirilmesi

    Evaluation of the relationship between urban pattern and car dependency in terms of sustainable urban mobility

    KÜBRA KALOŞ ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN SERDAR KAYA

  5. Türkiye'de otomotiv sanayisinin coğrafi dağılışı

    The geographical distribution of the automotive industry in Turkey

    ADEM YULU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Coğrafyaİstanbul Üniversitesi

    Coğrafya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSNİYE DOLDUR