Maintainability analysis of mining trucks with data analytics
Verı̇ analı̇tı̇ğı̇ ı̇le maden kamyonlarının sürdürülebı̇lı̇rlı̇k analı̇zı̇
- Tez No: 905450
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMED KANTARDZIC
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Unıversıty Of Louısvılle
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Madencilik sektörü büyük bir bütçeye ihtiyaç duyan en büyük sektörlerden biridir ve küresel ekonomi̇k zorluklardaki̇ mevcut deği̇şi̇kli̇kler sektörü üretim giderlerini azaltmaya zorlar. En büyük harcamalardan biri makinelerin bakımdır. Veri madenciliği teknikleri sayesinde, makinelerin alarmlarının mevcut geçmiş kayıtları ve sinyaller makine arızalarını tahmin etmek için kullanılabilir. Bu çok önemlidir çünkü arızalardan sonra makineleri tamir etmek, onleyici bakımdan faydalanmak kadar verimli değildir. Bu vaka çalışmasında, arızaların nedenlerinin kamyonlardan gelen ve olay olarak adlandırılan sinyallerin veya alarmların sırası ile ilgili olduğu görülmektedir. Kamyonlar günde yirmi dört saat, haftada yedi gün çalışmış ve sürücüler dokuz aylık bir süre boyunca on iki saatlik vardiyalar halinde çalışmıştır. Sıralı patern madenciliği bir veri madenciliği yöntemi olarak uygulanmıştır. Hangi arızaların olay gruplarıyla bağlantılı olabileceğini keşfetmek ve verileri analiz etmek için SQL kullanılmıştır. Sonuçlara göre, alarmlarda ve sinyallerde çeşitli sıralı modeller vardır ve bunlar makine arızaları meydana gelmeden önce izlenmektedir. Ayrıca, sonuçlar farklı şekilde gösterilmektedir vardiyaların büyüklüğüne bağlı olarak. Son beş vardiyada arızalar meydana gelmeden önce yüzde yüz tespit oranları gözlemlenmektedir. Ancak, son üç vardiya icinse gözlemlenen paternler yüzde yüz tespit oranından daha az olarak gozlenmistir.
Özet (Çeviri)
The mining industry is one of the biggest industries in need of a large budget, and current changes in global economic challenges force the industry to reduce its production expenses. One of the biggest expenditures is maintenance. Thanks to the data mining techniques, available historical records of machines' alarms and signals might be used to predict machine failures. This is crucial because repairing machines after failures is not as efficient as utilizing predictive maintenance. In this case study, the reasons for failures seem to be related to the order of signals or alarms, called events, which come from trucks. The trucks ran twenty-four hours a day, seven days a week, and drivers worked twelve-hour shifts during a nine month period. Sequential pattern mining was implemented as a data mining methodology to discover which failures might be connected to groups of events, and SQL was used for analyzing the data. According to results, there are several sequential patterns in alarms and signals before machine breakdowns occur. Furthermore, the results are shown differently depending on shifts' sizes. Before breakdowns occur in the last five shifts a hundred percent detection rates are observed. However, in the last three shifts it is observed less than a hundred-percentage detection rate.
Benzer Tezler
- Development of reliability-based maintenance policies for haul trucks in a surface mine
Bir açık ocak işletmesinde kullanılan taşıma kamyonları için güvenilirlik tabanlı bakım ve onarım politikaları geliştirilmesi
MERT SARIGÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR GÖLBAŞI
- Oil droplet manipulation on superomniphobic textured surfaces
Dokulu yüksek oranda yağ ve su sevmez yüzeylerde yağ damlacıklarının kontrollü hareket ettirilmesi
ECEM YELEKLİ KİRİCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Makine Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
YRD. DOÇ. DR. EMİNE YEGAN ERDEM
- Nesneye dayalı yazılımların tasarım kalitesini ölçmek için öğrenme tabanlı bir yöntem
A learning-based measurement method for design quality of object oriented software systems
NURDAN CANBAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA
- Maden yatırımlarında risk analizi
Risk analysis in mine investment project
FİKRİ ÖZGÜVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ŞİNASİ ESKİKAYA
- EPB TBM'lerde kullanılan köpüklerin özelliklerinin killi bir zeminin şartlandırılmasına etkileri
Effects of properties of foams used with EPB TBMs on conditioning of a clayey soil
ORHAN FARUK ÇINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. HANİFİ ÇOPUR