Makine öğrenmesi ile üretim parametreleri optimizasyonu
Production parameters optimization with machine learning
- Tez No: 918134
- Danışmanlar: PROF. DR. BÜLENT SEZEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, İstatistik, İşletme, Engineering Sciences, Statistics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Endüstri 4.0 adı verilen üretimde dijitalleşme sürecinin en önemli çıktılarından birisi elde edilen verilerdir. Şirketler üretim operasyonlarında yer verdikleri sensörler, okuyucular ve tarayıcılar gibi ekipmanlarla verileri tutarlar. Verilerin sadece depolanması; şirketlerin performanslarına, gelecek tahminlemelerine, analizlerine ve kayıp/israf çalışmalarına katkıda bulunmaz. Elde edilmiş olan verileri anlamlı bir hale getirmek, anlamlı hale getirilen veriyi gelecek çalışmalar ve mevcut durum analizleri için yönlendirici olarak kullanmak; şirketleri girdikleri rekabet ortamlarında avantajlı hale getirecektir. Verilerin anlamlı hale getirilmesi için veri seti içerisinden girdi ve çıktı verilerinin ayırt edilmesi önemlidir. Çıktılar, girdilerin sonucu olarak oluşur. Her girdi verisinin çıktı verisine etkisi aynı oranda olmaz. Girdi verilerinin kendi içerisinde önem dereceleri ve etki düzeyleri vardır. Yapılacak olan çalışmada İstanbul'da ve Kocaeli'de iki farklı tesisle metal endüstrisinde faaliyet gösteren firmanın haddeleme operasyonundaki ideal hızın ve yüksek kalite oranının yakalanması için diğer girdi parametrelerinin optimizasyonu amaçlanmıştır.
Özet (Çeviri)
One of the most important outputs of the digitalization process in production called Industry 4.0 is the data obtained. Companies keep data with equipment such as sensors, readers and scanners that they use in their production operations. Only storage of data; It does not contribute to companies' performances, future forecasts, analyzes and loss/waste studies. To make the obtained data meaningful, to use the meaningful data as a guide for future studies and current situation analyses; It will make companies advantageous in the competitive environment they enter. In order to make the data meaningful, it is important to distinguish input and output data from the data set. Outputs occur as a result of inputs. Not every input data has the same effect on the output data. Input data has levels of importance and impact. The aim of the study to be carried out is to optimize other input parameters in order to achieve the ideal speed and high quality rate in the rolling operation of the company operating in the metal industry with two different facilities in Istanbul and Kocaeli.
Benzer Tezler
- Eklemeli imalat ile üretim sürecinin optimizasyonu için makine öğrenmesi odaklı yaklaşım
Machine learning-driven approach for optimization of the fabrication process with additive manufacturing
ÖMER FARUK DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSiirt ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELİH KUNCAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN ÜLKİR
- Identification of optimum milling parameters through machine learning
Makine öğrenmesi ile optimum frezeleme parametrelerinin belirlenmesi
GAMZE BALÇIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERHAN BUDAK
- Cutting force prediction by machine learning
Makine öğrenmesi ile kesme kuvveti tahmini
OKAN YÜKSEL FINDIKLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Makine MühendisliğiÇankaya ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAMET AKAR
- Öznitelik seçimi temelli geleneksel ve modern makine öğrenmesi yöntemleri ile yenilenebilir enerji üretim tahminci model parametrelerinin optimizasyonu ve karşılaştırmalı analizi
Optimization and comparative analysis of renewable energy generation forecasting model parameters with traditional and modern machine learning methods based on attribute selection
REMZİ ULAŞ ÇİLOĞULLARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOsmaniye Korkut Ata ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KEMAL BALIKÇI
- Eklemeli imalat ile üretilen kafes yapılarda tasarım ve üretim parametrelerinin mekanik özelliklere etkisi
Effect of design and process parameters on mechanical properties of additively manufactured lattice structures
OĞULCAN EREN
Doktora
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN KÜRŞAD SEZER
PROF. DR. OLCAY ERSEL CANYURT