Enabling real time big data solutions for manufacturing at scale
Büyük ölçekte üretim için gerçek zamanlı büyük veri çözümlerinin etkinleştirilmesi
- Tez No: 926088
- Danışmanlar: PROF. DR. MUAMMER ALTAN ÇAKIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Üretimde dijital dönüşüm, kaliteli ürün elde etmek, rekabetçi avantaj sağlamak, verimliliği arttırmak gibi bir çok alanda katkı sağladığı için üretim endüstrisindeki firmaların ana odaklarıdan birisi haline gelmiştir. 2011 yılından itibaren de Endüstri 4.0 olarak adlandırılan bu veri odaklı dönüşümün gerçekleştirilebilmesi için üretim sahalarındaki verilerin toplanması, temizlenmesi, işlenmesi, anlık olarak analiz edilmesi ve yapay zeka çözümlerinin de entegrasyonu ile birlikte verimliliği arttıracak iş sonuçlarına dönüştürülebilmesi gerekmektedir. Üretimde kullanılan makinelerin teknolojik anlamda gelişmesinin ve sahalara entekre edilen IOT sensörlerinin artmasının sonucunda üretim sahalarında üretilen verinin hacmi ve frekansı artmaktadır. Üretim yönetimi ve otomasyonunda kullanılan geleneksel ERP ve MES sistemleri artan veri hacimlerini yönetmekte yetersiz kalmakta olup yüksek boyutlardaki anlık verinin yönetilebilmesi için federe büyük veri sistemlerinin entegrasyonu bir gereklilik haline gelmiştir. Dağıtık hesaplama yetkinliğine sahip büyük veri sistemleri yüksek frekanstaki gerçek zamana yakın verilerin işlenebilmesinde ve bu verinin anlık kararlara dönüştürülmesinin uçtan uca yönetilebildiği sistemlerdir. Aynı zamanda yüksek boyuttaki verilerin işlenmesi de bu sistemlerde kolayca gerçekleştirilebilmektedir. Büyük veri mimarileri çok farklı yazılımın bir bütünü kapsayacak şekilde entegre edilmesi ile oluşturulmaktadır. Bu yazılımların bir çoğu açık kaynak kodlu ve bilgisayar kümeleri halinde çalışan, dağıtık veri işleme kapasitesine sahip yazlılımlardır. Mimaride aynı işlevi gerçekleştirebilecek yazılımların bir çok alternatifi bulunduğu için bir mimari tasarlanırkan sektörel değişkenler ve iş süreçleri de göz önünde bulundurularak doğru komponentlerin seçilmesi ve bir araya getirilmesi yüksek öneme sahiptir. Bu tez çalışmasında üretim sektörünün iç dinamikleri, üretim sahalarında bulunan sensor ve makinelerin kullandığı veri aktarım protokolleri, platform kullanıcı profilleri ve yetkinlikleri, yapay zeka entegrasyonları, konuları göz önünde bulundurularak üretim sektörü için özelleşmiş ve aynı zamanda sektörün tamamına uygulanabilecek ölçeklenebilir, gerçek zamanlı veri analitiği uygulamalarının yapılmasına olanak sağlayan, yapay zeka çözümlerinin kolayca üzerine entegre edilebileceği ve yüksek ölçeklenebilir bir büyük veri platformunun geliştirilmesi hedeflenmiştir. Tasarım ve geliştirmenin yanı sıra bu platformun yüksek kapasiteli bir üretim firmasında uçtan uca entegrasyonu uygulamalı olarak gerçekleştirilmiş olup bu sistem ile toplanan veriler üzerinden geliştirilen yapay zeka uygulamalarının üretim sahasına entegrasyonu sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Digital transformation in production has become one of the main focuses of companies in the manufacturing industry as it contributes to many areas such as obtaining quality products, providing competitive advantage, and increasing efficiency. In order to realize this data-driven transformation, which has been called Industry 4.0 since 2011, it is necessary to collect, clean, process, and instantly analyze data in production areas and transform it into business results that will increase efficiency with the integration of artificial intelligence solutions. As a result of the technological development of the machines used in production and the increase in IOT sensors integrated into the fields, the volume and frequency of data generated in production areas are increasing. Traditional ERP and MES systems used in production management and automation are insufficient to manage increasing data volumes, and the integration of federated big data systems has become a necessity in order to manage high-dimensional instant data. Big data systems with distributed computing capability are systems that can process high-frequency near-real-time data and transform this data into instant decisions end-to-end. At the same time, the processing of high-dimensional data can be easily performed in these systems. Big data architectures are created by integrating many different software in a way that covers a whole. Most of these software are open source work as computer clusters, and have distributed data processing capacity. Since there are many alternatives for software that can perform the same function in the architecture, it is of great importance to select and bring together the right components while designing an architecture, considering sectoral variables and business processes. This thesis aims to develop a big data platform that is specialized for the production sector and also scalable can be applied to the entire sector, allows for real-time data analytics applications, and can easily integrate artificial intelligence solutions. In addition to the design and development, the end-to-end integration of this platform was practically carried out in a high-capacity production company, and the integration of artificial intelligence applications developed from the data collected with this system to the production site was ensured.
Benzer Tezler
- Türk inşaat sektöründe dijital dönüşüm stratejileri
Digital transformation strategies in Turkish construction industry
KÜBRA ÇİMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELÇİN FİLİZ TAŞ
- Enhanced out of boundary uwb based localization for industrial digital twins
Endüstriyel dijital ikizler için alıcı alanın dışında uwb tabanlı konumlandırma iyileştirmesi
LÜTFÜ SİRAC KÜÇÜKARABACIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN SEÇİNTİ
- Dijital dönüşüm sürecinde stratejik karar verme: Otomotiv sektöründe erp ile verimlilik iyileştirmesi
Strategic decision making in the dijital transformation process: efficiency improvement with ERP in the automotive industry
TUĞÇE AY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER FARUK EFE
- Nosql veritabanı sistemlerinin performans karşılaştırılması ve analizi
Comparison and analysis of the performance of nosql database systems
SÜLEYMAN ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH SEVİN
- Applications of multi-agent systems in transportation
Ulaşımda çoklu ajan sistemlerinin uygulamaları
İLHAN TUNÇ
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ