Optimizing aircraft maintenance costs through AI-driven predictive maintenance and inventory management integration
Yapay zeka destekli öngörücü bakım ve envanter yönetimi entegrasyonu ile uçak bakım maliyetlerinin optimizasyonu
- Tez No: 942558
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SAİT GÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Belirtilmemiş.
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Havacılık Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Havacılık Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
Bu tez, uçak motorlarında kestirimci bakım ve envanter yönetimi için yapay zeka destekli bir sistem sunmaktadır. Sistem, gerçek zamanlı sensör verilerini kullanarak bileşenlerin Kalan Kullanım Ömrü'nü (Remaining Useful Life - RUL) Random Forest modeli aracılığıyla tahmin eder. Sensör sağlığı, geçmiş ortalama ve standart sapma değerlerine kıyasla mevcut davranışı analiz eden Z-skoru yöntemi ile değerlendirilir ve sensörler“sağlıklı”,“uyarı”veya“kritik”olarak sınıflandırılır. Uçuş döngüsü verisi sınırlı olan motorlar için analiz pencereleri sistem tarafından uyarlanır. RUL tahminleri, geleneksel Ekonomik Sipariş Miktarı (EOQ) yöntemleri yerine, sensör durumu ve planlanan bakım verilerine dayalı olarak yedek parça siparişleri öneren talep odaklı bir envanter modülüne aktarılır. Bir gösterge paneli, motor durumu, tanı bilgileri ve envanter uyarılarını görüntüler. Sistem, NASA'nın FD001 veri seti kullanılarak test edilmiştir. Gelecekteki çalışmalar, farklı çalışma koşullarına sahip veri setleri üzerinde eğitim yapılmasını ve daha gelişmiş veya yorumlanabilir yapay zeka tekniklerinin entegrasyonunu içerebilir.
Özet (Çeviri)
This thesis presents an AI-driven system for predictive maintenance and inventory management in aircraft engines. It uses real-time sensor data to estimate the Remaining Useful Life (RUL) of components via a Random Forest model. Sensor health is evaluated using Z-score analysis, comparing current behavior to historical baselines (mean and standard deviation) to classify sensors as healthy, warning, or critical. For engines with limited flight cycles, the system adjusts its analysis windows accordingly. RUL predictions feed into a demand-driven inventory module that recommends spare part reorders based on sensor status and scheduled maintenance, instead of traditional EOQ methods. A dashboard displays engine status, diagnostics, and inventory alerts. The system was tested using NASA's FD001 dataset. Future work may involve training on datasets with diverse operating conditions and integrating more advanced or interpretable AI techniques.
Benzer Tezler
- Doğrusal programlama ile uçak bakım etkinliğinin arttırılarak operasyonel gelirlerin ve maliyetlerin optimize edilmesi
Optimizing of operational revenue and cost via using lineer programming to increase the activity of aircraft maintenance
AHMET MERT ÖNGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAİK TUNÇ BOZBURA
- Duct design of reciprocating engine cooling system at aircraft which has tractor configuration
Çekici konfigürasyonuna sahip hava aracındaki pistonlu motorun soğutma sisteminin hava alığı tasarımı
RİFAT RAMİZ AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Havacılık ve Uzay MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiEnerji Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ ARSLAN
- A multiscale approach to understand the effects of design parameters on the elastic behavior of 3D orthogonally woven composites
3B ortogonal dokuma kompozit yapıların geometrik parametrelerinin yapının elastik davranışına etkisinin incelenmesi
HİLAL ERKOÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜLYA CEBECİ
- Eğitim uçaklarında mükemmel olmayan önleyici bakım politikasının geliştirilmesi ve en iyilenmesi
Development and optimization of an imperfect preventive maintenance policy for trainer aircraft
EMRE ÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiTürk Hava Kurumu Üniversitesiİnsansız ve Otonom Sistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BAŞAK GEVER EKİNCİ
- Hassas kesme ve kalıpları
Başlık çevirisi yok
Ü.BAHAR DARICI
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET DEMİRKOL