Endüstri 4.0 ve mekatronik sistemler için yapay zekauygulamalarının geleceği
The future of artificial intelligence applications for industry 4.0 and mechatronic systems
- Tez No: 959169
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİLAY UÇAR YÜZBAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Yönetim Bilişim Sistemleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Bu çalışma, Endüstri 4.0 ve mekatronik sistemlerde yapay zeka (YZ) uygulamalarının geleceğini kapsamlı bir şekilde incelemeyi amaçlamaktadır. Endüstri 4.0, üretim süreçlerinde dijitalleşme, otomasyon ve veri odaklı karar alma mekanizmalarını ön plana çıkararak endüstriyel devrimde yeni bir çağ başlatmıştır. Bu süreçte, mekatronik sistemler, mekanik, elektronik ve yazılım bileşenlerinin entegrasyonuyla akıllı ve esnek üretim sistemlerinin temelini oluşturmaktadır. Yapay zeka ise bu sistemlerin daha özerk, verimli ve uyarlanabilir hale gelmesinde kilit bir rol oynamaktadır. Çalışmanın ilk bölümünde, Endüstri 4.0'ın tanımı, tarihsel gelişimi ve mekatronik sistemlerle olan ilişkisi ele alınmıştır. İkinci bölümde, Endüstri 4.0'ın temel bileşenleri olan Nesnelerin İnterneti (IoT), bulut bilişim, büyük veri analitiği, siber-fiziksel sistemler ve yapay zeka teknolojileri detaylı bir şekilde incelenmiştir. Üçüncü bölümde, mekatronik sistemlerin tanımı, bileşenleri ve Endüstri 4.0 ile entegrasyonu üzerinde durulmuştur. Bu bölümde ayrıca, akıllı üretim sistemlerinde mekatronik ve yapay zeka entegrasyonunun sağladığı avantajlar ve uygulama örnekleri sunulmuştur. Dördüncü bölümde, yapay zekâ teknolojilerinin endüstriyel uygulamalarına odaklanılmıştır. Makine öğrenmesi (ML), derin öğrenme (DL), doğal dil işleme (NLP) ve görüntü işleme gibi yapay zeka alt disiplinlerinin endüstriyel süreçlerde nasıl kullanıldığı incelenmiştir. Beşinci bölümde ise mekatronik sistemlerde yapay zeka uygulamalarına yer verilmiştir. Bu bölümde, akıllı robotik sistemler, otonom araçlar, endüstriyel otomasyon ve kontrol sistemlerinde yapay zekanın nasıl kullanıldığı ve bu uygulamaların verimlilik artışına olan katkıları analiz edilmiştir. Çalışmanın son bölümünde, Endüstri 4.0 ve mekatronik sistemlerin geleceği üzerine öngörülerde bulunulmuştur. Yapay zeka destekli akıllı fabrikalar, otonom üretim sistemleri ve insan-robot iş birliği gibi konulara odaklanılarak, bu teknolojilerin endüstriyel verimlilik ve sürdürülebilirlik üzerindeki etkileri değerlendirilmiştir. Ayrıca, yapay zeka ve mekatronik sistemlerin gelecekte karşılaşabileceği teknik, etik ve toplumsal zorluklar da ele alınmıştır. Elde edilen bulgular, yapay zeka ve mekatronik sistemlerin Endüstri 4.0'ın temel taşları olduğunu ve bu teknolojilerin endüstriyel süreçlerde verimliliği artırma, maliyetleri düşürme ve sürdürülebilir üretim modelleri oluşturma potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir. Bu çalışma, endüstriyel dönüşüm sürecinde yapay zeka ve mekatronik sistemlerin rolünü anlamak isteyen araştırmacılar ve endüstri profesyonelleri için önemli bir kaynak niteliği taşımaktadır.
Özet (Çeviri)
This study aims to comprehensively examine the future of artificial intelligence (AI) applications in Industry 4.0 and mechatronic systems. Industry 4.0 has initiated a new era in the industrial revolution by emphasizing digitalization, automation, and data-driven decision-making in production processes. In this context, mechatronic systems, through the integration of mechanical, electronic, and software components, form the foundation of intelligent and flexible production systems. Artificial intelligence plays a pivotal role in making these systems more autonomous, efficient, and adaptable. The first section of the study addresses the definition, historical development, and relationship of Industry 4.0 with mechatronic systems. The second section provides a detailed analysis of the core components of Industry 4.0, including the Internet of Things (IoT), cloud computing, big data analytics, cyber-physical systems, and artificial intelligence technologies. The third section focuses on the definition, components, and integration of mechatronic systems with Industry 4.0. Additionally, this section presents the advantages and application examples of the integration of mechatronics and AI in smart production systems. The fourth section concentrates on the industrial applications of AI technologies. It examines how AI sub-disciplines such as machine learning (ML), deep learning (DL), natural language processing (NLP), and image processing are utilized in industrial processes. The fifth section explores AI applications in mechatronic systems. This section analyzes how AI is used in intelligent robotic systems, autonomous vehicles, industrial automation, and control systems, and evaluates the contributions of these applications to efficiency improvements. In the final section, the study offers insights into the future of Industry 4.0 and mechatronic systems. It focuses on AI-supported smart factories, autonomous production systems, and human-robot collaboration, assessing the impact of these technologies on industrial efficiency and sustainability. Furthermore, the technical, ethical, and societal challenges that AI and mechatronic systems may face in the future are discussed. The findings reveal that AI and mechatronic systems are fundamental pillars of Industry 4.0 and have the potential to enhance industrial efficiency, reduce costs, and create sustainable production models. This study serves as a valuable resource for researchers and industry professionals seeking to understand the role of AI and mechatronic systems in the industrial transformation process.
Benzer Tezler
- Görsel derin öğrenme yöntemlerine dayalı olarak elektrik motorları üzerindeki yüzey anormalliklerinin tespiti
Detection of surface anomalies on electric motors based on visual deep learning methods
ALİ SAMİ GÖZÜKIRMIZI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Okan ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER CİHAN KIVANÇ
- Otonom mobil depo robotunun mekatronik sistem tasarımı
Mechatronic system design of the autonomous warehouse mobile robot
CAN ÖZBARAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Gedik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAVAŞ DİLİBAL
- Uç bilişim ile LSTM tabanlı arıza tespiti
LSTM based fault detecti̇on wi̇th edge computi̇ng
MERT KIŞLAKÇI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mekatronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT DURGUN
- Manipulation of visually recognized objects using deep learning
Görsel tanınan nesnelerin derin öğrenme kullanarak hareket ettirilmesi
ERTUĞRUL BAYRAKTAR
Doktora
İngilizce
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ
- Pnömatik sistemlerde uçta hesaplama ile kestrimci bakım
Predictive maintenance in pneumatic systems with edge computing approach
CEREN SEVİN KELESLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mekatronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET AKİF ŞAHMAN