Yapay zekâ tabanlı kestirimci bakım uygulaması
Artificial intelligence based predictive maintenance application
- Tez No: 991178
- Danışmanlar: PROF. DR. NECMİ DÜŞÜNCELİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Aksaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Üretim sistemlerinin verimlilikleri söz konusu olduğunda bakım yaklaşımları son derece önemli bir role sahiptir. Geleneksel bakım yaklaşımları kısıtlı bir başarı sağlamış olsa da günümüz endüstriyel teknolojilerinin özellikle de Endüstri 4.0'ın itici gücü ile birlikte makinelerden belirli standartlar ile veriler gerçek zamanlı okunabilmektedir. Nesnelerin interneti (IoT) geliştikten sonra endüstriyel alanda yaygın biçimde kullanılmaya başlanıldı. IoT sayesinde herhangi bir ekipmanın veya sistem üzerinden sıcaklık, nem, titreşim gibi veriler toplanıp işlendiğinde ekipman ömrü hakkında önemli bilgiler verir. Toplanan bu datalar makine öğrenmesi (Machine Learning - MÖ) yöntemi ile bakım zamanları minimize edilebilmekte ve arızanın periyodu tahmin edilerek arıza oluşmadan müdahale edilebilmektedir. Kestirimci bakım adı verilen bu strateji zaman ve maliyet gibi avantajlar sağlar.
Özet (Çeviri)
When it comes to the efficiency of production systems, maintenance approaches play an extremely important role. Although traditional maintenance approaches have achieved limited success, today's industrial technologies, particularly the driving force of Industry 4.0, enable data to be read in real time from machines according to specific standards. Following the development of the Internet of Things (IoT), it has become widely used in the industrial sector. Thanks to IoT, when data such as temperature, humidity, and vibration is collected and processed from any equipment or system, it provides important information about the equipment's lifespan. This collected data can be used with machine learning (ML) methods to minimise maintenance times and predict failure periods, enabling intervention before failures occur. This strategy, known as predictive maintenance, offers advantages in terms of time and cost.
Benzer Tezler
- PLC kontrollü makinalarda, IoT cihazları kullanarak OPC-da tabanlı web servis ve yapay zeka geliştirilerek kestirimci bakım uygulaması
Predictive maintenance application by developing OPC da based web service and artificial intelligence using IoT devices on PLC controlled machines
AYHAN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Yıldız Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Operational resilience in oil and gas: an LSTM approach to predictive maintenance
Petrol ve doğal gaz endüstrisinde operasyonel dayanıklılık: kestirimci bakımda LSTM tabanlı bir yaklaşım
ALIYU ALIYU SHEHU
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
İstanbul Okan ÜniversitesiYapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Fotovoltaik sistemlerde arıza ve hata tespiti için yapay zekâ tabanlı karar destek sistemi geliştirilmesi ve uygulaması
Development and implementation of an artificial intelligence-based decision support system for fault detection and diagnosis in photovoltaic systems
MUHAMMED BUĞRAHAN KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Erzincan Binali Yıldırım ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Endüstriyel ekipmanlarda yapay zeka destekli ön kestirimci bakım stratejilerinin geliştirilmesi ve uygulanması
Development and implementation of artificial intelligence-based predictive maintenance strategies in industrial equipment
YAKUP BEDİRHAN MENTEŞE
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Isparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Aıot motor sağlık tahmin cihazı
Aiot engine health prediction device
ÖMER FARUK YÜMNÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Sakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...