Tekstil sektöründe boya tamir işlemleri için makine öğrenmesi tabanlı erken tahmin metodolojisi
Machine learning-based early prediction methodology for dye repair processes in the textile industry
- Tez No: 996547
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SENA KIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Tekstil ve Tekstil Mühendisliği, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Textile and Textile Engineering, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Üretim süreçlerinde kaliteyi en fazla düşüren ve maliyetleri artıran en kritik aşamalardan biri yeniden işleme süreçleridir. Hatalı ürünlerin düzeltilmesi amacıyla yürütülen bu süreçler, yalnızca ek maliyet ve zaman kaybına yol açmakla kalmayıp aynı zamanda verimliliği düşürmekte ve müşteri memnuniyetini olumsuz etkilemektedir. Bu çalışmada, yeniden işleme ve hata tespiti konularında makine öğrenmesi (ML) yöntemlerinin kullanımı incelenmiştir. Bu doğrultuda, Sakarya'da faaliyet gösteren bir tekstil firmasının boyahane bölümünden elde edilen üretim verileri kullanılarak kapsamlı bir analiz gerçekleştirilmiştir. Çalışmada literatürde sıklıkla tercih edilen yöntemlerden farklı olarak Rastgele Orman, K-En Yakın Komşu ve Extreme Gradient Boosting algoritmaları uygulanmış ve elde edilen bulgular karşılaştırılmıştır. Sınıf dengesizliğinin makine öğrenmesi modelleri üzerindeki etkisini azaltmak amacıyla da SMOTE uygulanmıştır. Ardından beş katlı doğrulama ile modellerin genellenebilirliği test edilmiştir. Sonuç olarak bu çalışma, ML algoritmalarının tekstil sektöründe kalite kontrol süreçlerine entegre edilerek karar destek mekanizması olarak kullanılabileceğini göstermektedir. Özellikle RF ve XGBoost modelleri, üretim süreçlerinde erken uyarı sistemleri geliştirmek için güçlü adaylar olarak önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
One of the most critical stages that most significantly reduce quality and increase costs in production processes is rework operations. These processes, which are carried out to correct defective products, not only lead to additional costs and time loss but also decrease efficiency and negatively affect customer satisfaction. In this study, the use of machine learning (ML) methods in rework and defect detection is examined. Accordingly, a comprehensive analysis was conducted using production data obtained from the dyehouse department of a textile company operating in Sakarya. Unlike many commonly preferred methods in the literature, Random Forest, K-Nearest Neighbors, and Extreme Gradient Boosting algorithms were applied, and the findings were compared. To mitigate the impact of class imbalance on machine learning models, SMOTE was also employed. Subsequently, five-fold cross-validation was used to test the generalizability of the models. As a result, this study demonstrates that ML algorithms can be integrated into quality control processes in the textile industry and used as a decision-support mechanism. In particular, the RF and XGBoost models are proposed as strong candidates for developing early warning systems in production processes.
Benzer Tezler
- Examination of variables influencing photocatalytic membrane reactors by using textile industry wastewater brine via modeling
Tekstil endüstrisi atıksu konsantresi kullanılarak fotokatalitik membran reaktör sistemini etkileyen faktörlerin model kullanarak incelenmesi
BERK ESENLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE YÜKSEKDAĞ
- Investigation of color deepening agents for reducing dye consumption in cotton fabric dyeing
Pamuklu kumaşların boyanmasında boya tüketimini azaltmaya yönelik renk derinleştiricilerin incelenmesi
EZGİ SÜKÜTLER
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT KIVANÇ ŞAHİN
- Potentialities for and limits to inclusion by education: The case of Syrian children's education in Turkey and child labour
Eğitim tarafından içermede potansiyeller ve limitler: Türkiye'deki Suriyeli çocukların eğitimi ve çocuk işçiliği
YASEMİN KIZILOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Sosyal HizmetOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSosyal Politika Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET OKYAYUZ
- Beden imgesinin sanat nesnesi olarak tekstil malzemesiyle ifadesi
Expression of the body as an art object throught textile material
DEFNE BOZBIYIK
Sanatta Yeterlik
Türkçe
2024
Güzel SanatlarHaliç ÜniversitesiTekstil ve Moda Tasarımı Ana Sanat Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA GÜRGÜLER
- Cladosporium cladosporioides küfünün biyotransformasyon ve biyosorpsiyon özelliklerinin incelenmesi
Investigation of biotransformation and biosorption properties of cladosporium cladosporioides mold
MEHMET CAN TOPCU