Integrated digital twin and scada framework for real-time process optimization, predictive maintenance, and energy efficiency in ındustry 4.0
Integrated digital twin and scada framework for real-time process optimization, predictive maintenance, and energy efficiency in industry 4.0
- Tez No: 996584
- Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM ÇİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Bilim ve Teknoloji, Industrial and Industrial Engineering, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dijital İkiz teknolojisinin SCADA (Denetleyici Kontrol ve Veri Toplama) sistemleriyle entegrasyonu, Endüstri 4.0 ilkelerini geliştirmede dönüştürücü bir adım niteliğindedir. Bu araştırma, gerçek zamanlı izleme ve veri odaklı karar alma yoluyla endüstriyel süreçleri optimize etmek, kestirimci bakım uygulamalarını geliştirmek ve enerji verimliliğini artırmak için kapsamlı bir çerçeve önermektedir. Dijital İkiz modellerinin SCADA verileriyle dinamik bağlantısı, kesintisiz süreç simülasyonu, operasyonel performans analizi ve fiziksel sistemlere müdahale etmeden sorun çözümü sağlar. Bu çalışmanın merkezinde, makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak ekipman arızalarını tahmin eden ve bakım programlarını optimize eden kestirimci bakım yeteneklerinin geliştirilmesi yer almaktadır. Bu sayede beklenmeyen duruş süreleri azalmakta, ekipman ömrü uzamakta ve operasyonel maliyetler en aza indirilmektedir. Ayrıca, enerji optimizasyonu alanında, verimsizlikleri belirleyip sürdürülebilir kaynak kullanımı için uygulanabilir stratejiler sunarak enerji yönetimine katkı sağlanmaktadır. Çeşitli endüstriyel alanlarda yapılan vaka çalışmaları, önerilen çerçevenin etkinliğini doğrulamakta ve üretkenlik, operasyonel dayanıklılık ve çevresel sürdürülebilirlik üzerindeki olumlu etkilerini göstermektedir. Bu araştırma, Dijital İkiz ve SCADA entegrasyonunun geleneksel endüstriyel operasyonları nasıl devrimleştirebileceğini göstererek Endüstri 4.0 alanındaki bilgi birikimine katkıda bulunmaktadır. Uyarlanabilirlik, ölçeklenebilirlik ve gerçek zamanlı karar alma süreçlerini vurgulayan bu çalışma, akıllı, sürdürülebilir ve dayanıklı endüstriyel ekosistemler için bir yol haritası sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
The integration of Digital Twin technology with Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems represents a transformative step in advancing the principles of Industry 4.0. This research proposes a comprehensive framework to optimize industrial processes, enhance predictive maintenance, and improve energy efficiency through real-time monitoring and data-driven decision-making. By dynamically linking Digital Twin models with SCADA data, the framework enables continuous process simulation, operational performance analysis, and proactive issue resolution without disrupting physical systems. Central to this study is the development of predictive maintenance capabilities, leveraging machine learning algorithms to forecast equipment failures and optimize maintenance schedules. This reduces unplanned downtime, extends equipment lifespan, and minimizes operational costs. Additionally, the framework addresses energy optimization by identifying inefficiencies and proposing actionable strategies for sustainable resource utilization. Case studies across diverse industrial domains validate the effectiveness of the proposed framework, showcasing its ability to improve productivity, operational resilience, and environmental sustainability. This research contributes to the body of knowledge in Industry 4.0 by demonstrating how Digital Twin and SCADA integration can revolutionize traditional industrial operations. By emphasizing adaptability, scalability, and real-time decision-making, the study offers a pathway toward intelligent, sustainable, and resilient industrial ecosystems.
Benzer Tezler
- Elektrik dağıtım şebekelerinde dijital ikiz tabanlı kaliteyönetim sistemi
Digital twin-based quality management system in electricdistribution network
ÖZGÜR CENGİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Yönetim Bilişim SistemleriKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERDAR YILMAZ
- An integrated computational approach for AI-assisted BIM analytics and digital twin development
Yapay zeka destekli BIM analitiği ve dijital ikiz geliştirmeye yönelik entegre hesaplamalı yaklaşım
NİLSU ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
MimarlıkOrta Doğu Teknik ÜniversitesiVeri Bilimi ve Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELİF SÜRER
- Sağlık sistemlerinde simülasyon ve makine öğrenmesi entegrasyonuna dayalı dijital ikiz uygulaması
Simulation and machine learning integrated digital twin application for healthcare systems
NUR SELİN ÖZEN
Doktora
Türkçe
2026
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELİK KOYUNCU
- Makine öğrenmesi ve dijital ikiz yaklaşımlarıyla fotovoltaik ve rüzgâr tabanlı yenilenebilir enerji–hidrojen sistemlerinin bütünleşik modellenmesi
An integrated modeling framework for photovoltaic and wind-based renewable energy–hydrogen systems with machine learning and digital twin approaches
BAKİ BARIŞ URHAN
Doktora
Türkçe
2026
Makine MühendisliğiNiğde Ömer Halisdemir ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT GÖKÇEK
- Digital-twin flight modelling through machine learning for trajectory error estimation and recovery
Rota hesaplamalarında makine öğrenmesi tabanlı dijital ikiz uçuş modeli
MEVLÜT UZUN
Doktora
İngilizce
2021
Sivil Havacılıkİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
DR. MUSTAFA UMUT DEMİREZEN