KESTİRİMCİ BAKIM PLANLAMA İÇİN MAKİNE ÖĞRENMESİ TEMELLİ BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ VE BİR UYGULAMA

Amaç: Üretim sistemlerinde meydana gelen arızaları önlemek için Endüstri 4.0 altyapısını kullanan kestirimci bakım planlama işletmelerin gündemine girmiştir. Bu çalışmada, bir sistemde meydana gelen arızaların ve üretim duruşlarının en küçüklenmesi için nesnelerin interneti (IoT) ve makine öğrenmesi tabanlı bakım karar destek sistemi oluşturulmuş ve bir makine üzerinde pilot çalışma yapılmıştır. Yöntem: Bu çalışmada, sistemin sürekli izlenebilirliğini sağlamak için sıcaklık, nem ve ses sensörleri kullanılmıştır. Bu sensörlerle alınan veriler IoT kullanılarak veri tabanına bir ağ aracılığı ile aktarılmıştır. Aktarılan bu verilerden sistemin durumunu (“arıza olabilir”, “sağlam”) tahmin etmek için makine öğrenmesi teknikleri (Destek Vektör Makinesi ve Karar Ağacı) kullanılmıştır. Geçmiş arıza kayıtları ve geçmiş üretim planları birleştirilerek makineye gelen ürün sırasının arızaya etkisi sıralı örüntü madenciliği yöntemleri ile araştırılmıştır. Bulgular: Geliştirilen karar destek sistemi, bakım kararı verebilmektedir. Böylece pilot çalışma yapılan makinede gerçekleşmiş olan 1419 dk. beklenmeyen duruşların en küçüklenmesi sağlanacaktır. Özgünlük: Yenilikçi bir yön olarak; sisteme giren ürün sırasının da arızaya etkisinin olabileceği sıralı örüntü madenciliği yöntemleriyle incelenmiştir. IoT, makine öğrenmesi, kestirimci bakım, sıralı örüntü madenciliği ve dinamik çizelgelemenin entegrasyonunu içeren bir bakım karar destek sistemi oluşturulmuştur