Makine Öğrenmesi Tabanlı Kestirimci Bakım — Mustafa Yurtsever

Bakım faaliyetleri üretim sistemlerinin önemli bir parçasıdır Üretimi sürekli faal tutmak isteyen işletmelerin bu alan üzerine yoğunlaştıkları görülmektedir Günümüzde işletmeler üretimin her aşamasından veri toplamak amacıyla daha fazla sensör ve bilgi iletişim teknolojisi kullanmaktadır Gerçek zamanlı veriler kullanarak olası arızaların teşhis edilmesini sağlayan kestirimci bakım arıza sürelerini ve bakım maliyetlerini en aza indirgemeyi hedeflemektedir Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri kestirimci bakım uygulamalarına yeni bakış açıları kazandırmıştır Etkin bir kestirimci bakım uygulayan işletmeler önemli rekabet üstünlükleri kazanmaktadırlar Bu çalışma kapsamında makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile titreşim analizi tabanlı arıza teşhisi ve kestirimci bakım sistemi tasarımı amaçlanmıştır

Bakım faaliyetleri üretim sistemlerinin önemli bir parçasıdır Üretimi sürekli faal tutmak isteyen işletmelerin bu alan üzerine yoğunlaştıkları görülmektedir Günümüzde işletmeler üretimin her aşamasından veri toplamak amacıyla daha fazla sensör ve bilgi iletişim teknolojisi kullanmaktadır Gerçek zamanlı veriler kullanarak olası arızaların teşhis edilmesini sağlayan kestirimci bakım arıza sürelerini ve bakım maliyetlerini en aza indirgemeyi hedeflemektedir Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri kestirimci bakım uygulamalarına yeni bakış açıları kazandırmıştır Etkin bir kestirimci bakım uygulayan işletmeler önemli rekabet üstünlükleri kazanmaktadırlar Bu çalışma kapsamında makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile titreşim analizi tabanlı arıza teşhisi ve kestirimci bakım sistemi tasarımı amaçlanmıştır

Bakım faaliyetleri üretim sistemlerinin önemli bir parçasıdır Üretimi sürekli faal tutmak isteyen işletmelerin bu alan üzerine yoğunlaştıkları görülmektedir Günümüzde işletmeler üretimin her aşamasından veri toplamak amacıyla daha fazla sensör ve bilgi iletişim teknolojisi kullanmaktadır Gerçek zamanlı veriler kullanarak olası arızaların teşhis edilmesini sağlayan kestirimci bakım arıza sürelerini ve bakım maliyetlerini en aza indirgemeyi hedeflemektedir Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri kestirimci bakım uygulamalarına yeni bakış açıları kazandırmıştır Etkin bir kestirimci bakım uygulayan işletmeler önemli rekabet üstünlükleri kazanmaktadırlar Bu çalışma kapsamında makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri ile titreşim analizi tabanlı arıza teşhisi ve kestirimci bakım sistemi tasarımı amaçlanmıştır Tanıtım Bülteninden