PARÇA ISKARTALARININ MAKİNE ÖĞRENMESİ KULLANILARAK AZALTILMASI: OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Autor:	Emine Eş Yürek, Betül Yağmahan, Burak Celal Akyüz, Ebubekir Sıddık Samast, Nezire Dilan Cetrez
Jazyk:	English<br />Turkish
Rok vydání:	2022
Předmět:	reject reduction quality classification machine learning parameter adjustment digitalization iskarta azaltma kalite sınıflandırma makine öğrenmesi parametre ayarı dijitalleşme Technology Engineering (General). Civil engineering (General) TA1-2040
Zdroj:	Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering, Vol 27, Iss 1, Pp 291-308 (2022)
Druh dokumentu:	article
ISSN:	2148-4147 2148-4155
DOI:	10.17482/uumfd.963176
Popis:	Bu çalışmada, enjektör imal eden bir firmanın taşlama makinesindeki insan faktörüne bağlı ıskartaların azaltılması amaçlanmıştır. İnsan faktörüne bağlı ıskartalar, makinenin taş değişimi, arıza gibi çeşitli nedenlerle durmasından sonra makine operatörünün, makine ve ürün parametrelerinde yaptığı ayarlamalardan kaynaklanmaktadır. Iskartaların azaltılması amacıyla iki aşamalı bir çözüm yaklaşımı önerilmiştir. İlk aşamada, makine öğrenmesi kullanılarak kalite tahminlenmiştir. Kalite tahminleme, bir sınıflandırma problemi olarak ele alınmıştır. Farklı sınıflandırma algoritmaları modellenerek en yüksek performansa sahip Destek Vektör Makineleri (DVM) algoritması seçilmiştir. İkinci aşamada ise, DVM kullanılarak kaliteli ürün ile sonuçlanması beklenen uygun parametre değerleri belirlenmiştir. Güncel veri dikkate alınarak parametre değerlerinin otomatik olarak revize edilmesi ve operatöre sunulması amacıyla bir öneri sistemi geliştirilmiştir. Bu öneri sistemi ile, taşlama işleminin insan etmenine olan bağlılığının ortadan kaldırılarak dijitalleşmesi amaçlanmıştır.
Databáze:	Directory of Open Access Journals
Externí odkaz:	https://doaj.org/article/19676d3d862843bcba1b97336d1ba353 Zobrazit plný text záznamu View record in DOAJ