Kestirimci bakım için makine öğrenmesi uygulamaları
Machine learning applications for predictive maintenance
Yazar: OLCAY DUVAR
Danışman: DOÇ. DR. ZEYNEL ABİDİN ÇİL
İzmir Demokrasi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Ana Bilim Dalı / Mekatronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Son yıllarda, endüstrideki rekabet artışı ve teknolojideki gelişmelerden dolayı
üreticiler toplam maliyetlerini minimize etmeye çalışmaktadırlar. Bu noktada en
önemli maliyetlerden birisi de makine arızaları ve bakım giderleridir. Makinenin plan
dışı duruşu, üretim akışında dengesizliğe ve buna bağlı olarak; operatörde verimsizlik,
hammadde ve yarı mamulde yığılma, lojistik süreçlerde aksaklık gibi birçok probleme
yol açmaktadır. Bundan dolayı, makinenin arıza vermeden önce bakım ihtiyaçlarını
tamamlamak maliyeti önemli ölçüde azaltacaktır. Son yıllarda, sensörlerin ve makine
öğrenme tekniklerinin gelişmesinden dolayı literatürede kestirimci bakım ön plana
çıkmaktadır. Kestirimci bakım çalışmalarında çeşitli sensörler kullanılarak, makine
bozulmalarına sebep olan parametre değerleri takip edilebilir. Fakat çoğu zaman veriyi
kayıt altına almada ya da veri toplama süreci sonunda, veri yetersiz ve/veya dengesiz
olabilir. Kestirimin doğru yapılabilmesi için ise dengeli bir veriye ihtiyaç vardır. Bu
gibi durumlarda verinin anlamlı biçimde çoğaltılması ile veri dengelenmesi
gerekebilir. Bu yüzden, dengeli olmayan bir makine verisine mevcut durum analizi ve
veri dengesizliğini giderecek 3 farklı yöntem uygulanmıştır. Makine öğrenme
algoritmaları dengesiz veri seti ve sanal ortamda üretilmiş veri setleri ile
kıyaslanmıştır. Sonuçlara göre makine öğrenmesi algoritmalarının performansının
dengeli veri seti ile önemli ölçüde arttığı tespit edilmiştir. Bu durumda, Bagged Tress
ve Boosted Trees yöntemlerinin en iyi performansı gösterdiği görülmüştür.
Anahtar Kelimeler: Kestirimci Bakım, Makine Öğrenmesi, Dengesiz Veri, Smote,
Sınıflandırma.

Abstract:
Manufacturers have been trying to minimize their total costs due to increased
competition and technological developments in recent years. At this point, machine
breakdowns and maintenance expenses are one of the most essential costs. Unplanned
stop of the machine can cause several problems, including an imbalance in the
production flow, inefficiency in the operator, accumulation in raw materials and semifinished products and disruption in logistics processes. Therefore, completing the
machine's maintenance needs before a failure will significantly reduce costs. In recent
years, the popularity of predictive maintenance has significantly increased in the
literature due to the development of sensors and machine learning techniques. In
predictive maintenance, parameter values that cause machine breakdowns can be
followed by using various sensors. However, the data may be insufficient and/or
imbalanced at the end of the data recording or collection process. Balanced data is
needed for the estimation to be made correctly. Therefore, three different methods are
applied to generate data to eliminate the data imbalance. The performances of the
different machine learning algorithms are compared by using the imbalanced and
generated datasets by the proposed method. The results show that the performance of
the machine learning algorithms is significantly increased with balanced data set. Also,
the Bagged Trees and Boosted Trees methods outperform other techniques.
Keywords: Predictive Maintenance, Machine Learning, Unbalanced Data, Smote,
Classification