Endüstriyel üretim bantlarında anomali tespiti için yapay zekâ kullanımı
The use of artificial intelligence for anomaly detection in industrial production lines
Yazar: MEHMET AYBERK ÇAKAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF ÖZÇEVİK
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Endüstriyel otomasyon sistemlerinde gerçek ortam verilerinin toplanması, değişken çevresel koşullar, sensörlerin doğruluğu, yüksek maliyet ve sistemlerin karmaşıklığı gibi faktörler nedeniyle zorlayıcı olabilmektedir. Bu zorluklar, veri toplama sürecinin etkinliğini ve güvenilirliğini etkilemektedir. Bu nedenle, veri toplama ve işleme tekniklerinin sürekli olarak geliştirilmesi gerekir. Büyük veri hacmi ve bu verilerin analizi, veri işleme ve depolama kapasitesine ihtiyaç duyar. Bu zorlukların üstesinden gelmek, veriye dayalı karar verme süreçlerini güçlendirerek endüstriyel otomasyon sistemlerinin gelişmesinde önemli bir aşamadır. Yapay zekâ, günümüzde birçok sektörde devrim yaratmakta ve iş süreçlerini, karar verme mekanizmalarını, kullanıcı deneyimlerini dönüştürmektedir. Sağlıktan eğitime, finanstan otomotiv endüstrisine kadar geniş bir yelpazede uygulama alanları bulan yapay zekâ, verimliliği artırma, karar alma süreçlerini optimize etme ve karmaşık problemleri çözme konusunda kritik öneme sahiptir. Bu hızlı ilerleme, toplumda ve endüstride sürekli bir inovasyon ve gelişme dalgası yaratmaktadır.

Bu çalışmada, gerçek ortam verilerinin toplanması için gerekli olan sensör kurulumlarının maliyetini düşürmek amacıyla bir simülatör geliştirilmiştir. Gerçek ortamdan alınan ses, titreşim, sıcaklık verileri ve önerilen simülasyon mimarisi ile elde edilen veriler 19 denetimsiz derin öğrenme algoritmasıyla karşılaştırılmıştır. Hem önerilen simülasyon mimarisinin doğrulanması hem de ses, titreşim ve sıcaklık verilerine ilişkin analizler incelenerek sonuçlar değerlendirilmiştir.

Abstract:
The collection of real-world data in industrial automation systems can be challenging due to factors such as variable environmental conditions, accuracy of sensors, high cost and complexity of systems. These challenges affect the efficiency and reliability of the data collection process. Therefore, data collection and processing techniques need to be continuously improved. Large volumes of data and their analysis require data processing and storage capacity. Overcoming these challenges is an important step in the development of industrial automation systems by strengthening data-driven decision-making processes. Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing many industries today, transforming business processes, decision-making mechanisms, and user experiences. AI, which finds a wide range of applications from health to education, from finance to the automotive industry, is critical in increasing efficiency, optimizing decision-making processes and solving complex problems. This rapid progress creates a continuous wave of innovation and development in society and industry.

In this study, a simulator is developed to reduce the cost of sensor installations required for the collection of real-world data. Sound, vibration and temperature data from the real environment are compared with the data generated from proposed simulation architecture using 19 unsupervised deep learning algorithms. Both the verification of the proposed simulation architecture and the analysis of sound, vibration and temperature data are examined, and the results are evaluated.