Toplu taşıma araçlarında yapay zekâ tabanlı kestirimci bakım yaklaşımı
Artificial intelligence based predictive maintenance approach in public transport vehicles
Yazar: ÖZLEM GÜVEN
Danışman: DOÇ. DR. HASAN ŞAHİN
Bursa Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Akıllı Sistemler Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Donanım bağımlı bir sistemin yaşam döngüsü boyunca plansız aksamalar olmaksızın 
hizmet verebilmesi için sistemin bakım ihtiyaçlarının zamanında karşılanması 
gerekmektedir. Bakım ihtiyacı, sisteme, ekipmanın çalışma mantığına ve yaşam 
döngüsünün hangi evresinde olduğuna bağlı olarak değişebilen temel bir 
gereksinimdir. Bu gereksinim için sistemde oluşabilecek arızaların onarılabilir olduğu 
şekilde düzeltici ve arızaların oluşmasını engelleyecek önleyici faaliyetlerle uygun bir 
bakım planlaması yapılabilmektedir. Düzeltici bir bakım politikasında arıza kendisine 
odaklanıp arızayı gidermeye yönelik çalışmalar yapılırken, önleyici bakım 
politikasında potansiyel arıza tespit çalışmalarına odaklanılmaktadır. 
Bu çalışmada, ulaştırma sektöründe gerçek bir problem ele alınmış ve toplu taşıma 
araçlarında arıza oluşmadan tahminlenmesi üzerine önleyici bakım politikasında 
kestirimci bakım yapılmıştır. Çalışmanın amacı, bakım politikası olarak düzeltici 
bakım olan bir toplu taşıma firmasının beklenmedik arızalardan kaynaklı aksamaları 
ve hatta durma noktasına gelen sefer planlarını ve arıza kaynaklı kazaları önlemek 
amacıyla önleyici bir bakım politikası izlenmesidir. Politika olarak akıllı bir sistem 
benimsenmiş ve makine öğrenmesi ile kestirimci bakım tercih edilmiştir. Bakım 
sisteminin ilk aşaması için pilot bir araç seçilmiş ve arızaların en iyi şekilde tespit 
edilebildiği IoT sağlık verileri değişken olarak alınmış ve bu değişkenler için anlık 
veriler toplanarak eğitim ve test veri setleri oluşturulmuştur. Kestirimci bakımın 
sonucunu oluşturmak için aracın sağlık durumunu sağlıklı ve arızalı olarak 
sınıflandırmak üzere Rassal Orman, Destek Vektör Makineleri, Lojistik Regresyon, 
K-En Yakın Komşu ve Naif Bayes makine öğrenmesinde sınıflandırma teknikleri 
kullanılmıştır. Nihai sağlık sonucunun oluşturulması için de topluluk öğrenme 
yöntemleri kullanılmış ve beş sınıflandırma yönteminin sonucu arasında oylama 
yapılıp aracın sağlık durumunu gösteren son karar verilmiştir. Aracın anlık sağlık 
durumu oluştuktan sonra sağlıklı olma durumunun ne zamana kadar geçerli olduğunu 
gösteren aracın kalan yaşam ömrü ise ağaç tabanlı bir regresyon yöntemi olan Gradyan 
Arttırma Regresyon Ağaçları tercih edilmiştir. 
Bu çalışma ile, toplu taşıma araçlarında yaşanan gerçek bir probleme çözüm üretilmiş 
ve elde edilen sonuçlar, toplu taşıma araçlarında gözlenen plansız arızaların tatmin 
edici derecede önüne geçilebildiğini göstermiştir. Böylece söz konusu arızalarla 
birlikte bu arızaların yol açtığı maliyet, zaman, müşteri ve itibar kayıpları da 
azaltılmıştır.

Abstract:
In order for a hardware dependent system to provide service throughout its lifecycle 
without unplanned disruptions, the maintenance needs of the system must be met in a 
timely manner. Maintenance need is a basic requirement that can vary depending on 
the system, the operating logic of the equipment and the stage of its life cycle. For this 
requirement, a proper maintenance planning can be made for the system with 
corrective activities to repair the system when failures occur and preventive activities 
to prevent failures from occurring in the system. While a corrective maintenance 
policy focuses on the fault itself and works to eliminate the fault, a preventive 
maintenance policy focuses on potential fault detection activities. 
In this study, a real problem in the transportation sector was addressed and predictive 
maintenance was performed in the preventive maintenance policy on the prediction of 
failures in public transportation vehicles. The aim of the study is to follow a preventive 
maintenance policy in order to prevent disruptions caused by unexpected malfunctions 
of a public transportation company with corrective maintenance as a maintenance 
policy, and even travel plans that come to a standstill and accidents caused by 
malfunctions. An intelligent system has been adopted as a policy and predictive 
maintenance with machine learning has been preferred. A pilot vehicle was selected 
for the first stage of the maintenance system, and IoT health data, where failures can 
be best detected, were taken as variables, and training and test data sets were created 
by collecting instantaneous data for these variables. Classification techniques such as 
Random Forest, Support Vector Machines, Logistic Regression, K-Nearest Neighbor 
and Naive Bayesian machine learning were used to classify the vehicle's health status 
as healthy and defective in order to create the result of predictive maintenance. 
Community learning methods were also used to create the final health result, and a 
vote was taken between the results of the five classification methods and the final Decision was made indicating the health status of the vehicle. Gradient Enhancement 
Regression Trees, a tree-based regression method, have been preferred for the 
remaining life span of the vehicle, which shows how long the vehicle's state of health 
is valid after the vehicle's instantaneous health status has been formed. 
With this study, a solution to a real problem experienced in public transportation has 
been created and the results obtained have shown that unplanned failures observed in 
public transportation can be satisfactorily prevented. Thus, along with these failures, 
the cost, time, customer and reputation losses caused by these failures have also been 
reduced.