Seramik sağlık gereçlerinde boyutsal küçülmenin makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak tahminlenmesi
Prediction of dimensional shrinkage in ceramic sanitary wares using machine learning algorithms
Yazar: EZGİ YILMAZ
Danışman: PROF. DR. NESLİHAN DEMİREL
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Veri Bilimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Seramik sağlık gereçleri ürünlerinin üretiminde ham maddenin farklı aşamalardan geçirilmesi ile nihai ürün elde edilmektedir. Ürün ham maddesi ise inorganik maddelerin karışımından oluşturulan ve çamur adı verilen bir malzemedir. Bu malzeme, üretim süreçleri boyunca şekillendirme, kurutma, sırlama ve pişme gibi aşamalardan geçerek şekillendirilirken malzemenin yapısının ve şeklinin değişmesine sebep olan işlemlere maruz kalmaktadır. Her üretim tesisinde olduğu gibi nihai ürünün kalitesinin ve veriminin yüksekliğinin sağlanması birincil hedeftir. Bu amaçla süreçlere ait veriler ve nihai ürünün uğradığı değişimler takip edilir. Bu tez çalışmasında amaç süreç sonunda üründe oluşacak boyutsal küçülmeyi tahminleyerek küçülmeyi azaltıp verimi artıracak müdahalelere imkân sağlamaktır. Belirli periyotlarla belirli kalıplar üzerinde alınan toplu küçülme ölçümlerinden 334 gözlem sayısı bulunan veri seti üretici firma tarafından temin edilmiştir. Veri seti ile toplu küçülme değerinin çoklu doğrusal regresyon, ridge regresyon, lasso regresyon, regresyon ağacı, XGBoost regresyonu ve LightGBM regresyonu ile tahminlemesi yapılmış, model sonuçları karşılaştırılmıştır. Tüm modellerin performansının karşılaştırılması için hata kareler ortalaması, kök hata kareler ortalaması, mutlak hata ortalaması ve mutlak yüzdesel hata ortalaması metrikleri kullanmıştır. Test ve validasyon verileri üzerinden metrikler incelendiğinde ise en iyi model LightGBM seçilmiştir. Modelde bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkileri incelenmiş ve ham maddenin akışkanlığını etkileyen değişkenler ile üretim ortamının toplu küçülmeyi etkileyen değişkenlerinin küçülmeyi etkilediği gözlemlenmiştir.

Abstract:
In the production of ceramic sanitary ware products, the final product is obtained by processing raw materials through various stages. The raw material, known as clay, is a mixture of inorganic substances. Throughout the production process, this material undergoes shaping, drying, glazing, and firing, which not only add value but also alter the material's structure and form. Ensuring the high quality and efficiency of the final product is the primary goal in every production facility. For this purpose, data from the processes and the resulting changes in the final product are monitored. This thesis aims to predict dimensional shrinkage at the end of the process, thereby enabling interventions to improve efficiency. A dataset containing 334 observations of shrinkage measurements taken at specific intervals on particular molds was provided by the manufacturing company. The dataset was used to predict shrinkage values through multiple linear regression, ridge regression, lasso regression, regression tree, XGBoost regression, and LightGBM regression, with model results compared. Mean squared error, root mean squared error, mean absolute error, and mean absolute percentage error metrics were employed to compare model performance. Among the models evaluated on test and validation data, LightGBM was selected as the best model. The effects of independent variables on the dependent variable were examined, revealing that factors influencing raw material fluidity and the production environment significantly impact shrinkage.