Bakım planlamasında kullanılan makine öğrenme yöntemlerinin çok kriterli karar verme ile analizi
Analysis of machine learning methods used in maintenance planning with multi-criteria decision making
Yazar: GÖZDE NUR CALAYIR
Danışman: PROF. DR. MEHMET KABAK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Analitik hiyerarşi süreci = Analytical hierarchy process ; Bakım planlaması = Maintenance planning ; Kestirimci bakım sistemleri = Predictive maintenance systems ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Bakım, bir işletmede kurulan düzenli çalışmanın aralıksız olarak sürdürülebilmesi için gerekli olan faaliyettir. Bakım önceden sadece üretim alanlarında makinelerde olması gerekli fiziksel faaliyet olarak düşünülürken, günümüzde ise buna ilave olarak çalışılan alanın gelir ve giderlerine önemli ölçüde etkisi olan kritik bir işletme fonksiyonu olarak nitelendirilmektedir. Gelişen ve değişen teknolojide savunma sanayisinde faaliyet gösteren kuruluşlarda meydana gelen arızaların önüne geçebilmek için bakım planlama çalışması yapılması gerekmektedir. 1950 yılından itibaren bakım planlaması tahmin çalışmalarında yapay zekâ yöntemlerinden makine öğrenmesi teknikleri kullanılmaktadır. Makine öğrenmesi, makinelerin durumlar karşısında kendini eğiterek ve öğreterek daha iyi kararlar ya da tahminler verebilmesini sağlayan algoritmaların geliştirilmesidir. Bakım planlaması öncesinde oluşan arıza kuruluşlarda itibar kaybı gibi manevi, sevkiyat gecikmesi gibi maddi kayıplara neden olabilir. Savunma sanayi firmasında yapılan bu çalışmada, bakım takvim planlamalarını belirlemek, arızaları önceden tahmin etmek, üretimde duruşu ve maliyet kaybını en aza indirgemek ya da tamamen ortadan kaldırmak hedeflenmiştir. Bu süreçte savunma sanayi firmasında sürdürülebilir bir sistem kurulması için toplanan veriler Python programlama dili kullanılarak denetimli makine öğrenmesi tekniklerine uyarlanmıştır. Bu makine öğrenmesi yöntemlerinin tahmini için sensörden alınan fiziksel etken verileri kullanılmıştır. Sıcaklık, basınç ve nem olan bu verilerin arızaya geçme süresi ile arasındaki ilişki korelasyon analizi ile belirlenmiştir. Lineer regresyon, polinomal lojistik regresyon ve destek vektör sistemleri denetimli makine öğrenmesi teknikleri olarak kullanılmıştır. Bu yöntemlerin sıralaması çok kriterli karar verme tekniklerinden AHP ile belirlenmiştir.

Abstract:
Maintenance is the activity that is necessary to maintain the regular work established in an enterprise without interruption. While maintenance was previously thought of as a physical activity that must be performed only on machines in production areas, today it is additionally defined as a critical business function that has a significant impact on the income and expenses of the working area. In order to prevent malfunctions that occur in organizations operating in the defense industry in developing and changing technology, maintenance planning work is required. Machine learning techniques, one of the artificial intelligence methods, have been used in maintenance planning estimation studies since 1950. Machine learning is the development of algorithms that enable machines to make better decisions or predictions by training and teaching themselves about situations. Failures that occur before maintenance planning may cause moral losses such as loss of reputation in organizations and financial losses such as shipment delays. In this study, which was carried out in a defense industry company, it was aimed to determine the maintenance schedules, to predict the failures, to minimize or completely eliminate the production stoppage and cost loss. In this process, the data collected for the establishment of a sustainable system in the defense industry company were adapted to supervised machine learning techniques using the Python programming language. For the prediction of these machine learning methods, physical factor data from the sensor is used. The relationship between these data, which are temperature, pressure and humidity, and the time to failure was determined by correlation analysis. Linear regression, polynomial logistic regression and support vector systems were used as supervised machine learning techniques. The order of these methods was determined by AHP, one of the multi-criteria decision making techniques.