Mekanik arızaların veri madenciliği Apriori algoritması ile analiz edilmesi
Analysis of mechanical breakdowns with Apriori algorithm in data mining
Yazar: BETİM ÇELİK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YILDIZ ŞAHİN
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Çağımızın gelişen teknolojisi büyük miktarlarda verinin depolanabilmesine olanak tanımaktadır. Veri tabanlarında depolanan bu veriler ham halleriyle anlam taşımazlar. Büyük miktarlardaki ham veriyi bilgiye veya anlamlı hale dönüştürme işlemleri veri madenciliği ile yapılabilmektedir. Veri madenciliği, bir veri yığını içerisinde daha önce ortaya çıkarılmayan gözlenebilir veya ölçülebilir bilgilerin keşfedilmesini amaçlayan teknikler bütününü ifade etmektedir. Veri madenciliği işlemleri için geliştirilen çok sayıda algoritma ve yöntem bulunmaktadır. En bilinen ve uygulamalarda sıklıkla tercih edilen algoritma Apriori algoritmasıdır. Apriori algoritması, veri yığını içerisinde sık geçen ve birlikte bulunan ögelerin keşfedilmesini amaçlar. Birlikteliklerin bulunması için veri tabanı birçok kez taranır. Taramalar yapılırken Apriori algoritması özellikleri kullanılarak sık geçen öge kümeleri tespit edilir. Bu çalışmada, bir üretim tesisine ait veri tabanından elde edilen veriler içerisinden anlamlı bilgi çıkarılmaya çalışılmıştır. Veri madenciliğine ait temel kavramlar açıklanmış, özellikle Apriori algoritması ile birliktelik kurallarının elde edilmesi üzerinde durulmuştur. Apriori algoritması, sıklıkla kullanıldığı market sepet analizinden farklı olarak mekanik arıza kaynaklı duruş verilerine uygulanmıştır. Firmanın arızaların ortaya çıkardığı üretim kaybı, arıza tespit ve müdahale maliyetleri ve ürün kalitesinin düşmesinden kaynaklı maliyetlerin azaltılmasında kullanabileceği birliktelik kuralları ortaya çıkarılmıştır. Algoritma, iki farklı veri seti üzerinde farklı güven ve destek değerleri kullanılarak birçok kez çalıştırılmıştır. Sonrasında çıkarılan birliktelik kuralları değerlendirilmiş, karşılaştırılarak yorumlanmış ve gelecek çalışmalar için öneriler sunulmuştur.

Abstract:
Constantly developing technology makes it possible to store large amounts of data. The data stored in databases are not meaningful in their raw state. Extracting information from large amounts of raw data is done via data mining. Data mining is a set of methods aimed to explore the observable and quantifiable information hidden in a data stack. There are lots of algorithms and methods developed to be used in data mining. Apriori is the most common and widely used method in applications. Apriori aims to discover frequent and neighbouring data inside the stack. To find associations, database is scanned multiple times. During scanning frequent data clusters are detected by using Apriori features. This paper contains work on getting significant information from a data set which is obtained from a production facility. Fundamental concepts of data mining are explained while focusing on getting association rules via Apriori algorithm. The algorithm is used on stops caused by mechanical breakdowns dissimilarly to the Market Basket Analysis where Apriori is mostly used. Association rules which can be used to improve: production loss from breakdowns, breakdown detection and response costs, costs from product quality decrease; are found. Algorithm is run many times on two data sets using different confidence and support values. Later on, the obtained association rules are assessed, compared and explicated, suggestion are made for future research.