PLC kontrollü makinalarda, IoT cihazları kullanarak OPC-da tabanlı web servis ve yapay zeka geliştirilerek kestirimci bakım uygulaması
Predictive maintenance application by developing OPC da based web service and artificial intelligence using IoT devices on PLC controlled machines
Yazar: AYHAN ÖZTÜRK
Danışman: DR. ONUR AKBATI
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüz rekabet şartları nedeniyle minimum arıza ve duruş ile üretim yapma talebi firmalar tarafından artmaktadır. Buna bağlı olarak yaygınlaşan otomasyon sistemleri, IoT cihazları ile bu talep karşılanmaya çalışmaktadır.
Yaygın olarak uygulanan önleyici bakımlarda, sistemdeki duruma ait bilgilerden daha çok belirli bir periyoda dayalı olarak bakım işlemi gerçekleştirilir. Ayrıca bu periyotlar, riskin azaltılması amacıyla kısaltılarak yapılmaya çalışılmaktadır. Bu bakım türünde yapılan işlemlere karşın arıza ile karşılaşılması olasılığı devam etmektedir.
Kestirimci bakım teknikleri ise, sistemi izleyen sensör verilerini anlık olarak analiz ederek bakım ihtiyacını tahmin etmeyi hedefler. Bu teknikler, periyodik bakımlardaki ihtiyaç oluşmadan yapılan, bakıma bağlı olarak, bakım personel ve ekipman kaynaklı maliyetlerin düşürülmesi ve yüksek güvenlik sağlama konusunda önemli avantajlar sunmaktadır. Sensörlerden elde edilen verilerle oluşturulan ve eğitilen modeller, ekipmanlarda zamanla oluşan aşınmayı tespit edebilir ve operatörü, arıza meydana gelmeden önce bakım ihtiyacı konusunda uyarabilir.
Bu tezde, yakın zamanda başarılı sonuç üreten IoT tabanlı derin öğrenme modellerine dayalı çalışmaların OPC-DA tabanlı makine haberleşmesiyle, kestirimci bakım çalışmaları başarısının arttırılarak uygulanmasını ve makine haberleşmesi olmadığı veya makine öğrenmesine dayalı modellerin LSTM derin öğrenme yöntemiyle kıyasla performansı incelenmiştir.
Tezde, bir perçinleme asenkron motoru sensör okumalarını içeren bir veri seti, uygulama veri seti olarak kullanılmıştır. Bu veri seti, birçok bakım senaryosunda ortaya çıkması muhtemel verilere benzer özellikler göstermektedir.

Abstract:
Due to today's competitive conditions, the demand for production with minimum breakdown and downtime is increasing by companies. Accordingly, automation systems and IoT devices are trying to meet this demand.
In common preventive maintenance, maintenance is carried out based on a certain period rather than on information about the situation in the system. In addition, these periods are tried to be shortened in order to reduce the risk. Despite the operations performed in this type of maintenance, the possibility of encountering a malfunction continues.
Predictive maintenance techniques aim to predict the need for maintenance by instantaneously analyzing sensor data monitoring the system. These techniques offer significant advantages in terms of reducing maintenance personnel and equipment-related costs and providing high safety due to maintenance performed before the need for periodic maintenance occurs. Models created and trained with the data obtained from sensors can detect wear on equipment over time and warn the operator about the need for maintenance before failure occurs.
In this thesis, we propose the implementation of studies based on IoT-based deep learning models, which have recently produced successful results, with OPC-DA based machine communication, by increasing the success of predictive maintenance studies and the performance of models without machine communication or based on machine learning compared to the LSTM deep learning method.
In this thesis, a dataset containing sensor readings of a riveting induction motor is used as an application dataset. This dataset has similar characteristics to those likely to occur in many maintenance scenarios.