Endüstriyel ısıl işlem fırınları için kestirimci bakım uygulaması
Predictive maintenance study with machine learning methods for industrial heat treatment ovens
Yazar: OĞUZHAN KIZILTAN
Danışman: PROF. DR. AHMET ERDİL
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Fırınlar = Furnaces ; Isıl işlem = Heat treatment ; Kestirimci bakım sistemleri = Predictive maintenance systems ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Bu tez çalışması, endüstriyel ısıl işlem fırınları için makine öğrenmesi yöntemleri ile 
kestirimci bakım sistemi geliştirmek amacıyla hazırlanmıştır.
Endüstriyel ısıl işlem fırınları içerisinde sıcaklık sensörleri, rezistanslar, üfleyiciler ve 
çeşitli kontrolcüler bulunmaktadır. Bu ekipmanlardan bir ya da birkaçının arızalanması
durumunda büyük üretim duruşları ve maliyet kayıpları yaşanmaktadır. Bu tez çalışması 
kapsamında Toyotetsu Otomotiv Parçaları San. ve Tic. A.Ş.´de bulunmakta olan 10 katlı 
büyük bir ısıl işlem fırınında kullanılan rezistansların akım verileri, sıcaklık sensör 
verileri, üfleyici giriş-çıkış basınçları, sürücü bilgileri, akım, voltaj vb. bilgiler
toplanmıştır ve ardından kestirimci bakım sisteminin bu veriler ile eğitilmesi sağlanarak 
çeşitli kestirimci bakım yöntemleri geliştirilmiştir. Oluşturulan yöntemler ile, ekipmanda 
zaman içerinde oluşan hasarlar ve arızalar önceden algılanabilmiştir. Kestirimci bakım 
çalışması ile operatörün, arıza oluşmadan önce uyarılması sağlanmıştır. Kestirimci bakım 
çalışmaları, geleneksel bakım yöntemlerinin oluşturduğu maliyet ve zaman kayıplarının 
ortadan kaldırılması sağlamıştır.
Geleneksel bakım çalışmalarında sistem durumu ve sensör verileri incelenmemekte ve 
çoğunlukla periyodik bakım uygulanmaktadır. İlgili parçaların, belirlenen periyod 
sonunda sağlam dahi olsa yenileri ile değiştirilmesi gerekir. Bu durumun getirmiş olduğu 
maliyetler ve değişimi için harcanan iş gücü, işletmeler açısından büyük bir iş yükü 
oluşturmaktadır.
Periyodik bakım yapılsa dahi ansızın bir arıza oluşabilmekte ve üretimin durmasına neden 
olabilmektedir. Oysaki sensör verilerinin analiz edildiği kestirimci bakım 
uygulamalarında 1-2 gün öncesinde ya da haftalar öncesinden anormal durumlar tespit 
edilebilmekte ve ilgili kişilerin uyarılabilmesi sağlanmaktadır.
Bu tezde, makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak kestirimci bakım çalışması 
yapılmıştır. Oluşturulan veri setleri ve kullanılan algoritmaların başarı oranları ve 
sonuçları paylaşılarak yorumlanması sağlanmıştır.

Abstract:
This study developed for predictive maintenance system with machine learning methods. 
The system designed and applied at heat treatment furnace.
Industrial heat treatment furnace includes a lot of temperature sensors, resistances, 
blowers and various controllers. If one or more of these equipment fails, large production 
downtime and efficiency losses occur. In this study, the data of current, temperature, 
blower input-output pressures, driver device status and voltage data are collected from
heat treatment oven at Toyotetsu Turkey facility. Obtained data from heat treatment 
furnace will be trained using predictive maintenance methods. The created methods will 
be able to detect the damages that may occur in the equipment in advance. With predictive 
maintenance operators, will be able to warn for maintenance requirement before the 
failure occurs. Predictive maintenance studies reduced the cost and time losses of 
traditional maintenance methods will be eliminated.
In traditional maintenance studies, system status and sensor data are not examined and 
periodic maintenance is mostly applied. Relevant parts must be replaced with new ones, 
even if they are intact at the end of the specified period. The costs of materials and 
replacement process create a great workload for machine maintenance team. Even if 
periodic maintenance is carried out, malfunction may occur and cause production to stop. 
Whereas, in predictive maintenance applications, the analysis results of the sensor data 
can detect abnormal situations 1-2 days or weeks before, and can be warned about.
In this thesis, predictive maintenance system created with using machine learning 
methods. The success rates of the algorithms used in the thesis are shared.