Plastik ekstrüzyon prosesinin yapay zeka ile modellenmesi
Modelling the plastic extrusion process with artifical intelligence
Yazar: OGÜN ŞİMŞEK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED MİLANİ
Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Ekstrüder = Extruder ; Ekstrüzyon = Extrusion ; Plastik endüstrisi = Plastic industry ; Plastik şekil verme = Plastic forming

Özet:
Plastik ekstrüzyon prosesinin tarihçesi ve tarih içerisindeki gelişimi incelenecektir. Plastik ekstürzyon prosesinde kullanılan ekstrüder makinelerinin tarihçesi, makine seçimleri, makine motor gücü, ısıtma ve soğutma sistemi PID kontrolü, şanzıman seçimi ve aktarım oranı, kafa bölgesinde bulunan kalıp(die head) delik sayısı ve delik çapları, havuz suyu sıcaklığı ve kesim metotları gibi prosese doğrudan etki eden girdiler incelenecektir. Plastik ekstrüzyon üretim prosesinde makine parametrelerinin yanı sıra kullanılan polimerlerin, dolgu malzemelerinin ve çeşitli proses iyileştirici(wax,pıb,UV vb.) hammaddelerin üretim prosesine ve kalite sonuçlarına etkisi laboratuvar ortamın gerçek test makineleri ve test metotları incelenecek ve yorumlanacaktır. 

Plastik ekstrüder makine üreticisi ve hammadde üreticilerinin üretim prosesi kapsamında vermiş olduğu bilgiler ile yapılan test sonuçları doğrultusunda bir veri analizi yapılacaktır. Yapılan bu veri analizi sonucunda prosese doğrudan etki eden değişkenler arasında bir filtreleme yapılarak, proses açısından en önemli bulunan değişkenler tespit edilecektir. Tespit edilen bu değişkenler ve veri grupları tez kapsamında geliştirilecek olan yapay zeka modeline derin öğrenme metodu ile aktarımı sağlanacaktır. Bu girdiler sonucunda yapay zeka metodunun kullanıcıya sunmuş olduğu veriler ve çıktılar üretim prosesinin bir simülasyonu olacak olup bu doğrultuda üretim öncesinde hangi girdilerin nasıl çıktılara sebep olacağı gözlemlenecektir. 

Geliştirilen yapay zeka modelinin üretim prosesi ile ilgili sunmuş olduğu bilgilerin ışığında üretici firmaların üretim öncesinde yapmış olduğu deneme ve çalışmaların minimum düzeyde olması sağlanacaktır. Yapay zeka modelinin simüle etmiş olduğu üretim prosesinin kullanıcıya sunmuş olduğu çıktılar doğrultusunda şirketler üretimlerinin üretim sonuçlarına ilişkin bir takım bilgiler ve bir takım kalite sonuçları elde edebilecektir. Yapay zeka modelinin sunmuş olduğu veriler ve çıktılar sonucunda şirketler üretimde yaşanan fire kaybı, ekstra enerji maliyeti, ısıtma ve soğutma sistemlerinde ki enerji kayıpları, işçilik maliyeti gibi doğrudan üretim maliyetine etki eden olumsuz sonuçların en aza indirilmesi ve maliyet azaltılması sağlanacaktır. 

Böylelikle bu yapay zeka modelinin vermiş olduğu sonuçlara göre yapılmış olan üretimler ile birlikte geliştirilen modelin hem kalite sonuçları hem de maliyetlendirme konularında üretim prosesine sağlamış olduğu katkılar incelenecektir.

Abstract:
The history and evolution of the plastic extrusion process will be examined. The historical background of extruder machines used in the plastic extrusion process, machine selection, machine motor power, heating and cooling system PID control, transmission selection and gear ratio, number of holes and hole diameters in the die head, pool water temperature, and cutting methods, which directly affect the process, will be investigated. In addition to machine parameters in the plastic extrusion production process, the impact of polymers, fillers, and various process improvement additives (such as wax, PIB, UV, etc.) on the production process and quality results will be analyzed and interpreted through real test machines and test methods in a laboratory environment.
 
 A data analysis will be conducted based on the information provided by plastic extruder machine manufacturers and raw material producers regarding the production process, along with test results. Through this data analysis, a filtering process will be applied to identify the most critical variables directly impacting the process. These identified variables and data groups will be transferred to the artificial intelligence model developed within the scope of the thesis using deep learning methods. As a result of these inputs, the data and outputs presented by the artificial intelligence method will simulate the production process, allowing observation of how specific inputs lead to certain outputs before actual production. 

The artificial intelligence model developed will ensure that manufacturers conduct minimal trials and experiments before production, based on the information it provides about the production process. Through the outputs of the simulated production process generated by the artificial intelligence model, companies will be able to obtain information about production results and quality outcomes. By utilizing the data and outputs provided by the artificial intelligence model, companies can minimize negative results directly impacting production costs such as production losses, extra energy costs, energy losses in heating and cooling systems, and labor costs, leading to cost reduction. 

Consequently, the contributions of the developed model to both quality outcomes and cost optimization in the production process will be examined alongside the productions made according to the results provided by this artificial intelligence model.