Alçak yoğunluklu polietilen ürün kalitesinin makine öğrenmesi algoritmaları ile gerçek zamanlı tahmini
Real-time estimation of low-density polyethylene product quality with machine learning algorithms
Yazar: TOGHRUL KARIMLI
Danışman: DOÇ. DR. OSMAN ÖZKARACA
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Plastik sektörü, ekonominin önemli aktörlerinden birisidir. Birçok ürünün hammaddesi konumunda olan plastiğin farklı türevleri bulunmaktadır. Gerçekleştirilen bu çalışma, günlük hayatta en sık kullanılan, plastiğin hammaddelerinden olan polimer ürün çeşitlerinden AYPE-T'in (Alçak Yoğunluklu Polietilen) gerçek zamanlı olarak ürün kalitesini tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Polietilenin yüksek basınç prosesi ile elde edilen AYPE-T, fabrikada tamamen izöle ve sürekli bir sistemde üretilmektedir. Üretilen ürünün kalitesini belirlemek için kalite kontrol laboratuvarlarında çeşitli kimyasal ve fiziksel analizler yapılmaktadır. Analiz sonucuna göre ürün kalitesi birinci, ikinci ve üçüncü sınıf olarak belirlenmektedir. Üretimin başlaması ve ürün kalitesinin belirlenmesi arasında 5-7 saatlik süre farkı bulunmaktadır. Bu çalışmada geçmiş senelere ait fabrika üretim sistemindeki sensör ve laboratuvar verileri ile bir makine öğrenmesi modeli geliştirerek gerçek zamanlı üretimin kalitesi tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada birçok denetimli makine öğrenmesi yöntemi kullanılmıştır. Bunlardan sınıflandırma kategorisindeki başarısı en yüksek olan artırma modeli tercih edilmiştir. Optimize edilmiş gradyan artırma algoritması olan Xgboost ile geliştirilen model, ürün kalitesini %97 ile en yüksek doğruluk oranında tahmin etmiştir. Bu model kullanılarak fabrikanın mühendis ve operatörleri için gerçek zamanlı bir karar destek mekanizması oluşturulmuştur.

Abstract:
Plastics industry is one of the major actors of the economy. Plastic, which is the raw material of many products, has different derivatives. This study deals with to estimate the product quality of LDPE-T (Low Density Polyethylene) in real time which is one of the raw materials of plastic, which is the most frequently used material in daily life. LDPE-T, which is obtained by high pressure process of polyethylene, is produced in the factory in a completely insulated and continuous system. The quality (first, second, third class products) of the products like LDPE-T is determined by the multiple chemical and physical lab analysis. From production to quality estimation, it may take 5-7 hours. In order to predict the real time quality of the manufacturing product, process data from the reactor section of the plant and previous years laboratory results consolidated and machine learning algorithm built. The objective function of the machine learning algorithm is to predict the quality of the real time production and show the quality to plants technicians. To tackle this problem, ensemble boosting model is proposed in this paper, and the best prediction is obtained with XGBoost algorithm which is 97% overall accuracy rate. XGBoost is an optimized distributed gradient boosting library designed to be highly efficient, flexible and portable. The results indicated that quality of the LDPE-T production can be successfully predicted using this relatively straightforward machine learning tool.