Kestirimci bakım planlaması için zaman serisi modellerine dayalı arıza zamanı tahmini
Failure time prediction based on time series models for predictive maintenance planning
Yazar: GAMZE KAYNAK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLAL ERVURAL
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: ARIMA = ARIMA ; Hibrit sistemler = Hybrid systems ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Zaman serileri = Time series

Özet:
Arıza tahmini, arızaların tespit edilmesi ve bakım programı oluşturulması için işletmelerde önemli rol oynayan konulardan bir tanesidir. İşletmeler müşteri memnuniyetini sağlamak ve rakipleri ile rekabet edebilmek için sistemdeki plansız duruşları ve buna neden olan öngörülemeyen sebepleri ortadan kaldırması gerekmektedir. Bakım planlama sistemin sürekli olarak çalışır durumda olmasını sağlamak amacı ile yapılan faaliyetlerin planlanmasıdır. Bu çalışmada bir gıda firmasının kurutma hattındaki plansız duruşları ortadan kaldırmak ve kestirimci bakım planı oluşturmak için makine arıza tahmini çalışması yapılmıştır.
ARIMA modeli doğrusal modeller için Yapay Sinir Ağları doğrusal olmayan modeller için iyi sonuçlar vermektedirler. Fakat gerçek hayat verilerinde hem doğrusal hem de doğrusal olmayan veriler bulunabilmektedirler. Bu nedenle hibrit modeller daha iyi sonuçlar verebilmektedirler. Çalışmada ARIMA, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Hibrit ARIMA-YSA modelleri kullanılmıştır. Veri seti ARIMA, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Hibrit ARIMA-YSA modelleri ile ayrı ayrı modellenmiştir. 3 aylık makine arızası veri seti ile çalışılmıştır. Her bir model için 3 aylık makine arıza zamanı tahmin değerleri oluşturulmuştur. Oluşturulan tahmin değerleri Ortalama Mutlak Hata (MAE), Ortalama Karesel Hata (MSE), Ortalama Mutlak Hata Yüzdesi (MAPE) ve Karekök Ortalama Mutlak Hata (RMSE) performans metrikleri ile istatistiksel olarak incelenmiştir. Hibrit modelin ARIMA ve YSA modellerine göre daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.

Abstract:
Failure estimation is one of the issues that play an important role in companies detecting failures and constructing a maintenance program. To ensure customer satisfaction and compete with their competitors, companies need to eliminate unplanned stops in the system and the unforeseen reasons that cause them. Maintenance planning is the planning of activities carried out to ensure that the system is in continuous operation. In this study, a machine failure estimation study was carried out to eliminate unplanned stops in the drying line of a food company and to construct a predictive maintenance plan.
ARIMA for linear models and Neural Networks for nonlinear models provide acceptable results. However, real-life problems can include both linear and non-linear data. Therefore, hybrid models can provide better results. The study used ARIMA, Artificial Neural Networks (ANN), and Hybrid ARIMA-ANN models. The data set was modeled separately with ARIMA, Artificial Neural Networks (ANN), and Hybrid ARIMA-ANN models. It has been studied with a 3-month machine failure data set. For each model, 3-month prediction values of machine failure time were computed. Estimated values were statistically analyzed using Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), and Root Mean Square Error (RMSE) performance metrics. The hybrid model has been demonstrated to give better results than the ARIMA and ANN models.