Kestirimci bakımda makine öğrenimi uygulamaları: Veri dengeleme ve öznitelik seçimi analizi
Machine learning applications in predictive maintenance: Data balancing and feature selection analysis
Yazar: Narin, Ali; Bektaşoğlu, Nuriye; İleri, Uğur
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 41 No. 1, 2025
Anahtar kelimeler: Decision Support and Group Support Systems ; Karar Desteği ve Grup Destek Sistemleri ; Machine Learning (Other) ; Makine Öğrenme (Diğer) ; Stream and Sensor Data ; Akış ve Sensör Verileri ; Data Mining and Knowledge Discovery ; Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi ; Kestirimci bakım,arıza sınıflandırması,veri dengeleme,geriye doğru eleme yöntemi

Makine öğrenimi ve nesnelerin internetindeki gelişmeler, kestirimci bakımı sanayi sistemleri için vazgeçilmez bir bileşen hâline getirmiştir. Ancak bu yaklaşımların başarımı, veri işleme süreçlerinin etkinliğine doğrudan bağlıdır. Özellikle veri dengesizliği, öznitelik seçimi ve normalizasyon teknikleri, model performansını belirleyen temel unsurlar arasındadır. Bu çalışmada, AI4I 2020 veri seti kullanılarak makine arızalarının ve dört farklı arıza modunun sınıflandırılması hedeflenmiştir. Karar Ağaçları (DT), Destek Vektör Makineleri (SVM) ve k-En Yakın Komşu (k-NN) gibi sığ makine öğrenmesi algoritmalarının performansları kapsamlı biçimde analiz edilmiştir. Veri dengesizliğini gidermek amacıyla rastgele seçim ve SMOTE yöntemleri uygulanmış, SMOTE’un daha başarılı sonuçlar sunduğu görülmüştür. Ayrıca min–max ve z-skor normalizasyon teknikleri karşılaştırılmış ve z-skor normalizasyonunun sınıflandırma başarımını artırdığı belirlenmiştir. Arıza modları ikili sınıflara ayrılarak en uygun öznitelik seti oluşturulmuş, ardından geriye doğru eleme yöntemiyle beş öznitelik kademeli olarak çıkarılarak performansa etkileri incelenmiştir. Sonuçlar, önerilen yaklaşımın sınıflandırma performansını anlamlı biçimde iyileştirdiğini göstermektedir. Özellikle k-NN algoritması, SMOTE ile dengelenmiş veri setinde %99,2 doğruluk oranı elde ederek en yüksek başarımı sağlamıştır. Bu çalışma, kestirimci bakım uygulamalarının güvenilirliğini artırmaya yönelik özgün bir katkı sunmaktadır.

Makine öğrenimi ve nesnelerin internetindeki gelişmeler, kestirimci bakımı sanayi sistemleri için vazgeçilmez bir bileşen hâline getirmiştir. Ancak bu yaklaşımların başarımı, veri işleme süreçlerinin etkinliğine doğrudan bağlıdır. Özellikle veri dengesizliği, öznitelik seçimi ve normalizasyon teknikleri, model performansını belirleyen temel unsurlar arasındadır. Bu çalışmada, AI4I 2020 veri seti kullanılarak makine arızalarının ve dört farklı arıza modunun sınıflandırılması hedeflenmiştir. Karar Ağaçları (DT), Destek Vektör Makineleri (SVM) ve k-En Yakın Komşu (k-NN) gibi sığ makine öğrenmesi algoritmalarının performansları kapsamlı biçimde analiz edilmiştir. Veri dengesizliğini gidermek amacıyla rastgele seçim ve SMOTE yöntemleri uygulanmış, SMOTE’un daha başarılı sonuçlar sunduğu görülmüştür. Ayrıca min–max ve z-skor normalizasyon teknikleri karşılaştırılmış ve z-skor normalizasyonunun sınıflandırma başarımını artırdığı belirlenmiştir. Arıza modları ikili sınıflara ayrılarak en uygun öznitelik seti oluşturulmuş, ardından geriye doğru eleme yöntemiyle beş öznitelik kademeli olarak çıkarılarak performansa etkileri incelenmiştir. Sonuçlar, önerilen yaklaşımın sınıflandırma performansını anlamlı biçimde iyileştirdiğini göstermektedir. Özellikle k-NN algoritması, SMOTE ile dengelenmiş veri setinde %99,2 doğruluk oranı elde ederek en yüksek başarımı sağlamıştır. Bu çalışma, kestirimci bakım uygulamalarının güvenilirliğini artırmaya yönelik özgün bir katkı sunmaktadır.