Otomotiv Sektöründe Kullanılan Yeni Trend Hatasızlaştırma ve Alternatif Kontrol Yöntemleri

Year 2021, Volume: 4 Issue: 1, 22 - 28, 30.06.2021

Aygen Ahsen Erdoğan Erol Feyzullahoğlu

Abstract

Otomotiv Endüstris; pazar gereksinimlerini hızlı, verimli ve esnek bir şekilde karşılamayı hedefleyen bir düşünce anlayışı içeresindedir. Yeni nesil endüstrimiz - Endüstri 4.0 - müşteriye özel, daha kaliteli ve iyileştirilmiş üretimin yanı sıra imalatta daha fazla esneklik vaat etmektedir. Böylece, şirketlerin pazara kısa teslim süresi ve daha yüksek kaliteyle giderek daha kişiselleştirilmiş ürünler üretme zorluklarıyla başa çıkabilmeleri sağlanır. Bu çalışmada Endüstri 4.0 kavramı ile hayatımıza entegre olan ve otomotiv sektöründe kullanılan hata önleme kontrol metotları incelenmiştir.

Keywords

akıllı üretim, endürsti 4.0, hata önleme sistemleri, kontrol metotları, otomotiv sektörü

Supporting Institution

Imascon kongresinde sunulmuştur

References

• [1] Yıldız A., Levent Uğur., Endüstri 4.0 ile Yalın Üretim Arasındaki İlişkinin İncelenmesi, Uluslararası Marmara Fen ve Sosyal Bilimler Kongresi, Kocaeli, Türkiye, 23-25 Kasım 2018.
• [2] Atlas Copco Makinaları İmalat A.Ş., Error Proofing the Production Process, https://www.atlascopco.com/tr-tr, (Ziyaret Tarihi: 12 Mayıs 2020).
• [3] Zhong R Y., Xu X., Klotz E., Nwman T S., Engineering, 2017, 3 (2017) 616–630.
• [4] Kıran G., Bulut Üretim İçin Endüstri 4.0’da Bir Kolektif Farkındalık Sistemi, Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Ankara, 2019.
• [5] EPC-RFID Info, https://www.epc-rfid.info/rfid, (Ziyaret Tarihi: 14 Mayıs 2020).
• [6] Nath B., Reynolds F., Want R., RFID Technology and Applications, Pervasive Computing, 2006, 22-24.
• [7] Otomasyon, RFID Teknolojisi İzlenebilirlik Uygulamalarının Önünü Açıyor, http://otomasyondergisi.com.tr/arsiv/yazi/rfid-teknolojisi-izlenebilirlik-uygulamalarinin-onunu-aciyor/, (Ziyaret Tarihi: 18 Mayıs 2020).
• [8] Stockingera C., Steinebacha T., Petrata D., Brunsa R., Zöllera I., The Effect of Pick-by-Light-Systems on Situation Awareness in Order Picking Activities, Procedia Manufacturing, 45 (2020) 96–101.
• [9] Atop Technologies, Inc., Pick-to-Light System, Headquarters-Taiwan, http://www.atop.com.tw/atop/mw/cufiles/files/download_dm/pick_dm/ABLEPick_DM_E.pdf, (Ziyaret Tarihi: 15 Mayıs 2020).
• [10] Lee P., Hui P., Interaction Methods for Smart Glasses, ACM Computing Surveys, 2017. [11] Nee A.Y.C., Ong S.K., Virtual and Augmented Reality Applications in Manufacturing, 7th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management, and Control International Federation of Automatic Control, Saint Petersburg, Russia, June 19-21, 2013.
• [12] Malik A.A., Bilberg A., Digital Twins of Human Robot Collaboration in a Production Setting, Procedia Manufacturing, 2018, 17(2018) 278-285.
• [13] Rosen R., Wichert G., Lo G., Bettenhausen D. K., About The Importance of Autonomy and Digital Twins for the Future of Manufacturing , IFAC Papers Online, 2015, 48-3 (2015) 567–572.
• [14] Erturan İ., Ergin E., Dijital Denetim ve Dijital İkiz Yöntemi, Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 2018, 20(4); 810-830.
• [15] FARO, Integrated Experience, Intuitive Workflows and Insightful Reporting, UK, http://3dmanufacturing.faro.com/en/incoming-inspection/, (Ziyaret Tarihi: 27 Mayıs 2020).
• [16] Endüstri 4:0 Platformu, Cobotlar: Endüstri 4:0 Robotları, https://www.endustri40.com/cobotlar-endustri-4-0-robotlari/, (Ziyaret Tarihi: 22 Mayıs 2020).
• [17] Dağlı M., İnsan-Robot İşbirliği Kolaboratif Robotlar,Mühendis ve Makine, Aralık 2019, 28-33.
• [18] Schrötera D., Jaschewskia P., Kuhrkea B., Verlb A., Methodology to Identify Applications for Collaborative Robots in Powertrain Assembly, Procedia CIRP, 2016, 55 (2016) 12 – 17.
• [19] Universal Robots, Universal Robots Cobotları Tüm Alanlarda Kullanılabiliyor, https://blog.universal-robots.com/tr/universal-robots-cobotlari-t%C3%BCm-alanlarda-kullan%C4%B1labiliyor, (Ziyaret Tarihi: 18 Mayıs 2020).
• [20] Sean Ryan Fanello, Carlo Ciliberto, Nicoletta Noceti, Giorgio Metta, Francesca Odone Visual Recognition for Humanoid Robots, Robotics and Autonomous Systems, DOI: 10.1016/j.robot.2016.10.001.
• [21] Law J., Lee M.,, Hiilse M., Shaw P., Infants and iCubs: Applying Developmental Psychology to Robot Shaping, Procedia Computer Science, 2011, 7 (2011) 272–274.
• [22] Mettaa G., Natale L., Nori F., Sandini G., Vernona D., Fadiga L., Hofsten C., Rosander K., Lopes M., Santos-Victor J., Bernardino A., Luis Montesanoe L., The iCub humanoid robot: An open-systems platform for research in cognitive development, Neural Networks, 2010, 23 (2010) 1125–1134.
• [23] A. Ascia, M. Biso, L. Natale, D. Ricci, G. Metta, G. Sandini, Comparison between Two Implementations of iCub’s Fingertip, Procedia Engineering, 2012, 47 (2012) 1231 – 1234.