Bu çalışmada, nesnelerin interneti (IoT) teknolojisi kullanılarak bir balata fabrikası ortamında uzun mesafe (LoRa) haberleşme protokolü ile veri toplama ve analiz çalışması gerçekleştirilmiştir. Pres makinelerine entegre edilen özel tasarım veri toplama modülleri, makinelerin çalışma ve duruş sürelerini, hata verilerini gerçek zamanlı olarak kaydetmiş ve bu veriler LoRa protokolü ile bir ana ağ geçidine iletilmiştir. Toplanan veriler, SQL tabanlı bir veri tabanında depolanmış ve kullanıcıların üretim süreçlerini izleyebileceği bir ara yüz tasarlanmıştır. Bu ara yüz ile kullanıcıların üretim süreçlerini izleyip analiz etmelerine ve gerektiğinde müdahale etmelerine olanak tanınmıştır. Elde edilen sonuçlara göre LoRa tabanlı sistemlerin düşük maliyetli, esnek ve enerji verimli bir çözüm sunduğunu, üretim süreçlerini optimize ederek operasyonel verimliliği artırdığını göstermiştir.
In this study, data collection and analysis were carried out in a brake pad factory environment using Internet of Things (IoT) technology and a long-range (LoRa) communication protocol. Specially designed data collection modules integrated into the press machines recorded the machines' real-time running, downtime and error data, and transmitted this data to a central gateway via the LoRa protocol. The collected data was stored in an SQL-based database, and an interface was designed to allow users to monitor production processes. This interface allows users to monitor, analyze, and intervene in production processes when necessary. With the proposed system, daily production output increased by 9%, while fault detection times were reduced from 45 minutes to 20 minutes. Additionally, a 98% data transmission success rate was achieved without being affected by electromagnetic interference, even in an industrial environment such as a brake pad factory with a large operational area. The results indicated that LoRa-based systems offer a low-cost, flexible, and energy-efficient solution, enhancing operational efficiency by optimizing production processes.
This study was prepared from the first author’s MSc thesis. We would like to thank Kale Balata Otomotiv Sanayi ve Ticaret A.Ş. for enabling the field tests of this thesis to be carried out.
| Primary Language | English |
|---|---|
| Subjects | Cyberphysical Systems and Internet of Things, Stream and Sensor Data |
| Journal Section | Research Article |
| Authors | |
| Submission Date | May 24, 2025 |
| Acceptance Date | July 28, 2025 |
| Publication Date | July 31, 2025 |
| Published in Issue | Year 2025 Volume: 5 Issue: 2 |
