Technical Brief
BibTex RIS Cite

VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ

Year 2020, , 289 - 298, 31.12.2020
https://doi.org/10.31796/ogummf.776012

Abstract

Bu çalışmada, Veri Odaklı Hata Teşhis Sistemi Geliştirilmesi konusunda, üretimdeki CNC tezgâhları ve rulmanları hedefleyen bir uygulamanın detayları, uygulama çıktıları, analizleri ve sonuçları paylaşılmıştır. Üretim ve bilgisayar teknolojilerinin birleşimi ile verimliliği üst düzeye çıkarmak, yapay zekâ yaklaşımları ile insan hatalarını en aza indirmek ve makine öğrenmesi ile oluşabilecek hataları önceden tahmin edebilme konusunda yapılmış bir çalışmadan ortaya çıkan analizler sunulmuştur. Önerilen ve uygulanan yöntem ışığında aynı özellikte makinelerin izlenmesini sağlamak amacıyla filo tabanlı bir izleme sisteminin kurulması hedeflenmiştir. Yapılan çalışma sonucunda; motor ve rulman arızaları için prognostik yaklaşımları test etmek amacıyla rulman arızalarını içeren deneyler olmak üzere dört farklı veri seti üzerinde önerilen yöntemin testleri yapılmış ve anomali puanları gösterilmiştir.

Supporting Institution

Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TUBİTAK)

Project Number

118C252

Thanks

Bu çalışma, Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu’nun (TUBİTAK) 118C252 nolu projesi tarafından desteklenmiştir.

References

  • Ahmad, W., Khan, S.A. & Kim, J. (2017). A hybrid prognostics technique for rolling element bearings using adaptive predictive model. IEEE Transactions on Industrial Electronics. doi: http://dx.doi.org/10.1109/TIE.2017.2733487
  • Chan, Y.S. & Tou Ng.H. (2008). MAXSIM: A maximum similarity metric for machine translation evaluation. Department of Computer Science National University of Singapore Law Link, Singapore 117590
  • Cosme, L.B., D’Angelo, M.F.S.V., Caminhas, W. M., Yin, S. & Palhares, R.M. (2017). A novel fault prognostic approach based on particle filters and differential evolution. Springer Science+Business Media, LLC 2017. doi: http://dx.doi.org/10.1007/s10489-017-1013-1
  • Data-Driven Documents, (2020). JavaScript library for manipulating documents based on data. Erişim Adresi: https://d3js.org
  • Hendrickx, K., Meert, W., Mollet, Y., Gyselinck, J., Cornelis, B., Gryllias, K. & Davis, J. (2019). A general anomaly detection framework for fleet-based condition monitoring of machines. Mechanical Systems and Signal Processing, 139, (2020), 106585. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.2019.106585
  • Jammu, N.S. & Kankar, P.K. (2011). A review on prognosis of rolling element bearings, International Journal of Engineering Science and Technology (IJEST)
  • Kozlov, A.M., Al-jonid, Kh.M.,Kozlov, A.A. & Antar Sh.D. (217). Product quality management based on CNC machine fault prognostics and diagnosis. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering, 327 (2018), 022067. doi: http://dx.doi.org/10.1088/1757-899X/327/2/022067
  • Li, Z., Wang, Y. & Wang, K. (2017). Intelligent predictive maintenance for fault diagnosis and prognosis in machine centers: Industry 4.0 scenario. Shanghai University and Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2017. doi: http://dx.doi.org/10.1007/s40436-017-0203-8
  • Liao, L. & Lee, J. (2009). Design of a reconfigurable prognostics platform for machine tools. Expert Systems with Applications, 37, (2010), 240–252. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2009.05.004
  • Lüthe, M. (2020). Calculate similarity — the most relevant metrics in a nutshell. Erişim Adresi: https://towardsdatascience.com/calculate-similarity-the-most-relevant-metrics-in-a-nutshell-9a43564f533e
  • Saidi, L., Ali, J.B., Bechhoefer, E. & Benbouzid, M. (2017). Wind turbine high-speed shaft bearings health prognosis through a spectral Kurtosis-derived indices and SVR. Applied Acoustics, 120, (2017), 1–8. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.apacoust.2017.01.005
  • Yılmaz, M. ve Gürel, U. (2019). CNC tezgâhlarından MT Connect verileri ile duruş ve çalışma analizi. ISAS 2019 3rd International Symposium on Innovative Approaches in Scientific Studies. SETSCI Conference Proceedings, 4(1), 21-25, 2019
Year 2020, , 289 - 298, 31.12.2020
https://doi.org/10.31796/ogummf.776012

Abstract

Project Number

118C252

References

  • Ahmad, W., Khan, S.A. & Kim, J. (2017). A hybrid prognostics technique for rolling element bearings using adaptive predictive model. IEEE Transactions on Industrial Electronics. doi: http://dx.doi.org/10.1109/TIE.2017.2733487
  • Chan, Y.S. & Tou Ng.H. (2008). MAXSIM: A maximum similarity metric for machine translation evaluation. Department of Computer Science National University of Singapore Law Link, Singapore 117590
  • Cosme, L.B., D’Angelo, M.F.S.V., Caminhas, W. M., Yin, S. & Palhares, R.M. (2017). A novel fault prognostic approach based on particle filters and differential evolution. Springer Science+Business Media, LLC 2017. doi: http://dx.doi.org/10.1007/s10489-017-1013-1
  • Data-Driven Documents, (2020). JavaScript library for manipulating documents based on data. Erişim Adresi: https://d3js.org
  • Hendrickx, K., Meert, W., Mollet, Y., Gyselinck, J., Cornelis, B., Gryllias, K. & Davis, J. (2019). A general anomaly detection framework for fleet-based condition monitoring of machines. Mechanical Systems and Signal Processing, 139, (2020), 106585. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.ymssp.2019.106585
  • Jammu, N.S. & Kankar, P.K. (2011). A review on prognosis of rolling element bearings, International Journal of Engineering Science and Technology (IJEST)
  • Kozlov, A.M., Al-jonid, Kh.M.,Kozlov, A.A. & Antar Sh.D. (217). Product quality management based on CNC machine fault prognostics and diagnosis. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering, 327 (2018), 022067. doi: http://dx.doi.org/10.1088/1757-899X/327/2/022067
  • Li, Z., Wang, Y. & Wang, K. (2017). Intelligent predictive maintenance for fault diagnosis and prognosis in machine centers: Industry 4.0 scenario. Shanghai University and Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2017. doi: http://dx.doi.org/10.1007/s40436-017-0203-8
  • Liao, L. & Lee, J. (2009). Design of a reconfigurable prognostics platform for machine tools. Expert Systems with Applications, 37, (2010), 240–252. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2009.05.004
  • Lüthe, M. (2020). Calculate similarity — the most relevant metrics in a nutshell. Erişim Adresi: https://towardsdatascience.com/calculate-similarity-the-most-relevant-metrics-in-a-nutshell-9a43564f533e
  • Saidi, L., Ali, J.B., Bechhoefer, E. & Benbouzid, M. (2017). Wind turbine high-speed shaft bearings health prognosis through a spectral Kurtosis-derived indices and SVR. Applied Acoustics, 120, (2017), 1–8. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.apacoust.2017.01.005
  • Yılmaz, M. ve Gürel, U. (2019). CNC tezgâhlarından MT Connect verileri ile duruş ve çalışma analizi. ISAS 2019 3rd International Symposium on Innovative Approaches in Scientific Studies. SETSCI Conference Proceedings, 4(1), 21-25, 2019
There are 12 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Computer Software
Journal Section Research Articles
Authors

Metin Yılmaz 0000-0001-9478-4114

Ahmet Yazici 0000-0001-5589-2032

Eyüp Çınar This is me 0000-0003-3189-7247

Project Number 118C252
Publication Date December 31, 2020
Acceptance Date November 4, 2020
Published in Issue Year 2020

Cite

APA Yılmaz, M., Yazici, A., & Çınar, E. (2020). VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik Ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 28(3), 289-298. https://doi.org/10.31796/ogummf.776012
AMA Yılmaz M, Yazici A, Çınar E. VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ. ESOGÜ Müh Mim Fak Derg. December 2020;28(3):289-298. doi:10.31796/ogummf.776012
Chicago Yılmaz, Metin, Ahmet Yazici, and Eyüp Çınar. “VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik Ve Mimarlık Fakültesi Dergisi 28, no. 3 (December 2020): 289-98. https://doi.org/10.31796/ogummf.776012.
EndNote Yılmaz M, Yazici A, Çınar E (December 1, 2020) VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi 28 3 289–298.
IEEE M. Yılmaz, A. Yazici, and E. Çınar, “VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ”, ESOGÜ Müh Mim Fak Derg, vol. 28, no. 3, pp. 289–298, 2020, doi: 10.31796/ogummf.776012.
ISNAD Yılmaz, Metin et al. “VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi 28/3 (December 2020), 289-298. https://doi.org/10.31796/ogummf.776012.
JAMA Yılmaz M, Yazici A, Çınar E. VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ. ESOGÜ Müh Mim Fak Derg. 2020;28:289–298.
MLA Yılmaz, Metin et al. “VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik Ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol. 28, no. 3, 2020, pp. 289-98, doi:10.31796/ogummf.776012.
Vancouver Yılmaz M, Yazici A, Çınar E. VERİ ODAKLI HATA TEŞHİS SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ. ESOGÜ Müh Mim Fak Derg. 2020;28(3):289-98.

20873 13565 13566 15461 13568  14913