Derleme

KESTİRİMCİ BAKIMDA MAKİNE ÖĞRENMESİ: LİTERATÜR ARAŞTIRMASI

Cilt: 29 Sayı: 2 31 Ağustos 2021
PDF İndir

KESTİRİMCİ BAKIMDA MAKİNE ÖĞRENMESİ: LİTERATÜR ARAŞTIRMASI

Öz

Endüstriyel sistemlerdeki makine arızalarını önleyerek üretimde oluşabilecek kesintilerden kaçınmak ve ilgili maliyetleri azaltmak etkin bir bakım yönetimi ile mümkündür. Etkin bakım yönetimi önleyici, düzeltici ve kestirimci bakım stratejilerinin yönetilmesi faaliyetlerini içermektedir. Son yıllarda, bilgisayar ve iletişim teknolojisindeki gelişmelerle kestirimci bakım stratejisi işletmeler için önem kazanmıştır. Kestirimci bakım kapsamında yapay zekâ teknikleri kullanılmaya ve geliştirilmeye başlamıştır. Bu çalışma, makine öğrenmesi (ML - machine learning) algoritmalarına dayalı kestirimci bakım (PdM - predictive maintenance) ile ilgili literatürdeki çalışmaların bir incelemesidir. İncelenen çalışmalar kullanılan makine öğrenmesi algoritmaları ve çalışmaların gerçekleştirildiği endüstri / ekipman kapsamında analiz edilmiştir. Literatürde kestirimci bakımda makine öğrenmesi algoritmalarını kullanan çalışmaları derleyen ve analiz eden bir çalışma bulunmadığından yapılan bu literatür çalışması ilgili konuda çalışacak araştırmacılara yol gösterecektir.

Anahtar Kelimeler

Kestirimci Bakım , Makine Öğrenmesi , Derin Öğrenme

Kaynakça

  1. Ahmad, W., Khan, S. A., Islam, M. M. M. ve Kim, J.-M. (2018). A reliable technique for remaining useful life estimation of rolling element bearings using dynamic regression models. Reliability Engineering & System Safety. Doi: https://doi.org/10.1016/j.ress.2018.02.003
  2. Ahmed, R., El Sayed, M., Gadsden, S. A., Tjong, J. ve Habibi, S. (2015). Automotive internal-combustion-engine fault detection and classification using artificial neural network techniques. IEEE Trans. Veh. Technol., 64(1), 21–33.
  3. Al-Dulaimi, A., Asif, A. ve Mohammadi, A. (2020). Noisy parallel hybrid model of NBGRU and NCNN architectures for remaining useful life estimation. Quality Engineering, 32(3), 371–387. Doi: https://doi.org/10.1080/08982112.2020.1754427
  4. Allah Bukhsh, Z., Saeed, A., Stipanovic, I. ve Doree, A. G. (2019). Predictive maintenance using tree-based classification techniques: A case of railway switches. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 101, 35–54. Doi: https://doi.org/10.1016/j.trc.2019.02.001
  5. Aydemir, G. ve Paynabar, K. (2019). Image-based Prognostics Using Deep Learning Approach. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 1–1. Doi: https://doi.org/10.1109/tii.2019.2956220
  6. Baptista, M., Sankararaman, S., de Medeiros, I. P., Nascimento, C., Prendinger, H. ve Henriques, E. M. P. (2018). Forecasting fault events for predictive maintenance using data-driven techniques and ARMA modeling. Computers & Industrial Engineering, 115, 41–53. Doi: https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.10.033
  7. Barkana, B. D., Sarıçiçek, İ. ve Yıldırım, B. (2017). Performance analysis of descriptive statistical features in retinal vessel segmentation via fuzzy logic, ANN, SVM, and classifier fusion. Knowledge-Based Systems, 118, 165–176. Doi: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.11.022
  8. Ben Ali, J., Chebel-Morello, B., Saidi, L., Malinowski, S. ve Fnaiech, F. (2015). Accurate bearing remaining useful life prediction based on Weibull distribution and artificial neural network. Mechanical Systems and Signal Processing, 56-57, 150–172. Doi: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2014.10.014
  9. Ben Ali, J., Fnaiech, N., Saidi, L., Chebel-Morello, B. ve Fnaiech, F. (2015). Application of empirical mode decomposition and artificial neural network for automatic bearing fault diagnosis based on vibration signals. Applied Acoustics, 89, 16–27. Doi: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2014.08.016
  10. Benítez, P., Rodrigues, F., Talukdar, S., Gavilán, S., Varum, H. ve Spacone, E. (2018). Analysis of correlation between real degradation data and a carbonation model for concrete structures. Cement and Concrete Composites. Doi: https://doi.org/10.1016/j.cemconcomp.2018.09.019

Kaynak Göster

APA
Dündar, D. R., Sarıçiçek, İ., Çinar, E., & Yazici, A. (2021). KESTİRİMCİ BAKIMDA MAKİNE ÖĞRENMESİ: LİTERATÜR ARAŞTIRMASI. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 29(2), 256-276. https://doi.org/10.31796/ogummf.873963
AMA
1.Dündar DR, Sarıçiçek İ, Çinar E, Yazici A. KESTİRİMCİ BAKIMDA MAKİNE ÖĞRENMESİ: LİTERATÜR ARAŞTIRMASI. ESOGÜ Müh Mim Fak Derg. 2021;29(2):256-276. doi:10.31796/ogummf.873963
Chicago
Dündar, Damla Rana, İnci Sarıçiçek, Eyüp Çinar, ve Ahmet Yazici. 2021. “KESTİRİMCİ BAKIMDA MAKİNE ÖĞRENMESİ: LİTERATÜR ARAŞTIRMASI”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi 29 (2): 256-76. https://doi.org/10.31796/ogummf.873963.
EndNote
Dündar DR, Sarıçiçek İ, Çinar E, Yazici A (01 Ağustos 2021) KESTİRİMCİ BAKIMDA MAKİNE ÖĞRENMESİ: LİTERATÜR ARAŞTIRMASI. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi 29 2 256–276.
IEEE
[1]D. R. Dündar, İ. Sarıçiçek, E. Çinar, ve A. Yazici, “KESTİRİMCİ BAKIMDA MAKİNE ÖĞRENMESİ: LİTERATÜR ARAŞTIRMASI”, ESOGÜ Müh Mim Fak Derg, c. 29, sy 2, ss. 256–276, Ağu. 2021, doi: 10.31796/ogummf.873963.
ISNAD
Dündar, Damla Rana - Sarıçiçek, İnci - Çinar, Eyüp - Yazici, Ahmet. “KESTİRİMCİ BAKIMDA MAKİNE ÖĞRENMESİ: LİTERATÜR ARAŞTIRMASI”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi 29/2 (01 Ağustos 2021): 256-276. https://doi.org/10.31796/ogummf.873963.
JAMA
1.Dündar DR, Sarıçiçek İ, Çinar E, Yazici A. KESTİRİMCİ BAKIMDA MAKİNE ÖĞRENMESİ: LİTERATÜR ARAŞTIRMASI. ESOGÜ Müh Mim Fak Derg. 2021;29:256–276.
MLA
Dündar, Damla Rana, vd. “KESTİRİMCİ BAKIMDA MAKİNE ÖĞRENMESİ: LİTERATÜR ARAŞTIRMASI”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 29, sy 2, Ağustos 2021, ss. 256-7, doi:10.31796/ogummf.873963.
Vancouver
1.Damla Rana Dündar, İnci Sarıçiçek, Eyüp Çinar, Ahmet Yazici. KESTİRİMCİ BAKIMDA MAKİNE ÖĞRENMESİ: LİTERATÜR ARAŞTIRMASI. ESOGÜ Müh Mim Fak Derg. 01 Ağustos 2021;29(2):256-7. doi:10.31796/ogummf.873963