PARÇA ISKARTALARININ MAKİNE ÖĞRENMESİ KULLANILARAK AZALTILMASI: OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Abstract

Bu çalışmada, enjektör imal eden bir firmanın taşlama makinesindeki insan faktörüne bağlı ıskartaların azaltılması amaçlanmıştır. İnsan faktörüne bağlı ıskartalar, makinenin taş değişimi, arıza gibi çeşitli nedenlerle durmasından sonra makine operatörünün, makine ve ürün parametrelerinde yaptığı ayarlamalardan kaynaklanmaktadır. Iskartaların azaltılması amacıyla iki aşamalı bir çözüm yaklaşımı önerilmiştir. İlk aşamada, makine öğrenmesi kullanılarak kalite tahminlenmiştir. Kalite tahminleme, bir sınıflandırma problemi olarak ele alınmıştır. Farklı sınıflandırma algoritmaları modellenerek en yüksek performansa sahip Destek Vektör Makineleri (DVM) algoritması seçilmiştir. İkinci aşamada ise, DVM kullanılarak kaliteli ürün ile sonuçlanması beklenen uygun parametre değerleri belirlenmiştir. Güncel veri dikkate alınarak parametre değerlerinin otomatik olarak revize edilmesi ve operatöre sunulması amacıyla bir öneri sistemi geliştirilmiştir. Bu öneri sistemi ile, taşlama işleminin insan etmenine olan bağlılığının ortadan kaldırılarak dijitalleşmesi amaçlanmıştır.

Keywords

• reject reduction
• quality classification
• machine learning
• parameter adjustment
• digitalization
• iskarta azaltma
• kalite sınıflandırma
• makine öğrenmesi
• parametre ayarı
• dijitalleşme