Makine öğrenmesi ile üretim parametreleri optimizasyonu - Göksu, Semih (Gebze Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024)
Endüstri 4.0 adı verilen üretimde dijitalleşme sürecinin en önemli çıktılarından birisi elde edilen verilerdir. Şirketler üretim operasyonlarında yer verdikleri sensörler, okuyucular ve tarayıcılar gibi ekipmanlarla verileri tutarlar. Verilerin sadece depolanması; şirketlerin performanslarına, gelecek tahminlemelerine, analizlerine ve kayıp/israf çalışmalarına katkıda bulunmaz. Elde edilmiş olan verileri anlamlı bir hale getirmek, anlamlı hale getirilen veriyi gelecek çalışmalar ve mevcut durum analizleri için yönlendirici olarak kullanmak; şirketleri girdikleri rekabet ortamlarında avantajlı hale getirecektir. Verilerin anlamlı hale getirilmesi için veri seti içerisinden girdi ve çıktı verilerinin ayırt edilmesi önemlidir. Çıktılar, girdilerin sonucu olarak oluşur. Her girdi verisinin çıktı verisine etkisi aynı oranda olmaz. Girdi verilerinin kendi içerisinde önem dereceleri ve etki düzeyleri vardır. Yapılacak olan çalışmada İstanbul'da ve Kocaeli'de iki farklı tesisle metal endüstrisinde faaliyet gösteren firmanın haddeleme operasyonundaki ideal hızın ve yüksek kalite oranının yakalanması için diğer girdi parametrelerinin optimizasyonu amaçlanmıştır.

One of the most important outputs of the digitalization process in production called Industry 4.0 is the data obtained. Companies keep data with equipment such as sensors, readers and scanners that they use in their production operations. Only storage of data; It does not contribute to companies' performances, future forecasts, analyzes and loss/waste studies. To make the obtained data meaningful, to use the meaningful data as a guide for future studies and current situation analyses; It will make companies advantageous in the competitive environment they enter. In order to make the data meaningful, it is important to distinguish input and output data from the data set. Outputs occur as a result of inputs. Not every input data has the same effect on the output data. Input data has levels of importance and impact. The aim of the study to be carried out is to optimize other input parameters in order to achieve the ideal speed and high quality rate in the rolling operation of the company operating in the metal industry with two different facilities in Istanbul and Kocaeli.
Production parameters optimization with machine learning
Keywords: Mühendislik Bilimleri; Engineering Sciences; İstatistik