Makine öğrenmesi teknikleriyle üretim tahmini ve kalite sınıflandırması: Bir tekstil tesisinde uygulama

Teknolojik gelişmelerin öncülerinden yapay zeka, hayatımızın her noktasına değinmekte ve hayatımıza kolaylıklar sağlamaya devam etmektedir. Hayatımızda sağlık, güvenlik, ulaşım ve finansal hizmetler gibi birçok alanda yer alan yapay zeka kavramı; işletmeler içerisinde de büyük önem arz etmektedir. İşletmelerin çeşitli alanlarında yer alan yapay zeka, özellikle üretim süreci içindeki firmalarda daha yaygın olarak kullanılmaktadır. Endüstri 4.0'ın getirdiği dijital dönüşüm ile birlikte, üretim süreçlerindeki yapay zeka destekli sistemlerin kullanımı yaygınlaşmakta ve işletmelere büyük avantajlar sağlamaktadır. Her sektörde olduğu gibi tekstil sektöründe de yapay zekanın avantajları bulunmaktadır. Bu avantajlar arasında, üretim süreçlerindeki verimliliğin artırılması, maliyetlerin düşürülmesi ve ürün kalitesinin iyileştirilmesi öne çıkmaktadır. Bu çalışmada, tekstil sektöründe faaliyet gösteren bir çorap firmasının üretim ve kalite süreçleri incelenmiştir. Çalışma iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada; 2022 ve 2023 yıllarına ait üretim verileri ile 2024 yılının ilk üç aylık üretim tahminleri, yapay zekanın alt dalı olan makine öğrenmesi regresyon algoritmaları kullanılarak yapılmıştır. İkinci aşamada ise 2023 yılının temmuz ayında gerçekleştirilen üretimde ortaya çıkan hata türleri ve ürün özellikleri, makine öğrenimi sınıflandırma algoritmaları kullanılarak kalite sınıflandırması yapılmıştır. Hata türleri, işletmedeki kalite kontrol birimi tarafından puanlanmıştır. Bu uygulamada, Python programlama dili kullanılmış ve kodlama işlemi Spyder ara yüzünde gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde, işletme için üretim sayılarının tahminlenmesinde doğrusal regresyon modelinin uygun olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, kalite sınıflarının belirlenmesinde karar ağacı modelinin diğer modellere göre daha etkili sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Bu çalışma, makine öğrenimi ve yapay zeka kullanımının üretim süreçlerindeki önemini vurgulamakta ve aynı zamanda herhangi bir alanda oluşabilecek belirsizlikler üzerinde kolayca analizlerin yapılabileceğini göstermektedir. Aynı zamanda yapılan analizin, yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarına literatüre önemli bir katkı sağlayacağı ön görülmektedir.