Endüstriyel otomasyon sistemlerinde yapay zeka yöntemleri ile arıza tespiti

Bu tezde; gerçek üretim hatlarından toplanan veri kümelerinin, yapay zeka yöntemleri ile değerlendirilerek otomasyon sistemlerindeki arızaların tespiti üzerine çalışılmıştır. Üretim hatlarından toplanan bu veri kümeleri; Endüstri 4.0 ile birlikte hayatımıza giren "Internet of Things" ve "Big Data" kavramları doğrultusunda elde edilmiş gerçek verilerdir. Elde edilen bu veriler bir yapay sinir ağı algoritması olan perceptron, Rastgele Orman (Random Forest) algoritması ve Gradient Boosting (GBM) algoritmaları kullanılarak işlenmiş ve sistem arızaları sınıflandırılmıştır. Kullanılan yapay zeka yöntemlerinin performansları analiz edilerek seçilen örnek modele en uygun sınıflandırma yöntemi belirlenmiştir. Bu tez çalışması ile yapay zeka yöntemlerinin endüstriyel otomasyon sistemlerinde oluşan arızaların tespitinde başarılı bir şekilde kullanılabileceği gösterilmiştir.