Plastik ekstrüzyon prosesinin yapay zeka ile modellenmesi

Plastik ekstrüzyon prosesinin tarihçesi ve tarih içerisindeki gelişimi incelenecektir. Plastik ekstürzyon prosesinde kullanılan ekstrüder makinelerinin tarihçesi, makine seçimleri, makine motor gücü, ısıtma ve soğutma sistemi PID kontrolü, şanzıman seçimi ve aktarım oranı, kafa bölgesinde bulunan kalıp(die head) delik sayısı ve delik çapları, havuz suyu sıcaklığı ve kesim metotları gibi prosese doğrudan etki eden girdiler incelenecektir. Plastik ekstrüzyon üretim prosesinde makine parametrelerinin yanı sıra kullanılan polimerlerin, dolgu malzemelerinin ve çeşitli proses iyileştirici(wax,pıb,UV vb.) hammaddelerin üretim prosesine ve kalite sonuçlarına etkisi laboratuvar ortamın gerçek test makineleri ve test metotları incelenecek ve yorumlanacaktır. Plastik ekstrüder makine üreticisi ve hammadde üreticilerinin üretim prosesi kapsamında vermiş olduğu bilgiler ile yapılan test sonuçları doğrultusunda bir veri analizi yapılacaktır. Yapılan bu veri analizi sonucunda prosese doğrudan etki eden değişkenler arasında bir filtreleme yapılarak, proses açısından en önemli bulunan değişkenler tespit edilecektir. Tespit edilen bu değişkenler ve veri grupları tez kapsamında geliştirilecek olan yapay zeka modeline derin öğrenme metodu ile aktarımı sağlanacaktır. Bu girdiler sonucunda yapay zeka metodunun kullanıcıya sunmuş olduğu veriler ve çıktılar üretim prosesinin bir simülasyonu olacak olup bu doğrultuda üretim öncesinde hangi girdilerin nasıl çıktılara sebep olacağı gözlemlenecektir. Geliştirilen yapay zeka modelinin üretim prosesi ile ilgili sunmuş olduğu bilgilerin ışığında üretici firmaların üretim öncesinde yapmış olduğu deneme ve çalışmaların minimum düzeyde olması sağlanacaktır. Yapay zeka modelinin simüle etmiş olduğu üretim prosesinin kullanıcıya sunmuş olduğu çıktılar doğrultusunda şirketler üretimlerinin üretim sonuçlarına ilişkin bir takım bilgiler ve bir takım kalite sonuçları elde edebilecektir. Yapay zeka modelinin sunmuş olduğu veriler ve çıktılar sonucunda şirketler üretimde yaşanan fire kaybı, ekstra enerji maliyeti, ısıtma ve soğutma sistemlerinde ki enerji kayıpları, işçilik maliyeti gibi doğrudan üretim maliyetine etki eden olumsuz sonuçların en aza indirilmesi ve maliyet azaltılması sağlanacaktır. Böylelikle bu yapay zeka modelinin vermiş olduğu sonuçlara göre yapılmış olan üretimler ile birlikte geliştirilen modelin hem kalite sonuçları hem de maliyetlendirme konularında üretim prosesine sağlamış olduğu katkılar incelenecektir.