Vagon arıza verilerinin kümeleme yöntemleri ile analizi

Türkiye'deki vagon arıza kayıtları baz alınarak, vagon cinsi ve arıza tipi bilgisi kullanılarak, vagonların gönderileceği bakım atölyesi kümeleme yöntemleri ile kestirilecektir. Aynı şekilde, vagon cinsi ve atölye bilgisi kullanılarak arıza tipi kestirimi de kümeleme yöntemleri ile gerçekleştirilecektir. Bu kapsamda, Kendini Organize Eden Haritalar (SOM) ve K-Ortalama yöntemleri kullanılacaktır. SOM yöntemi, veri setlerini görselleştirerek yüksek boyutlu verilerin iki boyutlu bir harita üzerinde gösterilmesini sağlar ve bu sayede benzer özelliklere sahip verilerin aynı kümede toplanmasına imkan tanır. K-Ortalama yöntemi ise veri noktalarını önceden belirlenmiş K adet küme merkezine yakınlıklarına göre atar ve bu merkezlere en yakın veri noktalarını aynı kümede toplar. Bu yöntemlerin bir arada kullanılması, vagonların bakım süreçlerinin daha verimli ve sistematik bir şekilde yönetilmesine olanak tanıyacaktır. Ayrıca, arıza tiplerinin doğru şekilde kestirilmesi ve uygun atölyelere yönlendirilmesi, bakım süreçlerinin hızlanmasına ve maliyetlerin düşürülmesine katkı sağlayacaktır. Bu sayede, demiryolu işletmelerinin operasyonel verimliliği artacak ve bakım planlaması daha etkili bir şekilde yapılacaktır.