An application for a particleboard plant: Web-based decision support system for quality prediction and digital transformation

Tüm üretim proseslerinde olduğu gibi yonga levha üretiminde de üretilen ürünlerin belirli kalite değerlerini sağlaması gerekliliği bulunmaktadır. Yonga levha üretiminde, yine birçok üretim sisteminde olduğu gibi, üretilen ürünlere dair kalite değerleri üretim hattından alınan bir dizi numune için laboratuvar testleri sonucunda ölçümlenmekte; istenen değerlere ulaşılıp ulaşılamadığı ise testler sonuçlandıktan sonra anlaşılabilmektedir. Yonga levha prosesinde numunelere dair bu ölçümlerin sonuçları, numune alındıktan en erken üç saat sonra elde edilebilmektedir. Ölçümlerin sonuçlarında kalite değerleri kabul edilebilir limitlerin dışında çıktığında ise işletme üretime dair parametreleri değiştirmekte ve tekrar numune toplanması, laboratuvar testleri sürecine başlan- maktadır. Bu işlemler süresince üretilen ürünler ise kalite değerlerini sağlamadıklarından müşteri talebini karşılamakta kullanılamamakta; sonuç olarak da ciddi bir kapasite kaybı oluşmaktadır. Bu çalışmada, üretim hattından canlı olarak toplanan veriler kullanılarak makina öğrenmesine dayalı tahmin modelleri geliştirilmiş olup; üretim ile ilgili kalite değerlerini canlı olarak tahminleyerek üretim ile ilgili parametrelerdeki anlık değişimlerin kaliteye etkisinin vakit kaybetmeden ölçümlenmesine imkan veren bir karar destek sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen karar destek sistemi dokuz farklı kalite parametresini canlı olarak tahminlerken, tahminlerdeki hata payı ortalamada \%5 civarında gerçekleşmiştir.