Yapay zeka metotlarını kullanarak otomotiv sektöründeki örnek problemlerinin çözümlerinin araştırılması
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: İLHAN ÇEKİÇ
Danışman: Kadir Çavdar
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Otomotiv imalat sektöründe mevcut süreçlerde pek çok farklı hata modu ile karşılaşılmaktadır. Bu hataların giderilmesi için geçici ve kalıcı önlemler alınmaya çalışılır. Yapılan faaliyetlerde çoğu zaman, süreçlerin doğası gereği, sıfır hata koşulları oluşturulamamaktadır. Buradaki zafiyeti gidermek için insan inisiyatifinde olan %100 görsel kontrol ile hatanın bir sonraki sürece veya iç ve dış müşteriye gönderilmesini önlemek adına tedbir alınmaktadır. Buna karşın halen sahada hatalı parça taramalarında tespit edilemeyen hatalar nedeniyle, şiddetine bağlı olarak, son derece yüksek kalitesizlik maliyetleri ile karşılaşılmaktadır. Modern yaklaşımda, hata tespitinde görsel kontroller yerine, makine öğreniminin farklı metotları kullanılarak, yüksek doğruluk oranları ile hata tespiti sağlanabilir. Örneğin üstün resim işleme, özellik çıkarma yeteneği nedeniyle, evrişimli sinir ağı (ESA), akıllı hata teşhisi alanında geniş çapta araştırılmış ve uygulanmış, diğer geleneksel makine öğrenme yöntemlerine kıyasla üstün performansı kanıtlanmıştır. İlave olarak, proses parametrelerinin belirlenmesinde, mevcut saha verilerinden yararlanarak, yapay sinir ağları (YSA) metodunu kullanarak, en ideal parametre sonuçları elde edilebilir. Bu çalışmada, imalat süreçlerindeki hata tespitine izin veren yenilikçi bir yaklaşım geliştirilmiştir. Örnek çalışmalarda punta kaynak parametrelerinin belirlenmesinde, yapay sinir ağları (YSA) kullanarak, mevcut parametreler ile çekirdek çapı tahmini yapılmıştır. Burada farklı regresyon analizi neticelerine göre karşılaştırmalı sonuçlar çıkarılmıştır. Ayrıca punta ve gazaltı kaynak hataları, sac çatlak hataları ve araç görsel hatalarının tespit edilmesi için, makina öğrenmesindeki evrişimli sinir ağları (ESA) kullanarak, yüksek doğruluk oranları elde edilmiştir.