Stokastik modeller ve veri madenciliği yöntemleri ile sistem güvenilirliği analizi

Abstract

Günümüzün üretim sektöründe işletmelerin rekabet ortamında devamlılığını sürdürebilmesi için gözetmesi gereken birçok unsur vardır. Bunlardan biri de sistem güvenilirliğidir. Sistem güvenilirliği, sistemlerin veya sistem bileşenlerinin belirli bir zaman aralığında belirlenmiş durumlarda istenen fonksiyonu yerine getirme olasılığıdır. Sistem güvenilirliği analizi ile işletmelerin sistem ve sistem bileşenlerinin mevcut durumu tespit etmeleri sağlanmaktadır.Sistem güvenilirliği analizinde en önemli hususlardan biri sistemin arızalanma davranışını anlamak ve bu davranış için uygun stokastik modeli seçmektir. Birden fazla tamir edilebilen sistemin arızalanma davranışı parametrik ya da parametrik olmayan stokastik modellerle ifade edilebilir. Seçilen model kullanılarak arızalar arasındaki ortalama süre, belirli bir zaman periyodunda ortaya çıkan ortalama arıza sayısı, sistemlerin kullanılabilirliği, arıza oranı ve ortalama tamir süresi vb. sistem güvenilirliği ölçütleri tahmin edilir. Sistemlerin gelecekte gösterebileceği arıza süreç davranışlarının tahminleri ise veri madenciliği yöntemleri kullanılarak yapılabilmektedir.Bu tez çalışmasında makine hatlarında gerçekleşen arıza ve bakım verileri stokastik modeller ile analiz edilerek sistem güvenilirliği ölçütleri tahmin edilmiştir. Veri madenciliği yöntemleri ile sistemin gelecekte gösterebileceği arıza davranış süreçleri tahmin edilmiştir. İşletmenin mevcut periyodik bakım planının yeterli olup olmadığı değerlendirilmiş ve yapılabilecek iyileştirme faaliyetleri üzerine tavsiyeler verilecektir.

In today's manufacturing sector, there are many factors that businesses should consider in order to maintain their persistence in the competitive environment. One of these is system reliability. System reliability is the possibility of systems or system components to fulfill the desired function in specified conditions within a certain time interval. With system reliability analysis, it is ensured that the system and system components of the businesses determine the current situation.One of the most important issues in system reliability analysis is understanding failure process behaviors and choosing a model. System reliability metrics such as the parametric or non-parametric model tendency of multiple repairable systems, the average time between failures, the avarage number of failures that occur in a give time period and the availability of the systems can be analyzed using stochastic models. Estimates of the failure process behaviors of the systems in the future can be made using data mining methods.In this study, system reliability metrics have been estimated by analyzing the failure and maintenance data of the machine lines with stochastic models. By using data mining methods, possible failure behavior processes of the system in the future have been predicted. It has been investigated whether the current periodic maintenance plan of the company is sufficient or not, and suggestions will be given on improvement activities.