Design of intelligent reliability prediction models for industrial automation machinery: A robotic injection molding automation case study

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Makina Müh., Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ATALAY TAYFUN TÜREDİ

Danışman: Durmuş Ali Bircan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tez çalışmasında, mevcut ve tahmin edilen ekipman ve proses güvenilirliği ile ilgili bir Robotik Enjeksiyon Kalıplama Sistemi (REKS) ele alınmıştır. Hata Türleri ve Etkileri Analizi (HTEA), geçmiş 48 aylık gerçek işletme performans verilerine göre sistem güvenilirliğini etkileyen en kritik REKS şartlarını bulmak için kullanılmıştır. Elde edilen HTEA sonuçlarının içerdiği ekipman arızaları arasındaki ortalama süre (MTBF), gelecek güvenilirlik tahminde kullanılacak en iyi performansa sahip Yapay Sinir Ağı (YSA) modelinin eğitimi ve yapılandırılması için kullanılmıştır. Ek olarak, gelecekteki Çevrim Süresini (ÇS) tahmini için de başka bir en iyi performanslı YSA modelini oluşturmak için 300 çevrimlik (24 Saat üretim süresi) proses verileri kullanılmıştır. Birlikte değerlendirilen ekipman ve proses güvenilirliği tahmin sonuçları, manipulator robotun pnömatik tutucusunun hem sistem hem de proses güvenilirliği için en kritik ekipman olduğunu göstermektedir. Çalışmanın sonunda, potansiyel risk faktörlerini ortadan kaldırarak elde edilecek en iyi ekipman ömrü ve proses döngüsünü sağlamak için gerekli önleyici ve iyileştirici aksiyonlar, tahmin edilen MTBF, CT verileri ve FMEA tablolarından faydalanılarak önerilmiştir.