Sanayi Odaklı Projeler Programı - 2019 Yılı Projeleri
Sanayi Odaklı Projeler Programı (SOP) Programının üçüncü yılında otomotiv ve otomotiv yan sanayi, bankacılık, bilişim, elektronik, kimya, otomasyon teknolojisi, kablosuz ağ teknolojileri, talaşlı imalat, dayanıklı tüketim malları gibi çeşitli sektörlerden projeye katılan 18 kurumun önerdiği projeler arasından 23 tanesi seçilerek Sabancı Üniversitesi işbirliği ile gerçekleşti. Projeye katılan kurumlar arasında;
DHL, Doğuş Teknoloji, EnerjiSA, Federal Döküm, Festo, Ford, Anadolu Isuzu, Kordsa, Kuveyt Türk, Ravago Petrokimya, Oyak Renault, SabancıDX (proje Ocak 2020 de tamamlanacak) , Temsa, Torun Metal, Ulak Haberleşme ve Yongatek bulunuyor.
Ekim ayında başlanan projeler Mayıs ayı itibarıyla tamamlanmış bulunmaktadır.
*Proje posterleri kurumlardan onay alınarak yayınlanmıştır.
DHL Supply Chain, tedarik zincirinin her alanında uçtan uca hizmet sunan, dünya çapında faaliyet gösteren, merkezi Almanya’da olan Deutsche Post DHL iştiraklerinden biridir. DHL Supply Chain sözleşmeli lojistikte global pazarın lideridir. 3PL ve 4PL olarak depolama, nakliye, katma değerli hizmetler, süreç iyileştirme, tedrik zinciri danışmanlığı çözümleri sunmaktadır. Türkiye’de konumlandırdığımız Ar-Ge merkezimiz önderliğinde, Üniversite-Sanayi işbirliği çalışmaları kapsamında, sektörümüzü dijitalleştiren birçok proje geliştirmekteyiz. Sabancı Üniversitesi Bilgisayar ve Endüstri Mühendislği öğrencileriyle de bu kapsamda Lojistik Tesisler İçin Web Tabanlı Rampa Rezervasyon Sistemi projemizi çalıştık.
Depoya araçların giriş /çıkış sürecinde ,online ve sistematik bir süreç yönetiminin olmaması, araçların tesislere randevu almadan ve bilgi vermeden gelme ihtimali, özellikle yoğun sezonlarda tesisin içerisinde darboğazalar oluşmasına, uzun bekleme sürelerine, yükleme ve boşaltma süreçlerinde kaza risklerine sebebiyet vermektedir. Bu gibi durumlar iş süreçlerinde aksaklıklar yaratıp operasyonel verimsizliklere, iş gücü kaybına ve iş sağlığı güvenliği risklerine sebep olmaktadır. Lojistik Tesisler İçin Web Tabanlı Rampa Rezervasyon Sistemi, önceden belirlenmiş rampalara seçilen saatler içerisinde nakliye firmalarının rezervasyon yaparak gelmesi üzerine kurulmuştur. Kuyruk teorisi kullanarak gelen araçların sırada beklemeleri simule edilmiştir. Websitesinin altyapısında simule edilen sıralamaya göre bir öneri algoritması oluşturulmuştur. React ile geliştirilen websitesinde database olarak Sequelize isimli ORM framework’u kullanılmıştır. Nakliye firmalarının, operasyon ve güvenlik görevlilerinin belirtilen sisteme erişimi sağlanmış böylece takip arttırılarak, tesis içerisindeki karmaşa giderilmiştir.
Filo kiralama günden güne popülerleşirken, filonun fiyatlandırmasını tahmin etmek zorlaşıyor. Araçların kontrat süresince yaşadığı değer kaybı, kontratın fiyatlandırmasını belirlemede önemli bir rol oynuyor. Filo kiralama durmadan büyüyen bir alan olduğu için, şirketler fiyatlandırmayı otomatik hale getirmek istiyor.
Beraber çalışılan şirket olan Doğuş Teknoloji’nin müşterisi VDF Filo, araçları yaklaşık olarak 3 seneliğine kiraya verdikten sonra ikinci el marketinde satışa sunuyor. Bu yüzden, araçların kiralandıkları dönemden sonraki değerini bilmeyi istiyorlar. Proje, VDF filonun fiyat tahminleme konusundaki problemine çözüm olabilmek için geliştirildi. Elde edilen datanın temizlenmesinden sonra, temel modeller oluşturuldu. Regularized Linear Regression, Neural Network, Random Forest ve XGBoost algoritmaları üzerlerine makroekonomik faktörler (ÖTV ve kur) eklenerek kullanıldı ve modeller oluşturuldu. Farklı algoritmalarla oluşturulan bu modellerin sonuçları test edildi ve hata metrikleri kullanılarak karşılaştırıldı. Sonuç olarak, XGBoost algoritmasının araçların ikinci el fiyatlarını tahmin etmede kullanılabileceğine karar verildi. Projenin son adımında XGBoost temelli bir ara yüz geliştirilerek fiyat tahminlemesi otomatik hale getirildi.
Bu projede, Enerjisa’nın hidroelektirk santralinin birinde kullanılan Francis türbini için yapısal durum gözetleme sistemi geliştirdik. Bir sistemin titreşimi üstüne yapılan bir analiz, o sistemin mekanik durumu hakkında çok fazla bilgi verir. Bu projede amacımız bize Enerjisa tarafından gönderilen türbin titreşimlerini analiz ederek, türbinden anlık olarak oluşan titreşimleri, türbinin yeniyken oluşturduğu titreşimlerle karşılaşlaştırarak, türbinde oluşabilecek olası hasarları tespit edebilen bir system geşiltirmek. Bu gözetim sistemi ile türbinde oluşan hasarların büyümesi engellenebilecek ve bakım süreleri azaltılabilecek.
Bu proje, EnerjiSA’nın mevcut 52 rüzgar türbini üzerinde çalışmaktadır. Projenin amacı, bu türbinlerin performansını ve verimliliğini etkileyen temel faktörleri belirlemektir. EnerjiSA'dan gelen veriler kullanılarak, her bir türbinin güç eğrisi oluşturulacak ve ideal güç eğrisi ile karşılaştırılacaktır. Bu karşılaştırma güç çıkışının yeterli olup olmadığını belirleyecek, böylece türbinlerin güç eğrilerindeki farklılıklarını ve verimsizlik durumundaki güç değişimlerini analiz ederek türbinlerin sorunlarını ayırt etmek için değerlendirme yapmış olacağız. Projemiz, sistemin arıza kayıtlarını inceleyerek optimize edilmemiş planlama nedeniyle oluşan enerji kaybını, bunların sebeplerini ve tespitini hedeflemektedir.
Projemiz Enerjisa Üretim tarafından çalıştırılan 52 rüzgar tribününün analizi ve değerlendirilmesi üzerineydi. Projenin amacı rüzgar tribünlerinin bize verilen güç eğrilerine göre üretimini sürdürüp sürdüremediğini belirleyip buna göre bir rüzgar tribününün verimini etkileyen ana faktörleri belirlemek ve gözetleme sisteminin performansını geliştirmek. Bu amaca; rüzgar tribünlerinin üretim datasını, hata kodlarını ve güç eğrilerini, bize rüzgar tribünlerinin tutarlılığını görmemizi sağlayacak istatistiksel modellerin yardımı ile araştırarak ulaştık.
Federal Döküm, Türkiye’nin önde gelen alüminyum döküm şirketlerinden biridir. Şirket içindeki asıl sorun stokların yanlış yönetilmesidir ve bu sorun şirketin mevcut sistemindeki eksikliklerden kaynaklanmaktadır. Mevcut sistem analiz edildi ve eksiklikler için çözümler bulundu. Bu çözümlerin hedefi, iş akışını iyileştirmek, genel üretim planlama sürecini iyileştirmek ve stok seviyelerini azaltmak için yöntemler bulmaktır. Üretim planlama süreçlerini iyileştirmek ve stok problemini azaltmak için yeni tahmin yöntemleri uygulandı. İş akışını iyileştirmek için ürünlerin döküm zamanları için bir tahmin aracı oluşturuldu. Teslimat performansının analizleri yapıldı. Son olarak, mevcut stok azaltma yollarını anlamak için stok analizi yapıldı.
FESTO şirketi ve Sabancı Üniversitesi tarafından yürütülen Sanayi Odaklı Proje bazlı olan bu proje, en uygun robotik kol ve tutucular için uygulama ihtiyaçları doğrultusunda bir çözüm üretmeyi amaçlamıştır. Tutucu uygulanması ve tasarlanması, içerdiği çok sayıda kriter nedeniyle çok karmaşık bir süreçtir, ancak FESTO gibi otomasyon teknolojisi şirketleri için çok önemlidir. Bu şirketlerin zamandan, enerjiden ve maliyetten tasarruf etmek için çok hafif ama yine de dayanıklı malzemeler seçerek, optimum tasarıma sahip robotik kolları ve bu kolları için akıllı pazarlama stratejileri belirleyerek robot kol operasyonlarının hızını ve verimliliğini arttırmaları gerekir. Bu proje için, istenilen hedefe ulaşmak amacıyla proje üç farklı aşamada gerçekleştirilmiştir. İlk aşama olan malzeme yönü, verimli robotik kol ve kıskaç sistemleri için en uygun malzemeyi bulmayı amaçlamıştır. Sonraki aşama ise mekatronik tasarım yönü olan güç kaynakları ve teknik çizimler de dahil olmak üzere sistemin tasarımı yapılmıştır. Son aşama olan endüstriyel pazarlama yönü, yukarıda belirtilen yönleri göz önünde bulundurarak bu robotik sistemlerin maliyetlerini ve pazarlanabilirliğinin araştırma ve analizi yapılmıştır. Üç farklı mühendislik grubu; Materyal, Mekatronik ve Endüstri Mühendisliği öğrencileri aynı anda proje boyunca çalışma alanlarının içinde fakat bunlarla sınırlı kalmadan çalışacaklar. FESTO firmasında birkaç ziyaret gerçekleştirildi ve sorun belirlendi. Asıl sorun, kıskaçların ağırlığının azaltılması olarak belirlenmiştir. Spesifik olarak, FESTO cam vakumlu tutucu, test tasarımı (prototip) olarak kullanıldı. Topolojik karşılaştırmalarını belirlemek için üç spesifik malzeme seçildi. Alüminyum, Karbon Fiber ve Elastomer öncü malzemelerdir.
ANSYS yazılımı kritik parametreleri belirlemek için oldukça gelişmiş bir şekilde kullanılmıştır. Mekatronik, endüstri ve malzeme bilimi mühendisliği bakış açısına göre, sonuçlarımız ışığında, en iyi malzemeyi bulmanın aşağıdaki nedenlerden dolayı tartışma konusu olduğunun sonucuna vardık: Karbon Fiber sağlam fakat pahalıdır ve gücü yöne bağlıdır. Elastomerlerin araştırılması ve geliştirilmesi hala devam etmekte olup robotik aletlerin kullanımı için daha fazla araştırma yapılması gerekmektedir. Son olarak, Alüminyum malzeme, şu an için vazgeçilmez olan tüm robot taşıma operasyonlarının öncüsüdür.
Üç eksenli ivme ölçerler, uzay mekiklerinin, füzelerin, araçların ve İHA’ların navigasyon sistemlerinde, insan hareketlerinin incelenmesi gerektiği tıbbi durumlarda, yapıların kontrolünde ve birçok elektronik aletin içinde kullanılır. İvmeölçerler bu kadar yaygın olmasına rağmen, dış etkenlere karşı oldukça hassastır. Bu dış etkenler sensörün doğruluk payını düşürebilir, bu yüzden ivmeölçerlere belirli aralıklarla kalibrasyon yapılması gerekir. Bu projede amacımız pratik ve maliyeti düşük bir kalibrasyon sistemi geliştirmekti. Bu doğrultuda sistemde bir referans sensör ve bir modal çekiçler kullanıldı. Sensörler sarkaç pozisyonunda bulunan bir objeye bağlandıktan sonra modal çekiç ile objeye hareket kazandırılır ve veri toplama kartları üzerinden gelen data LabVIEW yazılımına iletilir. Test sonunda hassasiyet, faz farkı ve bant genişliği gibi gerekli parametreler hesaplanır.
Proje tasarımı, döner diski olan hareketli parçalara sahip sistemin, HC-06 adı verilen bir iletişim modülüyle birlikte çalıştığı elektromekanik bir sistemdir. Kalibrasyon için düşünülen ivmeölçer, döner diskin üzerinde bulunan üç adet prizmatik diskten birine vidalanmıştır. Buradaki ana fikir, breadboard üzerindeki devrenin Bluetooth cihazının devresine bağlayıp doğru ve hızlı veri akışını sağlamaktır. Çünkü Bluetooth cihazı, ivmeölçerden toplanan verileri analog çıkışından gözlemlemek için gereken iletişimi sağlar. Temel sorular, veri hızlarının performansı ve piezo ivmeölçerinin dinamik ölçümü ile ilgilidir. Dinamik ölçüm karmaşık bir kavramdır. Bu nedenle, başlangıçta, kurulumun görevini yerine getirip getirmediğini gözlemlemek için başlangıçta bir MEMS sensörü ile test edildi . MEMS Sensörünü çalıştıracak kodlar Arduino arayüzünde uygulandı ve bu süreçte kodu çalıştırmak için birden fazla sensör kitaplığı kullanıldı. Her eksen için toplanan veriler Seri Çizici ile gözlendi ve çizildi. Ardından, sayısal veriler Matlab arayüzüne aktarıldı ve her bir eksen için (X, Y ve Z yönleri) zamana karşı veri çizimleri görsel bir sunum sağlamak için uygulandı.
Sürücüsüz araç teknolojisi algılama, konumlandırma, anlamlandırma ve hareket kontrolü gibi birçok farklı sistemi birleştirerek, araçların bir operator olmaksızın güvenli bir şekilde çalışmasını sağlamayı amaçlamaktadır. Bu projenin de amacı, derin sinir ağlarını kullanarak , yolu ve trafik objelerini gerçek zamanlı olarak sınıflandırabilen bir görüntü modülü tasarlayıp geliştirmektir. Bu modül, zorlu arazi şartlarında iş kamyonlarının otonom olarak kullanılması için diğer sistemler tarafından kullanılabilir. Ek olarak, proje derin sinir ağ modellerinin eğitimi için yeni bir veri seti oluşturmayı da kapsar.
Anadolu Isuzu ile yönetilen proje danışman hoca Esra Koca ve şirket tarafında danışman olan Oya Durukan ve öğrenciler Büşra Ataseven, Nazlı Esin Gündüzbey, Besime Ece İbanoğlu, Şeyma Soysal ve Kübra Taşçı tarafından tamamlanmıştır. Anadolu Isuzu hakkında bilgi verecek olursak, bu şirket otomotiv endüstrisi üzerine çalışan bir firmadır. Traktör, otobüs, pikap gibi araçlar üretmektedir. Bu projenin amacı Anadolu Isuzu’nun proje yönetimi aşamalarının eksikliklerini bulmak ve bunlar için olası çözümler sunmak, proje yönetim süreçlerini geliştirmek, proje yönetim fazlarının etkinliğini arttırmak şeklindedir. Projeni ana adımlarına gelecek olursak, ilk olarak PMBOOK incelenerek referans alınarak proje yönetim süreci öğrenilmiş, ek kaynaklardan da bilgiler toplanmıştır. Muhtemel büyüme alanlarının tespit edilmesinden sonra, bu projede çoğunlukla İş Olurluk ve Gelişme aşamalarına bazı çözümler önerilmiştir. Olası çözümler filtrelenip elenirken edilirken ana kriterler, önerilen çözümün Anadolu ISUZU için basitleştirme, hız ve iş birliği sağlamasıdır. Sadelik, işlemlerin azaltılmasını ifade eder. Hız, proje yönetimi faaliyetlerinin verimliliğini arttırmayı amaçlar. İş birliği, ekip üyelerini bölümler arasında daha iyi bir iletişim sağlamak için birlikte çalışmaya teşvik eder. Anadolu Isuzu’da her projenin başlangıcında, proje hakkında bir özet niteliğinde bir belge hazırlanır. Bu özet belge, şirket içinde yapılan bir anket yardımı ile revize edilmiştir.
Son olarak, geliştirme fazında bir Değişim İsteği Formu vardır. Bu form için yeni bir formatlama planlanmıştır çünkü bir parçadaki en küçük değişiklik tüm otobüs üretimini etkiler. Bu etkinin otobüs üretimini olumsuz etkilememesi için Değişim İsteği Formu herkesin kullanabileceği gibi basit bir hale getirilmiştir. Bu yeni format daha sonradan şirket içinde kullanılan bir yazılım olan Clarity’e entegre edilecektir. Uzun vadede, bu önerilen değişikliklerin proje yönetimi aşamalarını daha verimli ve hızlı hale getirilmesi ve daha basitleştirilmesi planlanmaktadır.
KordSA, üretim sürecini sensörler ile yakalayan bir tespit sistemine sahiptir üretilen bütün ipliklerin anlık fotoğrafları çekilir. Güncel sisteminde herhangi spesifik bir duruma bakmak karar ağacı yöntemine dayanır; Üretim aşamasında, makine karar ağacındaki parametreler boyunca hataları tanımlayabilir. KordSA, bu metodolojinin makine öğrenmedeki yeniliklere göre verimli olmadığını düşünüyor. Karar ağacı sistemi bir profesyonele ihtiyaç duyar ve hatalara açıktır. Bu zorluğu aşmak için Kordsa güncel bir sistem olan, derin öğrenme ile yoluna devam etmeye karar verdi. Projemizin amacı, Kordsa fabrikasında üretilen ipliklerin fotoğraflarını hata durumlarına göre gruplayabilen bir convolutional neural network oluşturmak. Oluşturmaya çalıştığımız Python kodu daha önce görmediği resimleri hata durumuna göre ayırmaya programlı ve zaman içerisinde aldığı kararlar öğrenme sonucu gelişme gösterecek ve var olan sistem daha verimli, daha hızlı olmakta büyük bir adım atmış olacak.
Bu proje Sabancı Üniversitesi tarafından Endüstri Odaklı Proje adı altında yer alıyor. Bu durumda Sabancı Üniversitesi öğrencileri ve Kordsa Şirketi ile ortak görüşmeler gerçekleştiriliyor. Proje, lastikteki dinamik yüklere maruz kalan liflerin mekanik davranışını ve bu liflerden oluşan kordların anlaşılmasında liflerin ve kordonların kullanım ömrü boyunca oluşabilecek hasarı tahmin etmek için şarttır. Bu projede uygun test parametreleri belirlenip, Naylon ve Polyester elyafların histerezis eğrileri ve bu elyaflardan oluşan kordonlar Intron makinesi kullanılarak elde edilecektir. Her bir deney basamağının kordonlarını ve sonuçlarını görmek için proje boyunca periyodik olarak firma ziyareti gerçekleştirilecektir. Histerezis eğrileri, parametreleri ortaya çıkarıp ve sonuçlar incelenecektir.
Projemizi kısaca şu soruyu cevaplamak için yaptığımızı söyleyebiliriz, “Http header bilgilerini kullanarak makine öğrenmesi algoritmalarıyla yaklaşık eş zamanlı malware analizi yapıp, güvenlik ekibinin üzerindeki yükü azaltabilir miyiz?”. Bu proje bize birlikte çalıştığımız Kuveyt Türk’teki süpervizörlerimiz tarafından yönlendirildi. Projeyi yaparken bir alt soru olarak “Makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak HTTP header bilgilerinden eğer var ise malware türünü de tahmin edebilir miyiz?” sorusunu da araştırdık.
Modellerimizi oluştururken karşılaştırma için 3 farklı algoritma kullandık bunlar; Decision Tree, Random Forest ve Multinomial Naive Bayes algoritmaları oldu. 2 farklı tahmin modeli oluşturduk bunlar ilki ‘İkili Sınıflandırma Modeli’ yani malware var mı yok mu tahmini yapmamıza yarıyor, ikincisi ise malware’in türünü tahmin etmeye ve olup olmadığını tahmin etmeye yarayan ‘Çoklu Sınıflandırma Modeli’. Algoritmaların tahmin yaparken kullandığı ayırt edici öznitelikleri (attributes) olarak yaptığımız araştırmalarımızda öğrendiğimiz bazı HTTP başlıklarını kullandık, bunlar “CONNECTION”, “ACCEPT”, “ACCEPT- ENCODING”, “ACCEPT-LANGUAGE”, “COOKIE”, “CONTENT TYPE”, “CACHE- CONTROLS”, “IF- MODIFIED-SINCE” başlıkları oldu. Verimizi Çek Üniversitesinin malware içeren pcap dosyalarını toplamak ve arşivlemek üzerine olan projesi “the Stratosphere Project” üzerinden elde ettik. Normal ve malware trafikleri içeren pcap dosyalarını Bro Network Security Monitor isimli uygulamayı kullanarak ihtiyacımız olan HTTP başlıklarını filtreleyip tek satır haline getirerek modifiye ettik. Algoritmalar sayısal değerler üzerinden çalıştığı için “Count Vectorizer” kullanarak yazı halindeki veriyi sayısal değere çevirip kullandık. Elde ettiğimiz sonuçlar her iki model için umut verici. İkili sınıflandırma modellerimizinin hepsinin 0.99 doğruluk puanı(accuracy score) var. Çoklu sınıflandırma için ulaşabildiğimiz verilerin sınırlılığı yüzünden sadece 4 farklı malware çeşidi kullandık. Bunlar: “Neris”, “Virut”, “Web companion” and “Emotet” isimli malwareler oldu. Çoklu sınıflandırma modellerimizin doğruluk puanları Multinomial Naive Bayes için 0.93, Decision Tree için 0.92, Random Forest için 0.93 oldu. Tahminimizce doğruluk puanının düşük olmasının sebebi Virut ve Neris malwarelerinin ürettiği trafiğin benzerliği.
Bu proje Kuveyt Türk Katılım Bankası , teminat mektubu süreçlerine dayalı olup, darboğazların elimine edilmesi ; risk, gecikme ,maliyet gibi çeşitli kurumsal problemlerin minimize edilmesini amaçlamaktadır. Son iki yılın teminat mektubu süreç datasını kullanarak yürütülen projede Bizagi Modeler, ProM araçları görselleştirme, aktivite akışını anlamlandırma, istatistiksel sonuçların analizi amaçlarıyla kullanılmıştır. Ürün çeşitleri, başvuru nedenleri, ortalama süre vb. parametreler çeşitli korelasyonlar bulmak ve anlamlı çıkarımlar yapmak amaçlı araştırılıp , sunulmuştur. Süreç akışları en uzun , en kısa ve en sık, en az rastlanan akışlar şeklinde incelenip başlangıç ve bitiş noktalarına göre sınıflandırılarak incelenmiştir. İstasyon bazlı süre analizi darboğazların belirlenmesinde kullanılmış olup, bu darboğazların elimine edilmesi ve kalite yönetimini optimize etme amaçlı kuruma çeşitli tavsiyelerde bulunulmuştur.
Projemiz sanayi odaklı bir proje olup Ravago Petrokimya şirketiyle birlikte Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Malzeme Bilimi ve Nanomühendislik öğretim üyelerinde Yusuf Menceloğlu önderliğinde gerçekleştirilmiştir. Projemiz polimerlerin içine katkı malzemesi olarak organik dolgu eklemek üzerinedir. Günümüzde, otomotiv endüstrisinde otomotivlerin iç aksamlarında kullanılan plastik parçalar için düşük ağırlıkta ama yüksek dayanımlı polimerlere olan ihtiyaç giderek artmaktadır. Bu parçalarda kullanılan plastik malzemenin ağırlığının düşük olması, otomotivin toplam ağırlığını düşürerek daha az yakıt harcamasını böyle karbon salınımının da azalmasını sağlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda otomotiv endüstrisinde en çok kullanılan polimer olan polipropilenin içindeki inorganik olan ve dolayısıyla daha yoğun ve ağır olan talk isimli dolgunun yerine polimerin mekanik özelliklerini bozmadan hatta geliştirerek organik bir dolgu ekleyerek yoğunluğu azaltmayı amaçladık. Bunun için öğütülmüş fındık kabuğu, öğütülmüş yer fıstığı kabuğu, talaş ve ağaç lifi gibi birkaç organik dolgu denedik. Mekanik özellik olarak en iyi sonuçları ağaç lifinden elde ettiğimiz için çalışmamıza onunla devam ettik. Ağaç lifini çeşitli oranlarda polimerimizin içine ekleyerek denemeler yaptık ve bu denemelerin sonucunda elde ettiğimiz üründe yoğunluğu 14% azaltırken mekanik özelliklerde artış elde ettik. Böylece otomotiv sanayinde kullanılabilecek, hem çevre dostu hem de sağlam plastik malzeme elde etmiş olduk.
Son olarak, geliştirme fazında bir Değişim İsteği Formu vardır. Bu form için yeni bir formatlama planlanmıştır çünkü bir parçadaki en küçük değişiklik tüm otobüs üretimini etkiler. Bu etkinin otobüs üretimini olumsuz etkilememesi için Değişim İsteği Formu herkesin kullanabileceği gibi basit bir hale getirilmiştir. Bu yeni format daha sonradan şirket içinde kullanılan bir yazılım olan Clarity’e entegre edilecektir. Uzun vadede, bu önerilen değişikliklerin proje yönetimi aşamalarını daha verimli ve hızlı hale getirilmesi ve daha basitleştirilmesi planlanmaktadır.
Arabalarda kullanılan kablo demetleri, arabanın özelliklerine göre değişiyor, mesela navigasyonu olan bir arabada kullanılan kablo demeti ile navigasyonsuz bir arabadaki farklı oluyor. Araba firmaları bu şekildeki her duruma özel olarak arabanın tüm kablo demetlerini tek bir halde üretmiyor, bunun yerine bir sürü farklı kablo demetlerini bir araya getirip birleştiriyorlar, mesela ses sistemi için olan kablo demeti ayrı, kapı içindeki kablo demetiyle bagajın içindeki kablo demeti ayrı ayrı. Ancak bu yöntem şöyle bir problemi beraberinde getiriyor: tüm bu kablo demetlerinin birbirleriyle uyum içerisinde çalışabilmesi, onbinlerce kablo demeti olduğu için bu analiz el ile yapılabilecek bir şey değil. Projemizin amacı bu analizi otomatik olarak yapabilecek bir sistem dizayn edip geliştirmek.
Projenin kapsamı, sistemden toplanan verilerin, enerji tasarrufu ve ürün kalitesi üzerindeki olası iyileştirme olanaklarını incelemektir. Endüstri 4.0 ile günümüzde önemi kavranan dijitalleşme, çimento sektörüne dijital ikizleme metodu kullanarak uygulanmıştır ve sensörler yardımıyla elde edilen dataların eş zamanlı analizi ile enerji tasarrufuna katkı sağlamak amaçlanmaktadır. Günümüz akademik çalışmaları, bu tür dijitalleşme tekniklerinin üretim hatları üzerinde kullanımının enerji tüketimini etkili bir şekilde iyileştirdiğini göstermektedir. Ancak, bu tür iyileştirmelerin yapılması, makine bazlı parametreler arası ilişki üzerine detaylı çalışma gerekmektedir. Projenin amacı, çimento üretiminde kritik öneme sahip dikey farin değirmeninden toplanan datadaki değişkenlerin tespiti, bu değişkenler ile geçmişte oluşmuş arızalar arasındaki bağlantıları incelemek ve uzun vadede, bu bağlantıları kestirimci bakım faaliyetleri ile birleştirilerek makine öğrenmesi algoritmalarıyla olası bir arızayı oluşmadan tahmin etmektir.
TEMSA otobüs ve midibüs üretimi yapan bir Sabancı Grubu şirketidir. Bu projenin amacı Temsa'nın karışık üretim hattını dengelemek ve iş gücünü planlamaktı. Proje boyunca Temsa'nın üretiminin belli bir bölümünü inceledik ve verilerini analiz ettik. Optimal bir çözüm bulabilmek ve işleri öncüllerine ve bölgelerine göre doğru atayabilmek için CPLEX optimizasyon programını kullandık. Öncesinde doğrusal programlama fonksiyonlarımızı ve kısıtlarımızı belirledik ve oluşturduk. CPLEX’de yazdığımız programlamayı uyguladık ve sonuçları tekrardan analiz ederek, şu anki var olan sistemle karşılaştık. En sonunda yeni sonuçlarımızın ne derece bir iyileştirme sağladığını analiz ettik.
Sunumumuzun içeriği giriş, şirket profili, metodoloji, proje yolculuğumuz ve sonuçları ve referanslardan oluşuyordu. Giriş bölümünde, problem tanımı, hedefimiz, ilk bakıştaki problemler ve kullanılan kodlama programı hakkında konuştuk. Metodolojide karmaşık makinelerin araştırılmasından, zamanlama politikalarının detaylı araştırılmasından, uygun yazılımdan, çalışmamızı denemek ve simüle etmekten, fabrikanın kalite kontrol departmanından veri toplamaktan vb. bahsettik. Son olarak, proje yolculuğumuzdan ve sonuçlarından, yılın başından mayıs ayına kadar olan bu yolculukta yaşadığımız zorluklardan ve bunların üstesinden nasıl geldiğimizden bahsettik, soru-cevap kısmıyla da sunumumuzu noktalandırdık.
Altı farklı yük dengeleyici algoritmasının Veri Merkezi Ağında leaf-spine topoojisini kullanarak uygulamasını yaptık ve performanslarını karşılaştırdık. Uygulamasını yaptığımız metodlar 4 reaktif (random, round robin, least flow, least utilization) 1 proaktif ve 1 dinamik yük dengeleme algoritmasından oluşmaktadır. Bu algoritmaların uygulamasını Yazılım Tabanlı Ağ (SDN) kontrolcüsü ONOS ile yazdık. Elde edilen sonuçlar makale olarak BalkanCom'19 konferansına gönderildi.
FPGA içerisinde gerçekleştirdiğimiz Video IP çekirdeği bir Görüntü Kaynağından (IR / Day TV) elde edilen sensör verisi üzerinde tanımlı tüm görüntü işaret işleme yöntemlerini (image signal processing) uygulayarak çıkışta istenen görüntü biçiminde (image format) sergilenmesini sağlayan bir FPGA çözümünü ifade etmektedir. Video IP projesi, Görüntü Sensörünün çıkışındaki ham (raw) sensör verisinin sayısal hale getirilmesi, görüntü işareti işleme yöntemleri (image signal processing) ile içeriğinin zenginleştirilmesi (enhancement), proje isterlerine göre sıkıştırılıp (compression) ve / veya şifrelenmesi (encryption) ve sonrasında çıkışta istenilen görüntü biçiminde (image format) sergilenmesini mümkün kılan FPGA akışıdır.
Bahar Daveti Fotoğrafları
Kurum Ziyaretleri
