Akıllı Üretim Sistemlerinde Kontrol ve Otomasyon Uygulamaları İçin Esnek Üretim Sistemi Deney Seti Geliştirilmesi
Author:
ŞAHİN Yakup YasinORCID, TASKIN Sezai1ORCID, KARTAL FarukORCID
Affiliation:
1. MANİSA CELÂL BAYAR ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Akıllı üretim sistemlerinin geliştirilmesi sanayide yeni bir yaklaşımı ve değişimi başlatmıştır. Günümüzde, teknolojiyi kullanarak katma değer üretebilen ve bu teknolojilerin gerektirdiği teknik becerilere sahip çözümler sunabilen çalışanlar daha avantajlı hale gelmektedir. Bu nedenle mesleki teknik eğitimin niteliğini artırmaya yönelik çalışmaların odağında bireylerin yeni teknolojilere kolayca uyum sağlamalarını ve öğrenmeyi öğrenmelerini sağlayan modeller geliştirmenin önemi her geçen gün daha da artmaktadır. Bu çalışmada sunulan esnek üretim sistemi deney seti, ürün esnekliği ve istasyon sıralama esnekliği gibi yapılanma imkanı sunan bir fabrika otomasyon seti olarak tasarlanmıştır. Deney seti; endüstriyel otomasyon ve haberleşme, veri işleme, hareket kontrol sistemleri, basınç, boyut vb. fiziksel değişkenlerin ölçülmesi ve analizi, kestirimci bakım, durum izleme, görüntü işleme vb. birçok teknik ve güncel konuyu kapsayacak özelliklere sahip olarak geliştirilmiştir.
Funder
KOSGEB Manisa İl Müdürlüğü
Publisher
Journal of Materials and Mechatronics: A
Reference14 articles.
1. Bildstein A., Seidelmann, J., Endüstri 4.0 Üretimine Geçiş, Automatisierung und logistik, Springer Vieweg, Wiesbaden, 2014. 2. Cronin, C., Awasthi, A., Conway, A., O’Riordan, D., Walsh, J., Design and development of a material handling system for an autonomous ıntelligent vehicle for flexible manufacturing, Procedia Manufacturing, 51, 493-500, 2020. 3. Erdil A., Manufacturing-Production systems and their ımportance:evaluation of flexible manufacturing systems, European Journal of Science And Technology, 29, 331-342, 2021. 4. Gönen S., Çelik M., Esnek üretim sistemleri uygulayan işletmelerde üretim maliyetlerinin değerlendirilmesi, Dergipark, 1(4), 133-143, 2004. 5. Jin X., Wu X., Yu L., Intelligent manufacturing system based on big data and deep learning. Engineering Science, 23(6), 60-68, 2021.
|
|