Akıllı Üretim Sistemlerinde Kontrol ve Otomasyon Uygulamaları İçin Esnek Üretim Sistemi Deney Seti Geliştirilmesi
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.
Keywords
Akıllı Üretim Sistemleri Kontrol ve Otomasyon Durum İzleme. Esnek Üretim Sistemi Deney Seti
Supporting Institution
KOSGEB Manisa İl Müdürlüğü
Project Number
2022-682-15
Thanks
Çalışmaya katkılarından dolayı MET Didactic A.Ş. ve KOSGEB Manisa İl Müdürlüğü'ne teşekkür ederiz.
References
- Bildstein A., Seidelmann, J., Endüstri 4.0 Üretimine Geçiş, Automatisierung und logistik, Springer Vieweg, Wiesbaden, 2014.
- 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.
- Erdil A., Manufacturing-Production systems and their ımportance:evaluation of flexible manufacturing systems, European Journal of Science And Technology, 29, 331-342, 2021.
- Gönen S., Çelik M., Esnek üretim sistemleri uygulayan işletmelerde üretim maliyetlerinin değerlendirilmesi, Dergipark, 1(4), 133-143, 2004.
- Jin X., Wu X., Yu L., Intelligent manufacturing system based on big data and deep learning. Engineering Science, 23(6), 60-68, 2021.
- Li Y., Liu X., Wang F., Yang Y., Real-time monitoring and fault diagnosis of production processes in smart manufacturing. Journal of Manufacturing Systems, 64, 408-420, 2022.
- Alszer S., Krysrek K. Modular, didactic flexible manufacturing system - case study, 4th International Conference on Control, Automation and Robotics (ICCAR), Auckland, 2018.
- Sackey S. M., Bester A., Adams D., Industry 4.0 learning factory didactic design parameters for industrial engineering education in South Africa, South African Journal of Industrial Engineering, 1(28),114-124, 2017.
- Taşkın S., MPS modüler üretim sisteminin bilgisayar destekli gerçek zamanlı kontrolü ve teknik eğitime uygulanması, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 2007.
- Wang L., Lu Y., Cao W., Hu G., Intelligent manufacturing systems with digital twin in industry 4.0. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 63, 101921, 2020.
- Wang S., Meng J., Xie Y., Jiang L., Ding H., Shao X., Reference training system for ıntelligent manufacturing talent education: platform construction and curriculum development, Journal of Intelligent Manufacturing,1-40, 2021.
- Yabanova I., Esnek üretim sisteminin gerçek zamanlı uzaktan erişimli kontrolü ve mekatronik eğitimine uygulanması, Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 2011.
- Yeni sanayi devrimi: akıllı üretim sistemleri teknoloji yol haritası, Tübitak, 2016.
- Zhang Hu, Xiong Liu, Dong Li, Research and practice of lightweight digital twin speeding up the implementation of flexible manufacturing systems, IEEE 1st International Conference on digital Twins and Parallel Intelligence (DTPI), Beijing, 2021.
Development of Flexible Manufacturing System for Control and Automation Applications in Intelligent Production Systems
Abstract
The development of smart manufacturing systems has initiated a new approach and change in the industry. Employees who can add value by utilizing technology and providing solutions with the technical skills required by these technologies are at an advantage. Determining methods that simplify the adoption of new technologies by individuals and prevent them from becoming idle in the labor market is becoming increasingly crucial as part of efforts to improve the quality of vocational education. The experimental setup is designed to function as a factory automation system, offering options for product and station sequencing flexibility. The experimental setup is developed to encompass various technical topics including industrial automation and communication, data processing, motion control systems, measurement and analysis of physical variables such as pressure and dimensions, predictive maintenance, condition monitoring, image processing, and more.
Keywords
Intelligent Production Systems Control and Automation Condition Monitoring Flexible Manufacturing System Experimental Set
Project Number
2022-682-15
References
- Bildstein A., Seidelmann, J., Endüstri 4.0 Üretimine Geçiş, Automatisierung und logistik, Springer Vieweg, Wiesbaden, 2014.
- 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.
- Erdil A., Manufacturing-Production systems and their ımportance:evaluation of flexible manufacturing systems, European Journal of Science And Technology, 29, 331-342, 2021.
- Gönen S., Çelik M., Esnek üretim sistemleri uygulayan işletmelerde üretim maliyetlerinin değerlendirilmesi, Dergipark, 1(4), 133-143, 2004.
- Jin X., Wu X., Yu L., Intelligent manufacturing system based on big data and deep learning. Engineering Science, 23(6), 60-68, 2021.
- Li Y., Liu X., Wang F., Yang Y., Real-time monitoring and fault diagnosis of production processes in smart manufacturing. Journal of Manufacturing Systems, 64, 408-420, 2022.
- Alszer S., Krysrek K. Modular, didactic flexible manufacturing system - case study, 4th International Conference on Control, Automation and Robotics (ICCAR), Auckland, 2018.
- Sackey S. M., Bester A., Adams D., Industry 4.0 learning factory didactic design parameters for industrial engineering education in South Africa, South African Journal of Industrial Engineering, 1(28),114-124, 2017.
- Taşkın S., MPS modüler üretim sisteminin bilgisayar destekli gerçek zamanlı kontrolü ve teknik eğitime uygulanması, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 2007.
- Wang L., Lu Y., Cao W., Hu G., Intelligent manufacturing systems with digital twin in industry 4.0. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 63, 101921, 2020.
- Wang S., Meng J., Xie Y., Jiang L., Ding H., Shao X., Reference training system for ıntelligent manufacturing talent education: platform construction and curriculum development, Journal of Intelligent Manufacturing,1-40, 2021.
- Yabanova I., Esnek üretim sisteminin gerçek zamanlı uzaktan erişimli kontrolü ve mekatronik eğitimine uygulanması, Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 2011.
- Yeni sanayi devrimi: akıllı üretim sistemleri teknoloji yol haritası, Tübitak, 2016.
- Zhang Hu, Xiong Liu, Dong Li, Research and practice of lightweight digital twin speeding up the implementation of flexible manufacturing systems, IEEE 1st International Conference on digital Twins and Parallel Intelligence (DTPI), Beijing, 2021.
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Automation Engineering |
| Journal Section | Research Articles |
| Authors | |
| Project Number | 2022-682-15 |
| Early Pub Date | December 25, 2023 |
| Publication Date | December 26, 2023 |
| Submission Date | March 26, 2023 |
| Published in Issue | Year 2023 Volume: 4 Issue: 2 |
