Techniques for Apply Predictive Maintenance and Remaining Useful Life: A Systematic Mapping Study

Authors : Begüm AY TÜRE, Akhan AKBULUT, Abdül Halim ZAİM

Pages : 497-511

Doi:10.35193/bseufbd.900214

View : 12 | Download : 7

Publication Date : 2021-06-30

Article Type : Review Paper

Abstract :Prognostik faaliyetler ile endüstriyel sistemlerin kalan yararlıömrünü (RUL), mevcut sağlık durumlarının takip ederek yüksek doğrulukta tahmin edilmesi mümkündür. Bu çalışmadakestirimci bakım ve kalan faydalı ömür hakkında 199 makale topladık. Sistematik haritalamaçalışmamızın amacı, kestirimci bakım ve kalan faydalı ömür alanlarında hangi teknik ve yöntemlerin kullanıldığını belirlemektir. Amaçladığımız bir diğer konu da bu alanda çalışacak araştırmacılara ana konu hakkında fikir vermektir. IEEE ve Science Direct gibi veritabanları belirli kriterler ile aranarak makale havuzu oluşturuldu ve elde edilen makaleler sınıflandırıldı. Toplanılan makale havuzunda gerekli dahil etme ve hariç tutma kriterleri uygulanarak en uygun makaleler belirlendi ve çalışmamız bu makaleler üzerinden gerçekleştirildi. Sonuçlara odaklandığımızda Destek Vektör Makinesi algoritmasının en çok tercih edilen kestirimci bakım yöntemi olduğu öğrenildi. Performansı değerlendirmeyi ve sonuçların doğruluğunu hesaplamayı amaçlayan çoğu çalışmada Kök Ortalama Kare Hatası algoritması kullanılmıştır. Çalışmamızda makalelerde yer alan her yöntem ve algoritma tartışılmıştır. Makaleler, belirlediğimiz amaç ve sorularla birlikte incelenerek sonuçlar elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar makalede açıklanmış ve grafik olarak gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, kestirimci bakım ve kalan faydalı ömür konularının, kullanıldıkları ortama işlevsellik ve finansal kazanç sağladığı görülmüştür. Çalışmamız, kestirimci bakım uygulaması ile ilgili birçok soruyu aydınlatarak sonuçlandırılmıştır.
Keywords : Kestirimci Bakım, Kalan Yararlı Ömür, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, Kök Ortalama Kare Hata