1. Giriş
Üretim tesislerinde makinelerde yaşanan ani arızalar, üretim süreçlerini aksatmakla kalmaz; zaman, maliyet ve müşteri memnuniyeti açısından ciddi kayıplara neden olur. Geleneksel bakım stratejileri genellikle ya periyodiktir ya da arıza sonrası müdahaleye dayanır. Bu durumlar, ya gereksiz kaynak tüketimi ya da gecikmiş müdahale ile sonuçlanır. Endüstri 4.0’ın yaygınlaşmasıyla birlikte, veri odaklı ve yapay zekâ destekli bakım yaklaşımları bu sorunlara çözüm sunmaktadır.
2. Kestirimci Bakım
Kestirimci bakım (Predictive Maintenance), ekipmanların performansını sürekli izleyerek olası arızaların önceden tespit edilmesini ve yalnızca gerektiğinde bakım yapılmasını hedefler. Bu sayede plansız duruşlar önlenirken, bakım maliyetleri de minimize edilir.
3. Yapay Zekâ ile Güçlendirilmiş Kestirimci Bakım Süreci
Yapay zekâ destekli kestirimci bakım sistemleri; verinin toplanması, işlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların kullanıcıya iletilmesi olmak üzere dört temel adımdan oluşur. Bu süreçler aşağıda sırasıyla açıklanmıştır.
3.1 Veri Toplama Süreci
Makine üzerindeki sıcaklık, titreşim, akım, ses ve diğer fiziksel büyüklükleri ölçen sensörler, sürekli veri üretir. Bu sensör verileri; edge cihazlar, SCADA sistemleri ya da veri toplamaya yönelik endüstriyel ağlar aracılığıyla merkezî sistemlere iletilir.
3.2 Veri Ön İşleme ve Özellik Çıkarımı
Toplanan ham veriler, zaman serisi formatında yapılandırılarak anomali analizi, öznitelik mühendisliği ve normalizasyon işlemlerine tabi tutulur. Gürültülü verilerin filtrelenmesi ve anlamlı sinyallerin çıkarılması, model doğruluğu açısından kritiktir.
3.3 Tahmin Modellerinin Uygulanması
Makine öğrenmesi algoritmaları (örneğin: XGBoost, LSTM, Isolation Forest) ile modeller eğitilir. Bu modeller geçmişteki arızaları referans alarak, benzer örüntüleri tespit eder ve arıza riskine dair öngörüler sunar. Örneğin, titreşim değerlerindeki ani artış bir yatak arızasının habercisi olabilir.
3.4 Karar Destek Sistemleri ve Uyarı Mekanizmaları
Elde edilen tahmin çıktıları, dashboard arayüzleri veya mobil uygulamalar üzerinden bakım ekiplerine iletilir. Tahmin edilen kalan kullanım ömrü (Remaining Useful Life - RUL) değerleri sayesinde bakım planlaması optimize edilir.
4. Operasyonel Başarı Göstergeleri
- Plansız Duruşların Azaltılması: Tahmine dayalı müdahale ile üretim sürekliliği sağlanır.
- Bakım Maliyetlerinde Azalma: Gereksiz parça değişimi ya da iş gücü kullanımı ortadan kalkar.
- Ekipman Ömrünün Uzatılması: Sürekli izleme ve zamanında müdahale sayesinde ekipmanlar daha uzun ömürlü hale gelir.
- Veri Odaklı Karar Alma: Tahminlere dayalı planlama süreçleri yönetim seviyesinde stratejik kararlar alınmasını kolaylaştırır.
5. Sonuç ve Değerlendirme
Yapay zekâ tabanlı kestirimci bakım sistemleri, üretim süreçlerinde güvenilirlik, süreklilik ve maliyet etkinliği sağlayan kritik bir teknolojik dönüşüm aracı haline gelmiştir. Veriye dayalı karar alma kültürünün yaygınlaştığı günümüzde, bu sistemlerin kurulumu artık daha erişilebilir ve ölçeklenebilir niteliktedir.
Hazırlayan:
Eren Coşkun
Ar-Ge ve Yapay Zeka Sorumlusu
Kaynakça
- Patil, D. (2025). Artificial Intelligence-Driven Predictive Maintenance In Manufacturing. SSRN.
- Tsallis, C. et al. (2025). ML-Based Predictive Maintenance: Trends and Future Directions. Applied Sciences.
- Ucar, A. et al. (2024). AI in Predictive Maintenance: Components and Trends. Applied Sciences.
- Vithi, N. L., & Chibaya, C. (2024). Diagnostic Models Using Machine Learning. Analytics.
- Mohapatra, A. (2024). Generative AI for Predictive Maintenance. IJSRM.
- Systematic review of predictive maintenance in Industry 4.0. (2025). ScienceDirect.
