Nabesu Technology

  🔧 Kestirimci Bakım (Predictive Maintenance): Arızaları Tahmin Edin, Üretimi Aksatmayın Endüstride makinelerin plansız duruşları üretim verimliliğini doğrudan etkileyen en büyük sorunlardan biridir. Bu sorunu önlemenin en akıllı yollarından biri de kestirimci bakım (predictive maintenance) uygulamalarıdır. Kestirimci bakım; makinelerin sensörler ve yazılımlar aracılığıyla sürekli izlenmesini, anormal durumların tespit edilmesini ve olası arızaların henüz gerçekleşmeden öngörülmesini sağlayan bir bakım stratejisidir. Böylece bakım çalışmaları doğru zamanda yapılır, üretim sürekliliği korunur ve maliyetler minimize edilir. 🧠 Nasıl Çalışır? Kestirimci bakım sistemi, temelde üç bileşenden oluşur: Veri Toplama: Sıcaklık, titreşim, akım, ses, nem gibi parametreleri ölçen sensörler kullanılır. Veri Analizi: Toplanan veriler, yapay zeka algoritmaları veya belirli eşik değerler yardımıyla analiz edilir. Tahmin ve Uyarı: Arızaya işaret eden davranışlar tespit edildiğinde...

  📊 DAQ (Veri Toplama) Uygulamalarında Yapay Zekânın Rolü Günümüz sanayi ve üretim dünyasında veri, en değerli kaynaklardan biri haline geldi. DAQ (Data Acquisition – Veri Toplama) sistemleri, fiziksel dünyadaki sıcaklık, basınç, titreşim, akım, gerilim gibi analog ve dijital sinyalleri okuyarak sayısal veriye dönüştürür. Ancak bu verilerin anlamlandırılması, yorumlanması ve karar destek sistemlerine dönüştürülmesi sürecinde yapay zekâ (AI) devreye giriyor. 🧠 Neden Yapay Zekâ? Yapay zekâ, sadece veriyi değil, verinin ardındaki desenleri, anomalileri, tahminleri ve olası sonuçları da analiz edebilir. Bu durum DAQ sistemlerinin pasif veri toplayıcı olmaktan çıkıp, aktif karar destek sistemlerine dönüşmesini sağlar. ⚙️ Yapay Zekânın DAQ Sistemlerindeki Başlıca Rolleri 1. Veri Temizleme ve Sinyal Gürültü Ayıklama Ham veriler, çoğunlukla gürültü içerir. AI algoritmaları bu veriyi filtreleyerek daha anlamlı hale getirir. Örneğin bir sıcaklık sensöründen gelen verinin ani sapmal...