AKILLI FABRİKALARDAKİ OTONOM TAŞIYICILAR İÇİN BULANIK MANTIK TABANLI ANOMALİ TESPİTİ

FUZZY LOGIC BASED ANOMALY DETECTION FOR AUTONOMOUS TRANSPORT VEHICLES IN SMART FACTORIES

Özet

Dijital dönüşüm, sanayideki birçok sürecin veri odaklı yeni yaklaşımlarla ele alınmasını gerekli kılmaktadır. Bu bağlamda Endüstri 4.0 ile beraber akıllı fabrikalarda önemli dijital dönüşüm çalışmaları gerçekleşmektedir. Akıllı fabrikalardaki dijital dönüşüme katkı sağlayacak en önemli teknolojilerden bir tanesi de otonom taşıyıcı araç (OTA)’lardır. OTA’ların fabrika içerisindeki görevlerini verimli bir şekilde gerçekleştirmeleri ve beklenmedik bir problem veya aksama olduğunda insan müdahalesi olmadan bu durumun veri üzerinden tespiti önemlidir. Bu çalışmada, OTA’ların fabrika içerisindeki trafik ağında oluşabilecek beklenmedik; durma, yavaşlama vb. kaynaklı anormal durumların tespiti için Bulanık mantık tabanlı anomali tespiti önerilmektedir. Yapılan testlerde önerilen yöntemin %71,87 başarıyla sonuç vermektedir.

Abstract

Digital transformation requires new data-oriented approaches in industry. In this context, there are significant studies for digital transformation of the smart factories with Industry 4.0. Autonomous transport vehicle (ATV) is one of the most important technologies for digital transformation in smart factories. ATVs are expected to perform their tasks in the factory in an efficient manner. And it is also expected to detect an unexpected problem or any failure via the data without human intervention. This study aimed determining abnormal conditions of traffic network such as unexpected stop and deceleration by using fuzzy logic in the factory. The performed tests show that the proposed method results success (71.87%).