Anomali Tespiti: Bakım Sonrası Astar Sıkışması

UDIS sisteminin kurulu olduğu bir taş kırma tesisinde, motor akımı verisi üzerinden yapılan sürekli izleme sayesinde, bakım sonrası oluşan kritik bir mekanik problemi erkenden tespit ederek müşterinin olası üretim ve ekipman kayıplarının önüne geçmesi sağlanmıştır.

Şekil 1, sistemin bir iş günü boyunca kaydettiği motor akımı verilerini göstermektedir:

Şekil 1: Günlük olağan akım verisi grafiği

Bu grafikte:

• Mesai başlangıcında motor ani bir akımla çalışmaya başlar.

• Besleme yapılmayan ancak motorun boşta çalıştığı dönemlerde, sistem 80 A civarında stabil bir akım çeker.

• Besleme başladığında akım değerleri belirgin biçimde yükselir ve üretim sürecinin aktif olduğunu gösterir.

• Gün ortası bakımı gibi kısa duruşlar akım kesilmesiyle net biçimde görünür.

• Mesai sonunda sistem tekrar durdurulur.

Bu davranış biçimi, sistemin “normal” çalışma dinamiklerini temsil eder ve UDIS’in makine öğrenimi modelleri tarafından referans olarak kullanılır.

Anomali: Bakım Sonrası Boşta Akımın Yükselmesi

Şekil 2: Bakım sonrası ilk çalışma gününün akım grafiği

Tesiste 2 gün süren ağır bakım sonrasında sistem yeniden devreye alındığında, UDIS şu davranışı tespit etti:

• Boştaki motor akımı 103 A’ya yükselmişti (beklenen değer: ~80 A).

• Sistem, bu sapmayı “anomali” olarak sınıflandırarak otomatik alarm verdi.

• Müşteri sistem operatörleri bilgilendirildi ve sistem durduruldu.

İlk kontrolde bir problem tespit edilemeyince sistem tekrar devreye alındı, fakat UDIS yine aynı alarmı verdi. İkinci denemede de durum değişmeyince operatörler sistemi durdurup fiziksel inceleme başlattı.

Kök Nedenin Tespiti

Detaylı fiziki muayene sonucunda şunlar ortaya çıkarıldı:

• Bakım sırasında paletler ve astarlar yenilenmişti.

• Ancak yeni takılan astarların daha kalın ve paletlerin daha uzun olduğu tespit edildi.

• Bu durum, bazı noktalarda paletlerin astarlara sürtmesine sebep oluyordu.

• Bu sürtme, motorun boşta bile fazladan yük çekmesine ve akım değerlerinin yükselmesine neden olmuştu.

Yapılan mekanik düzenlemeler sonrası sistem tekrar çalıştırıldığında boştaki akım değeri normale döndü ve sistem stabil hale geldi.

Sonuç ve Katma Değer

Bu vaka, UDIS sisteminin şu yeteneklerini gözler önüne sermektedir:

• Normal ve anormal durumları kendi öğrenme tabanına göre ayırt edebilme

• Boşta dahi oluşan sapmaları tespit edebilme

• Müşteriyi önceden uyararak ciddi mekanik hasarların ve enerji israfının önüne geçme

• Günlük üretim verisi üzerinden bakım ve montaj hatalarına ışık tutma

Bu gibi örnekler, UDIS sisteminin sadece bakım sonrası değil, tüm üretim hattı boyunca sürekli öğrenen ve durum farkındalığına sahip bir dijital gözlemci olduğunu ortaya koymaktadır.

Şekil 3: Montaj hatasının cluster ayrımı (ISOMAP)