Akademik Veri Yönetim Sistemi
Uysal A. (Yürütücü), Livatyalı H., Bayraktar E.
TÜBİTAK Projesi, 2024 - 2027
Hemen tüm sanayi kollarında enjeksiyon kalıplama
yöntemiyle üretilen polimer esaslı parçalara artan talep ve pazar büyümesi, kalıp malzemesi olarak en çok tercih
edilen DIN 1.2738 çeliğini işlerken kullanılan talaşlı imalat prosesinde verimlilik ve sürdürülebilirlik artışı
ihtiyacını doğurmaktadır. 2030 yılına kadar tam anlamıyla uygulanması
düşünülen Avrupa Yeşil Mutabakatı sınırda karbon düzenleme mekanizması ile
Avrupa’ya ihraç edilecek ürünlerde yüksek
karbon ayak izine sahip malların ithalatını azaltmayı ve ürün imalatı
sırasında ortaya çıkan ton başına karbon emisyon değerlerine göre ilave ihracat vergilerinin getirilmesi
planlanmaktadır. Tüm üretim süreçlerinde olduğu gibi, talaşlı imalattaki
verimlillik ve sürdürülebilirlik problemleri ülkelerin kalkınmasında ve
ekonomik büyümesinde büyük önem taşımakta, ihracat potansiyeli döviz
gelirlerini ve teknoloji transferi imkânlarını belirlemektedir. Endüstri 4.0
kavramı ile üretimde dijital dönüşüm,
işletmelerin üretim süreçlerini daha
verimli, izlenebilir ve ölçeklenebilir hale getirilmesini sağlamaktadır. Bu
nedenlerle talaşlı imalat prosesinin yeşil
ve dijital dönüşüm ekseninde rekabet gücünün ve verimliliğin artırılması için
talaşlı imalat ve sürdürülebilirlik göstergelerinin (takım aşınması, yüzey
pürüzlülüğü ve karbon emsiyonu) gerçek
zamanlı tahmini, izlenmesi ve olası üretim aksamaları için önlem alınması büyük
önem arz etmektedir.
Projenin özgün değeri: Talaşlı işleme prosesinde sadece gerçek zamanlı güç tüketimine bağlı
olarak derin öğrenme (DL) tabanlı modellerden değişken oto-kodlayıcılara (VAE) görü transformatörleri (ViT) entegre
edilerek oluşturulan yeni bir hibrit
derin öğrenme modeli ile kesici takım
aşınmasının, yüzey pürüzlülüğünün ve karbon
emisyonunun hem yüksek doğruluk
ve hem de yüksek hesaplama hızı ile
tahmini ve geri bildirim yapılması projenin özgün değerini oluşturmaktadır.
Bu sayede:
· İşleme süresince anlık olarak kesici takım aşınması, yüzey
pürüzlülüğü ve karbon emisyonu değerleri tahmin edilerek talaşlı işleme süreci daha verimli, izlenebilir ve ölçeklenebilir
hale getirilebilecektir.
· Gerçek zamanlı karbon emisyonu tahmini ve izlenmesi, Avrupa
Yeşil Mutabakatı sınırda karbon düzenleme mekanizması mevzuatına uyum sağlamayı ve potansiyel cezalardan kaçınma
sağlayacaktır.
·
Talaşlı imalat prosesinin yeşil ve dijital dönüşüm ekseninde
rekabet gücünün ve verimliliğin artırılması sağlanacaktır.
Projenin yöntem ve yönetimi: Proje süresi 36 ay olarak planlanmıştır. Projede
yürütücü ile birlikte iki araştırmacı, bir doktora bursiyeri ve bir yüksek
lisans bursiyeri yer alacaktır. Proje aşamaları şu şekildedir:
- Talaşlı işleme deneylerinin yapılması ve işleme verilerinin elde
edilmesi; CNC freze tezgâhından talaşlı işleme
boyunca gerçek zamanlı harcanan güç değerlerine karşılık gelen takım aşınma
görüntüleri, serbest yüzey aşınma değerleri, iş parçası yüzey topografyası,
yüzey pürüzlülüğü değerleri ve (işlem sırasındaki) karbon emisyon değerlerinin
deneyler yapılarak toplanması.
- Hibrit derin öğrenme modelinin geliştirilmesi, eğitilmesi ve
performansının değerlendirilmesi; oto-kodlayıcılara görü transformatörleri entegre
edilerek hibrit derin öğrenme modelinin geliştirilmesi, eğitilmesi ve
performans testlerinin yapılması.
- Endüstriyel uygulama yapılması ve önerilen modelin
performasının test edilmesi; Geliştirilen
hibrit derin öğrenme modelinin performansının endüstriyel ortamda test
edilmesi.
Projenin Yaygın Etkisi: Önerilen proje ile Avrupa Yeşil Mutabakatı
çerçevesinde sınırda karbon düzenleme mekanizması ile karbon emisyon
değerlerinin raporlanması hedeflerine ve Türkiye Cumhuriyeti Cumhurbaşkanlığı
Strateji ve Bütçe Başkanlığı 12. Kalkınma Planında yer verilen imalat
sanayiinde yeşil ve dijital dönüşüm hedeflerine önemli katkı sağlanacaktır.