Servis Uygulamaları İçin Kural Tabanlı Proses Takip Yazılımının Geliştirilmesi


Abstract views: 0 / PDF downloads: 0

Authors

  • Cengiz SERTKAYA İstanbul Topkapı Üniversitesi
  • Fidan Khalilbayli Eminevim

Keywords:

Proses Yönetimi, Proses Takibi, Kural Tabanlı Kontrol, Hata Yakalama, Yazılım Prosess İyileştirme

Abstract

Günümüzde geliştirilen sistemler, karmaşık süreçler ve içerisinde birçok süreç değişkeni
içermektedir. Bu durumda süreçlerin izlenmesi ve hata durumunda tespit edilmesi, süreçlerin aksamadan
devam etmesi için zorunlu hale gelmiştir. Ancak süreç verilerini etkili şekilde izlemek, mevcut
durumlarını analiz etmek, süreç anormalliklerini tespit ve teşhis etmek klasik yöntemlerle yapılamayacak
kadar zor olduğundan daha etkili yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır.
Bu çalışmada, günlük yüksek miktarda veri üreten ve işleyen proseslere sahip tasarruf finansmanı
sektöründe faaliyet gösteren firmalar baz alınarak, bir proses takip yazılımı önerisinde bulunulmuştur.
Geliştirilen yazılımda, belirli periyodlarda ve belirlenen kural tabanlı analiz methodları kullanılarak
proseslerin izlenmesi ve hata oluşması durumunda, anlık alarm üretilmesi gibi özellikler bulunmaktadır.
Önerilen yazılım mimarisinin kullanılması durumunda servislerin düzenli çalışması ile
devamlılığın da sağlanacağı öngörülmektedir.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Cengiz SERTKAYA, İstanbul Topkapı Üniversitesi

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü / Mühendislik Fakültesi, Türkiye

Fidan Khalilbayli, Eminevim

BT Uygulama Çözümleri Bölümü, Türkiye

References

C. Ji ve W. Sun, “A Review on Data-Driven Process Monitoring Methods: Characterization and Mining of Industrial Data”, Processes 2022, Vol. 10, Page 335, c. 10, sy 2, s. 335, Şub. 2022, doi: 10.3390/PR10020335.

“The Power of Process Monitoring: Key Benefits & Steps”. Erişim: 01 Temmuz 2024. [Çevrimiçi]. Erişim adresi: https://www.boc-group.com/en/blog/bpm/the-power-of-process-monitoring/

K. Severson, P. Chaiwatanodom, ve R. D. Braatz, “Perspectives on Process Monitoring of Industrial Systems”, IFAC-PapersOnLine, c. 48, sy 21, ss. 931-939, Oca. 2015, doi: 10.1016/J.IFACOL.2015.09.646.

W. S. Chowdhury ve Y. Yan, “Applications of Artificial Intelligence to Instrumentation Systems for Monitoring Complex Industrial Processes”, Cybernetics and Intelligence, Ara. 2023, doi: 10.26599/CAI.2024.9390006.

V. Uraikul, C. W. Chan, ve P. Tontiwachwuthikul, “Artificial intelligence for monitoring and supervisory control of process systems”, Eng Appl Artif Intell, c. 20, sy 2, ss. 115-131, Mar. 2007, doi: 10.1016/J.ENGAPPAI.2006.07.002.

M. Zhong, S. X. Ding, J. Lam, ve H. Wang, “An LMI approach to design robust fault detection filter for uncertain LTI systems”, Automatica, c. 39, sy 3, ss. 543-550, Mar. 2003, doi: 10.1016/S0005-1098(02)00269-8.

J. MacGregor ve A. Cinar, “Monitoring, fault diagnosis, fault-tolerant control and optimization: Data driven methods”, Comput Chem Eng, c. 47, ss. 111-120, Ara. 2012, doi: 10.1016/j.compchemeng.2012.06.017.

T. Kourti, “The Process Analytical Technology initiative and multivariate process analysis, monitoring and control”, Anal Bioanal Chem, c. 384, sy 5, ss. 1043-1048, Mar. 2006, doi: 10.1007/S00216-006-0303-Y.

L. H. Chiang ve R. D. Braatz, “Process monitoring using causal map and multivariate statistics: Fault detection and identification”, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, c. 65, sy 2, ss. 159-178, Şub. 2003, doi: 10.1016/S0169-7439(02)00140-5.

A. Simoglou, E. B. Martin, ve A. J. Morris, “Statistical performance monitoring of dynamic multivariate processes using state space modelling”, Comput Chem Eng, c. 26, sy 6, ss. 909-920, Haz. 2002, doi: 10.1016/S0098-1354(02)00012-1.

A. Widodo ve B. S. Yang, “Support vector machine in machine condition monitoring and fault diagnosis”, Mech Syst Signal Process, c. 21, sy 6, ss. 2560-2574, Ağu. 2007, doi: 10.1016/j.ymssp.2006.12.007.

T. Herzog, M. Brandt, A. Trinchi, A. Sola, ve A. Molotnikov, “Process monitoring and machine learning for defect detection in laser-based metal additive manufacturing”, Journal of Intelligent Manufacturing 2023 35:4, c. 35, sy 4, ss. 1407-1437, Nis. 2023, doi: 10.1007/S10845-023-02119-Y.

R. Chopade ve V. Pachghare, “A data recovery technique for Redis using internal dictionary structure”, Forensic Science International: Digital Investigation, c. 38, s. 301218, Eyl. 2021, doi: 10.1016/J.FSIDI.2021.301218.

J. Ofoeda, R. Boateng, ve J. Effah, “Application programming interface (API) research: A review of the past to inform the future”, International Journal of Enterprise Information Systems, c. 15, sy 3, ss. 76-95, Tem. 2019, doi: 10.4018/IJEIS.2019070105.

J. Meng, S. Mei, ve Z. Yan, “RESTful web services: A solution for distributed data integration”, Proceedings - 2009 International Conference on Computational Intelligence and Software Engineering, CiSE 2009, 2009, doi: 10.1109/CISE.2009.5365234.

Downloads

Published

2024-07-25

How to Cite

SERTKAYA, C., & Khalilbayli, F. (2024). Servis Uygulamaları İçin Kural Tabanlı Proses Takip Yazılımının Geliştirilmesi . International Journal of Advanced Natural Sciences and Engineering Researches, 8(6), 144–149. Retrieved from https://as-proceeding.com/index.php/ijanser/article/view/1937

Conference Proceedings Volume

Section

Articles