Endüstri 4.0’da Yapay Zekâ Destekli Öngörücü Bakım
Abstract views: 46
/ 
PDF downloads: 32
Keywords:
Öngörücü Bakım, Endüstri 4.0, Yapay Zekâ, Makine Öğrenimi, Akıllı Üretim, Dijital İkiz, IoTAbstract
Bu çalışma, Endüstri 4.0 kapsamında yapay zekâ destekli öngörücü bakım (PdM - Predictive
Maintenance) uygulamalarını ve literatürdeki güncel yöntemleri incelemektedir. Sensör teknolojileri, veri
işleme yöntemleri, makine öğrenimi, derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme yaklaşımları, farklı
endüstriyel sektörlerde PdM’in uygulanabilirliğini ve etkilerini ortaya koymak amacıyla literatür
taramasıyla değerlendirilmiştir. Bulgular, PdM’in ekipman güvenilirliğini artırmada, duruş sürelerini ve
bakım maliyetlerini azaltmada etkili olduğunu göstermektedir.
Downloads
References
T. Khan et al., An Explainable Regression Framework for Predicting Remaining Useful Life of Machines, arXiv, 2022.
T. P. Carvalho et al., A systematic literature review of machine learning methods applied to predictive maintenance, Comput. Ind. Eng., 2019.
D. Guidotti, A Systematic Literature Review of Supervised Machine Learning Techniques for Predictive Maintenance in Industry 4.0.
M. L. Singgih et al., Machine Learning for Predictive Maintenance, ICVEE, 2024.
K.-P. Kortmann et al., Autoencoder-based Representation Learning from Heterogeneous Multivariate Time Series Data, arXiv, 2021.
T. Lodygowski, Unsupervised Classification and Remaining Useful Life Prediction, 2022.
B. Liu et al., SAL-CNN: Estimate the Remaining Useful Life of Bearings Using Time-frequency Information, arXiv, 2022.
B. Sun et al., Remaining Useful Life Prediction of Rolling Bearings Based on CBAM-CNN-LSTM, Sensors, 2025.
J. Lee and M. Mitici, Deep reinforcement learning for predictive aircraft maintenance, Reliab. Eng. Syst. Saf., 2023.
M. G. Marchesano et al., Deep Reinforcement Learning Approach for Maintenance Planning, IOS Press, 2022.
P. Unal et al., Data-Driven AI and Predictive Analytics for Industrial Machinery Maintenance, Springer, 2022.
L. Ismail et al., A Systematic Review of Digital Twin-Driven Predictive Maintenance in Industrial Engineering, arXiv, 2025.
