Hibrit üretim teknolojileri ve endüstriyel uygulamalardaki geleceği
[ X ]
Tarih
2024
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Tarsus Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Hibrit imalat, geleneksel üretim yöntemlerini dijital teknolojilerle birleştiren ve bu sayede daha esnek, verimli ve özelleştirilebilir üretim süreçlerini mümkün kılan bir yaklaşımı ifade eder. Yapay zekâ, bilgisayar sistemlerine, insana benzer zekaya sahip olma yeteneği kazandırmayı amaçlayan bir bilim dalıdır. Yapay zekâ, öğrenme, problem çözme, dil anlama ve karar verme gibi insan benzeri yetenekleri simüle etmeye odaklanır. Veri analitiği, büyük veri setlerinden anlam çıkarmak ve bu anlayışı iş stratejilerini geliştirmek için kullanmak amacıyla istatistiksel ve matematiksel yöntemleri kullanan bir disiplindir. Bu tez, hibrit üretim teknolojilerinin endüstriyel uygulamalardaki rolünü ve evrimini inceleyerek, özellikle yapay zekâ ve veri analitiğinin bu hibrit üretim süreçlerindeki etkisini ele almaktadır. Tez, hibrit üretim teknolojilerinin tanımını sunarak, mevcut endüstriyel uygulamalardaki kullanım durumlarını analiz etmektedir. Yapay zekâ ve veri analitiği kavramlarını temelde açıklar ve bu teknolojilerin hibrit üretim süreçlerinde nasıl entegre edilebileceği tartışılmaktadır. Ayrıca, literatür taramasıyla, yapay zekâ ve veri analitiğinin, üretim süreçlerindeki verimliliği, tahmin yeteneklerini ve karar alma süreçlerini nasıl optimize ettiğini inceleyerek, endüstriyel uygulamalardaki gelecekteki potansiyelini değerlendirmektedir. Bu bağlamda, tez, hibrit üretim teknolojilerinin evrimini anlamak ve bu teknolojilerin gelecekteki endüstriyel uygulamalarda nasıl şekillenebileceğine dair öngörülerde bulunmaktadır.
Hybrid manufacturing signifies an approach that combines traditional production methods with digital technologies, enabling more flexible, efficient, and customizable manufacturing processes. Artificial intelligence is a branch of science aiming to endow computer systems with human-like cognitive abilities. artificial intelligence focuses on simulating human-like capabilities such as learning, problem-solving, language understanding, and decision-making. Data analytics is a discipline that utilizes statistical and mathematical methods to extract meaning from large datasets and enhance business strategies. This thesis examines the role and evolution of hybrid manufacturing technologies in industrial applications, particularly addressing the impact of artificial intelligence and data analytics in these hybrid production processes. The thesis introduces the definition of hybrid manufacturing technologies and analyzes their current usage in industrial applications. It provides a fundamental explanation of artificial intelligence and data analytics concepts and discusses how these technologies can be integrated into hybrid manufacturing processes. Additionally, through a literature review, the thesis explores how artificial intelligence and data analytics optimize efficiency, predictive capabilities, and decision-making processes in manufacturing. The thesis evaluates the future potential of artificial intelligence and data analytics in industrial applications within the context of evolving hybrid manufacturing technologies. In this context, the thesis aims to understand the evolution of hybrid manufacturing technologies and provide insights into how these technologies may shape future industrial applications.
Hybrid manufacturing signifies an approach that combines traditional production methods with digital technologies, enabling more flexible, efficient, and customizable manufacturing processes. Artificial intelligence is a branch of science aiming to endow computer systems with human-like cognitive abilities. artificial intelligence focuses on simulating human-like capabilities such as learning, problem-solving, language understanding, and decision-making. Data analytics is a discipline that utilizes statistical and mathematical methods to extract meaning from large datasets and enhance business strategies. This thesis examines the role and evolution of hybrid manufacturing technologies in industrial applications, particularly addressing the impact of artificial intelligence and data analytics in these hybrid production processes. The thesis introduces the definition of hybrid manufacturing technologies and analyzes their current usage in industrial applications. It provides a fundamental explanation of artificial intelligence and data analytics concepts and discusses how these technologies can be integrated into hybrid manufacturing processes. Additionally, through a literature review, the thesis explores how artificial intelligence and data analytics optimize efficiency, predictive capabilities, and decision-making processes in manufacturing. The thesis evaluates the future potential of artificial intelligence and data analytics in industrial applications within the context of evolving hybrid manufacturing technologies. In this context, the thesis aims to understand the evolution of hybrid manufacturing technologies and provide insights into how these technologies may shape future industrial applications.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control, Makine Mühendisliği
