Skip to content

Loading...

MLOps 7 ay MLOps Mühendisi & Sistem Mimarı

Akıllı Fabrika IoT Dashboard

Endüstri 4.0 kapsamında fabrika sensör verilerini gerçek zamanlı analiz eden, öngörücü bakım ve enerji optimizasyonu sağlayan IoT + AI platformu.

%70
Duruş Süresi Azalması
%22
Enerji Tasarrufu
%92
Tahmin Doğruluğu
%45
Bakım Maliyeti Düşüşü

Zorluk

500+ sensörden gelen yüksek frekanslı veri akışını yönetmek, farklı makine tipleri için genel bir arıza tahmin modeli oluşturmak ve edge ile cloud arasında veri senkronizasyonunu sağlamak ana zorluklardı.

Çözüm

MQTT broker ile verimli veri toplama, InfluxDB ile zaman serisi optimizasyonu sağladık. Transfer learning ile makine tipine özgü modeller eğittik. Edge computing ile kritik kararları lokalde aldık.

Öne Çıkanlar

1

500+ IoT sensör entegrasyonu ve veri pipeline

2

LSTM + Prophet ile öngörücü bakım modeli

3

Genetik Algoritma ile enerji optimizasyonu

4

Kubernetes tabanlı ölçeklenebilir deploy

Teknoloji Yığını

Python
LSTM
Prophet
InfluxDB
Grafana
MQTT
Docker
Kubernetes

Proje Hakkında

Bir üretim tesisinin 500+ IoT sensöründen gelen verileri gerçek zamanlı analiz eden bu platform, makine arızalarını 72 saat öncesinden tahmin ediyor.

Teknik Mimari

  • Time Series analiz modelleri (LSTM + Prophet)
  • MQTT &
  • Grafana tabanlı real-time dashboard
  • Predictive maintenance modeli
  • Enerji tüketim optimizasyonu (Genetic Algorithm)
  • Anomali tespiti ve otomatik alarm sistemi

    • Sonuçlar

    Plansız duruş sürelerinde %70 azalma, enerji maliyetlerinde %22 tasarruf ve bakım maliyetlerinde %45 düşüş sağlandı.