Akıllı üretim sistemlerinin geliştirilmesi sanayide yeni bir yaklaşımı ve değişimi başlatmıştır. Günümüzde, teknolojiyi kullanarak katma değer üretebilen ve bu teknolojilerin gerektirdiği teknik becerilere sahip çözümler sunabilen çalışanlar daha avantajlı hale gelmektedir. Bu nedenle mesleki teknik eğitimin niteliğini artırmaya yönelik çalışmaların odağında bireylerin yeni teknolojilere kolayca uyum sağlamalarını ve öğrenmeyi öğrenmelerini sağlayan modeller geliştirmenin önemi her geçen gün daha da artmaktadır. Bu çalışmada sunulan esnek üretim sistemi deney seti, ürün esnekliği ve istasyon sıralama esnekliği gibi yapılanma imkanı sunan bir fabrika otomasyon seti olarak tasarlanmıştır. Deney seti; endüstriyel otomasyon ve haberleşme, veri işleme, hareket kontrol sistemleri, basınç, boyut vb. fiziksel değişkenlerin ölçülmesi ve analizi, kestirimci bakım, durum izleme, görüntü işleme vb. birçok teknik ve güncel konuyu kapsayacak özelliklere sahip olarak geliştirilmiştir.
Akıllı Üretim Sistemleri Kontrol ve Otomasyon Durum İzleme. Esnek Üretim Sistemi Deney Seti
KOSGEB Manisa İl Müdürlüğü
2022-682-15
Çalışmaya katkılarından dolayı MET Didactic A.Ş. ve KOSGEB Manisa İl Müdürlüğü'ne teşekkür ederiz.
The development of smart manufacturing systems has initiated a new approach and change in the industry. Employees who can add value by utilizing technology and providing solutions with the technical skills required by these technologies are at an advantage. Determining methods that simplify the adoption of new technologies by individuals and prevent them from becoming idle in the labor market is becoming increasingly crucial as part of efforts to improve the quality of vocational education. The experimental setup is designed to function as a factory automation system, offering options for product and station sequencing flexibility. The experimental setup is developed to encompass various technical topics including industrial automation and communication, data processing, motion control systems, measurement and analysis of physical variables such as pressure and dimensions, predictive maintenance, condition monitoring, image processing, and more.
Intelligent Production Systems Control and Automation Condition Monitoring Flexible Manufacturing System Experimental Set
2022-682-15
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Otomasyon Mühendisliği |
Bölüm | Araştırma Makaleleri |
Yazarlar | |
Proje Numarası | 2022-682-15 |
Erken Görünüm Tarihi | 25 Aralık 2023 |
Yayımlanma Tarihi | 26 Aralık 2023 |
Gönderilme Tarihi | 26 Mart 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2023 Cilt: 4 Sayı: 2 |