TARIFNAME SES iLE ARIZA TESPITI YAPILMASINA ILISKIN BIR YÖNTEM Teknik Alan Bulus, makina seslerinin analiz edilerek ariza tespitinin yapilmasina imkân veren bir yöntemle ilgilidir. Daha belirgin olarak mevcut bulus; makina operatörlerinin ya da müsterilerin mobil oihazlarinda bulunan bir mobil uygulama vasitasiyla makinalara iliskin seslerin çevrimiçi veya çevrimdisi olarak alinmasi, bahsedilen seslerin yapay zekâ algoritmalari ile analiz edilerek ariza bilgisinin mobil uygulama araciligiyla operatöre ya da müsteriye bildirilmesine imkân veren bir yöntemle ilgilidir. Teknigin Bilinen Durumu Teknolojinin ilerlemesiyle makinalar her geçen gün gelismekte ve kullanim alanlari artmaktadir. Kullandigimiz makinalar belirli periyotlarla servise götürülmekte ve bu sayede gerekli bakim ve kontroller yapilarak arizalarin giderilmesi saglanmaktadir. Yapilan bakimlar makinalarin ömrünü uzattigi gibi arizalarin giderilip düzgün bir sekilde çalismalarini da saglamaktadir. Makinalarin sorunsuz bir sekilde çalismalarinin saglanmasi is gücü, zaman ve maliyet açisindan oldukça önemlidir. Özellikle is makinalarinda ariza meydana geldiginde, tamir süreçleri makinalarin çalismasini engelleyerek islerin yapilamaz hale gelmesine ve is planinda aksaklik yasanmasina neden olmaktadir. Bu bakimdan, is makinalarinda meydana gelen arizalarin hizlica tespit edilmesi, sorunun hangi bilesenden kaynaklandiginin ögrenilmesi konuyla ilgili nitelikli personel ve yedek parçanin arizali makinaya yönlendirilerek tamir süresinin kisalmasini saglayacaktir. Arizanin makinanin hangi parçasinda oldugunun tespit edilebilmesi için son zamanlarda sesin titresim ve frekans analizinden faydalanilmaktadir. Makinalarin çalisma sesleri mevcut durumlari hakkinda bilgi vermektedir. Mevcutta bulunan yöntemlerde genellikle makina seslerinin titresim degerlerinin düzenli olarak ölçüm cihazlariyla kontrol edilmesiyle bir sorun olup olmadigi tespit edilebilmektedir. Ancak, hali hazirda kullanilan çözümler makinalarda bir sorun yasandiginda çevrimiçi ya da çevrimdisi bir platform vasitasiyla arizali parçanin anlik olarak ögrenilmesine imkân vermemektedir. Arizaya iliskin yetersiz veriler nedeniyle teknisyenler islere optimal verimliligi saglayacak sekilde atanamamakta ve yanlis teshis, eksik ekipman, yedek parça nedeniyle ariza giderme süreci uzamaktadir. Bu durum, makina seslerinin analiz edilerek ariza tespiti yapilmasi sayesinde arizanin niteligine göre teknisyen ve yedek parça ihtiyacinin karsilanmasina iliskin bir yöntemin gelistirilmesini gerekli kilmistir. U86772633 nolu patent dokümaninda akustik tabanli olarak ariza tespiti yapilmasi için bir yöntemden bahsedilmektedir. Buna göre; bir cihaz çalisirken çikan sesin alinmasi, sesin islenmesi, cihazla iliskili akustik bazli ariza seslerinin alinmasi, ariza seslerinin bir veritabaninda saklanmasi, hata sesine dayanarak analiz yapilmasi ve bunun sonucunda da arizaya sahip olup olmadiginin tespit edilmesi saglanmaktadir. Dolayisiyla burada, operatörlerin ya da müsterilerin mobil cihazlarinda bulunan bir mobil uygulama vasitasiyla makinalara iliskin seslerin çevrimiçi ya da çevrimdisi olarak alinmasi ve bahsedilen seslerin yapay zekâ algoritmalari ile analiz edilerek ariza bilgisinin mobil uygulama araciligiyla operatöre ya da müsteriye bildirilmesine yönelik bir çözüm bulunmadigi gibi arizali parçanin dogrudan tespit edilmesine iliskin de bir yöntem sunulmamistir. CN102809493A nolu patent dokümaninda cihazlara iliskin anormal seslerin tespit edilmesine imkân veren yöntemden bahsedilmektedir. Burada, makinalardaki anormal seslerin tanimlanmasi için bir cihaz gelistirilmistir. Bir veri toplama birimi tarafindan gelen makina ses titresimlerinin zaman-frekans analizi yapilarak ariza sesi tespit edilebilmektedir. Ancak burada sadece bir mobil cihaz içerisinde bulunan çevrimiçi ya da çevrimdisi olarak çalisan uygulama vasitasiyla makina seslerinin analiz edilerek ariza tespiti yapilmasi ile arizanin niteligine göre teknisyen ve yedek parça ihtiyacinin karsilanmasina yönelik bir çözüm bulunmamaktadir. U89824511 nolu patent dokümaninda araç ses ve titresimleri kullanilarak araç sistem ya da cihazlarinin tanimlanmasina imkân verilen bir yöntemden bahsedilmektedir. Söz konusu sistem sensör ve islemciden olusmaktadir. Sensörler araçlardan gelen ses ve titresimleri ölçmektedir. Islemci ise ölçülen ses ve titresime göre araç sistemini ya da cihazi teshis etmektedir. Dolayisiyla burada, operatörlerin ya da müsterilerin mobil cihazlarinda bulunan bir mobil uygulama vasitasiyla makinalara iliskin seslerin çevrimiçi ya da çevrimdisi olarak alinmasi ve bahsedilen seslerin yapay zekâ algoritmalari ile analiz edilerek ariza bilgisinin mobil uygulama araciligiyla operatöre ya da müsteriye bildirilmesine yönelik bir çözüm bulunmamaktadir. Ek olarak herhangi bir ariza teshisinden de bahsedilmemektedir. Sonuç olarak, operatörlerin ya da müsterilerin mobil cihazlarinda bulunan bir mobil uygulama vasitasiyla makinalara iliskin seslerin çevrimiçi ya da çevrimdisi olarak dinletilmesi ve bahsedilen seslerin ariza siniflandirma algoritmalari ile analiz edilerek ariza bilgisinin mobil uygulama araciligiyla operatöre ya da müsteriye bildirilmesine olan gereksinim mevcut bulus konusu çözümün ortaya çikmasini gerekli kilmistir. Bulusun Amaci ve Kisa Açiklamasi Bulusun amaci, makina seslerinin analiz edilerek ariza tespiti yapilmasi sayesinde arizanin niteligine göre teknisyen ve yedek parça ihtiyacinin karsilanmasina yönelik bir Çözüm ortaya koymaktir. Bulusun bir baska amaci; mobil cihazlarda bulunan bir mobil uygulama vasitasiyla makinalara iliskin seslerin çevrimiçi ya da çevrimdisi olarak dinletilmesi ve bahsedilen seslerin ariza siniflandirma algoritmalari ile analiz edilerek ariza bilgisinin mobil uygulama ya da bir internet platformu araciligiyla ilgili kisilere bildirilmesine yönelik bir çözüm ortaya koymaktir. Bulusun bir baska amaci; makinalarin arizali parçalarinin hizli ve pratik bir sekilde çevrimiçi ya da çevrimdisi bir platformda tespit edilmesi sayesinde arizayla ilgili nitelikli personellerin onarim islemlerine atanmasidir. Bulusun bir baska amaci; makinalarin arizali parçalarinin hizli ve pratik bir sekilde çevrimiçi ya da çevrimdisi bir platformda tespit edilmesi sayesinde yanlis teshis, eksik ekipman ve yedek parça uyumsuzlugu nedeniyle ariza giderme sürecinin uzamasinin önüne geçilmesidir. Bulusun bir baska amaci; çevrimiçi ya da çevrimdisi ortamda gerçeklesen ariza tespiti ile arizanin niteligine göre personel ve yedek parça gereksiniminin belirlenebilmesi sayesinde lojistik ve personel giderlerinin azaltilmasina imkân verilen bir yöntem ortaya koymaktir. Yukaridaki amaçlari gerçeklestirmek üzere bulus; ariza seslerinin tanimlanip ses veritabanina gönderilmesini saglayan mobil uygulama ihtiva eden bir mobil cihaz ve internet platformu içeren bir bilgi islem cihazi, çesitli verilerin tutuldugu bir ERP sistemi, farkli ortamlar arasinda veri alisverisi gerçeklesmesine imkan veren bir veri ambari, ariza seslerine iliskin verilerin tutuldugu bir ses veritabani, ariza seslerine iliskin gürültü analizinin yapilmasina imkân saglayan bir sunucu, bahsedilen sunucuya iliskin ögrenme bileseni ve tahmin bileseni, çevrimdisi ariza tespiti yapilmasina imkân veren mobil cihaza iliskin bir çevrimdisi tahmin bileseni ihtiva eden bir sistem ortaya koymaktir. Bulus, makina seslerinin analiz edilerek ariza tespiti yapilmasina imkân veren bir yöntem olup asagidaki islem adimlarini içermektedir: - ariza oldugu düsünülen makinanin sesinin belirli bir süre mobil cihazda bulunan çevrimiçi ya da çevrimdisi çalisan uygulama vasitasiyla kayit edilerek ses veritabanina gönderilmesi, - ses veritabanina kayit edilen ses verilerinin bir veri ambari araciligi ile sunucuya gönderilmesi, - sunucuda ses veritabanindan gelen verilerin gürültü analizinin yapilarak arizanin hangi bilesende oldugunun tespit edilmesi, - arizanin hangi bilesende oldugunun tespitinin yapilmasinin ardindan veri ambari araciligi ile sunucudan gelen ariza tespit bilgisinin veri ambari araciligi ile ERP sistemine gönderilerek kayit altina alinmasi, - ERP sisteminde kayit altina alinan ariza tespit bilgisinin veri ambari araciligi ile ilgili kisinin mobil cihazi ve bilgi islem cihazina gönderilmesi. Bulus konusu yöntemde ayrica; bahsedilen sunucu, bir veri ambari araciligiyla ses veritabani ile anlik etkilesime girerek veri alisverisinde bulunmasi ile sayisal degerlere dönüstürülen ses verileri kullanilarak gerçeklestirilen ariza tahminleme sonuçlarinin sürekli olarak iyilestirilmesi saglanmaktadir. Sekillerin Kisa Açiklamasi Sekil 1 de bulus konusu yönteme iliskin sistem bilesenleri ve aralarindaki iliski görülmektedir. Referans Numaralari . Mobil Cihaz . ERP Sistemi 21. Veri Ambari . Ses Veritabani 40. Sunucu 41. Ögrenme Bileseni 42. Tahmin Bileseni 50. Bilgi Islem Cihazi Bulusun Detayli Açiklamasi Bulus, makina seslerinin gürültü analizi ile ariza tespiti yapilmasi sayesinde arizanin niteligine göre personel ve yedek parça ihtiyacinin karsilanmasina imkân veren bir yönteme iliskindir. Makina operatörleri, teknisyen gibi personellerin ya da müsterilerin mobil cihazlarinda (10) bulunan bir mobil uygulama ve bilgi islem cihazlari (50) üzerinde çalisan bir platform vasitasiyla makinalara iliskin sesler çevrimiçi ya da çevrimdisi olarak kayit altina alinmaktadir. Bahsedilen çevrimiçi alinan sesler ve bir ses veritabanindan (30) gelen ses verileri yapay zekâ algoritmalari ile sunucuda (40) analiz edilerek ariza bilgisi mobil uygulama ya da internet platformu araciligiyla bahsedilen personel ya da müsterilerin mobil cihazlarina (10) veya bilgi islem cihazlarina (50) bildirilmektedir. Çevrimdisi alinan sesler ise; mobil cihazlara (10) iliskin mobil uygulamaya yüklenen algoritma vasitasiyla degerlendirilebilmektedir. Ariza tespiti yapilirken mobil cihaza iliskin bir çevrimdisi tahmin bileseni (43) kullanilmaktadir. Çevrimdisi tahmin bileseninde (43) gelen ses verileri anlik olarak islenmektedir. Bahsedilen çevrimdisi tahmin bileseninin (43) kendi kendine ögrenme yetenegi bulunmamaktadir. Çevrimdisi tahmin bileseni sunucuya iliskin (40) ögrenme bileseninde (41) olusturulan bilgiler kullanilarak hafta ya da ay seklinde belirli periyotlarla güncellenmektedir. Söz konusu yöntem sayesinde anlik olarak arizali parçanin ayrica bir ekipmana ihtiyaç duyulmadan sadece bir mobil cihaz (10) ile tespit edilmesi saglanmaktadir. Bu bakimdan hizli ve pratik bir yöntem sunulmaktadir. Bulus konusu yönteme iliskin sistem bilesenleri ve aralarindaki iliski sekil 1'de görülmektedir. Söz konusu sistem genel olarak; ariza seslerinin tanimlanip ses veritabanina (30) gönderilmesini saglayan mobil uygulama ihtiva eden bir mobil cihaz (10) ve internet platformu içeren bir bilgi islem cihazi (50), çesitli verilerin tutuldugu bir ERP sistemi (20), farkli ortamlar arasinda veri alisverisi gerçeklesmesine imkan veren bir veri ambari (21), ariza seslerine iliskin verilerin tutuldugu bir ses veritabani (30), ariza seslerine iliskin gürültü analizinin yapilmasina imkân saglayan bir sunucu (40), bahsedilen sunucuya (40) iliskin ögrenme bileseni (41) ve tahmin bileseni (42), çevrimdisi ariza tahmini yapilmasina imkân veren mobil cihaza (10) iliskin bir çevrimdisi tahmin bileseni (43) sistem elemanlarini ihtiva etmektedir. Mevcut bulusta öncelikle ariza oldugu düsünülen makinanin sesi belirli bir süre mobil cihazda (10) bulunan çevrimiçi ya da çevrimdisi çalisan uygulama vasitasiyla kayit edilerek ses veritabanina (30) gönderilmektedir. Ses veritabanina (30) kayit edilen ses verisi bir veri ambari (21) araciligi ile sunucuya (40) gönderilmektedir. Sunucu (40) ses veritabani (30) ile sürekli etkilesim içerisine girerek veri ambari (21) araciligi ile veri alisverisinde bulunmaktadir. Ses veritabaninda (30) biriken veriler, sunucu (40) içerisinde gerçeklesen ariza tespit analizi ile sürekli olarak gelistirilmektedir. Sunucuya (40) iliskin ögrenme bileseni (41) içerisinde veriler günlük olarak islenirken, tahmin bileseni (42) içerisinde anlik olarak veri islenmesi gerçeklestirilmektedir. Ayrica, ögrenme bileseninden (41) belirli zamanlarda tahmin bilesenine (42) veri akisi olmasi sayesinde ariza tespit sisteminde sürekli iyilestirme çalismalari yapilmaktadir. Burada, ses veritabanindan (30) elde edilen ses verilerinin gürültü analizi yapilmasi saglanmaktadir. Sunucuda (40) gerçeklesen analiz islemlerinde yapay sinir agi algoritmalari kullanilmaktadir. Gürültü analizi yapilirken, gürültü verisinden degisken çikarma teknikleri kullanilmaktadir. Spectrum, Audio Spectrum, Audio Spectrum Envelope ve MFCC gibi yöntemlerle ses dalgalarinin içerisinde tasidiklari özellikler alinarak ses verileri sayisal degerlere dönüstürülmektedir. Ses filtreleme yöntemleriyle makine seslerinin dis ortam seslerinden arindirilmasi saglanmaktadir. Arizanin hangi bilesende oldugunun tespitinin yapilmasinin ardindan veri ambari (21) araciligi ile sunucudan (40) alinan ariza tespit bilgisi ERP sistemine (20) gönderilerek kayit altina alinmaktadir. ERP sisteminde (20) kayit altina alinan ariza tespit bilgisi, veri ambari araciligi (21) müsterinin ya da teknik personelin mobil cihazi (10) ve içerisinde bir internet platformu çalismakta olan bilgi islem cihazina (50) gönderilmektedir. Böylelikle kullanicilar hizli ve pratik bir sekilde arizanin hangi bilesende oldugunu ögrenmis olmaktadirlar. Söz konusu bulus, diger tüm yöntemlerden farkli olarak makinalarda bir sorun yasandiginda ek bir ekipmana ihtiyaç duyulmadan hizli bir sekilde arizali parçanin tespit edilmesini saglamaktadir. Sadece uygulama yüklü olan bir mobil cihaz (10) ile pratik bir sekilde ariza tespiti yapilmasi hem zamandan hem de ekonomik yönden kazanç saglamaktadir. Dogru personelin dogru ise gönderilmesi ile planlama hatalarinin en aza indirgenerek islerin beklemede olarak geçirdigi zaman iyilestirilmektedir. Yapilan ariza tespiti ile, arizanin niteligine göre teknik personel ve yedek parça gereksinimi belirlenerek lojistik ve personel giderleri azaltilmaktadir. TR TR TR TR TR TR TR TR