PredictiveMaintenance

KO | EN

gitlite — search

#javascript #python #hacktoberfest #react #ai #typescript #llm #go #golang #android #machine-learning #rust #deep-learning #linux

PredictiveMaintenance

(★ 10)

Projenin temel amacı, endüstriyel makinelerdeki arızaları, sensör verilerini analiz ederek önceden tahmin etmektir. Proje, bir Jupyter Notebook dosyasıyla veri işleme, model eğitimi ve sonuç analizi gib

PredictiveMaintenance Latest Version Download

Download Latest Version (.zip)

// repository documentation

Was this content helpful?

★ 0 (0 ratings)

# Kestirimci Bakım Projesi

## 📋 Proje Hakkında

Bu proje, endüstriyel ekipmanların arıza tahminini gerçekleştiren bir kestirimci bakım (predictive maintenance) sistemi geliştirmeyi amaçlamaktadır. Makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak, sensör verilerinden yola çıkarak ekipman arızalarını önceden tahmin etmeye çalışır.

## 📋 Proje DataSeti: https://drive.google.com/drive/folders/1kXOUg0DVUb4rHJ4-it9XNlaRdBwKiuaa?usp=sharing

## 🎯 Amaç

Kestirimci bakım sisteminin temel amaçları:

- Ekipman arızalarını önceden tahmin etmek
- Beklenmeyen duruş sürelerini azaltmak
- Bakım maliyetlerini optimize etmek
- Ekipman ömrünü uzatmak
- Üretim verimliliğini artırmak

## 🔧 Kullanılan Teknolojiler

- **Python 3.8+**
- **Pandas & NumPy**: Veri manipülasyonu ve analizi
- **Scikit-learn**: Makine öğrenmesi modelleri ve değerlendirme metrikleri
- **XGBoost**: Gradient boosting algoritması
- **Matplotlib & Seaborn**: Veri görselleştirme

## 📁 Proje Yapısı

```
.
├── predictive_maintenance.ipynb    # Jupyter notebook (interaktif analiz)
├── e51a67e1-a217-435b-bb22-de1e11c2944f.csv  # Sensör parametreleri veri seti
├── cv2 2025 arızalars.xlsx        # Arıza kayıtları veri seti
├── feature_analysis_fast.png      # Özellik analizi görselleştirmesi
├── requirements.txt               # Gerekli Python kütüphaneleri
└── README.md                      # Bu dosya
```

## 🚀 Kurulum

1. Projeyi klonlayın veya indirin
2. Gerekli kütüphaneleri yükleyin:

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## 💻 Kullanım

### Jupyter Notebook ile Kullanım

Interaktif analiz ve görselleştirmeler için Jupyter Notebook kullanabilirsiniz:

```bash
jupyter notebook predictive_maintenance.ipynb
```

### Python Sınıfı ile Kullanım

Optimize edilmiş Python sınıfını kendi projenizde şu şekilde kullanabilirsiniz:

```python
from predictive_maintenance_optimized import OptimizedPredictiveMaintenance

# Sınıfı başlat
predictor = OptimizedPredictiveMaintenance(
    parameters_file='e51a67e1-a217-435b-bb22-de1e11c2944f.csv',
    faults_file='cv2 2025 arızalars.xlsx',
    sample_size=100000
)

# Tam analizi çalıştır
predictor.run_complete_analysis_optimized()
```

## 📊 Veri Seti

Proje iki ana veri seti kullanmaktadır:

1. **Sensör Parametreleri**: Ekipmanlardan toplanan zaman serisi sensör verileri
2. **Arıza Kayıtları**: Gerçekleşen arızaların zaman ve detay bilgileri

## 🔍 Metodoloji

Proje şu adımları içermektedir:

1. **Veri Yükleme**: Sensör ve arıza verilerinin yüklenmesi
2. **Veri Birleştirme**: Sensör verilerinin arıza kayıtlarıyla eşleştirilmesi
3. **Etiketleme**: Arıza öncesi verilerin etiketlenmesi
4. **Feature Extraction**: Sliding window yaklaşımıyla özellik çıkarımı
5. **Feature Selection**: Önemli özelliklerin seçilmesi
6. **Model Eğitimi**: Farklı makine öğrenmesi modellerinin eğitilmesi
7. **Model Değerlendirmesi**: Modellerin performans karşılaştırması

## 📈 Performans Metrikleri

Modeller şu metriklerle değerlendirilmektedir:

- Accuracy (Doğruluk)
- Precision (Kesinlik)
- Recall (Duyarlılık)
- F1-Score
- ROC-AUC

## 🔄 Optimizasyon

Büyük veri setleri için optimize edilmiş versiyon şunları içerir:

- Veri örnekleme teknikleri
- Vektörize edilmiş özellik çıkarımı
- Hızlı feature selection
- Optimize edilmiş model parametreleri

## 📝 Lisans

Bu proje [MIT Lisansı](https://opensource.org/licenses/MIT) altında lisanslanmıştır.

## 📧 İletişim

Sorularınız veya önerileriniz için lütfen iletişime geçin.

---

*Bu proje, endüstriyel ekipmanların kestirimci bakımı için makine öğrenmesi tekniklerini kullanmanın etkinliğini göstermektedir.*

PredictiveMaintenance

PredictiveMaintenance Latest Version Download

Today's picks

Was this content helpful?

Recent Feedback

PredictiveMaintenance

PredictiveMaintenance Latest Version Download

Today's picks

Was this content helpful?

Recent Feedback

Download README