Özet:
Bu çalışmada, bir üretim hattından elde edilen zaman serisi verisine klasik zaman serisi ve bulanık zaman serisi yaklaşımları uygulanarak sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu sayede, üretim hattındaki olası anomalilerin öngörebilecek ve Endüstri 4.0 modeli için önleyici bir yaklaşım elde edilmeye çalışılmıştır. Özellikle, sinirsel bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) kaotik bir zaman serisini tahmin etmek amacıyla kullanılan bir yaklaşım olduğu için, üretim hattından sensörler yardımı ile alınan veriler üzerinde uygulanmıştır. Çalışmada, birinci derece Sugeno bulanık çıkarım sistemi yöntemi kullanılmış olup, veri setleri için uygun üyelik fonksiyonları belirlenmiştir. Tahmin başarımlarının değerlendirilmesi amacıyla, hata kareleri ortalamasının karekökü (RMSE) ve mutlak hata yüzdeleri ortalaması (MAPE) değerleri hesaplanmıştır. Klasik zaman serisi yöntemlerinden biri olan Box-Jenkins yöntemi ile de ARIMA modelleri belirlenmiş olup, aynı başarım değerleri bu modeller içinde hesaplanmıştır. ANFIS yaklaşımı ve ARIMA modelleri yardımıyla elde edilen RMSE ve MAPE değerleri karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucunda, birinci derece Sugeno bulanık çıkarım sistemi yöntemi ile elde edilen hata kareleri ortalamasının ve mutlak hata yüzdeleri ortalamasının Endüstri 4.0 verileri üzerinde en iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Ayrıca, bulanık çıkarım sistemi yöntemi ile gerçek değerlere en yakın tahmin değerleri üretmiştir.
