Pamuklu Kumaş Ağartma Makineleri İçin İnsan Kontrolü Dışında Çalışan Ve Doğru Üretimi Hedefleyen Bir Üretim Sisteminin Geliştirilmesi
Abstract
Bu proje, tekstil endüstrisine Endüstri 4.0 prensiplerini entegre etmeyi amaçlayarak özellikle ağartma sürecinde makine parametre ayarlarının otomasyonuna odaklanmaktadır. Endüstri 4.0; otomasyon, veri odaklı karar alma ve artan verimlilik özellikleri ile ayırt edilen, çeşitli endüstri sektörlerinde dönüşümsel bir değişimi temsil etmektedir. Sanayileşme alanında tarihsel olarak önemli bir yer tutan tekstil endüstrisinde, Endüstri 4.0'ın benimsenmesi önemli avantajlar vadetmektedir. Bu avantajlar arasında artan operasyonel verimlilik, düşen işletme maliyetleri, yükseltilmiş ürün kalitesi ve artan müşteri memnuniyeti bulunmaktadır. Proje, bir ağartma makinesi için makine ayarlarını otomatikleştirmeye odaklanarak, insan müdahalesini en aza indirgemeyi ve standartlaştırılmış üretim protokollerini sağlamayı amaçlamaktadır.
Bu projenin temeli, kumaş türüne bağlı olarak belirlenen kritik makine ayar parametrelerinin sorunsuz bir şekilde makine üzerinde otomatik olarak ayarlanmasını sağlayacak bir sistem geliştirmektir. Bu sistem sadece operatör kaynaklı hataları azaltmakla kalmayıp aynı zamanda kaynak kullanımını optimize edecektir. Proje, Endüstri 4.0 akıllı fabrikaların kurulmasına önemli bir katkıda bulunmaktadır. Uygulama stratejisi, güçlü endüstriyel iletişim sistemlerini içermekte olup, bunlar arasında RFID (Radyo-Frekansı Tanımlama) teknolojileri ve SCADA ("Supervisory Control and Data Acquisition" Türkçe: Gözetleyici Kontrol ve Veri Toplama Sistemi) öne çıkmaktadır. Bu sistemler, üretim sürecinin inceliklerini izlemede ve yönetmede kritik bir rol oynamaktadır.
Bu araştırmanın sonuçları, Endüstri 4.0 konseptlerinin tekstil sektörüne başarılı bir şekilde entegre edildiğini göstermektedir. Bu entegrasyon, insan müdahalesini makine parametrelerini ayarlama sürecinde önemli ölçüde azaltmakta ve nihayetinde üretim verimliliğini yeni zirvelere taşımaktadır. Sonuç olarak, bu araştırma, özellikle ağartma gibi tekstil sektörü için en önemli proseslerden birinde hata eğilimli süreçlerde, üretim operasyonlarının devrim niteliğinde değiştiği bir geleceğe ışık tutarak, Endüstri 4.0'ın tekstil endüstrisindeki dönüştürücü potansiyelini vurgulamaktadır.
References
- 1.M. Mutlu, "Perceptions of Endüstri 4.0 applications: A research on the automotive and textile sectors," Bursa Uludag University Institute of Social Sciences, Master’s degree Thesis, 2019.
- 2.A. F. Ozsoylu, "Endüstri 4.0," Journal of Cukurova University Faculty of Economics and Administrative Sciences, vol. 21, no. 1, pp. 41-64.
- 3.E. Gokalp, M. O. Gokalp, and P. E. Eren, "Endüstri 4.0 Revolution In the Apparel Sector: Smart Apparel Factory AHIT-e," Academic Journal of Information Technology, vol. 10, no. 37, pp. 73-96, 2019. doi: 10.5824/1309-1581.2019.2.005.xDOI
- 4.I. Ilhan, "Concept of Endüstri 4.0 in textile manufacturing processes," Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, vol. 25, no. 7, pp. 810-823, 2019. doi: 10.5505/pages.2018.69851DOI
- 5.B. Yosumaz and B. Ozkara, "Effects of Endüstri 4.0 Process on Garment Businesses: The Case Study of Hugo Boss Turkey," Journal of Business Research-Turk, vol. 11, no. 4, pp. 2587-2600, 2019. http://doi.org/10.20491/isarder.2019.760DOI
Sakmar, G., Yıldırım, M., Çam, G. Ö., Halimoğlu, F., Bilgi, M. (2023). Pamuklu Kumaş Ağartma Makineleri İçin İnsan Kontrolü Dışında Çalışan Ve Doğru Üretimi Hedefleyen Bir Üretim Sisteminin Geliştirilmesi. *Orclever Proceedings of Research and Development*, 3(1), 694-703. https://doi.org/10.56038/oprd.v3i1.414
Bibliographic Info
More from Orclever Proceedings of Research and Development
Single-Bath Dyeing of Blends of Cotton Fibers with New Generation Polyacrylonitrile Fibers with Reactive Dye in Line with the Target of Sustainable Production
Yıldıray Fatih Dilsiz, Seda Keskin, Rıza Atav
2025 · Vol 7 · Issue 1
The Green Step Upper: A Novel Sustainable Bonding Method Replacing Solvent-Based Adhesives in Footwear Upper Assembly
Baris Bekiroglu, Mustafa Yener
2025 · Vol 7 · Issue 1
Innovative Technological Strategies to Enhance Bioavailability in Germinated Grains
Ebru Bozkurt Abdik
2025 · Vol 7 · Issue 1
Graph-Based Customer Segmentation with GraphSAGE on a Customer–Vehicle Bipartite Network
Abdullah Sezdi, Metin Bilgin
2025 · Vol 7 · Issue 1
Natural Language Processing-Based Layered Reconciliation System for Financial Transaction Analysis
Dilara Hazırlar, Özlem Avcı, Mesut Tekir
2025 · Vol 7 · Issue 1
An Integrated Deep Learning Framework for Automated Quality Control and Process Optimization in Slasher Indigo Dyeing
Mohammad Muttaqi, Gizem Daskaya, Kerem Cakir
2025 · Vol 7 · Issue 1