Güvenilirlik
Çalışma masanızaindirin.
32 konu, iki dil. PDF rehberleri ve örnek veri.
ML
Isolation Forest ile sensör anomalisi: nasıl çalışır, nerede yanılır
ML
Hotelling T² ve SPE ile çok değişkenli süreç izleme
Enstrümantasyon
FFT spektrumu nasıl okunur: çözünürlük, pencere, tepe noktaları
Enstrümantasyon
Rulman arızası için zarf (envelope) analizi: adımlar ve arıza frekansları
ML
Arıza etiketi yokken: endüstride denetimsiz makine öğrenmesi
Güvenilirlik
Kalman filtresi ile gürültülü sensörden sağlık göstergesi
Kalite
CUSUM ve EWMA: küçük ve kalıcı kaymaları yakalamak
Enstrümantasyon
Nyquist ve aliasing: sensör verisini ne hızla örneklemelisiniz
Enstrümantasyon
ISO 20816 titreşim şiddeti bölgeleri: nasıl kullanılır, nasıl kullanılmaz
Kalite
Proses yeterlilik indeksleri: Cp, Cpk ve doğru yorumu
Güvenilirlik
MTBF, MTTR ve Weibull: güvenilirlik metriklerini doğru okumak
Kontrol
PLC tarama döngüsü ve veri örnekleme hatası
Ağ
Modbus kayıt haritası: ölçekleme ve bayt sırası
OT
OPC UA güvenliği: modlar, sertifikalar ve güven listeleri
DataOps
Historian sıkıştırması makine öğrenmesini nasıl bozar
ML
SPC kontrol grafikleri ve anomali tespiti: aynı soru, farklı dil
Enstrümantasyon
Titreşim analizinin temelleri: hız, ivme ve spektrum
Kontrol
Alarm yönetimi: yapay zekâdan önce alarm sistemini düzeltin
Ağ
MQTT ve Sparkplug: endüstriyel veri için ortak bir sözleşme
ML
Tahmin projelerinde baz çizgisi: naif yöntem neden yenilmeli
RAG
Teknik kılavuzlar için RAG parçalama stratejisi
ML
Zaman serilerinde veri sızıntısını önlemek
OT
OT ortamında AI pilotunun erişim sınırı
DataOps
OPC UA verisini AI için hazırlamak
DataOps
OEE hesabından önce veri kalitesini kontrol edin
ML
Kestirimci bakım pilotunu veriyle kurmak
ML
Görüntüyle kalite kontrolde veri seti tasarımı
RAG
Endüstriyel RAG: doğru yanıtı nasıl ölçeriz?
Ar-Ge
Endüstriyel AI için bir sayfalık proje kartı
Edge AI
C++ ve WebAssembly ile tarayıcıda analiz
ML
Alarm eşiği: precision, recall ve işletme maliyeti
Deney verisi ve veri kartı.
Lab örnekleri matematiksel olarak üretilmiş sentetik serilerdir; gerçek tesis veya müşteri verisi içermez. Üretim arıza modeli eğitmek için uygun değildir.