Kestirimci bakım, makinelerin arızalanmadan önce sorun çıkarabileceğini tahmin etmeye ve gereken bakımı önceden yapmaya dayanan veri odaklı bir yaklaşımdır. IoT teknolojisinin gelişmesi ile birlikte; akıllı fabrikalar, madenler, enerji santralleri ve rüzgar türbinleri gibi birçok alanda kullanılan ekipmanlar çeşitli sensörlerle donatılmıştır. Bu sensörler, makinenin çalışma verilerini sürekli olarak yapay zeka algoritmalarına aktarır. AI sistemleri ise bu verileri analiz ederek beklenmedik durumları tespit eder ve bakım önceliklerini belirler.



 

En kısa cevabıyla duruş süresini azaltmak için. Ekipman arızaları, üretim hataları ve planlanmamış bakım süreçleri fabrikaların üretim kapasitelerinin önemli bir bölümünü kaybetmesine neden oluyor. Uluslararası Otomasyon Derneği’ne göre bu oran %5 ile %20 arasında değişiyor. Bunun yanında malzeme israfı ve harici destek ihtiyacı gibi ek maliyetleri de beraberinde getiriyor. Bu nedenle makinelerin ne zaman bakıma ihtiyaç duyacağını önceden bilmek çok önemli. Siemens’in 2024 tarihli bir araştırmasında, özellikle otomotiv gibi yüksek hacimli üretim yapılan tesislerde üretimin durması yıllık 695 milyon $’a kadar ulaşan kayıplara neden olabiliyor. Aynı araştırma dünyanın en büyük 500 şirketinin her yıl gelirlerinin %11’i sadece plansız duruşlar yüzünden kaybettiğini gösteriyor

 

Reaktif yaklaşım, yani olay sonrası düzeltici yaklaşım, arızalar oluştuktan sonra harekete geçilen bir "zeka içermeyen geri bildirim" süreci gibidir. Bu yaklaşım, arıza durumunda güvenlik ya da operasyonel risk taşımayan, düşük maliyetli ve kritik olmayan sistemler için uygun kabul edilebilir.
 

Sol tarafta görülen reaktif bakım, bir arıza meydana geldiğinde onu "tamir etmek" anlamına gelir. Sağ taraftaki önleyici yaklaşım ise sistem hakkında önceden edinilmiş bilgiye dayanır ve arızaları mümkün olduğunca geciktirmek amacıyla düzenli bakım planlaması yapılmasını içerir.

Önleyici ve kestirimci bakım, bir şeyler bozulmadan önce müdahale etmeyi hedefleyen proaktif stratejilerdir.

Önleyici bakım, mühendislerin deneyimi ve bilgisiyle desteklenen, düzenli olarak yapılan bakım faaliyetleridir. Bu yaklaşımda, ekipmanların bozulmaması için belirli aralıklarla planlı bakım yapılır. Kestirimci bakım ise daha ileri düzey bir yaklaşımdır. Gömülü sensörler ve veri bilimi teknikleri kullanılarak, bir sistemin ne zaman arızalanma ihtimali olduğu önceden tahmin edilir. Bu tahminler sayesinde, önceden belirlenmiş bakım takviminden bağımsız olarak, ihtiyaç duyulan anda müdahale edilebilir.

Yani kestirimci bakım, sensör verilerini ve veri analitiğini birleştirerek, olası arızaların zamanlamasını öngörür ve bu öngörülere dayalı olarak harekete geçilmesini sağlar.

Önleyici ve kestirimci bakım, ekipmanların daha verimli çalışmasını sağlamak için kullanılan iki etkili yaklaşımdır. Hangi yöntemin tercih edileceği; ekipmanın ne kadar kritik olduğu, elde ne kadar veri bulunduğu ve kaynakların durumu gibi faktörlere bağlıdır.

Bazı durumlarda bu iki stratejiyi birlikte uygulamak en iyi sonucu verebilir. Böylece hem düzenli bakımın getirdiği güvenliği sağlamak hem de kestirimci bakımın sunduğu veri odaklı öngörüyle arızaları önceden fark etmek mümkün olur. Bu sayede her iki yaklaşımın avantajları bir araya gelirken, olası dezavantajlar da dengelenmiş olur.

 

 

Kestirimci bakım süreci, ekipmanları gerçek zamanlı olarak izleyen IoT sensörleriyle başlar. Bu sensörler, varlıkların sağlığı ve performansı hakkında bilgi veren titreşim, sıcaklık, basınç ve nem gibi kritik parametreleri sürekli olarak takip eder. Kritik bileşenlere doğrudan monte edilen bu cihazlar, ekipman performansında oluşan en küçük değişimleri bile yakalayarak, erken aşamadaki aşınma ya da arıza belirtilerini tespit edebilir.

Tesis genelinde IoT sensörlerinin kullanılması, ekipman sağlığına dair bütüncül bir bakış açısı kazandırır. Örneğin, titreşim sensörleri rulman aşınmasını gösterebilecek mekanik dengesizlikleri tespit ederken, sıcaklık sensörleri işlevselliği etkilemeden önce aşırı ısınma konusunda bakım ekiplerini uyarabilir. Bu bağlı cihaz ağı, işletmelere küçük arızaları büyümeden önce fark etme ve müdahale etme imkânı sunan bir erken uyarı sistemi oluşturur.

 

IoT sensörleri değerli veriler ürettiği hâlde, bu verilerin güvenilirliğini sağlamak son derece kritiktir. Gürültü, eksik veriler veya tutarsızlıklar tahmin sonuçlarını bozabileceğinden, toplanan veriler dikkatlice doğrulanmalı, temizlenmeli ve işlenmelidir. Bu ham verileri anlamlı içgörülere dönüştürmek için gelişmiş veri analitiği platformları kullanılır. Böylece ekipmanlardaki performans düşüşü gibi erken uyarı işaretleri (örneğin titreşim artışları ya da sıcaklık dalgalanmaları) tespit edilebilir.

Veri analitiği yalnızca olası arızaları tespit etmekle kalmaz, aynı zamanda geçmiş bakım kayıtları, gerçek zamanlı sensör verileri ve operasyonel bilgiler gibi farklı kaynaklardan gelen verileri bir araya getirerek her varlığın durumu hakkında kapsamlı bir tablo sunar. Bu analiz sayesinde hangi ekipmanın öncelikli bakım gerektirdiği belirlenebilir ve bakım planları optimize edilebilir. Ayrıca, arızaların temel nedenlerini analiz etmeye yardımcı olur ve tekrarlayan sorunların kökenine inerek daha kalıcı çözümler geliştirilmesini sağlar.

 

Kestirimci bakımın kalbinde, makine öğrenimi (ML) ve yapay zekâ yer alır. Bu teknolojiler, geçmişten ve gerçek zamandan toplanan verileri analiz ederek, ekipman performansını büyük bir doğrulukla tahmin eder. Sabit kurallara dayalı sistemlerin aksine, makine öğrenimi algoritmaları zamanla yeni verilerle kendini geliştirir ve tahminlerini daha da isabetli hale getirir. Büyük veri kümelerini analiz ederek, manuel incelemelerle fark edilmesi zor olan arıza belirtilerini ortaya çıkarabilirler.


Kestirimci bakımda farklı türde ML modelleri kullanılır:

Kesintileri önleme: AI sistemleri makinelerin geçmiş performans ve anlık verileri analiz ederek olası arızaları tespit eder böylece üretimin durmasına neden olabilecek sorunlar henüz ortaya çıkmadan önlenebilir

Ekipman takibi: Gerçek zamanı izleme sayesinde AI, makinelerin normal dışı davranislarini anında tespit edebilir böylece bakım ekipleri ihtiyaç duyulan yerlere anında müdahale edebilir ve bakım planları esnek şekilde yönetilebilir

Akıllı anormallik tespiti: AI, sanılanın aksine sabit eşiklere dayanmaz sürekli Öğrenir titreşim sıcaklık ve basınç gibi onlarca veriyi bir arada değerlendirerek hassas bir arıza tespiti yapar.

Arıza tahmin modelleri: Makine öğreniminin teknikleri geçmiş verilerden öğrenerek arızaların ne zaman gerçekleşeceğini tahmin edebilir büyük şirketler bu sistemlerle milyonlarca kayıptan kurtuluyor. Akıllı zamanlama: Yapay zeka bakım işlemlerini yalnızca geçmiş verilere göre değil mevcut koşullara göre önceliklendirerek planlar bu da daha etkili ve üretime zarar vermeyen bakım süreçleri anlamına gelir.

Enerji tasarrufu: Verimsiz çalışan makineler enerji kaybına yol açar yapay zeka sistemleri bu israfı fark eder neyin neden verimsiz çalıştığını analiz ederek enerji tasarrufu sağlayacak önlemler ortaya sunar. Görüntüyle arıza tespiti: Yapay zeka destekli görüntü işlemi sistemleri makineleri dahil videoları analiz ederek insan gözüyle fark edilemeyecek olan hasarları tespit eder bu sayede bakım kararları daha bilinçli hale gelir.

 

 

Üretim sektöründe yaşanan duruşlar, üretim kayıplarına, teslimatların gecikmesine ve ciddi finansal zararlara yol açabilir. Bu nedenle, kestirimci bakım yaklaşımı, üretim ekipmanlarının bakımında devrim yaratıyor. Artık reaktif ya da sadece zamanlanmış bakımlar yerine, ekipmanın gerçek durumuna göre bakım yapılabiliyor.

Makine Arızalarını Önceden Tahmin Etme: Yapay zekâ algoritmaları, üretim makinelerinden alınan sensör verilerini analiz ederek aşınma ve olası arıza belirtilerini erken aşamada tespit eder. Bu sayede arızalar üretim programlarını aksatmadan önce önlenebilir.

Enerji Tüketiminin Azaltılması: Kestirimci bakım sistemleri, üretim hatlarındaki makinelerin enerji kullanımını izleyerek verimsizlikleri ortaya çıkarır. Bu da hem enerji maliyetlerinde tasarruf sağlar hem de sürdürülebilirlik hedeflerine katkı sunar.

Montaj Hattı Güvenilirliği: Otomasyonun yoğun olduğu üretim hatlarında küçük bir sorun büyük aksaklıklara yol açabilir. Kestirimci sistemler, bu küçük anormallikleri erken tespit ederek ekiplerin zamanında müdahale etmesini sağlar.

Takım Aşınmasının Tahmini: Matkap, torna ve kesici gibi aletlerin ne zaman değiştirilmesi ya da bakım görmesi gerektiği, yapay zekâ destekli modellerle tahmin edilebilir.

 

Enerji üretimi, iletimi ve dağıtımında kararlılığı ve verimliliği sağlamak için kestirimci bakım kritik rol oynar. Bu alandaki yapay zekâ uygulamaları şunlardır:

Şebeke Altyapısı İzleme: Yapay zekâ destekli sistemler, trafoları, trafo merkezlerini ve iletim hatlarını izleyerek oluşabilecek arızaları hizmet kesintisi yaşanmadan önce fark eder.

Varlık Performans Yönetimi: Gerçek zamanlı veri analizi sayesinde, bakım işlemleri sabit takvim yerine ekipmanın sağlık durumuna göre planlanır. Bu, varlıkların ömrünü uzatır ve daha az yedekleme maliyetiyle sürdürülebilir bir yapı oluşturur.

Rüzgar Türbini İzleme: Rüzgar enerjisi alanında, yapay zekâ türbin titreşimi, sıcaklık ve rüzgar hızı gibi verileri analiz ederek arızaları önceden tahmin eder.

Santral Bakımının Optimizasyonu: Santrallerde, ekipmanın durumuna göre yapılan bakım planlaması, gereksiz bakım uygulamalarını azaltır ve verimliliği artırır.

 

Araçların yolda kalma süresi ve güvenliği, otomotiv sektörü ve filo yöneticileri için büyük önem taşır. Yapay zekâ, araç sağlığına dair veriler sağlayarak bakım planlarını proaktif bir şekilde düzenlemeye yardımcı olur.

Filo Kullanımının Optimizasyonu: Araçlardan alınan motor verileri, yakıt tüketimi ve fren durumu gibi bilgiler analiz edilerek sadece gerektiğinde bakım yapılır. Bu sayede filonun aktif kalma süresi artar.

Araç Arızalarının Azaltılması: Gerçek zamanlı sensör verileri sayesinde, motor performansı, fren aşınması ve batarya sağlığı gibi unsurlar izlenebilir, böylece beklenmedik arızaların önüne geçilir.

Araç Ömrünün Uzatılması: Araçların yaşam döngüsü boyunca en iyi durumda kalmaları sağlanır. Bu da uzun vadeli bakım stratejilerine katkı sağlar, sermaye harcamalarını azaltır ve araçlardan maksimum verim alınır.

 

Ulaşım ve lojistik sektörlerinde kestirimci bakım, filo yönetimi, altyapı izleme ve operasyonel verimlilik açısından büyük avantaj sağlar.

Altyapı İzleme: Ray hatları ya da liman gibi altyapı unsurlarındaki aşınma ve bozulmalar kestirimci bakım sayesinde erkenden fark edilir. Bu da gecikmeleri önler ve varlıkların verimli kullanılmasını sağlar.

Bakım Zamanlamasının İyileştirilmesi: Yapay zekâ, araç ve ekipmanların durumuna göre bakım önceliklerini belirleyerek zaman ve kaynak tasarrufu sağlar.

Güvenlik Protokolleri: Yapısal bütünlüğü veya yolcu konforunu etkileyebilecek sorunlar erken tespit edilir. Bu da ulaşımda daha güvenli bir deneyim sunar.
 

Sağlık sektöründe cihaz arızaları doğrudan hasta bakımını etkileyebilir. Bu nedenle, kestirimci bakımın önemi oldukça büyüktür.

Cihaz Kullanılabilirliğini Artırmak: Hastanelerdeki MRI cihazları, ventilatörler ve izleme sistemleri gibi ekipmanlar sürekli kullanılabilir durumda olmalıdır. Bu cihazlar, arıza belirtileri açısından izlenerek, sorunlar büyümeden önce müdahale edilir.

Tanı Cihazlarının Takibi: MRI ve BT tarayıcıları gibi yüksek teknoloji cihazlardan elde edilen performans verileri, yapay zekâ ile analiz edilir ve arızalar önceden tahmin edilerek bakımlar, yoğun olmayan saatlere planlanır.

Maliyet Yönetimi: Acil müdahaleye ihtiyaç duyan arızalar azalır ve pahalı cihazların ömrü uzatılır. Bu da sağlık kuruluşlarının maliyetlerini daha verimli yönetmesine yardımcı olur.


Sonuç

Kestirimci bakım, yapay zekâ ve IoT teknolojileriyle birleştiğinde yalnızca arızaları önceden tahmin etmekle kalmıyor; aynı zamanda işletmelerin bakım anlayışını kökten değiştiriyor. Gerçek zamanlı veriler sayesinde ekipmanların sağlığı sürekli izlenebiliyor, gelişmiş veri analitiği ile bu bilgiler anlamlı içgörülere dönüştürülüyor ve makine öğrenimi algoritmaları sayesinde ne zaman, nerede ve nasıl müdahale edilmesi gerektiği önceden bilinebilir. Bu bütüncül yaklaşım, hem maliyetleri azaltıyor hem de sistemlerin verimli ve kesintisiz çalışmasını sağlıyor. Artık bakım, bir sorun çıktığında değil, daha sorun ortaya çıkmadan önce devreye giren akıllı bir süreç hâline geliyor. Bu da günümüzün rekabetçi dünyasında, şirketler için ciddi bir avantaj anlamına geliyor.


Yazar: Rabia Merve KARTAL


Kaynakça

[1] Y. Wang and J. Lee, “Recent advances in prognostics and health management for advanced manufacturing systems,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 65, no. 12, pp. 9872–9881, Dec. 2018.
[2] A. Ahmad, A. Shahin, and M. A. Khan, “Predictive maintenance using machine learning: A review,” IEEE Access, vol. 9, pp. 14068–14090, Jan. 2021.
[3] Siemens AG, “Predictive maintenance: AI-powered insights for uninterrupted production,” Siemens Industrial Reports, 2024. [Çevrimiçi]. Ulaşılabilir: https://www.siemens.com/predictive-maintenance
[4] Y. Zhang, L. Wang, and X. Li, “AI-based fault detection and diagnosis in power grids: A review,” Electric Power Systems Research, vol. 189, pp. 106664, Aug. 2020.
[5] M. S. Alam, J. B. Balog, and S. Suryanarayanan, “A survey of fault analysis methods for distribution systems,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 5, no. 4, pp. 1757–1769, Jul. 2014.
[6] S. Rana, “AI Driven Fault Detection and Predictive Maintenance in Electrical Power Systems: A Systematic Review of Data Driven Approaches, Digital Twins, and Self Healing Grids,” American Journal of Advanced Technology and Engineering Solutions, vol. 1, no. 1, pp. 258–289, Apr. 2025. [Çevrimiçi]. Ulaşılabilir: https://ajates-scholarly.com/index.php/ajates/article/view/14/