Beyaz eşya sektöründe elektrik tüketim tahmini ve alarm uygulaması
| dc.contributor.advisor | Düzdar, İrem | |
| dc.contributor.author | Kilitci, Ayşe İrem | |
| dc.date.accessioned | 2025-10-11T20:34:41Z | |
| dc.date.available | 2025-10-11T20:34:41Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.department | DÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı | en_US |
| dc.description.abstract | Elektrik, beyaz eşya üretim sektöründe en çok kullanılan enerji çeşididir, üretimde harcanan elektrik enerjisi maliyeti ve sürdürülebilirliği doğrudan etkilemektedir. Elektrik arzı güvenliğinin sağlanabilmesi için doğru elektrik tahminleri yapılabilmelidir. Beyaz eşya sektörü, hem Türkiye hem de dünya ekonomisi için önemli bir sektördür ve bu sektörde verimlilik sağlanması büyük önem taşımaktadır. Türkiye'nin beyaz eşya üretimindeki güçlü konumu ve dünya genelindeki etkisi göz önüne alındığında, enerji tüketiminin verimli yönetimi, sürdürülebilirlik açısından kritik bir rol oynamaktadır. Elektrik enerjisi gibi değerli bir kaynağın etkin kullanımı, hem maliyetleri düşürme hem de çevresel etkileri azaltma açısından hayati öneme sahiptir. Beyaz eşya üretim sektöründe, dijitalleşmeyle birlikte, üretimden veriler toplanmakta ve veriler üzerine işlem yapılabilmektedir. Bu çalışmada beyaz eşya üreten bir firmanın fırın işletmesinde kullanılan makinelerin tükettiği elektrik enerjisinden yola çıkarak, tahminleme modelleri uygulanmıştır. Belli bir zaman aralığında üretimde kullanılan bir makinenin harcadığı elektrik enerjisi verileri alınır ve tahminleme modelleri uygulanır. Bu sayede bir sonraki dönem için harcanacak elektrik enerjisi tahmin edilir ve maliyet hesabı yapılır. Dijitalleşme, üretim süreçlerinde veri toplama ve analizini mümkün kılarak, enerji tüketimi gibi kritik faktörlerin daha etkin bir şekilde yönetilmesine olanak tanır. Özellikle elektrik enerjisi gibi önemli bir kaynağın verimli kullanımı, maliyetlerin kontrol altında tutulması ve sürdürülebilirlik açısından kritiktir. Dijitalleşme sayesinde, beyaz eşya üretiminde kullanılan makinelerin enerji tüketim verileri anlık olarak izlenebilir ve analiz edilebilir hale gelir. Bu da gelecekteki enerji ihtiyaçlarının tahmin edilmesini ve uygun önlemlerin alınmasını sağlar. Ayrıca, dijitalleşmenin getirdiği otomasyon ve uyarı sistemleri, enerji israfını önlemeye ve operasyonel verimliliği artırmaya yardımcı olur. Bu çalışma, dijitalleşmenin enerji yönetimi üzerindeki olumlu etkilerini ortaya koyarak, endüstriyel süreçlerin daha akıllı ve sürdürülebilir hale gelmesini sağlamayı amaçlamaktadır. Yapılan çalışmada; elektrik enerjisi değerli ve kıt bir kaynak olduğundan planlı tüketim ve stratejik kararlara temel oluşturabilmesi amacıyla modelleme başarısı yüksek alternatif tahmin modelleri analiz edilmektedir. Anahtar Sözcükler: Elektrik tüketim, Tahmin modeli, Veri madenciliği, Dijitalleşme | en_US |
| dc.description.abstract | Electricity is the most widely used energy source in the white goods manufacturing sector, directly impacting production costs and sustainability. Accurate electricity forecasts are essential to ensure the security of electricity supply. The white goods sector is significant for both the Turkish and global economies, making efficiency in this sector highly important. Given Turkey's strong position in white goods production and its global impact, efficient management of energy consumption is critical for sustainability. Effective use of valuable resources like electricity is vital for reducing costs and mitigating environmental impacts. With digitalization, data can be collected from production processes and processed for better management. This study applied forecasting models based on the electricity consumption of machines used in a furnace operation of a white goods manufacturing company. By analyzing the electricity consumption data of a machine used in production over a certain period, future electricity consumption is forecasted, and cost estimates are made. Digitalization enables more effective management of critical factors such as energy consumption by facilitating data collection and analysis in production processes. Efficient use of important resources like electricity is crucial for cost control and sustainability. With digitalization, the energy consumption data of machines used in white goods production can be monitored and analyzed in real-time. This allows for forecasting future energy needs and taking appropriate measures. Additionally, automation and alert systems brought by digitalization help prevent energy waste and increase operational efficiency. This study aims to reveal the positive impacts of digitalization on energy management, making industrial processes smarter and more sustainable. Since electricity is a valuable and scarce resource, the study analyzes alternative forecasting models with high modeling success to form the basis for planned consumption and strategic decisions. | en_US |
| dc.identifier.endpage | 102 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 1 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=usXiZIM9Lp0wk-YzRoaT-zcChEi4Efa6rneYK45QqXFCspvyy-QIw9dPERTKJVyH | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12684/20265 | |
| dc.identifier.yoktezid | 886694 | en_US |
| dc.institutionauthor | Kilitci, Ayşe İrem | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.publisher | Düzce Üniversitesi | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.snmz | KA_TEZ_20250911 | |
| dc.subject | Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol | en_US |
| dc.subject | Computer Engineering and Computer Science and Control | en_US |
| dc.subject | Electricity consumption | en_US |
| dc.subject | Prediction model | en_US |
| dc.subject | Data mining | en_US |
| dc.subject | Digitalization. | en_US |
| dc.title | Beyaz eşya sektöründe elektrik tüketim tahmini ve alarm uygulaması | en_US |
| dc.title.alternative | Electricity consumption forecasting and alarm application in the white goods sector | en_US |
| dc.type | Master Thesis | en_US |












