CNC makineleri, üretimde hassasiyet ister ama arızalar kaçınılmazdır. Yapay zekâ ile bu arızaları önceden tespit etmek mümkün. Benim yaklaşımım, makine sensör verilerini analiz ederek anomali bulmaktı.
Bir projede, titreşim ve sıcaklık verilerini topladım. Python’da pandas ile veriyi işledim, scikit-learn ile bir “Random Forest” modeli eğittim. Model, %85 doğrulukla arızaları tahmin etti. Sensör verileriniz varsa, siz de benzer bir sistem kurabilirsiniz:

• Veriyi toplayın (CSV formatında).
• Özellikleri seçin (örneğin, titreşim frekansı).
• Modeli eğitin ve test edin.
  Bu, üretimde downtime’ı azaltır ve maliyeti düşürür.