Projede temel olarak makine öğrenmesi metotları kullanılarak Dağıtım Şirketi bünyesindeki AG ve OG şebeke elemanlarının daha önce karşılaşmış olduğu arıza tiplerinin kümülatif toplamından yola çıkılarak haftalık olarak karşılaşabileceği arıza durumlarının yüzdesel olarak tahmini gerçekleştirilecektir. Böylece işletme çalışanları sorumluluğundaki ekipmanlarda gerçekleşebilecek arızalar ile ilgili olarak bir hafta öncesinden bilgi sahibi olacaktır ve geliştirilmiş olan algoritma tahmini arızalara yönelik bakım planlarının raporlamasını sağlayarak hangi olası arızanın hangi bakım planı uygulanırsa, arıza ortaya çıkmadan önce engellenebileceğini ortaya koyacaktır. Bu bakımdan gerçekleştirilecek proje ile önceki verilerden yola çıkılarak bir hafta sonrası için Dağıtım Şirketinin sorumluluğundaki herhangi bir elemanda ortaya çıkabilecek arızaya yönelik yüzdesel tahmini arıza senaryoları oluşturulacak ve dolayısıyla potansiyel arıza noktaları belirlenmiş olacaktır, tahmini yapılan gerçekleşebilecek arızaya yönelik bakım planı belirlenecektir. Proje kapsamında oluşturulacak olan algoritma ile daha önce belirtilmiş olan arıza süresinin düşürülmesi için gerekli olan iş baremleri karşılanacaktır. Tedarik sürekliliğinin iyileştirilmesindeki önemli etkenlerden biri arıza sürelerinin düşürülmesidir. Arıza sürelerinin düşürülmesinde tahmini arıza senaryolarının oluşturulması, belirli bakım planlarının organize edilmesi, arıza noktasının hızla belirlenebilmesi, saha personelinin arıza giderme çalışmalarında doğru yöntemi hızlıca uygulayabilmesi sürecin daha iyi yönetilebilmesindeki önemli iş baremleridir. Elektrik Dağıtım Şirketleri tedarik sürekliliği kıstasları kapsamında şebekelerini daha iyi yönetebilmek ve izlemesini sağlamak için Kesinti Yönetimi Sistemlerini (OMS) kullanmaktadırlar. Kesinti Yönetimi Sistemleri ile birlikte Elektrik Dağıtım Şirketleri kesintilerin algılanması, arıza lokasyonlarının tespit edilmesi, etkilenen müşterilerin bilgilendirilmesi, iş gücünün yönetilmesi, arızanın giderilerek sistemin enerjilendirilmesi, arıza kayıtlarının tutulması ve gerekli raporlamaların yapılması gibi süreçlerin yönetimini sağlamaktadır.

Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, Arıza tahmini, Bakım Planı Oluşturma, Endüstri 4.0

Keywords: