Alüminyum Ekstrüzyon Proses Analizi ve Optimizasyonu
- 48 Ders
- Online ya da Kurum Bünyesinde
Eğitimin Kısa Tanımı
Eğitim kapsamında billet ve kalıp sıcaklıkları, ram hızı, pres basıncı, çıkış sıcaklığı, çevrim süresi, hurda ve kalite verileri gibi kritik proses değişkenleri ele alınır. Katılımcılar; veri temizleme, istatistiksel proses analizi, SPC, DOE, regresyon, tahmin modelleri, hata ve kök neden analizi ile proses optimizasyonu uygulamaları gerçekleştirir.
Programın temel amacı, ekstrüzyon prosesinde oluşan verileri daha yüksek verimlilik, daha kararlı kalite, daha düşük hurda ve daha doğru proses kararları için kullanılabilir mühendislik bilgisine dönüştürmektir.
NEDEN ÖĞRENMELİYİM?
Alüminyum ekstrüzyon proseslerinde kalite, verimlilik ve maliyet; billet sıcaklığı, kalıp sıcaklığı, ram hızı, pres basıncı, çıkış sıcaklığı, çevrim süresi ve hurda oranı gibi birçok değişkenin birlikte etkisiyle şekillenir. Bu değişkenleri yalnızca izlemek değil, veriye dayalı olarak analiz etmek ve doğru proses kararlarına dönüştürmek günümüzde önemli bir mühendislik yetkinliğidir.
Bu eğitimi öğrenerek;
- Proses değişkenleri arasındaki ilişkileri belirleyebilir,
- Üretim, kalite ve hurda verilerini sistematik olarak analiz edebilir,
- Proses kararlılığını ve sapmaları erken aşamada tespit edebilir,
- Kusurların ve performans kayıplarının olası nedenlerini araştırabilir,
- SPC, DOE, regresyon ve veri analitiği yöntemlerini ekstrüzyon prosesine uygulayabilir,
- Kalite, hurda ve proses performansına yönelik tahmin modelleri geliştirebilir,
- Python ile güvenli ve verimli çalışma aralıklarını belirleyen proses pencereleri oluşturabilir,
- Üretim kararlarını yalnızca deneyime değil, ölçülebilir verilere dayandırabilirsiniz.
Eğitimin temel amacı, ekstrüzyon prosesini yalnızca takip eden değil; veriyi kullanarak anlayan, sorgulayan, iyileştiren ve optimize eden bir mühendislik yaklaşımı kazandırmaktır.
FİRMALARA KAZANDIRDIKLARI
Alüminyum Ekstrüzyon Proses Analizi ve Optimizasyonu eğitimi; firmaların mevcut üretim verilerini yalnızca kayıt altına almak yerine, proses iyileştirme ve teknik karar alma süreçlerinde aktif olarak kullanabilmelerini hedefler.
Eğitim sonucunda firmalar;
Hurda ve uygunsuzlukların nedenlerini daha sistematik analiz edebilir,
Billet sıcaklığı, ram hızı, kalıp sıcaklığı, pres basıncı ve çıkış sıcaklığı gibi kritik proses değişkenlerinin üretim sonuçlarına etkisini değerlendirebilir,
Proses sapmalarını, kararsızlıkları ve anormal üretim koşullarını daha erken tespit edebilir,
Kalıp, profil, alaşım, vardiya ve üretim koşullarına göre performans karşılaştırmaları gerçekleştirebilir,
SPC, proses yeterlilik analizleri ve istatistiksel yöntemlerle kalite süreçlerini daha ölçülebilir hale getirebilir,
Veriye dayalı kök neden analizleri yaparak problem çözme süreçlerini güçlendirebilir,
Kalite, hurda, çevrim süresi ve proses performansına yönelik tahmin modelleri geliştirebilir,
DOE ve optimizasyon yöntemleriyle kritik proses parametrelerinin etkilerini sistematik olarak değerlendirebilir,
Tek bir ideal proses değeri yerine, kalite ve verimlilik kriterlerini birlikte sağlayan güvenli proses çalışma aralıkları oluşturabilir,
Tekrarlayan analiz ve raporlama işlemlerini Python ile otomatikleştirerek mühendislik zamanını daha verimli kullanabilir,
Kurum içerisinde üretim tecrübesini ölçülebilir, analiz edilebilir ve aktarılabilir proses bilgisine dönüştürebilir.
Programın firmalara sağlayacağı temel kazanım; daha düşük hurda, daha kararlı kalite, daha yüksek proses görünürlüğü ve deneyime dayalı kararları veri destekli mühendislik kararlarıyla güçlendiren bir çalışma kültürü oluşturmaktır.
EĞİTİM KONULARI
Alüminyum Ekstrüzyon Proses Analizi ve Optimizasyonu eğitimi; ekstrüzyon prosesinin mühendislik temellerinden başlayarak üretim verilerinin analiz edilmesi, kalite ve hurda problemlerinin araştırılması, proses sonuçlarının tahmin edilmesi ve optimum çalışma aralıklarının belirlenmesine kadar uzanan uygulamalı bir uzmanlık programıdır.
Eğitim kapsamında;
Alüminyum Ekstrüzyon Prosesinin Temelleri: Billet hazırlama, preheating, presleme, kalıp, runout, quenching, stretching ve aging süreçlerinin bütünsel olarak incelenmesi
Alüminyum Alaşımları ve Proses Davranışı: Özellikle 6xxx serisi alaşımların ekstrüzyon prosesindeki temel özellikleri
Kritik Proses Parametreleri: Billet sıcaklığı, kalıp sıcaklığı, container sıcaklığı, ram hızı, extrusion speed, pres basıncı ve çıkış sıcaklığı
Extrusion Ratio ve Profil Geometrisi: Kesit alanı, et kalınlığı, kalıp göz sayısı ve geometrik faktörlerin proses performansına etkileri
Ekstrüzyon Veri Mühendisliği: Pres, billet, kalıp, profil, alaşım, vardiya ve üretim kayıtlarının analiz için yapılandırılması
Python ile Üretim Verilerinin İşlenmesi: NumPy ve Pandas kullanılarak CSV ve Excel tabanlı üretim verilerinin analizi
Veri Kalitesi ve Ön İşleme: Eksik kayıtlar, tekrar eden veriler, hatalı ölçümler, birim standardizasyonu ve aykırı değerlerin değerlendirilmesi
Keşifsel Veri Analizi – EDA: Proses davranışlarının grafik ve istatistiksel yöntemlerle incelenmesi
Proses Değişkenleri Arasındaki İlişkiler: Sıcaklık, hız, basınç, çevrim süresi, kalite ve hurda arasındaki ilişkilerin araştırılması
İstatistiksel Proses Kontrolü – SPC: Kontrol grafikleri, proses kararlılığı, trend ve sapma analizi
Proses Yeterlilik Analizi: Cp, Cpk ve üretim toleranslarının istatistiksel olarak değerlendirilmesi
Üretim KPI Analizi: Throughput, cycle time, üretim miktarı, verimlilik, hurda oranı ve temel performans göstergelerinin analizi
Hurda Analizi: Hurda miktarı ve oranlarının profil, kalıp, alaşım, vardiya ve proses parametreleri bazında değerlendirilmesi
Ekstrüzyon Kusurlarının Veri Analizi: Yüzey, ölçü, şekil ve proses kaynaklı uygunsuzlukların sınıflandırılması ve analiz edilmesi
Pareto ve Kök Neden Analizi: Problem kaynaklarının önceliklendirilmesi ve veriye dayalı neden-sonuç ilişkilerinin oluşturulması
Kalıp Performansı Analizi: Die ID, kalıp yaşı, profil tipi ve üretim sonuçları arasındaki ilişkilerin incelenmesi
Korelasyon Analizi: Proses değişkenlerinin üretim ve kalite sonuçları üzerindeki ilişkilerinin değerlendirilmesi
Regresyon Analizi: Proses parametrelerinden sıcaklık, çevrim süresi, hurda ve performans sonuçlarının modellenmesi
ANOVA – Varyans Analizi: Farklı proses faktörlerinin üretim sonuçları üzerindeki etkilerinin karşılaştırılması
Deney Tasarımı – DOE: Billet sıcaklığı, ram hızı, kalıp sıcaklığı ve diğer kritik değişkenlerin sistematik olarak incelenmesi
Etkileşim Analizi: Proses değişkenlerinin tek başına ve birlikte oluşturduğu etkilerin değerlendirilmesi
Proses Tahmin Modelleri: Çıkış sıcaklığı, üretkenlik, çevrim süresi ve hurda gibi sonuçların tahmin edilmesi
Kalite Risk Tahmini: OK/NOK, kusur veya kalite riski için temel sınıflandırma modellerinin geliştirilmesi
Makine Öğrenmesi Uygulamaları: scikit-learn ile veri hazırlama, model geliştirme, eğitim ve test süreçleri
Model Doğrulama: Train/test ayrımı, cross-validation, MAE, RMSE, R², precision, recall ve confusion matrix
Model Açıklanabilirliği: Hangi proses değişkenlerinin tahmin sonuçlarında daha etkili olduğunun belirlenmesi
Anomali ve Proses Sapması Tespiti: Normal üretim davranışından farklılaşan kayıtların belirlenmesi
Mühendislik Optimizasyonu: SciPy kullanılarak proses parametrelerinin teknik sınırlar içerisinde optimize edilmesi
Çok Kriterli Proses Optimizasyonu: Hurda, kalite, çevrim süresi ve üretkenliğin birlikte değerlendirilmesi
Güvenli Proses Penceresi Oluşturma: Tek bir optimum değer yerine kararlı ve uygulanabilir proses çalışma aralıklarının belirlenmesi
Teknik Görselleştirme ve Raporlama: Proses grafiklerinin, kalite göstergelerinin ve analiz sonuçlarının oluşturulması
Python ile Analiz Otomasyonu: Tekrarlayan üretim ve proses analizlerinin otomatik hale getirilmesi
Karar Destek Uygulaması: Streamlit kullanılarak proses mühendislerinin kullanabileceği basit analiz ve öneri ekranlarının geliştirilmesi
Uygulamalı Bitirme Projesi: Gerçekçi bir AA6063 ekstrüzyon veri setinin temizlenmesi, analiz edilmesi, modellenmesi ve optimum proses çalışma aralıklarının belirlenmesi
Program boyunca tüm uygulamalar Python ve ücretsiz/açık kaynak kütüphaneler kullanılarak gerçekleştirilecek; ücretli ekstrüzyon simülasyon veya mühendislik yazılımlarına ihtiyaç duyulmayacaktır.
Eğitimin temel yaklaşımı, ekstrüzyon prosesini yalnızca izlemek değil; üretim verilerinden proses davranışını anlamak, problemlerin olası nedenlerini belirlemek ve kalite ile verimliliği geliştirecek veri destekli mühendislik kararları üretebilmektir.
BAŞVURUDA DİKKAT EDİLECEK KONULAR
- Eğitime katılacak kursiyerlerin aşağıdaki konulara dikkat etmesini rica ediyoruz. Sorularınız için bizlere +90 553 377 29 28 numaralı telefondan ulaşınız.
- Eğitim katılımcının talebi doğrultusunda, online / yüz yüze / kurum bünyesinde olmaktadır.
- Eğitime katılım için temel bilgisayar bilgisi yeterlidir.
- Eğitim sonunda katılımcılara KATILIM BELGESİ verilecektir.
- Eğitimler günde 4 ders olacak şekilde toplamda 12 gün sürecektir.
- Ders saatleri ve süreleri talep edilmesi halinde özel ders ve kurumsal eğitimlerde yeniden düzenlenebilir.
- Katılımcı sayısı 5 kişiden az olan guruplar eğitime açılmayacaktır. Bu durumda katılımcıya diğer guruplardan birisine katılması ya da ücretinin geri ödenmesi teklif edilecektir.
- Eğitim için ödeme yapan kişilere fatura kesilecektir. Farklı bir isim için fatura kesilmeyecektir..!
- Katılımcılar ödeme yaparken yukarıdaki şartları okumuş ve kabul etmiş sayılacaktır.
Eğitim Saatleri
EĞİTİME KİMLER KATILABİLİR?
Eğitim, Python’ın ekstrüzyon mühendisliğinde uygulamalı kullanımına odaklanan bir uzmanlık programı olduğundan; katılımcıların temel Python, NumPy ve Pandas bilgisine sahip olmaları önerilir. Bu altyapıya sahip olmayan katılımcıların öncelikle “Alüminyum Sektöründe Python Tabanlı Mühendislik ve Veri Analizi” eğitimini tamamlamaları tavsiye edilir.
Alüminyum ekstrüzyon sektöründe doğrudan çalışanların yanı sıra, üretim verilerini kullanarak kalite, hurda, proses kararlılığı ve verimlilik üzerine çalışmalar yapmak isteyen teknik profesyoneller de programa katılabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Eğitim; alüminyum ekstrüzyon sektöründe çalışan proses, üretim, kalite, Ar-Ge ve mühendislik ekipleri ile üretim verilerini kullanarak proses performansını geliştirmek isteyen teknik profesyoneller için hazırlanmıştır.
Temel seviyede Python, NumPy ve Pandas bilgisi önerilmektedir. Python altyapısı bulunmayan katılımcıların öncelikle “Alüminyum Sektöründe Python Tabanlı Mühendislik ve Veri Analizi” eğitimini tamamlamaları tavsiye edilir.
Hayır. Python bu eğitimde amaç değil, ekstrüzyon prosesini analiz etmek ve optimize etmek için kullanılan mühendislik aracıdır. Eğitim doğrudan ekstrüzyon prosesleri ve üretim verileri üzerine yoğunlaşır.
Hayır. Eğitim Python ve ücretsiz/açık kaynak kütüphaneler kullanılarak gerçekleştirilecektir. QForm, Thermo-Calc, Altair veya benzeri ücretli mühendislik yazılımlarına ihtiyaç yoktur.
Başta NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, statsmodels ve scikit-learn olmak üzere veri analizi, istatistik, tahmin ve optimizasyon çalışmalarına yönelik kütüphaneler kullanılacaktır. Gerektiğinde openpyxl ve Streamlit gibi yardımcı araçlardan da yararlanılacaktır.
Billet sıcaklığı, kalıp ve container sıcaklığı, ram hızı, extrusion speed, pres basıncı, extrusion ratio, çıkış sıcaklığı, çevrim süresi, üretim miktarı, hurda, kalite kayıtları, kalıp bilgileri ve mekanik özellikler gibi kritik proses değişkenleri ele alınacaktır.
Evet. Katılımcılar gerçek endüstriyel yapıya uygun veri setleri üzerinde veri temizleme, görselleştirme, SPC, DOE, regresyon, kalite ve hurda analizi, tahmin ve proses optimizasyonu uygulamaları gerçekleştirecektir.
Evet; ancak amaç bir yapay zekâ uzmanlığı eğitimi vermek değildir. Makine öğrenmesi yöntemleri; çıkış sıcaklığı, hurda, kalite riski ve proses performansı gibi sonuçların tahmin edilmesi ve proses mühendisinin kararlarını desteklemek amacıyla kullanılacaktır.
Hayır. Eğitim bir FEA veya metal akış simülasyonu programı değildir. Odak, gerçek veya gerçekçi üretim verilerinden proses davranışını anlamak, problemleri belirlemek, sonuçları tahmin etmek ve optimum çalışma koşullarını geliştirmektir.
Katılımcılar ekstrüzyon üretim verilerini Python ile analiz edebilecek, proses değişkenleri arasındaki ilişkileri ortaya çıkarabilecek, SPC ve DOE uygulayabilecek, kalite ve hurda problemlerini inceleyebilecek, temel tahmin modelleri geliştirebilecek ve kalite–verimlilik kriterlerini birlikte dikkate alan güvenli proses çalışma pencereleri oluşturabilecektir.
