Keçe, Akın2020-08-052020-08-052009Akyürek, A. vd. (2009). "Termoplastik ürünlerin yeni ürün devreye alma sürecinde bir yapay zeka yaklaşımı". Uludağ Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 14(1), 67-76.2148-4147https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/202734http://hdl.handle.net/11452/11935Plastik ürünlerin imalatında çok değişik yöntemler kullanılmakla birlikte en yaygın yöntem enjeksiyonla kalıplama yöntemidir. Enjeksiyonla kalıplama sürecinde çok sayıda ve aralarında karmaşık ilişkilerin olduğu parametrelerle performans göstergesinin olması, sürecin karmaşıklığını arttırmakta ve bu parametreler çıkan ürünün kalitesini önemli derecede etkilemektedir. Bundan dolayı plastik enjeksiyonda çıkan ürünün kalitesi için uygun proses parametrelerinin seçimi çok önemlidir. Bu nedenle plastik enjeksiyon yeni ürün devreye alma sürecinde ileri tekniklere gereksinim vardır. Bu çalışmada, uzman insana bağımlılığı ve maliyetleri azaltarak yeni ürün devreye alma sürecinde yüksek kalitede termoplastik ürünlerin üretilebilmesi amacıyla bir yapay zeka yaklaşımı kullanılmıştır.Although there are several methods in the manufacture of plastic products, injection molding is the most widespread method. There are many process parameters that increase the complexity of the molding process and the quality of molded parts are mostly influenced by these process parameters during molding process. The selection of appropriate process parameters for the injection molding operation is becoming more important to produce high quality products due to complexity of the molding process. Therefore, advanced approaches are required to model the injection molding at first approval process. In this research, artificial intelligence approach is presented to model the injection molding process with the goal of manufacturing high quality plastic parts through a cost effective approach by reducing dependency on human expertise.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessPlastik enjeksiyon yöntemiYeni ürün devreye alma süreciYapay zekaPlastic injection methodFirst part approval processArtificial intelligenceArticle6776141