MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4404930343 · doi:10.52795/mateca.1516466

CAT6 Yerel Ağ Bağlantısı Kablolarının (LAN) Üretim Parametrelerinin Taguchi Yöntemi ile Optimizasyonu

2024· article· tr· W4404930343 on OpenAlexaff
Selim Hartomacıoğlu, Kamil Mutlu, Kerem Dizman, Dilek Dağdelen, Sibel Çalışkan

Bibliographic record

Venueİmalat Teknolojileri ve Uygulamaları · 2024
Typearticle
Languagetr
FieldEngineering
TopicFlexible and Reconfigurable Manufacturing Systems
Canadian institutionsNexen (Canada)
Fundersnot available
KeywordsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Yerel Ağ Bağlantısı (Local Area Network), Endüstri 4.0 dijitalleşen dünyada hızla kullanımı artan bir bağlantı türüdür. Bu bağlantı türünde kullanılan kabloların üretiminde kalite karakteristikleri ürünün kullanımı aşamasında önemli parametrelerdir. Yapılan bu çalışmada, CAT 6 kablosunun üretim hattına yönelik bir optimizasyon çalışması yapılmıştır. Optimizasyon çalışmasında hat hızı, tavlama akımı ve ısı profilleri giriş parametresi olarak, çekme mukavemeti ve % uzama ise çıkış parametresi olarak kullanılmıştır. Bakır çapı, kapasite ve damar çapı üretim esnasında online olarak ölçülmüş, çekme testi işlemi ise üretim sonrası numuneler üzerinden gerçekleştirilmiş ve standart içinde olduğu tespit edilmiştir. Yapılan Taguchi optimizasyonu işleminde, çekme mukavemeti açısından incelendiği zaman hat hızının etkisinin çok fazla olduğu, sonrasında ısı profillerinin ve en düşük etkiye ise tavlama akımının olduğu tespit edilmiştir. Sonuç olarak hat hızının mevcut kullanımının 800 m/dak hızdan 900 m/dak hıza çıkartılmasının üretim hızında %5.8’lik bir artış sağlayacağı, yıllık seri üretim açısından bakıldığı zaman üretim kapasitesi arttırımı için çok önemli bir avantaj sağlayacağı tespit edilmiştir.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.224
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.003
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.016

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.218
Teacher spread0.208 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueİmalat Teknolojileri ve UygulamalarıSame topicFlexible and Reconfigurable Manufacturing SystemsFrench-language works237,207