Endüstriyel varlık yönetimi, son on yılda köklü bir dönüşüm geçirdi. Yağ analizi artık yalnızca bir “durum kontrol” yöntemi değil; makinenin biyopsisi, tesis güvenilirliğinin belkemiği, kestirimci bakımın ise en güçlü karar mekanizmasıdır. Dijital sensör teknolojilerinin, yapay zekâ tabanlı yorumlamaların ve standartlardaki güncellemelerin etkisiyle yağ analizi alanı 2020 sonrası yeni bir çağın içine girdi.
Yağ analizi, endüstriyel bakım stratejilerinin en kritik bileşenlerinden biri olarak uzun yıllardır laboratuvar merkezli bir disiplin şeklinde yürütülmekteydi. Ancak özellikle 2023–2025 dönemi ile birlikte alan, çevrimiçi sensörler, yapay zekâ temelli karar destek algoritmaları, veri bütünlüğü protokolleri ve yeni/yenilenen standartların etkisiyle büyük bir dönüşümden geçmektedir.
2020’li yılların ortasında, yağla ilgili fiziksel ve kimyasal parametreleri sürekli olarak izleyen çevrimiçi sensörlerin endüstriyel tesislere entegrasyonu hız kazanmış; böylece verilerin anlık olarak toplanması ve iletilmesi sağlanmıştır. Sensör verisi, edge-processing cihazlarında işlenerek bulut tabanlı platformlara aktarılmakta; böylece laboratuvar sonuçları ile çevrimiçi veriler aynı veri yapısı içinde birleştirilmektedir. Bu gelişme, laboratuvarların veri yönetimini artık yalnızca ölçüm doğruluğu çerçevesinde değil, aynı zamanda zaman damgası senkronizasyonu, meta veri standardizasyonu ve veri güvenliği perspektifinden değerlendirmesini zorunlu kılmaktadır.
Yapay zekâ (YZ), yağ analizinde iki temel fonksiyon için kullanılmaya başlanmıştır:
Arıza Öngörüsü (Predictive Modelling)
Yağ analizi verileri; numuneyi alacak personelden ve doğru noktadan alımdan başlayarak, operasyonel koşullar ve analizi yapacak laboratuvarın kalifikasyonuna kadar uzanan süreçte elde edilen yağ analizi verisi, ekipmanın beklenen arıza modlarını tahmin etmek üzere makine öğrenmesi algoritmalarıyla işlenmektedir. Viskozite trendleri, elementel aşınma izleri ve partikül dağılımı gibi göstergeler bir araya getirildiğinde, YZ modelleri insan analistlerin kolayca fark edemeyeceği korelasyonları ortaya çıkarabilmektedir.
Veri Kalite Yönetimi
Modeller, laboratuvar veri setlerindeki ölçüm hatalarını, cihaz sürüklenmelerini ve örnekleme tutarsızlıklarını tespit etmek için kullanılmaktadır. Bu yaklaşım, kalite güvence süreçlerini güçlendirirken hatalı sonuçların raporlanma riskini azaltmaktadır.
Bu faydalara karşın, YZ modellerinin güvenilirliği yalnızca eğitim verisinin kalitesi kadar güçlüdür. Dolayısıyla laboratuvarlarda “model doğrulama, model izleme ve açıklanabilirlik” süreçleri oluşturulmadan YZ uygulamalarının tam güvenle kullanılması mümkün olmamaktadır.
Bununla birlikte ASTM, ISO ve CEN komiteleri tarafından yayımlanan yağ analizi ile ilişkili standartlar, 2024–2025 döneminde önemli güncellemeler gerçekleştirdi. Örnek analiz metotları aşağıdaki gibidir:
- Otomatik partikül sayımı ve ISO 4406 kodlaması
- Membran patch testleri (ASTM D7843) ve oksidatif stabilite göstergeleri
- ICP-OES elementel analiz kalibrasyon rehberleri
- Dielektrik özellik test yöntemleri
Laboratuvarların bu standartlara uyumu yalnızca prosedür güncellemeleriyle sınırlı değildir; aynı zamanda kalibrasyon aralıklarının yeniden değerlendirilmesi, cihaz uygunluk testlerinin sıklaştırılması ve personel eğitiminin güncellenmesini gerektirmektedir. Hata paylarının azaltılması, sonuçların geniş bir perspektiften değerlendirilmesi için laboratuvar uygulamalarına destek olarak yapay zekâ ve sensör uygulamalarının da eklenmesi enerji, üretim vb. sektörlerin güvenilirlik yönetimine ciddi katkılar sunacaktır.
Saha ekipmanlarının yağ tüketimini optimize etmek ve gereksiz yağ değişimlerini azaltmak, sürdürülebilirlik politikaları açısından giderek önem kazanmaktadır. Modern yağ analizi, çevresel uyumun yanı sıra; yağ ömrünün uzatılması, atık yağ hacminin azaltılması ve yağ bozunum ürünlerinin izlenmesi gibi konularda doğrudan etkili bir araç haline gelmiştir. Bu nedenle yağ analizi artık yalnızca bir bakım faaliyeti değil, şirketlerin çevresel performans raporlamasının ayrılmaz bir bileşeni olarak görülmektedir.
Kaynakça
ASTM International. (2024). Annual Book of ASTM Standards.
CEN/TC 19. (2024). Lubricants, Industrial Oils and Related Products.
Chong, S., & He, J. (2023). Machine learning applications in lubricant degradation analysis.
ISO. (2023). ISO 4406.
Mordor Intelligence. (2024). Global Oil Condition Monitoring Market Report.
Smith, R., et al. (2024). Digital transformation in lubricant condition monitoring.
Zhao, L., & Kumar, P. (2024). Real-time oil monitoring sensors.
