Geri Dön

Makine öğrenmesi destekli operasyon, ara ürün ve ürün benzerliklerine dayalı hücre tasarımı

Machine learning-supported cell design based on operation, semifinished product, and product similarities

PDF İndir

  1. Tez No: 1014867
  2. Yazar: HULİSİ AYLUÇTARHAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. URAL GÖKAY ÇİÇEKLİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Üretim Yönetimi ve Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez kapsamında, hücresel üretim sistemlerinde hücre oluşturma problemine yönelik çok katmanlı ve yenilikçi bir metodoloji geliştirilmiştir. Literatürde yaygın olarak benimsenen makine benzerliği temelli geleneksel hücre tasarımı yaklaşımlarının ötesine geçilerek, Methods-Time Measurement (MTM) yöntemi aracılığıyla operasyonlar detaylı biçimde analiz edilmiş ve operasyon hareketleri temelinde yeni bir sınıflandırma yapılmıştır. Bu süreçte, operasyonların ve ürün-yarı ürün gruplarının sınıflandırılmasında PrefixSpan algoritması ile sıralı desen madenciliği yöntemlerinden yararlanılmış, ardından hiyerarşik kümeleme algoritması ile makine öğrenmesi tabanlı bir sınıflandırma modeli oluşturulmuştur. Böylelikle, veri madenciliği ve makine öğrenmesi teknikleri entegre edilerek üretim icrası temelli benzerlik kümeler elde edilmiştir. Literatürde genellikle makine benzerliği üzerinden sınıflandırma yapılırken, bu çalışmada operasyonlar ve bu operasyonların oluşturduğu ürünler, üretimin icrası bağlamında sınıflandırılmıştır. Bu sayede, operasyonların veya ürünlerin üretim icrası açısından birbirlerine olan benzerlik düzeylerini sayısal olarak ölçebilen kapsamlı bir model geliştirilmiş ve bu modele Ayluçtarhan Benzerlik Modeli adı verilmiştir. Bununla birlikte, literatürde sistematik biçimde göz ardı edilen iş gücü yetkinliği bu çalışmada doğrudan modelin bir parçası haline getirilmiş ve özellikle montaj hatlarında hücresel üretim tasarımının etkinliğini artıracak şekilde modele entegre edilmiştir. Bu bütüncül yaklaşım doğrultusunda, üretim verimliliğini artırmaya, süreç dengesini sağlamaya ve iş gücü optimizasyonunu desteklemeye yönelik bir model önerilmiş ve bu modeli uygulamaya aktaran bir yazılım geliştirilmiştir. Çalışma sonuçları, önerilen modelin mevcut yaklaşımlara kıyasla daha kapsamlı ve uygulanabilir bir çözüm sunduğunu ve hücresel üretim sistemlerinin tasarımına yönelik literatüre özgün ve anlamlı bir katkı sağladığını ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, a multi-layered and innovative methodology has been developed to address the problem of cell formation in cellular manufacturing systems. Moving beyond the conventional approaches that primarily rely on machine similarity, operations were thoroughly analyzed using the Methods-Time Measurement (MTM) method, and a new classification was performed based on operation movements. In this process, the PrefixSpan algorithm, a sequential pattern mining technique, was employed for the classification of operations and product–semi-product groups, followed by the application of hierarchical clustering to build a machine learning–based classification model. In this way, by integrating data mining and machine learning techniques, production-execution-based similarity clusters were obtained. While the literature generally focuses on classifications based on machine similarity, in this study, both operations and the products formed by these operations were classified in terms of production execution. Accordingly, a comprehensive model has been developed that enables the numerical measurement of the similarity between two operations or products in terms of production execution, and this model is named the Ayluçtarhan Similarity Model. Furthermore, the workforce competency factor, which is systematically overlooked in literature, was directly incorporated into the model in this study, and was integrated in a way that enhances the effectiveness of cellular production design, particularly in assembly lines. In line with this holistic approach, a model aiming to improve production efficiency, ensure process balance, and support workforce optimization was proposed, and software was developed to implement this model. The results of the study reveal that the proposed model offers a more comprehensive and applicable solution compared to existing approaches and provides an original and meaningful contribution to the design of cellular manufacturing systems.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    673529

    Computer-aided exergy and energy analysis of the vacuum distillation unit

    Vakum distilasyon ünitesinin bilgisayar destekli ekserji ve enerji analizi

    SENA KURBAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR YAMAN

  2. Tez No

    1011228

    Laparoskopik parsiyel nefrektomi yapılan hastalarda perinefrik yağ dokusu özelliklerinin öngörüsünde yapay zekâ uygulamalarının değerlendirilmesi

    Evaluation of artificial intelligence applications in predicting perinephric fat tissue characteristics in patients undergoing laparoscopic partial nephrectomy

    EMRE FATİH KARADELİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    ÜrolojiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Üroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER ÖZDEN

  3. Tez No

    826995

    Askeri lojistik dağıtımında araç rotalama problemi için hipersezgisel algoritma geliştirilmesi

    Development of a hyper-heuristic algorithm for vehicle routing problem in military logistics distribution

    SÜLEYMAN KESİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIsparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CEVRİYE ALTINTAŞ

  4. Tez No

    883359

    Implications of NFV-SDN technology on the telecom sector in Turkey

    NFV-SDN teknolojisinin Türkiye'deki telekom sektörüne etkilerinin araştırılması

    AHMET ÇETİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA GÜLTEKİN

    DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM

  5. Tez No

    859865

    Modeling of the marine diesel engines with comparative machine learning methodologies

    Gemi dizel motorların karşılaştırmalı makine öğrenmesi yöntemleri ile modellenmesi

    MEHMET İLTER ÖZMEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL

Geri Dön