Manufacturing lead time estimation in a make-to-order environment using a data mining approach
Siparişe göre üretim ortamında veri sondajı yaklaşımı kullanılarak üretim süresi tahmini
- Tez No: 119189
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NUR EVİN ÖZDEMİREL, DOÇ. DR. SİNAN KAYALIGİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Üretim süresi tahmini, veri sondajı, regresyon ağaçlan, siparişe göre üretim iv, Manufacturing lead time estimation, data mining, regression trees, make- to-order manufacturing TTT
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
oz SİPARİŞE GÖRE ÜRETİM ORTAMINDA VERİ SONDAJI YAKLAŞIMI KULLANILARAK ÜRETİM SÜRESİ TAHMİNİ Öztürk, Atakan Yüksek Lisans, Endüstri Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Nur Evin Özdemirel Ortak Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Sinan Kayalıgil Eylül 2002, 96 sayfa Bu tezde, siparişe göre üretim süresi tahmini, üretim alanında yeni kullanılmaya başlanan Veri Sondajı yaklaşımı ile gerçekleştirilmiştir. Veri Sondajı yaklaşımları geleneksel üretim süresi tahmin etme metodları ile paralel olarak incelenmiş ve regresyon ağaçlan en uygun bulunmuştur. Eğitim ve test verisi üretme amacı ile sanal bir üretim ortamı kurulmuştur. Bir siparişin üretim süresini belirleyebilecek öz nitelikler listelenmiş ve simulasyon koşumlarından derlenmiştir. Özniteliklerin üretim süresi tahmin performansına bakılarak elenmesinden sonra, az sayıda özniteliğin tahmin için yeterli olduğu görülmüştür. Seçilen özniteliklerle yapılan Veri Sondajı performansı, aynı nitelik kümeleri ile yapılan doğrusal regresyon analizi ve literatürdeki diğer geleneksel üretim süresi tahmin teknikleri ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT MANUFACTURING LEAD TIME ESTIMATION IN A MAKE-TO- ORDER ENVIRONMENT USING A DATA MINING APPROACH Öztürk, Atakan M.Sc, Department of Industrial Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Nur Evin Özdemirel Co-Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Sinan Kayalıgil September 2002, 96 pages In this thesis, make-to-order manufacturing lead time estimation is realized with Data Mining, a rather new approach in the manufacturing field. Data Mining approaches along with manufacturing lead time estimation methods are surveyed and regression trees is selected as the most appropriate one. For the purpose of training and testing data generation, a hypothetical manufacturing environment is simulated. The attributes that can determine the lead time of an order are enlisted and collected from the simulation runs. After an elimination process based on monitoring the lead time estimation performance, a small number of attributes are found to be sufficient for estimation. The Data Mining performance with selected attributes is compared with linear regression using the same attribute sets as well as with traditional and recent manufacturing lead time estimation methods from the literature.
Benzer Tezler
- Esnek üretim sistemleri için bir etkin üretim denetleme modeli
An Effective supervisory control model for flexible manufacturing systems
BAHAR KORKUSUZ
Doktora
Türkçe
1989
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. GÖNÜL YENERSOY
- İnşaat projelerinde akıllı mobil cihazlarla desteklenen verimlilik kontrol sistemi önerisi ve kullanım deneyimleri hakkında inceleme
Smart mobile devices integrated productivity control system proposal and analysis of user experiences in the construction projects
ONUR KEREM ÖRENLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ ARTAN
- Üretim planlama ve kontrol
The Production planning and control
HÜLYA AKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET TANYAŞ
- Yüklenici inşaat işletmeleri için proje özelliklerinin ve riskin dikkate alındığı finansal planlama modeli
A Financial planning model based on project characteristics and risk for contracting firms
ELÇİN TAŞ