Yapay sinir ağları ile alternatif bir iş ölçüm metodu ve bir işletmede uygulanması
An alternative work study method with artificial neural network and industrial application
- Tez No: 166054
- Danışmanlar: PROF.DR. MUSTAFA KURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
İÜ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ALTERNATİF BİR İŞ ÖLÇÜM METODU VE BİR İŞLETMEDE UYGULANMASI (Yüksek Lisans Tezi) Enes Rıza ATEŞ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Eylül 2005 ÖZET Standart sürelerin tespiti aşamasında ortaya çıkan zorluklar, zaman etüdü gibi doğrudan ölçüm yöntemlerine ek olarak alternatif zaman belirleme yöntemlerini de beraberinde getirmiştir. Bu yöntemler dolaylı iş ölçüm yöntemleri olarak sınıflandırılan ve iş örneklemesi, standart veri ve formül kullanımı, önceden belirlenmiş hareket-zaman sistemleri olarak isimlendirilen yöntemlerdir. Bu çalışmada, bir işletmeye özgü olarak yapay sinir ağlan ile alternatif bir dolaylı iş ölçüm yöntemi geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemde benzer yapıda olan farklı işlerin sürelerini etkileyen faktörler belirlenmiş ve standart süreler bu faktörlere bağlı olarak yapay sinir ağı ile tahmin edilmiştir. Ağın eğitilmesinde daha önce benzer ürünler için yapılmış olan zaman etütleri sonuçları kullanılmış ve geliştirilen ağ ile eğitimde kullanılan ürünler için yapılan standart süre tahminlerinde oldukça düşük hata payları elde edilmiştir. Önerilen yöntem, özellikle benzer yapıda ürünler üreten işletmelerde, standart sürelerin düşük maliyet ile daha kısa zamanda ve yüksek güvenilirlikte belirlenmesini sağlayacaktır. Bilim Kodu: 919 Anahtar Kelimeler : Yapay Sinir Ağlan, Yapay Zeka, İş Ölçümü, Zaman Etüdü Sayfa Adedi: 71 Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Mustafa KURT
Özet (Çeviri)
iv AN ALTERNATIVE WORK STUDY METHOD WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK AND INDUSTRIAL APPLICATION (M.Sc. Thesis) Enes Rıza ATEŞ GAZI UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY September 2005 ABSTRACT Difficulties on determination of standart times cause to improve alternative methods in addition to direct measurement procedures. Work sampling,standart data and formulas »predefined movement-time systems are well known techniques of indirect work measurement methods. In this study, an indirect work measurement method with artificial neural network has been developed. In this new method, fistly the products which have similar production process and structure are chosen. There are a lot of similar products which are produced in an enterprise. Some of their standart times are known and the others are predicted with artificial neural networks. In the training of network, the products whose times are known are used. The artificial neural network predicts standart times which are nearly equal to real times. The method can use safely in companies which produce a lot of similar products. Science Code: 919 Key Words : Artificial Neural Network, Artificial Intelligence, Work Study, Time Study Page Number: 71 Adviser : Prof. Dr. Mustafa KURT
Benzer Tezler
- Yağış-akış ilişkisinin yapay zekâ teknikleri kullanılarak tahmini
Prediction of rainfall – runoff relationship using artificial intelligence techniques
ONUR BÖLÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İnşaat Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH ÜNEŞ
- Slip-slide control system for railway vehicles
Demiryolu araçları için kayma-kızaklama kontrol sistemi
ÖNCÜ ARARAT
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
- 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
2024
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL
- Müşteri memnuniyet indeks modeli önerisi ve model tahmininde kısmi en küçük kareler ve yapay sinir ağları metodu kullanımı
Customer satisfaction index model and use of partial least squares and neural networks in model estimation
ALİ TÜRKYILMAZ
Doktora
Türkçe
2007
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. COŞKUN ÖZKAN
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN