Geri Dön

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

  1. Tez No: 166054
  2. Yazar: ENES RIZA ATEŞ
  3. Danışmanlar: PROF.DR. MUSTAFA KURT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Tez No

    649400

    Yağış-akış ilişkisinin yapay zekâ teknikleri kullanılarak tahmini

    Prediction of rainfall – runoff relationship using artificial intelligence techniques

    ONUR BÖLÜK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İnşaat Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH ÜNEŞ

  2. Tez No

    455424

    Slip-slide control system for railway vehicles

    Demiryolu araçları için kayma-kızaklama kontrol sistemi

    ÖNCÜ ARARAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ

  3. 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

  4. Tez No

    223665

    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

    Türkçe

    2007

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. COŞKUN ÖZKAN

  5. Tez No

    39286

    Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi

    Analysis of learning algorithms in neural networks

    SEVİNÇ BAKLAVACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. LEYLA GÖREN

Geri Dön