Otomatik tanımlama ve veri toplama teknikleri ve barkod destekli depo otomasyonu uygulaması
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 32060
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERDAL BALABAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1994
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
n ÖZET Bu çalışma, ükemizde hızla yayılmakta olan Otomatik Tanımlama ve Veri Toplama Sistemlerinin, işletmelerin verimliliğini artırabilmelerine ve teknolojiyi en etkin şekilde kullanabilmelerine katkıda bulunmalarını sağlamak amacıyla, bir tekstil firmasında nasıl kullanılabileceğini tesbit etmeye yöneliktir. Beş bölümden meydana gelen bu çalışmanın, ilk bölümde Otomatik Tanımlama ve Veri Toplama Teknikleri anlatılmıştır. Bu bölümdeki iki kategoriden meydana gelen Optik İşaret Okuma Yöntemi, İstatistik, Sayım ve sınav değerlendirilmesi gibi işlerde başarıyla kullanılmaktadır. Birinci kategoride formlar bazı bölümleri dolu olarak verilir. Boş yerler doldurulmak üzere ilgili yerlere gönderilir. İkinci kategoride ise formlar tamamıyla boş olarak doldurulacakları yere gönderilirler. Formları okuyan OMR birimleri, formları mekanik olarak okuyucu kafası altından geçiren bir düzen ile okuma veya karalanmış alanları tanıyan kafalardan oluşur. Işığa karşı hassas kafalar kağıdın üzerinden yansıyan ışığı algılar, herhangi bir noktada işaret varsa buradan daha az ışık yansıyacaktır. İşaretli bölümler kafa önünden geçtikleri zaman ışık aksettirmedikleri için tanınırlar. Diğer bir teknik olan Optik Karakter Tanıma Yöntemi, Verinin, kaynağından güvenilir, hızlı ve doğru bir biçimde bilgi-işlem ortamına aktarılmasını sağlar. Genellikle uygulama gereği hazırlanan dokümanlar üzerindeki bir veya iki satırdan oluşan OCR karakter takımı *üzerine bir ışık huzmesi yollanıp yansıyan ışığın sayısal yapıya çevrilmesi yoluyla tanımlama yapılır. Yapay İzleme Tekniği, Sunduğu kesin çözümlerle endüstri sektörlerinde çok çeşitli uygulama alanları bulan yeni bir teknolojidir. Yapay izlemenin avantajları, insanların bireysel izleme ve kontrol etmek zorunda kaldığı alanlarda kendini göstermektedir. Genel olarak Doğrulama, Kalite Kontrol, Karakter Tanıma, Montaj Kontrol, Proses Kontrol, Parça Tanıma, Ölçüm ve Robot Yönetimi alanlarında kullanılmaktadır.nı Manyetik Mürekkep Karakter Tanıma Tekniği, Genellikle bankacılık sektöründe kullanılmaktadır. Günlük hayatımızda sık sık karşılaştığımız çeklerde en altta bir satır halinde bu karakterler ile yazılı alanlar mevcuttur. Bu kod satırı sağdan sola doğru okunur. Okuma işlemi özel MICR okuyucu birim içinde iki ayrı okuyucu kafa tarafından yapılır. Radyo Dalgalan île Tanıma Tekniği, son yıllarda en çok gündeme gelen ve gelişmekte olan bir teknolojidir. Başlıca kullanım alanları, İnsan Güvenlik Geçiş Kontrol Sistemleri, Araç Güvenlik Geçiş Kontrol Sistemleri, Canlı Hayvan Takip Sistemi, Palet Takip Kontrol Sistemi ve Üretim Takip Sistemi şeklindedir. Konuşmayı Tanıma Tekniği, elde edilen konuşma işaretinin sayısal şekle dönüştürüldükten sonra konuşulan sözü veya kişiyi tanıma işlemidir. Genel olarak uygulama alanları Üretim ve kontrol işlemleri, ofis otomasyonu, teknik veri toplama, tıbbi uygulamalar ve güvenlik sistemleri şeklindedir. İkinci bölümde bu çalışmanın ana konusu olan barkod teknolojisi anlatılmıştır. Barkod veya çubuk kodlama olarak bilinen bu yöntem en yaygın olarak kullanılan yöntemdir. Bu yönteme ilşikin, tarihsel gelişimi ve barkod sembolojilerinin herbirinin gelişme süreçleri, kullanım şekilleri, kullanım alanları, avantajları ve dezavantajları bu bölümde detaylı olarak verilmiştir. Üçüncü bölümde, Barkod Okuma ve Yazma Teknikleri adı altında barkod okuma teknikleri olan barkod kalemleri, tabancalar, CCD'ler, yarık tarayıcılar ve akıllı okuyucuların her birinin kullanım şekilleri, kullanılabildiği yerler ve kullanım avantajları incelenmiştir. Ayrıca, barkod yazma ve basma sistemlerinin herbiri incelenerek kullanım avantajları ve hangi sembolojilerde kullanılabilecekleri incelenmiştir. Dördüncü olarak Barkod Uygulamaları kısmında, günümüzde barkod teknolojisinin uygulama alanlarına ilişkin bilgiler verilmiştir. Yaygın olarak kullanılan Geçiş Güvenlik Sistemleri, Sigortacılık, Otomobil Üretimi ve Servis Araçları İzleme Sistemi gibi alanlarda uygulama şekilleri ve uygulanabilirlikleri değerlendirilmiştir. Ayrıca, barkod teknolojisinin aşama aşama genişleyen kullanım alanları özetlenmiştir.17 Beşinci olarak verilen son bölümde, bir hazır giyim sanayii'ndeki Barkod Destekli Depo Otomasyonu sisteminin gerekliliği araştırılarak bu doğrultuda yapılan çalışmalar ve bu çalışmaların eksik yönlerinin tesbit edilerek bu doğrultuda yapılması gereken çalışmaların neler olabileceği ve bunların nasıl gerçekleştirilebileceği hakkında çeşitli sistem önerileri getirilmiştir. Burada önerilen sistemlerin her birinin işletmeye getireceği fayda ve maliyet analizleri yapılarak, ileriki aşamalarda işletmenin gelebileceği konumlar dikkate alınarak bu doğrultuda en etkin sistemin tesbit edilmesi yoluna gidilmiştir.
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Ambar takibinde barkod teknolojisi kullanımı
Use of barcode technology in stock monitoring
PERİHAN TAŞDELEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
İşletmeKocaeli Üniversitesiİşletme Yönetimi ve Organizasyon Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİLÜFER ÇELİKKOL
- Otomatik tanımlama ve veri toplama teknikleri ve bir işletmede uygulanan barkod teknolojisinin yönetim kararlarında kullanılması
Başlık çevirisi yok
ŞENOL CIRAVOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
İşletmeİstanbul ÜniversitesiOrganizasyon ve İşletme Politikaları Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CEM DİKMEN
- RFID sistemlerinin kablosuz iletişim teknolojilerine entegrasyonu
Integration of RFID systems over wireless communication technologies
MEHMET ERKAN YÜKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDUL HALİM ZAİM
- State of charge estimation of lithium-ion batteries using machine learning approach
Makine öğrenmesi yaklaşımı kullanılarak lityum iyon pillerin şarj durumu tahmini
OSMAN ALPER ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE AYAZ
- Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems
Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka
DEĞER AYATA
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK