Geri Dön

Kalıp üretim aşamalarının standart zamanlarının belirlenmesi

Determination of standart time in die manufacturing stages

  1. Tez No: 343143
  2. Yazar: GİZEM GÖKLÜ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SEDA ÖZMUTLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: kalıp üretimi, üretim süreleri tahmini, regresyon analizi, yapay sinir ağları, die manufacturing, estimating of manufacturing time, regression analysis, artificial neural networks
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 101

Özet

Üretim planlamanın başarılı şekilde gerçekleştirilebilmesi, üretim aşamalarının sürelerinin doğru şekilde tahmin edilebilmesine bağlıdır. Kalıpçılık sektöründe, üretilen ürün karmaşık ve üretim süreci uzun olduğu için üretim sürelerinin tahmin edilmesi özellikle zordur. Bu çalışma, kalıp üretim aşamalarının sürelerinin tespiti ve tahmini ile ilgilidir. Kalıp üretim aşamaları sürelerinin belirlenebilmesi için üretim süresini etkileyen kalıp teknik parametre değerlerinin tahmin edilebilmesi gereklidir. Bu sebeple bu çalışmada, kalıp üretim aşamalarının sürelerinin belirlenmesi amacına yönelik olarak kalıp teknik parametre değerlerinin tahmini için regresyon analizi ve yapay sinir ağları yaklaşımı olmak üzere iki farklı yaklaşım uygulanmıştır. Çalışmada, öncelikle kalıpların üretim süresine etki eden teknik parametreler belirlenmiş, parametrelerle ilgili veri analizine uygun bağımsız ve bağımlı değişkenlerin bir arada olduğu veri setleri hazırlanmıştır. Daha sonra bu veri setleri kullanılarak, regresyon analizi ve yapay sinir ağları metotları ile teknik parametre değerlerini tahmin etmek üzere tahmin modelleri geliştirilmiştir. Bu tahmin modelleri ile örnek bir uygulama yapılmış ve elde edilen süreler gerçek sürelerle karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

The succesful realization of production planning depends on the correct time estimation of the stages of production. In die industry, the manufactured product is complicated and the manufacturing process is a long period of time, because of that, estimated of production time is especially difficult. This study is about the detection and prediction of the duration of the production stages of the die. For determining the duration of the stages of production die, prediction of the values of technique parameters which affects the duration of production time is required. Thus, in this study, for the purposes of determination of the duration time of die manufacturing stages, two different approaches which are regression analysis and artificial neural network were applied. In the study, firstly the technique parameters which affects the duration time of the die manufacturing were determined and then, about these parameters, the data sets which have the dependent and also independent variables were prepared in accordance with te data analysis. Thereafter, with these data sets, the prediction models were developed using the regression analysis and artificial neural network methods for the prediction of the technique parameters values. An application is implemented with the prediction models and the times which were obtained from the prediciton models and the real-times are compared.

Benzer Tezler

  1. Flavonoid changes in industrially processed and stored onions

    Endüstriyel olarak soğan işlemede ve depolamada flavonoid değişimleri

    MERVE İŞLEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DİLARA NİLÜFER ERDİL

  2. Mesleki eğitim fakültesi giyim endüstrisi ve moda tasarımı eğitimi bölümü koleksiyon hazrılama dersi için örnek bir ders program modeli hazırlama

    Preparing an examplary curriculum for the collection preparation lessons of the clothing industry and fashion design department of the vocational training faculty

    NEŞE YAŞAR ÇEĞİNDİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Giyim Endüstrisi ve Giyim Sanatları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. SEVİL KİŞİOĞLU

  3. Bir beyaz peynir işletmesinde HACCP uygulaması

    Application of HACCP in a white pickled chese company

    TUNÇ BOZTUNÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. DİLEK HEPERKAN

  4. Yalın montaj sistemlerinin tasarlanması ve uygulanması

    Designing and implementation of lean assembly systems

    EZGİ BORA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET BÜLENT DURMUŞOĞLU