Geri Dön

İmalat sektöründe yapay sinir ağları uygulaması

Implementing of artificial neural network to manufacturing sector

  1. Tez No: 364178
  2. Yazar: EMİNE SEVİNÇTEKİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SEMİH ÖNÜT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sistem Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

Gelecek her zaman belirsizdir ve bu belirsizlik gerek insanları gerek işletmeleri geleceği tahmin etmeye zorlar. Talep tahmini ile işletmeler bir sonraki dönem satışlarını tahmin etmeye ve buna göre tüm planlarını oluşturmaya çalışır. Gelecek dönem talepleri ne kadar gerçeğe yakın olursa işletme o kadar başarılı olur. Yapay sinir ağları metodu insan beyni gibi çalışmaktadır. Beyin örnek bir olayda öğrendiği bilgilerin ışığında yeni kararlar vermekte, yeni tahminlerde bulunmaktadır. Yapay sinir ağları metodunda ağ öncelikle aynı beyin gibi eğitime tabi tutulur ve ağın öğrenmesi sağlanır. Öğrenen ağ artık kendi tahminlerini yapabilir. İş hayatında daha tecrübeli olan kişilerin daha doğru karar alıp daha doğru tahmin yapması gibi çok iyi kurulan bir yapay sinir ağı da gerçeğe yakın tahmin yapabilir. Tez çalışmasında birinci bölümde yapay sinir ağları kullanılarak yapılan tahminlere yönelik literatür araştırması yapılmıştır; makalelerde YSA yapısının nasıl kurulduğu incelenmiştir. İkinci bölümde ise yapay sinir ağları detaylı bir şekilde anlatılmıştır. Uygulama bölümünde ise makine imalatı yapan, satışları mevsime ve piyasaya göre çok değişkenlik gösteren bir firmanın talep tahmini YSA metodu ile gerçekleştirilmiştir. Uygulama MATLAB bilgisayar programında yapılmıştır. Oluşturulan yapay sinir ağında makine modeli, ay, ilgili ayda seçilen makinenin satış miktarı girdi değişkenleri ; bir sonraki sene ilgili makine modeli satışı ise çıktı değişkeni olarak tanımlanmıştır. Farklı ağ yapıları minimum hataya göre incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Future is always unknown. This makes people and company predict future. Companies try to forecast new period sales and prepare all its plans in related to new sales demand by demand forecasting. More correctly forecasted demad, more successfull company. Artificial neural network works as human brain. The brain takes new decisions, makes new predictions under learned information at sample events. At artificial neural network metod firstly, network educated as brain and got learned. Yet this learned network can make predictions itself. As more experienced person can predict more correctly in life; well educated network can predict more truly. In this thesis, at first section literature research made. On articles structure of artificial neural network investigated. At second section artificial neural network explained elaborately. In practice section demand forecasting done for a company manufacturing machine, its sales changing with trend behavior and seasonality by artificial neural network. MATLAB programme used for this. At designed artificial neural network machine model, months, sales on related month accepted as inputs and coming year same month sales predictions accepted as output. Different network constructions investigated for minimum error.

Benzer Tezler

  1. Yapay zekâ yöntemleri ile işletmelerin finansal başarısızlığının tahmin edilmesi: Bist imalat sektörü uygulaması

    Financial failure prediction of companies using artificial i̇ntelligence methods: An application in Bist manufacturing sector

    MUHAMMED FATİH YÜRÜK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeGaziantep Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM HALİL EKŞİ

  2. Hileli finansal raporlama: Muhasebe manipülasyonu ile karlılık oranları ilişkisine yönelik ampirik bir araştırma

    Fraud financial reporting: An empirical research on the relationship of accounting manipulation and profitability ratios

    İLHAN ACAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeGalatasaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İDİL KAYA

  3. Bir üretim işletmesinde veri madenciliği uygulaması

    An application of data mining in a manufacturing industry

    MUHAMMET ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BAYRAM TOPAL

  4. Exploiting clustering patterns in training sets to improve classification performance of fully connected layers

    Tam bağlantılı katmanların sınıflandırma performansını iyileştirmek için eğitim setlerindeki kümeleme örüntülerinden faydalanma

    TOLGA AHMET KALAYCI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UMUT ASAN

  5. Finansal başarısızlığın yapay sinir ağları ve çok değişkenli istatistiksel analiz teknikleri ile tahmin edilmesi: Borsa İstanbul'da bir uygulama

    Estimation of financial failure by artificial neural networks and multivariate statistical analysis techniques: An application in the İstanbul Stock Exchange

    BÜŞRA SÜSLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonometriBursa Uludağ Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEHRA BERNA AYDIN