İmalat sektöründe yapay sinir ağları uygulaması
Implementing of artificial neural network to manufacturing sector
- Tez No: 364178
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEMİH ÖNÜT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sistem Mühendisliği Bilim Dalı
- 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
- 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
- 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
- Bir üretim işletmesinde veri madenciliği uygulaması
An application of data mining in a manufacturing industry
MUHAMMET ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAYRAM TOPAL
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN
- 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
2022
EkonometriBursa Uludağ ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEHRA BERNA AYDIN