Geri Dön

Otomatik tanımlama ve veri takip sistemi seçim kararında analitik ağ süreci yönteminin kullanılması ve bir uygulama

Analytic network process method for automatic identification and data tracking system selection problem: a case study

  1. Tez No: 438002
  2. Yazar: KÜBRA ÖZKAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. CENK ŞAHİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

İşletmeler rekabet ortamında verimliliği arttırmak, ürün akışını hızlandırmak, gelir kayıplarını azaltmak, personeli katma değeri yüksek işlerde çalıştırılabilmek gibi karlılığı direk etkileyen hedeflere ulaşmak için verileri otomatik bir şekilde toplamayı amaçlamaktadır. Bilgi akışının etkin bir şekilde yönetilmesi ve karlılık hedeflerine ulaşılması, verilerin anlık ve doğru olarak bilgisayar sistemlerine aktarılmasına bağlıdır. Günümüzde bu amaçlar için kullanılan barkod sistemleri, Biyometrikler, RFID, el terminalleri ve kiosk gibi birçok farklı otomatik tanımlama sistemleri ve uygulamaları vardır. İşletme için Otomatik Tanımlama ve Veri Toplama (OT/VT) sisteminin seçimi stratejik ve üzerinde uzun çalışmalar yapılmasını gerektiren önemli bir karardır. Çünkü bu sistemlerin kurulması, personele gerekli eğitimin verilmesi ve tesis düzeninin kurulacak sisteme adaptasyonu gerekmektedir. Bu adaptasyonlar işletme için zaman almakta ve maliyet oluşturmaktadır. Bu nedenle OT/VT sistemi seçim kararının doğru ve objektif bir yaklaşımla yapılması büyük önem arz etmektedir. Uzman görüşleri ve yapılan çalışmalar incelendiğinde, OT/VT sistemi seçim problemi için pek çok nicel ve nitel kriterin birlikte dikkate alınması gerektiği gözlemlenmiştir. Bundan dolayı bu çalışmada, çok kriterli karar verme tekniklerinden (ÇKKV) birisi olan Analitik Ağ Süreci (AAS) çözüm yöntemi olarak değerlendirilmiştir ve metal sanayi sektöründe faaliyet gösteren bir işletme için OT/VT sistemi seçim problemi ele alınmıştır. Probleme ilişkin olarak dört ana kriter ve sekiz alt kriter belirlenmiştir. Kriterler belirlendikten sonra, AAS yöntemi ile bir ağ yapısı oluşturulmuş ve üç alternatif OT/VT sistemi değerlendirilerek işletme için en iyi sistem belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In current competitive business environment, enterprises aim to collect data in an automatic way in order to reach the targets directly affecting the profitability such as increasing productivity, accelerating product flow, reducing the loss of income, being able to run the staff at high value-added jobs. The effective management of the information flow and the achievement of business profitability goals depend on instant and accurate transfer of data to computer systems. There are many different automatic identification systems and applications such as barcode systems, biometric, RFID, handheld terminals and kiosk, which are currently used for these purposes. The selection of Automatic Identification and Data Collection System (AI/DC) for the organization is a strategic and important decision that requires long studies on. Because it requires the establishment of the system, appropriate training for staff and the redesingning of the facility layout according to the system installed. These adaptations take time and cost for the business. Therefore, an accurate and objective approach is of great importance for the decision to choose the AI/DC system. When expert opinions and the past studies are examined, it has been observed that many quantitative and qualitative criteria must be considered together for the problem of selection of AI/DC system. Therefore, in this study, Analytic Network Process (ANP), which is one of multi-criteria decision-making techniques (MCDA), has been selected as a solution method and is applied for the selection problem of AI/DC system of the factory which operates in metal industry. Regarding the problem, four main criteria and eight sub-criteria have been determined. After a network structure has been created by the ANP method, the best system for the factory has been deternined by evaluating three alternative AI/DC system.

Benzer Tezler

  1. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  2. COLREGs-compliant and non-prioritized motion planning for autonomous unmanned surface vehicles

    Otonom insansız deniz araçları için COLREG-uyumlu ve önceliksiz hareket planlaması

    MUSTAFA BAYRAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HALUK BAYRAM

  3. RFID sistemlerinin kablosuz iletişim teknolojilerine entegrasyonu

    Integration of RFID systems over wireless communication technologies

    MEHMET ERKAN YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDUL HALİM ZAİM

  4. Integration and testing of the RFID-enabled smart factory

    RFID-etkin akıllı fabrikanın entegrasyonu ve test edilmesi

    İSMAİL AKDAĞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADNAN KAYA

  5. Investigating risk assessment and role of safety concerns in autonomous vehicle

    Otonom araçlarda risk değerlendirmesi ve güvenlik kaygılarının modellenmesi

    GÖZDE BAKİOĞLU DOĞANYILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN