Knn ve yapay sinir ağları kullanarak sistem etkinliği ve kalite kaybı tahmini
Forecast of the efficiency and loss of quality by KNN and artificial neural networks methods
- Tez No: 569845
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HACİRE OYA YÜREGİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, KNN, MS Excel Solver, Kalite Kaybı, Artificial Neural Networks, KNN, MS Excel Solver, Loss of Quality
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 96
Özet
Tez çalışmasında, otomasyona dayalı seri üretim yapan sistemlerde oluşan kalite kayıplarının önceki veriler kullanılarak ve analiz edilerek tahmin edilmesi ve çıkan sonuçların çalışanların performans değerlendirme sistemi için girdi sağlaması amaçlanmıştır. Bu çalışma sistemin verimliliği artırılacak ve sistemin devamlılığını güçlü bir şekilde sürdürmesine katkı sağlanacaktır. Çalışma sırasında geriye dönük 650 günlük veri kullanılmış olup bu veriler; KNN ve Yapay Sinir Ağları algoritmalarının MS Excel programına entegre edilmesi ile kalite kaybı tahminlemesi yapılmıştır. Yapılan tahminlemeler sonucu oluşan sapmalar incelenmiştir. Oluşan sapmalar ile ilgili karşılaştırma tabloları oluşturulmuş ve sonuç olarak en az sapma ile tahminleme yapan yöntemin Yapay Sinir Ağları algoritması olduğuna karar verilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, It is aimed to analyze the quality losses occurring in automation based mass production systems by using the previous data and to provide input for the employees' performance evaluation system. This study will increase the efficiency of the system and contribute to the continuity of the system. During the study, retrospective 650-day data were used, this data; KNN and Artificial Neural Networks algorithms are integrated into MS Excel program. Then, quality loss estimation is performed. The deviations of the predictions are examined. As a result, it has been decided that the artificial neural networks algorithm gives better results.
Benzer Tezler
- Improving the efficiency of intrusion detection systems through advanced machine learning techniques
Gelişmiş makine öğrenimi teknikleriyle saldırı tespit sistemlerinin verimliliğinin artırılması
ZAID OMAR ABDULAZEEZ ABDULAZEEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET NACİ ÜNAL
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Hakem atama otomasyonu için bir karar destek sistemi: Doğal dil işleme ve veri-güdümlü optimizasyon ile bütünleşik bir yaklaşım
A decision support system for reviewer assignment automation: An integrated approach with natural language processing and data-driven optimization
MELTEM AKSOY
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY
PROF. DR. MEHMET FATİH AMASYALI
- Derin öğrenme yöntemleri ile e-ticaret alış veriş öneri sistemi uygulaması
E-commerce shopping recommendation system application with deep learning methods
SALİM GÖVERCİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL TOPKAPI ÜNİVERSİTESİBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİF YELĞİ
- Design and implementation of models on deep learning and machine learning algorithms using NASA MDP dataset for software fault prediction
Yazılım hata tahmini için NASA MDP veri kümesini kullanarak derin öğrenme ve makine öğrenimi algoritmalarına ilişkin modellerin tasarımı ve gerçekleştirilmesi
BARAAH MAHMOOD KHUDHAIR ALSANGARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKSEL BİRİCİK