ÇAYKUR İşletmeleri için bölge müdürlüğü seçim önerisi
Regional directoreta election suggestion for ÇAYKUR Enterprises
- Tez No: 633492
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHLİS ÖZDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Doğrusal olmayan programlama, K-ortalamalar yöntemi, Kümeleme analizi, Makine öğrenmesi yöntemleri, Tesis yer seçimi, ÇAYKUR, Nonlinear programming, K-means method, Cluster analysis, Machine learning methods, Site selection, ÇAYKUR
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gümüşhane Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada; Türkiye çay sektörünün öncü markalarından ve aynı zamanda bir devlet iktisadi teşekkülü olan, Çay İşletmeleri Genel Müdürlüğüne (Çaykur) ait, bölge müdürlükleri konumlarının optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Teknolojinin ilerlemesi ile birlikte yapay zekanın kullanım alanı da genişlemektedir. Küreselleşen dünya ve sürekli artan rekabet ortamında, işletmeler için yapay zeka ve teknikleri kaçınılmaz hale gelmektedir. Özellikle tesis yeri seçimi gibi yatırım maliyetinin yüksek olduğu konularda, işletmelerin verecek oldukları kararlar, stratejik olarak önem arz etmektedir. Bu bağlamda; Çaykur ve yetkili satış noktaları arasındaki mesafenin optimize edilmesi, hem Çaykur'a hem de Çaykur'un iktisadi devlet teşekkülü özelliğinden dolayı Türkiye ekonomisine, bir başka ifade ile milli servete olumlu katkılar sağlayacaktır. Bu çalışmada, bölge müdürlükleri konumlarının optimize edilmesi için, makine öğrenimi tekniklerinden biri olan, K-Ortalamalar Kümeleme Analizi yöntemi ile yöneylem araştırması tekniklerinden biri olan, Doğrusal Olmayan Programlama yönteminden yararlanılmıştır. K-Ortalamalar Kümeleme Analizi yöntemi ile Doğrusal Olmayan Programlama yönteminin, bir tesis yeri seçimi probleminde ilk defa bu çalışmada birlikte uygulanmış olması, literatürde doldurulan bir boşluk olduğundan dolayı; çalışma, akademik anlamda da önem teşkil etmektedir. Elde edilen sonuçlara göre; analiz yöntemlerinin, birlikte hibrit olarak modellendiği durumda, sonuçlar daha etkili olmaktadır.
Özet (Çeviri)
In this study; the positions of regional directorates belonging to the General Directorate of Tea Enterprises (Çaykur), which is one of the leading brands of the Turkish tea sector and also a state economic enterprise, has been optimized. The use of artificial intelligence is also expanding due to the advancement of technology. In a globalised world and ever-increasing competitive environment, artificial intelligence and techniques for businesses become inevitable. Especially in matters where investment costs such as facility location selection are high, the decisions that businesses make are strategically important. In this context; optimizing the distance between Çaykur and authorized outlets will contribute to both Çaykur and the Turkish economy due to the state economic enterprises characteristics of Çaykur. In this study, k-means clustering analysis method, one of the machine learning techniques and nonlinear programming method one of the operations research techniques, were used to optimize the locations of regional directorates. In this study, K-Means Clustering Analiysis which are popular in solving clustering problems, with Nonlinear Programming Methods have been applied together in the problem of selecting a facility location. For this reason, this study fills a gap in the literature and therefore, this study is important academically and scientifically. According to the results obtained; when the analysis methods are modeled together as a hybrid, the results become more effective.
Benzer Tezler
- Rize'deki çay sektörünün mevcut durumları üzerine bir araştırma
A Research on the existing status of the tea sector in Rize
MUHAMMET ÇOLAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Gıda MühendisliğiTrakya ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN ŞİMŞEK
- ÇAYKUR fabrikalarında Bulanık Malmquist Toplam Faktör Verimliliği Endeksi ile dinamik etkinlik ölçümü
Dynamic efficiency measurement with Fuzzy Malmquist Total Factor Productivity Index in ÇAYKUR plants
MUSTAFA ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2022
İşletmeRecep Tayyip Erdoğan Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SÜLEYMAN ÇAKIR
- Markalaşma süresi ve marka yönetimi ÇAYKUR'un yöresel alt markalarından biri olan“42 no'lu Tirebolu çayı”markasının monografik yöntem ile analizi ve yeniden konumlandırma önerileri
Monografhic analysis and repositioning of the mark of“Tirebolu tea no.42”which is one of the regional sub-brand of ÇAYKUR
AHMET CAN AKGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Halkla İlişkilerGiresun ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATİYE FİLİZ SUSAR
- Gıda tedarik zincirinde depo yer seçimi problemi için iki aşamalı bir optimizasyon modeli: Bir çay üreticisi uygulaması
A two-stage optimization model for the warehouse location selection problem in food supply chain: A case study of a tea producer
MELTEM KORKMAZ
Doktora
Türkçe
2026
Ulaşımİstanbul ÜniversitesiUlaştırma ve Lojistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EBRU DEMİRCİ