Üretim planlama ve kontrol süreçlerinde veri madenciliğinin yeri ve çok kriterli karar alma yaklaşımlarıyla çözüm önerileri: Bir işletme uygulaması
The importance of data mining in production planning and control processes and solutions by means of multi-criteria decision making approaches: A business application
- Tez No: 660888
- Danışmanlar: PROF. DR. SAİT ERDAL DİNÇER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 273
Özet
Üretim sektöründe faaliyet gösteren bir işletme için üretim planlama süreci işletmenin merkezini oluşturmaktadır. Üretim planlama ve kontrol süreçleri diğer departmanlarla da koordineli olarak yürütülmesi gereken bir süreçtir. Bu çalışmada üretim planlama ve kontrol süreçleri detaylı bir şekilde çalışılarak, tekstil sektöründe yer alan bir işletme üzerinde manuel olarak yapılan hata tespitlerinin otomasyon ile yapılması amaçlanmıştır. Aynı zamanda kalite süreçleri de üretim süreci sonucunda elde edilen kalite değerlerinin otomatize edilmesini ve sürecin bütünsel olarak hata tespiti yapmasını sağlamaktadır. Bu amaçla veri madenciliği temelli, makine öğrenmesi, kollektif makine öğrenmesi ve derin algoritma modelleri kurulmuştur. Derin öğrenme ağ yapısında makinenin, değişkenlerin ağırlıkları belirlenirken çok kriterli karar verme temelli girdi yapısı oluşturulmuştur. Derin öğrenme teknikleriyle yüksek başarım elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
For a business operating in the production sector, the production planning process is the main function of the business. Production planning and control processes are processes that must be carried out in coordination with other departments. In this study, production planning and control processes in detail, it is aimed to make automatic error detection made manually on a business in the textile sector. At the same time, quality processes enable the quality values obtained as a result of the production process to be automated and the process to be detected as a whole. For this purpose, data mining-based machine learning, ensemble machine learning and deep algorithm models have been established. While determining the weights of the machine and variables in the deep learning network structure, a multi-criteria decision-based input structure has been created. High accuracy rates have been achieved with deep learning techniques.
Benzer Tezler
- Üretim planlama ve kontrol süreçlerinde dijital ikiz teknolojisinin kullanılması: Tekstil sektöründe bir uygulama
Using digital twin technology in production planning and control process: An application in textile industry
AYSEL KOÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYTAÇ YILDIZ
- ERP sistemleri ve üretim planlama kontrol faaliyetleri ilişkisi
ERP systems and relations of production planning control operations
SAİT SAĞLAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
İşletmeYıldız Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAYRİ BARAÇLI
- A strategic evaluation of BIM-driven information management in the Turkish AEC industry
Türk inşaat endüstrisinde BIM odakli enformasyon yönetiminin stratejik değerlendirmesi
UĞUR KAYA
Doktora
İngilizce
2025
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OZAN ÖNDER ÖZENER
- İşletme bütçeleri sisteminin incelenmesi ve işletme bütçesi sisteminin mekanik ihtiyaçlarının sağlanmasına yönelik bir uygulama
Studying business budget systems and an aplicatipn research for obtaining mechanic requirements of business budget systems
İLKER ÖMER SAİT BULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
İşletmeÇukurova Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILDIRIM BEYAZIT ÖNAL
- Yapay zekâ tabanli kaynak planlama yazilimlarinin avantajlari ve sağladiği imkanlar: Verimlilik, optimizasyon ve karar destek sistemleri
Advantages and opportunities of artificial intelligence-based resource planning software: Efficiency, optimization and decision support systems
MURAT AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİYapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİLAY UÇAR YÜZBAŞ