Geri Dön

Atölye tipi üretim için makine öğrenmesi yöntemleri ile üretim saati tahmini: Havacılık ve savunma sanayii uygulaması

Estimating manufacturing hours in a job shop manufacturing environment: Aerospace and defense industry application

  1. Tez No: 676603
  2. Yazar: BARIŞ ÖZKAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYDIN ULUCAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, İşletme, Industrial and Industrial Engineering, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 110

Özet

Özellikle havacılık ve savunma sanayiinde, teklif verme süreçlerinde firmaların maliyet tahminlerini doğru olarak yapmalarının yanı sıra hızlı yapmaları, firmaların rekabetçiliği ve sürdürülebilirlikleri açısından oldukça önemlidir. İçinde bulundukları koşullara göre firmalar kabiliyetlerindeki farklı tahmin yöntemlerinden duruma en uygununu seçmek zorundadırlar. Bu çalışma kapsamında firmaların hız ve hassasiyet dengesini gözeterek maliyet tahmini yapabilme becerileri ile ilgili bazı araştırma sorularına cevaplar aranmıştır. Bu araştırma sorularına cevap bulabilmek için bir havacılık ve uzay sanayi firması tarafından üretimi yapılan bazı ürünlere ait gerçek veri seti kullanılarak ürünlerin üretim saatlerinin tahmini için 3 farklı detayda tahmin yaklaşımları oluşturulmuştur. Her tahmin yaklaşımı kapsamında regresyon, yapay sinir ağları ve rastgele orman metotları kullanılarak modellerin tahmin performansları kıyaslanmıştır. Her tahmin yaklaşımı farklı detay seviyesinde olduğundan tahmin oluşturma süreleri ve tahmin performansları birbirlerinden farklılıklar göstermektedir. Bu çalışmada elde edilen sonuçların karar vericiye, tahmin yaklaşımı ve kullanılacak metotlarla ilgili kısıtlar ile teklife özgü diğer kısıtları bir arada değerlendirerek hangi tahmin yaklaşımını ve metodunu seçmesi gerektiği konusunda yol göstermesi amaçlanmıştır. Ayrıca bu çalışma kapsamında oluşturulan modellerdeki bağımlı değişken olan üretim saatlerine öğrenme eğrisine göre veri dönüşümü uygulanmasının model performansı üzerindeki etkisi araştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Especially for the aerospace production companies, besides making accurate cost estimations in the bidding process, it is also important to make cost estimations fast enough. This is important for the companies to maintain their competitiveness and sustainability. In such an environment, companies should choose the best of their cost estimating methodologies they are capable of regarding to the constraints of the proposal and the company. In this dissertation, some research questions arise about the ability of the company for making cost estimations accurate and fast enough. To find the answers for these research questions, a real data set belonging to an aerospace company is used in the models. Three different cost estimating approaches are built according to their level of detail. Artificial neural networks, random forest and linear regression methods are used in each approach and their estimating performances are compared to each other. Since each three cost estimating approaches are different in level of detail, time needed for making the estimation and the accuracy of each approach is also different from each other. Findings of this dissertation is aimed to help the decision maker to choose the right estimating approach and the right estimating method subject to the related constraints. Also, the impact of the data transformation of the manufacturing hours according to the learning curve on the model performance is investigated in this dissertation.

Benzer Tezler

  1. Atölye tipi üretimde simülasyon teknikleri ile dinamik çizelgeleme ve atölye simülasyonu

    Job shop scheduling problem with simulation method and simulation workshop

    CİHAN ÇÖREKÇİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET KÜRŞAD TÜRKER

  2. Dinamik esnek atölye tipi çizelgeleme probleminin bakım kısıtları altında çözümü

    Solution of dynamic flexible job shop scheduling under maintenance constraints

    OLCAY KALAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CENK ŞAHİN

  3. Bakım politikalarının çeşitli üretim performans ölçütleri dikkate alınarak simülasyon ile analizi

    Analysis of maintenance policies with simulation considering various production performance criteria

    PELİN KARATAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LATİFE GÖRKEMLİ AYKUT

  4. Object oriented design of a distributed scheduling system

    Dağıtık bir çizelgeleme sisteminin nesne yönelimli tasarımı

    SEMİH OĞUZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ TAMER ÜNAL

  5. A simulation study to evaluate the effect of flexibility on flow time

    Esnekliğin akış süresi üzerindeki etkisini ölçen bir benzetim çalışması

    ZEYNEP DİDEM UNUTMAZ DURMUŞOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. ADİL BAYKASOĞLU