Kurumsal kaynak planlama yazılımlarında yapay zeka teknikleri kullanılarak kullanıcı destek sistemine yönelik model tasarımı ve geliştirilmesi
Model design and development for user support system using artificial intelligence techniques in enterprise resource planning software
- Tez No: 745471
- Danışmanlar: PROF. DR. VAHAP TECİM
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Kurumsal Kaynak Planlama, Kullanıcı Destek, Yapay Zeka, Sanal Gerçeklik, Artırılmış Gerçeklik, a-KKP, Enterprise Resource Planning, User Support, Artificial Intelligence, Virtual Reality, Augmented Reality, i-ERP
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 166
Özet
Organizasyonlar açısından iş süreçlerinin hatasız, tutarlı ve şeffaf yönetilmesi çok önemlidir. Süreçlerin yönetimi de verinin doğru yönetilmesi ile ilgilidir. Bu da merkezi bir veritabanı etrafında kurgulanmış tüm departmanların entegre çalışabildiği kurumsal kaynak planlama (KKP) yazılımları ile mümkündür. Organizasyon açsından KKP yazılımlarının başarılı olmasında en önemli etkenlerden birisi kullanıcılardır. Eğitim ve tecrübe eksikliği, teknik sorunlar gibi birçok nedenden dolayı kullanıcılar KKP yazılımları kullanımı sırasında destek ihtiyacı duymaktadır. Bu destek ister iç ister dış kaynaklardan sağlanıyor olsun bir maliyete neden olmaktadır. Bu çalışmada, kullanıcıların destek taleplerini kendilerinin çözebilecekleri bir yapı geliştirilip geliştirilemeyeceği sorusuna yanıt aranmaktadır. Bu amaç doğrultusunda KKP kullanıcılarına yönelik yapay zeka tabanlı süreç motoruna sahip akıllı bir kullanıcı destek sistemi modeli önerilmektedir. Bu modelle, doğal dille oluşturulmuş yapısal olmayan kullanıcı destek talepleri, doğal dil işleme yöntemleri ile yapısal hale getirilip çok sınıflı makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılmaktadır. İlgili sınıfa ait süreç işletilerek kullanıcının sorununa çözüm üretebilmesi sağlanmaktadır. Yapılan çalışmada, gerçek verilere dayanan 10 farklı kategoride 1000 adet doğal dille yazılmış metin örneği öğrenme sürecinde kullanılmıştır. Verilere doğal dil işleme yöntemlerinden sonra farklı terim ağırlıklandırma yöntemleri uygulanmıştır. Ardından makine öğrenmesi algoritmaları ile (K-En Yakın Komşu, Naive (Naif) Bayes, C4.5, Destek Vektör Makinesi, Rastgele Orman, Sıralı Minimal Optimizasyon, LibSVM) ve derin öğrenme algoritması (Uzun Kısa – Vadeli Bellek) ile analiz edilmiştir. En iyi sınıflandırma TF-IDF ağırlıklandırma ile Sıralı Minimal Optimizasyon (SMO) ile elde edilmiştir. Tezin uygulama geliştirme kısmında ise SMO sınıflandırma algoritması ile akıllı bir destek robotu geliştirilmiştir. Destek robotunun sahip olduğu süreç motoru sayesinde kullanıcı destek talepleri, önceden tanımlanan akışlara yönlendirilmektedir. Ayrıca bu kısımda kullanıcı destek sisteminde insan bilgisayar etkileşimini sağlamak için sanal gerçeklik ve artırılmış gerçeklik teknolojisinin kullanımına yer verilmiştir. Bu tez çalışması, hem kullanıcıların sorunlarına odaklanan bir destek robotu geliştirilmesi hem de bu süreçte kullanılan teknolojiler açısından alana katkı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
From the point of view of organizations, it is very important to manage business processes correctly, consistently and transparently. The management of processes is also related with the proper management of data. Thus, this is possible with enterprise resource planning (ERP) software designed around a central database, where all departments can work integrated. Users are one of the most important factors in the success of ERP software for the organization. Due to many reasons such as lack of training and experience, technical problems, users need support during the use of ERP software. This support, whether it is provided from internal or external sources, causes a cost. This study aims to find an answer the question as to whether a structure can be developed in which users can resolve their support requests themselves. For this purpose, an intelligent user support system model with an artificial intelligence-based process engine is proposed for ERP users. With this model, unstructured user support requests created with natural language are structured with natural language processing methods and classified by multi-class machine learning algorithms. It is ensured that the process belonging to the relevant class is operated and the users can produce solutions to their own problems. Moreover, 1000 text samples written in natural language in 10 different categories based on real data were used in the learning process. Different term weighting methods were applied after the natural language processing methods of the data. Then, it was analyzed with machine learning algorithms (K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, C4.5, Support Vector Machine, Random Forest, Sequential Minimal Optimization, LibSVM) and deep learning algorithm (Long Short - Term Memory (LTSM). The best classification was obtained by Sequential Minimal Optimization (SMO) with TF-IDF weighting. In the application development phase, an intelligent support robot was developed with the SMO classification algorithm. Thanks to the process engine of the support robot, user support requests are directed to predefined flows. In addition, this section includes the use of virtual reality and augmented reality technology to provide human-computer interaction in the user support system. This thesis contributes to the field in terms of both the development of a support robot that focuses on the problems of the users and the technologies used in this process.
Benzer Tezler
- Yapay zekâ destekli karar destek sistemlerinin geliştirilmesi: Çok katmanlı ERP yazılım mimari uygulaması
Development of artificial intelligence based decision support applications: Multi-layered ERP software architecture application
EMRAH ARSLAN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ GÜNEŞ
- Kurumsal kaynak planlama yazılımlarının tarihsel gelişim sürecinin fonksiyonel ve teknolojik kapsam bakımından incelenmesi
The analysis of the historical development process of enterprise resource planning software in terms of functional and technological scope
ERDEM YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İşletmeUfuk ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÜNLÜ
- E-ticaret örgütlerinde depo yönetim teknolojilerinin ERP uygulamalarına entegrasyon sorunları ve çözümleri
The integration problems and solutions of the warehouse management technologies in terms of enterprise resource planning in the e-commerce organizations
CEMAL ÇELİK
Doktora
İngilizce
2020
İşletmeÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAZAN YELKİKALAN
- Üretimde APS (Advanced planning scheduling) yazılımları ile sonlu kapasite çizelgeleme ve bir uygulama
Finite capacity scheduling and an application with APS (Advanced planning scheduling) software in production
SENANUR BERKYEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÇORUH
- Üretim kaynakları ve kurumsal kaynakların planlanması (MRP II ve ERP) yöntemlerinin talaşlı üretimde kullanımı
Manufacturing resources planning and enterprise resources planning (MRP II and ERP) methods at chip removal manufacturing
SERKAN KESKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Makine MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FERHAT GÜNGÖR