Sac malzeme satın alma süreçlerinde veri madenciliği ve makine öğrenmesi uygulamaları
Machine learning and data mining applications in steel material purchasing processes
- Tez No: 790124
- Danışmanlar: DOÇ. ASLI AKSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Firmaların varlıklarını sürdürebilmeleri için, belli karlılık hedeflerini tutturmaları gerekmektedir. Firmalarda karlılık hedeflerine doğrudan etki eden faaliyetlerden biri de satın alma faaliyetleridir. Değişen dünya koşullarında satın alma süreçlerinin kritik malzeme grupları için çevik ve stratejik olması gerekmektedir. Bu çalışmada, çelik malzeme ürün grubunda fiyat tahminleme çalışması için veri madenciliği ve makine öğrenmesi yöntemleri ortaya konmuştur. Veri setinde bulunan gürültülü veriler tespit edilerek veri madenciliği teknikleri ile temizlenmiştir. Temizlenen veri seti makine öğrenmesi tekniklerinden hiyerarşik kümeleme ve k-ortalamalar yöntemleri kullanılarak ideal küme sayıları tespit edilmiştir. Bu analizde bulunan ideal küme sayısının doğrulaması farklı performans ölçütlerine göre doğrulanmıştır. Belirlenen kümede yer alan referanslar için hem yapay sinir ağları ile hem adaptif ağ yapısına dayalı bulanık çıkarım sistemleri (ANFIS) ile fiyat tahminlemesi yaparak hangi yöntemin diğerine göre daha üstün olduğu ortaya konmuştur. Bu çalışmada önerilen analizler ile satın alma süreçlerinde, çalışan kaynaklı hataların satın alma stratejileri geliştirme süreçlerindeki etkileri azaltılmış, satın alma çalışanlarının uzun zaman harcayarak yaptığı analizler, endüstri mühendisliğinin teknikleri içerisinde yer alan veri analizi ve makine öğrenmesi yöntemleri ile gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
For the sustainability of companies, it is necessary to meet certain profitability targets. Purchasing function is one of the crucial functions that directly affects the profitability targets of companies. It has become a necessity to act agile and strategically for critical material groups in changing world conditions of purchasing functions. In this study, data mining and machine learning methods has presented to forecast price of steel material product groups. The noisy data in the data set was revealed and cleaned with data mining techniques. The data set was analyzed by clustering analysis such as hierarchical clustering and k-means methods. Optimal number of clusters was determined and validated by different methods. For the references in the selected cluster, price forecasting models was presented by using artificial neural networks (ANN) and adaptive network based fuzzy inference systems (ANFIS) The proposed forecasting model aims to reduce the effects of purchasing employee related errors in strategy development process for purchasing decisions and the analyses made by purchasing experts by spending a long time were carried out with industrial engineering methods such as data mining and machine learning algorithms.
Benzer Tezler
- Ankara Etnografya Müzesi deri eser koleksiyonu saraciye ve ayakkabı örnekleri üzerine bir araştırma
Ankara Etnography Museum leather work collection a research on samples of shoes and shoes
BUSE ÖZNEHİR ÇAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
El SanatlarıAnkara Hacı Bayram Veli ÜniversitesiGeleneksel Türk Sanatları Ana Sanat Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MERAL BÜYÜKYAZICI
- Çelik sacların biçimlendirme özelliklerini etkileyen parametrelerin araştırılması ve biçimlendirme sınır diyagramlarının incelenmesi
Investigaton of parameters that affect formability of steel sheets and investigation of forming limit diagrams
ELVİN IŞIKLIGİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Metalurji MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM BAKKALOĞLU
- Çamaşır makinesi imalatında kullanılan çelik sacların şekil alma kabiliyetinin incelenmesi
Analysis of formability properties of steel sheets used in washing machine production
MEHMET DOĞU
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EYÜP SABRİ KAYALI
- Derin çekme işleminde değişken baskı kuvvetinin en AW 1070A H22 alüminyum sacının şekil alma kabiliyetine etkisi
The effect of variable blank holder force on formability of en AW 1070A H22 aluminium sheet in deep drawing process
CÜNEYT KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMAL YILDIZLI
- Gövdesi dairesel boşluklu çelik-betonarme kompozit I-kirişlerin yangın davranışlarının deneysel olarak incelenmesi
Investigating experimental fire behavior of steel-concrete composite cellular I-beams
PINAR SUNAR BÜKÜLMEZ
Doktora
Türkçe
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ CEM ÇELİK