Bir otomotiv firmasında bireysel performans puanlarının yapay sinir ağı yaklaşımı ve XGBoost yöntemi ile tahminlenmesi
Prediction of individual performance scores in an automotive company using artificial neural network approach and XGBoost method
- Tez No: 864414
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZAHİDE FİGEN ANTMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağı, XGBoost modeli, Performans Yönetim Sistemi, Objective and Key Results (OKR), Artificial neural network, XGBoost model, Performance Management System, Objective and Key Results (OKR)
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Bu çalışmada makine öğrenimi yöntemleri ile çalışanlara verilen eğitimlerin bireysel performans puanlarına etkilerinin öngörülmesini sağlamak ve insan kaynakları yönetiminde yapay zeka teknolojilerinin kullanımına yönelik önemli bir bilgi kaynağı sunmak amaçlanmıştır. Çalışma sırasında otomotiv sektöründe faaliyet gösteren bir firmada 91 beyaz yakalı çalışanın yaş, cinsiyet, medeni durum, eğitim bilgileri ve çalışma hayatı bilgileri girdi olarak kullanılmıştır. Performans Yönetim aracı olarak Objective and Key Result(OKR) modeli kullanan bu firmada bir yıllık bireysel performans puanları çıktı olarak kullanılmıştır. Çalışanların yaş, cinsiyet, medeni durum, eğitim bilgileri ve çalışma hayatı bilgileri gibi demografik ve işe ilişkin verilerin bireysel performans puanlarına olan etkisini tahminlemek için yapay sinir ağı yaklaşımı ve Xgboost yöntemi kullanılmıştır. Yöntemlerin performanslarının kıyaslanmasında ortalama mutlak yüzde hata (MAPE) değeri kullanılarak en başarılı tahmin modeline karar verilmiştir. En iyi modellere ait tüm veri seti MAPE değerleri; Yapay Sinir Ağları (YSA) modeli için %25, Xgboost modeli için %12 olarak gerçekleşmiştir. Bu durumda Xgboost modelinin YSA modeline göre daha başarılı olduğu görülmektedir.
Özet (Çeviri)
This study aimed to predict the effects of training provided to employees using machine learning methods on individual performance scores and to provide an important source of information for the use of artificial intelligence technologies in human resource management. During the study, demographic and job-related data such as age, gender, marital status, education, and work experience of 91 white-collar employees in an automotive sector firm were used as input variables. The one-year individual performance scores, obtained using the Objective and Key Result (OKR) model as the Performance Management tool in this firm, were used as output variables. Artificial Neural Network (ANN) approach and XGBoost method were employed to predict the impact of demographic and job-related data on individual performance scores. The performance of the methods was compared using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value, and the most successful prediction model was determined. The MAPE values for the best models were 25% for the Artificial Neural Network (ANN) model and 12% for the XGBoost model. Thus, it is observed that the XGBoost model outperformed the ANN model.
Benzer Tezler
- Bireysel farklılıklar ve bağlamsal etmenlerin iş gören yaratıcı performansı üzerindeki etkisi
Impact of personal differences and contextual factors on employee creative performance
EFRAHİM AKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İşletmeUludağ Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FÜSUN ÇINAR ALTINTAŞ
- İş tatmininin örgütsel bağlılık üzerindeki etkisi: Bir otomotiv firmasında alan araştırması
The effect of job satisfaction on organizational commitment: Field research i̇n an automotive company
MUAMMER KURKUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriİstanbul ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİR KAYACAN
- Digital maturity measurement based on the stages of digital business transformation a study in the automotive sales and aftersales sector
Dijital dönüşümün aşamalarına dayalı dijital olgunluk ölçümü otomotiv satış ve satış sonrası sektöründe bir araştırma
IRMAK MUTLU
Doktora
İngilizce
2023
İşletmeÖzyeğin Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERİK DEN HARTİGH
- Spare part inventory management in an automotive company
Bir otomotiv firmasında yedek parça envanter yönetimi
NİHAN KALOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ SERDAR TAŞAN
- Bir otomotiv firmasında yalın üretim odaklı montaj hattı iyileştirme çalışmaları
Assembly line improvement studies of an automotive firm using lean manufacturing
BERNA KARASU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ YURDUN ORBAK