Veri madenciliği yöntemleri ile dokümantasyon süreçlerinin iyileştirilmesi: Havacılık sektöründe bir vaka çalışması
Improving documentation processes with data mining methods: A case study in the aviation industry
- Tez No: 866818
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERSİN NAMLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Birçok işletme müşteri beklentileri, güvenlik gereksinimleri, çevreye uyum gibi konularda, kendilerinden beklenen gereksinimleri karşılayabilmek için ulusal ve uluslararası standartlar çerçevesinde faaliyet göstermek zorundadır. Havacılık sektörünün, diğer sektörlere ek olarak yüksek güvenlik gereksinimleri mevcuttur.“Yaptığını yaz, yazdığını yap”temel kalite prensibi ve tabi olunan standart mecburiyetleri sebebiyle icra edilen faaliyetlerin süreç bakış açısıyla yorumlanması ve tüm süreçlerin dokümante edilmesi mecburidir. Ancak doküman yayımlama faaliyeti zamanla doküman enflasyonuna sebep olmuş ve yalın felsefeden uzak, bir doküman - süreç yapısı oluşmuştur. Söz konusu problem ışığında bu çalışma, araştırmaya konu olan havacılık şirketinde yalın felsefeye hizmet eden, sade bir doküman – süreç sistemi geliştirmeyi hedeflemektedir. Tez iki bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde, İngilizce dilinde yayımlı tüm süreç dokümanları arasındaki benzerlik oranları, uzaklık temelli bir yöntem olan kosinüs yöntemi ile tespit edilmiştir. Aralarında %50'nin üzerinde benzerlik oranı olan dokümanlar incelenerek bu dokümanların birleştirilmesi ve/veya dokümanlar arası ilişkinin kurulması önerilmiştir. İkinci bölüm de ise amaç, yayımlanmak istenen dokümanın ait olduğu sınıfın makine öğrenmesi algoritmaları marifeti ile tahmin edilmesidir. Bu bölümde birçok makine öğrenmesi algoritması kullanılmıştır. En yüksek doğruluk oranı veren Destek Vektör Makinaları (SVM) ve Lojistik Regresyon algoritmalarının birleştirilmesi ile hibrit bir model oluşturulmuştur. Bu modelle, algoritmaların tekil olarak elde ettikleri başarı oranı %6 arttırılarak %76 doğruluk oranına ulaşılmıştır. Uygulama kapsamında Python yazılım dili kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Many businesses have to operate within the framework of national and international standards to meet customers' expectations, security requirements, and environmental regulations. Compared to other industries, the aviation industry has high-security requirements. Following the fundamental quality principle of“Write what you do and do what you write”and standard obligations, it is essential to interpret the activities from a process perspective and document all processes. However, the continuous publication of documents has resulted in document inflation over time, document-process structure that deviates from a simple philosophy. Given the problem at hand, this study aims to develop a streamlined document processing system that aligns with the lean philosophy in the aviation company under investigation. The thesis consists of two chapters. In the first chapter, the cosine method, a distance-based approach, was used to determine the similarity rates among all published English documents. Documents with a similarity rate exceeding 50% were examined, and a proposal was made to either combine these documents or establish relationships between them. The second chapter focuses on predicting the category to which a document to be published belongs. Various machine-learning algorithms are used in this section. A hybrid model consisting of a Support Vector Machine (SVM) and Logistic Regression algorithms achieved an increase of 6%, reaching a 76% accuracy rate.The application was implemented using Python programming language.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği yöntemleri ile bilgi merkezi verilerinden bilgi keşfi
Discovering knowledge in information centers data with data mining methods
SEFA BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgi ve Belge YönetimiBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL KIRBAŞ
- Uzaktan eğitim öğrencilerin mezuniyet durumlarının veri madenciliği yöntemleri ile tahmini: Amasya Üniversitesi Örneği
Predicting the status of the graduating students in distance learning with the help of data mining methods:Amasya University Sample
OSMAN KAYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAmasya ÜniversitesiTeknoloji ve İnovasyon Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ ÜNAL
- Afşin-Elbistan Çöllolar sektörü linyit yatağı jeoistatistiksel yöntemlerle değerlendirilmesi
Geostatistical reserve estimation of the Çöllolar lignite area from Afşin-Elbistan basin
ORKUN ALTUĞ ÖZTUNA
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Jeoloji MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEM SARAÇ
- Veri madenciliği yöntemleri ile güç kalitesi verilerinin incelenmesi
Analysis of power quality data with data mining methods
VEDAT TÜMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTunceli ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN ERİŞTİ
- Veri madenciliği yöntemleri ile spam filtreleme
Spam filtering using data mining methods
SERDAR KÜRŞAT SARIKOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. ALİ AKCAYOL