Makine öğrenmesi farkında bir iş süreç yönetiminin gerçekleştirilmesi
Implementation of a machine learning aware business process management
- Tez No: 914366
- Danışmanlar: PROF. DR. GEYLANİ KARDAŞ, PROF. DR. MURAT OSMAN ÜNALIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Süreç hayatın her aşamasında olan, en önemlisi kurum ve kuruluşların olmazsa olmaz iş yapış şekillerinin can damarıdır. Nasıl sorusuna cevap vermesi ve izlenecek rotayı göstermesi açısından çok önemlidir. Günümüzde teknoloji ve dijitalleşme, iş dünyasında köklü değişikliklere yol açmaktadır. Bu değişim, özellikle iş süreçlerinin yönetimi ve optimizasyonu alanlarında kendini göstermektedir. Süreçlerin otomatikleştirilmesi ve dijital sistemlerle birleştirilerek kullanılması işletmelere ve çalışanlarına büyük kolaylık sağlamaktadır. Yapay zeka ve makine öğrenmesi alanındaki gelişmelerin getirdiği yeni teknik ve yöntemlerin kullanımı, süreçlerin etkinliğini ve kolaylığını optimize etmede önemli bir rol oynayabilir. Bu çalışma, iş süreç yönetimine (BPM) ML entegrasyonunun potansiyel faydalarını ve zorluklarını araştırmaktadır. Geleneksel yöntemlerin artan karmaşıklık karşısında yetersiz kaldığı bir ortamda, ML'nin süreçleri optimize etme ve kurumsal performansı artırma potansiyeli bulunmaktadır. Tezde bu entegrasyonu sağlamaya yönelik bir yöntem önerilmiştir ve bir tekstil işletmesinde gerçek süreçler üzerinde bu yöntemin uygulanması sağlanmıştır. Literatür taraması, kullanım durumu analizleri ve modelleme yoluyla ML'nin BPM'ye nasıl entegre edilebileceği ve bunun işletmeler üzerinde nasıl bir etkisi olabileceği sorgulanmaktadır. Sürece ML uygulaması için izlenecek adımlar tanıtılarak, üç farklı ML uygulaması gerçekleştirilmiş ve sonuçları ayrıntılı olarak paylaşılmıştır. İki süreç içinde ML görevlerinin entegrasyonu sonucunda işi yapan personeller farklı işlere kaydırılarak, sürecin iyileştirilmesi ve otomatik olarak devam etmesi sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Processes are the cornerstone of every aspect of life, serving as the lifeblood of organizations' indispensable operational methods. Answering the“how”question and charting the course to follow is crucial. Today, technology and digitalization are revolutionizing the business world, particularly in the management and optimization of business processes. The automation of processes and their integration with digital systems provide significant benefits to both businesses and employees. The application of advanced artificial intelligence and machine learning (ML) techniques and methods can further enhance this convenience and efficiency. This study investigates the potential benefits and challenges of integrating ML into business processm management (BPM). In an environment where traditional methods are insufficient in the face of increasing complexity, ML offers the potential to optimize processes and enhance corporate performance. A method for achieving this integration has been proposed in the thesis, and this method has been applied to real processes in a textile enterprise. Through a literature review, case study, and modeling, the thesis investigates how ML can be integrated into BPM and its potential impact on businesses. The steps to follow for the application of ML to the process are explained, three different ML applications have been implemented and their results are presented in detail. As a result of the integration of ML tasks within two processes, the optimization of the workload of the personels was increased, and personnel were reassigned to different tasks, allowing the process to continue automatically.
Benzer Tezler
- Les organisations régionales de règlement des conflits en Afrique: Le cas de la CEDEAO
Afrika'da bölgesel örgütlerin çatışma çözümü yaklaşımı: CEDEAO örneği
AWALİ ISSAKA
Yüksek Lisans
Fransızca
2014
Uluslararası İlişkilerGalatasaray ÜniversitesiUluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FARİDE SELCAN SERDAROĞLU
- Makine öğrenimi bağlamında bilgisayarsız etkinliklerle bilgi işlemsel düşünme becerisinin kazandırılması
Fostering computational thinking skills through unplugged activities in the context of machine learning
ÖYKÜ ERSÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN GÜLBAHAR GÜVEN
- Digital-twin flight modelling through machine learning for trajectory error estimation and recovery
Rota hesaplamalarında makine öğrenmesi tabanlı dijital ikiz uçuş modeli
MEVLÜT UZUN
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
DR. MUSTAFA UMUT DEMİREZEN
- Performansa dayalı tekniklerle yürütülen biçimlendirmeye yönelik değerlendirme sürecinin öğretmen ve öğrenci üzerindeki etkisi
The effects of formative assessment process which in used performance-based techniques on teacher and student
SERKAN BULDUR
- Virtual reality based decision support model for design process ofmuseum exhibition projects
Müze sergileme projeleri tasarım süreci içinsanal gerçeklik tabanlı bir karar destek modeli
UMUT DURMUŞ
Doktora
İngilizce
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSNÜ MURAT GÜNAYDIN