Akıllı depolamada yapay zeka tabanlı hibrit yöntemlerin kullanılması
The use of artificial intelligence-based hybrid methods in smart warehousing
- Tez No: 924914
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FULYA ASLAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Günümüzde depo yönetimi, lojistik ve tedarik zinciri süreçlerinde kritik bir rol oynamakta, ürünlerin etkili bir şekilde yerleştirilmesi operasyonel verimliliği artırırken maliyetleri azaltmaktadır. Depodaki ürünlerin verimli bir yerleşim planıyla düzenlenmesi, ürün toplama süreçlerini hızlandırmakta ve iş gücünü daha etkin bir şekilde kullanılabilir hale getirmektedir. Ancak, bu işlemi manuel yürütmek hem zaman alıcı hem de hataya açıktır. Bu nedenle, yapay zeka teknikleri depo operasyonlarını optimize etmek için etkili bir çözüm sunmaktadır. Bu tez çalışmasında depo raflarının optimizasyonunda veri madenciliği birliktelik kurallarından Apriori algoritması ve çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSIS yönteminin entegrasyonunu ele almaktadır. Çiloğlu Handels GmbH firmasının 2024 yılına ait sipariş verileri kullanılarak sıklıkla birlikte sipariş edilen ürünler tespit edilmiş ve bu ürünlerin depo içinde yakın raflara yerleştirilmesi sağlanmıştır. TOPSIS yöntemi ise, kriterlerin belirlenmesi ve yedek raf yerleşimlerinin optimize edilmesi süreçlerinde kullanılarak karar verme mekanizmasına destek sunmuştur. Elde edilen sonuçlar, depo içinde daha kısa mesafelerde hareket edilerek iş akışlarının iyileştirildiğini, operasyonel hızın artırıldığını ve lojistik maliyetlerin azaltıldığını göstermiştir. Bu yaklaşım, depo yönetiminde veri madenciliği ve çok kriterli karar verme tekniklerinin entegrasyonunun karar vericilere stratejik karar verme aşamasında avantaj sağladığını ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Today, warehouse management plays a critical role in logistics and supply chain processes, and the effective placement of products increases operational efficiency while reducing costs. Organizing products in the warehouse with an efficient layout plan accelerates order picking processes and enables more effective use of labor. However, performing this task manually is both time-consuming and prone to errors. Therefore, artificial intelligence techniques offer an effective solution for optimizing warehouse operations. This thesis study focuses on the integration of the Apriori algorithm, a data mining association rule, and the TOPSIS method, a multi-criteria decision-making technique, for the optimization of warehouse shelves. Frequently ordered products have been identified using the 2024 order data of Çiloğlu Handels GmbH, and these products have been placed on nearby shelves within the warehouse. The TOPSIS method was used to support the decision-making process by determining criteria and optimizing alternative shelf layouts. The results demonstrated that this approach improved workflows by reducing travel distances within the warehouse, increased operational speed, and reduced logistics costs. This approach highlights the advantages of integrating data mining and multi-criteria decision-making techniques in warehouse management, providing decision-makers with strategic benefits during the decision-making process.
Benzer Tezler
- Otomotiv sektöründe parça kontrolü için yapay zekâ destekli yazılım geliştirilmesi
Development of ai-supported software for part inspection in the automotive industry
ONUR ARDIÇ
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKÇEN ÇETİNEL
- Contributions to the determination of optimized driving strategies for electric vehicles using artificial intelligence based methods
Elektrikli araçlar için yapay zeka tabanlı yöntemlerle en uygunlaştırılmış sürüş stratejilerinin belirlenmesine katkılar
UFUK BOLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
DOÇ. DR. GÜLCİHAN ÖZDEMİR
- Enhancing smart environments through an ai-assisted IORT agent
Akıllı ortamların yapay zekâ destekli bir İORT aracısıyla güçlendirilmesi
YAKUP KAYATAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SANEM KABADAYI
- Yapay zeka tabanlı bara diferansiyel koruma sistemi
Artificial intelligence based busbar differential protection system
EMRE ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU
- Yeni nesil yazılım tanımlı veri merkezleri için yapay zeka tabanlı görev planlama modeli
Başlık çevirisi yok
NURCAN YILMAZ AKARSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolManisa Celal Bayar ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜGE ÖZÇEVİK