Yapay zeka algoritmaları kullanılarak üretim yönetim sistemlerinde verimliliğin ölçülmesi ve iyileştirilmesi
Measuring and enhancing the efficiency of manafacturing executing systems using ai algoritims
- Tez No: 938767
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ANIL MÜNGEN
- 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: OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Endüstriyel üretim süreçlerinin karmaşıklığı ve dinamik yapısı, sürekli iyileştirme ve optimizasyon gerektiren bir alan oluşturmaktadır. Bu bağlamda, Üretim Yönetim Sistemleri (ÜYS), üretim operasyonlarının verimliliğini, esnekliğini ve etkinliğini artırmada hayati bir rol oynamaktadır. Ancak, geleneksel ÜYS çözümleri, artan veri hacmi ve süreç karmaşıklığı karşısında yetersiz kalabilmektedir. Bu durum, makine öğrenimi algoritmalarının ÜYS'lere entegrasyonunu, verimliliği artırma potansiyeli nedeniyle önemli bir araştırma konusu haline getirmektedir. Bu tez, yapay zeka algoritmalarının Üretim Yönetim Sistemlerinin verimliliği üzerindeki etkisini analiz ederek, bu sistemlerin performansını artırmaya yönelik stratejiler geliştirmeyi amaçlamaktadır. Araştırmada, makine öğrenimi tabanlı analitik modellerin veri toplama, işleme ve karar alma süreçlerine entegrasyonu incelenmiş; veri madenciliği, öngörücü analiz, otomatik karar alma mekanizmaları ve süreç optimizasyonu gibi konulara odaklanılmıştır. Tez kapsamında, mevcut ÜYS yapıları ve işlevleri incelenmiş; Makine öğrenimi uygulamalarının üretim süreçlerine etkisi deneysel çalışmalar ve vaka analizleriyle değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, makine öğrenimi teknolojilerinin ÜYS'lerin performansını önemli ölçüde artırabileceğini ortaya koymaktadır. Bu araştırma, ÜYS'lerin optimizasyonu için YZ teknolojilerinin etkinliğini vurgulamakta ve gelecekte yapılacak çalışmalara katkı sağlamayı hedeflemektedir.
Özet (Çeviri)
The complexity and dynamic nature of industrial production processes create a field that requires continuous improvement and optimization. In this context, Production Management Systems (PMS) play a crucial role in enhancing the efficiency, flexibility, and effectiveness of production operations. However, traditional PMS solutions often fall short when faced with increasing data volumes and process complexity. This has made the integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) algorithms into PMS an important research area due to their potential to enhance productivity. This thesis aims to analyze the impact of AI algorithms on the efficiency of Production Management Systems and develop strategies to improve their performance. The study investigates the integration of AI-based analytical models into data collection, processing, and decision-making processes, focusing on topics such as data mining, predictive analysis, automated decision-making mechanisms, and process optimization. The thesis examines the structure and functions of existing PMS and evaluates the impact of AI and ML applications on production processes through experimental studies and case analyses. The findings reveal that AI technologies can significantly enhance the performance of PMS. This research highlights the effectiveness of AI technologies in optimizing PMS and aims to provide a foundation for future studies in this field.
Benzer Tezler
- Evaluating performance of different remote sensing techniques and various interpolation approaches for soil salinity assessment
Toprak tuzluluğu değerlendirmesi için farklı uzaktan algılama teknikleri ve çeşitli interpolasyon yaklaşımlarının performansının değerlendirilmesi
TAHA GORJI
Doktora
İngilizce
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE GÜL TANIK
- A novel artificial intelligence based energy management system for microgrids
Mikro şebekeler için yapay zeka temelli yeni bir enerji yönetim sistemi
NECATİ AKSOY
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- 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
- Akıllı şebekelerde sanal güç santraline entegre edilen raylı sistemlerin yapay zekâ temelli enerji optimizasyonu ve santrale etkisi
Artificial intelligence based energy optimization of rail systems integrated into virtual power plants in smart grids and its impact on the plant
RAMAZAN GÜNGÜNEŞ
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL ÇAM
- Otomotiv endüstrisinde kestirimci bakım sistemlerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile bakım yönetim sistemine uygulanması
Application of predictive maintenance systems to maintenance management system with machine learning methods in automotive industry
FURKAN SARISOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Makine MühendisliğiYalova ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT BİNGÖL