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: Ostim Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Artificial intelligence applications in microwave and mmwave sensing
Mikrodalga ve milimetre dalga algılamada yapay zeka uygulamaları
MUHAMMED İSMAİL PENÇE
- A novel artificial intelligence based energy management system for microgrids
Mikro şebekeler için yapay zeka temelli yeni bir enerji yönetim sistemi
NECATİ AKSOY
- 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
- TARIMDA YAPAY ZEKA VE BULANIK MANTIK UYGULAMALARI
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND FUZZY LOGIC APPLICATIONS IN AGRICULTURE
KERİM KINALI
