Üretim çalışanlarının yapay zeka sistemi ile değişen yeni nesil üretim metodolojisine uyumu ve psikolojik adaptasyona bakış
Adaptation of production workers to the new generation production methodology changed by artificial intelligence and their psychological adaptation
- Tez No: 951688
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜSEYİN BAŞLIGİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, İnsan-Makine İş Birliği, Psikolojik Adaptasyon, Artificial Intelligence, Human-Machine Collaboration, Psychological Adaptation
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Esenyurt Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 112
Özet
Bu tezde, yapay zeka sistemlerinin çalışanlar üzerindeki etkileri detaylı bir şekilde ele alınmıştır. Yapay zeka, yeni nesil üretim metodolojilerinde çalışanların iş süreçlerine entegrasyonu ve bu süreçlerdeki psikolojik adaptasyonu üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Üretim verimliliği, performans ve yönetimsel süreçlerde yapay zekanın sağladığı katkılar, çalışanların bu teknolojilere adaptasyonu ile ilişkilendirilmiştir. Çalışma kapsamında, iş süreçlerindeki dönüşümün, çalışanların rollerine ve motivasyonlarına olan etkileri araştırılmıştır. Üretim planlama, karar alma ve yönetimsel süreçlerde yapay zekanın sağladığı katkılar, çalışanların bu teknolojilere adaptasyonu ile ilişkilendirilmiştir. Tezde ayrıca, yapay zeka teknolojilerinin insan kaynağı üzerindeki uzun vadeli etkileri, psikolojik yansımalar ve eğitim gereksinimleri gibi boyutlar incelenmiştir. Çalışmanın sonuçları, yapay zeka ile insan-makine iş birliğinin optimize edilmesi için öneriler sunmaktadır. Bu kapsamda hem iş süreçlerinin verimliliğini artıracak hem de çalışanların adaptasyon sürecini kolaylaştıracak stratejilere odaklanılmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis provides a detailed examination of the decision-making, analytical, and efficiency-enhancing capabilities of artificial intelligence (AI) systems in production processes. New-generation production methodologies have brought transformative effects on workforce integration, motivation, and adaptation to work processes. The study analyzes the impacts of AI-supported production systems on employees' psychological well-being, job satisfaction, and professional roles. The contributions of artificial intelligence to production efficiency, performance, and management processes have been associated with employees' adaptation to these technologies. The effective use of human-machine collaboration plays a crucial role in shaping the positive and negative outcomes of employees' adjustment to technological changes. Additionally, the thesis explores the long-term impacts of AI applications on human resource management and their contributions to employees' professional development. In this context, strategic recommendations are provided to optimize both business processes and support employees' psychological adaptation.
Benzer Tezler
- Üretim şirketlerinin operasyonel verimliliklerinin artırılması için endüstri 4.0 gerçekleştirme prosedürel modeli tasarımı
Procedure model for industry 4.0 realization for operations improvement of manufacturing organizations
İZLEM TEKİN BAYRAK
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- La proposition D'Un modéle de direction et de l'organisation pour le secteur de sous industrie de l'automobile Turque
Türk otomotiv yan sanayi için yönetim ve organizasyon modeli önerisi
SERKAN ANDI
Yüksek Lisans
Fransızca
2004
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ETHEM TOLGA
- Uzman sistemler ve insan kaynakları yönetiminde bir uygulama
Export system and a export system approach in human resources
ÖZLEM VİDİN
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- 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