Geri Dön

Root cause analysis with probabilistic graphical bayesian network models integrated with affinity diagrams

İlişki diyagramları ile entegre edilmiş olasılık temelli grafiksel bayes ağ modelleri ile kök neden analizi

  1. Tez No: 961806
  2. Yazar: FURKAN ÇINAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BARBAROS YET
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 107

Özet

İş dünyasında karşılaşılan problemlerin kök nedenlerinin tespit edilebilmesi ve bu problemlerin çözülebilmesi için nitel yönetim araçları yaygın olarak kullanılmaktadır. Fakat, bu yöntemlerin iş dünyası problemlerine uygulanması zorluklar içermektedir. Nitel yönetim araçlarının uygulanması yüksek zaman ve efor gerektirmekte, analizler kişisel yoruma açık olabilmekte ve sonuçlar nicel yapıya sahip olmayan veriler içerebilmektedir. Bu çalışmada nitel yönetim araçları ile nicel modelleme araçlarını birleştirerek, iş dünyasında karşılaşılan problemlerin kök neden analizini yapabilmeye yönelik yeni bir yaklaşım sunulmaktadır. Bu yaklaşım kök neden analizi yapılırken hem nicel hem de nitel verilerin kullanılabilmesini, insan faktörünün sürece dahil edilebilmesini mümkün kılar. Önerilen yaklaşım belirli bir iş alanı ile sınırlı değildir. Bu yaklaşım 7 Yönetim Aracından biri olan İlişki Diyagramı ile nicel bir yöntem olan Bayes Ağlarının entegre edilmesiyle oluşturulmuş olasılıksal bir yöntemdir. Kök nedeni tespit edilmek istenen problemi tecrübe eden ve problem hakkında derinlemesine bilgi sahibi olan kişilerin sağladığı alan bilgisi ve nitel veri ile sistematik biçimde İlişki Diyagramları oluşturulmakta ve Bayes ağı modeli geliştirilmektedir. Geliştirilen yaklaşım elektronik parçaların üretimine yönelik bir gerçek vaka çalışmasına uygulanmış ve sonuçları sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Qualitative management tools are widely used to analyze root causes of management problems in the industry. However, the use of these tools for business problems are challenging. Their application requires considerable time and effort, their analysis are open to personal interpretation and their results may lack quantitative and structured data. This study proposes a novel approach that combines a qualitative management tool and a quantitative modelling tool to analyze the root causes of problems encountered in the business world. This approach makes it possible to use both qualitative and quantitative data and to include the human factor in the process while performing root cause analysis. The proposed approach is not specific to a specific type of industry, they can be applied to any management problem where a group of domain experts are available. The proposed approach combines the Affinity Diagram, which is one of the 7 Management Tools, with a probabilistic modelling approach called Bayesian Networks. Qualitative data and domain knowledge provided by domain experts who have in-depth knowledge about the problem are systematically used with Affinity Diagrams to create a Bayesian Network model. This study demonstrates the application of this approach and its results to a real-world problem in production of electronic components.

Benzer Tezler

  1. Isolation of action execution failures for cognitive robots

    Bilişsel robotlar için eylem yürütme hatalarının tanısı

    DOĞAN ALTAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SANEM SARIEL TALAY

  2. New lightweight DoS attack mitigation techniques for RPL based IoT networks

    RPL temelli IoT ağları için DoS saldırılarının etkisini azaltacak yeni teknikler

    AHMET ARIŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ

  3. STEM tutumu ve kariyerini etkileyen değişkenlerin veri madenciliği yöntemleri ile belirlenmesi, STEM alanlarına ait fenomenlerin gömülü teori deseni ile değerlendirilmesi

    Determining variables affecting STEM attitude and career by data mining methods, evaluation of STEM field phenomenes by grounded theory pattern

    ÜLKE BALCI YEŞİLKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimBursa Uludağ Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALİH ÇEPNİ

    DR. SALİH TUTUN

  4. Regionalization of flood information: The case of the Nile river

    Taşkın bilgisinin bölgeselleştirilmesi: Nil nehri örneği

    ISAMELDİN ABAKAR ATİEM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİLGÜN HARMANCIOĞLU