Geri Dön

Yapay zekâ tabanli kaynak planlama yazilimlarinin avantajlari ve sağladiği imkanlar: Verimlilik, optimizasyon ve karar destek sistemleri

Advantages and opportunities of artificial intelligence-based resource planning software: Efficiency, optimization and decision support systems

  1. Tez No: 965504
  2. Yazar: MURAT AYDIN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİLAY UÇAR YÜZBAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 102

Özet

Yapay zekâ (YZ), son yıllarda işletme yönetimi, üretim sistemleri, lojistik, sağlık ve enerji gibi birçok sektörde dönüştürücü bir güç olarak öne çıkmaktadır. Özellikle kaynak planlama gibi yüksek düzeyde koordinasyon, analiz ve karar alma gerektiren alanlarda YZ destekli çözümler, verimlilik artışı ve stratejik yönetime katkı sağlamaktadır. Bu doğrultuda geliştirilen YZ tabanlı kurumsal kaynak planlama (ERP) yazılımları; makine öğrenmesi, büyük veri analitiği, tahmine dayalı modelleme ve karar destek sistemleri gibi teknolojik bileşenlerle entegre çalışarak, kurumsal süreçlerin dinamik şekilde optimize edilmesine olanak tanımaktadır. Bu sistemler yalnızca bilgi işlem altyapılarını güçlendirmekle kalmayıp, karar alma süreçlerini hızlandırmakta, kaynakların daha etkin kullanımını sağlamakta ve işletmelerin rekabet gücünü artırmaktadır Çalışmamızda, yapay zekâ tabanlı kurumsal kaynak planlama yazılımlarının verimlilik, optimizasyon ve karar destek sistemlerinin üniversitelere sunduğu imkânlar değerlendirmiştir. Bu değerlendirme kapsamında, Üniversitelerin kullandığı karar destek sistemleri YZ teknolojilerinin ERP sistemlerine entegrasyonu, makine öğrenmesi algoritmalarının iş süreçlerine adaptasyonu, gerçek zamanlı veri analitiğiyle sağlanan operasyonel iyileştirmeler ve karar destek sistemleriyle desteklenen yönetsel çıktılar incelenmiştir. Ayrıca, bu yazılımların sağladığı otomasyon kapasitesi, insan faktörünü nasıl dönüştürdüğü ve kaynak kullanımında sağladığı ekonomik avantajlar da ele alınmıştır. Veri analizi ve anket çalışması sonuçlarında ERP yazılımlarının özellikle operasyonel süreçlerin hızlanmasında, stok ve envanter kontrolünün iyileştirilmesi, stratejik planlamanın desteklenmesi ve karar alma süreçlerinde öngörü gücünün arttırdığı ve hata oranını azalttığı belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In recent years, artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative force in many sectors such as business management, production systems, logistics, healthcare and energy. Especially in areas such as resource planning that require a high level of coordination, analysis and decision-making, AI-supported solutions contribute to productivity gains and strategic management. AI-based enterprise resource planning (ERP) software developed in this direction integrates with technological components such as machine learning, big data analytics, predictive modeling and decision support systems, enabling dynamic optimization of corporate processes. These systems not only strengthen IT infrastructures, but also accelerate decision-making processes, ensure more efficient use of resources and increase the competitiveness of enterprises. In our study, the opportunities offered to universities by the efficiency, optimization and decision support systems of artificial intelligence-based enterprise resource planning software were evaluated. Within the scope of this evaluation, the decision support systems used by universities were examined in terms of the integration of AI technologies into ERP systems, the adaptation of machine learning algorithms to business processes, operational improvements provided by real-time data analytics, and managerial outputs supported by decision support systems. In addition, the automation capacity provided by this software, how it transforms the human factor and the economic advantage it provides in resource utilization are analyzed. In addition, the automation capacity provided by these software, how they transform the human factor and the economic advantages they provide in resource utilization were also discussed. The results of the data analysis and questionnaire study show that ERP software increases the predictive power and reduces the error rate, especially in accelerating operational processes, improving stock and inventory control, supporting strategic planning and decision-making processes.

Benzer Tezler

  1. Kurumsal kaynak planlama yazılımlarında yapay zeka teknikleri kullanılarak kullanıcı destek sistemine yönelik model tasarımı ve geliştirilmesi

    Model design and development for user support system using artificial intelligence techniques in enterprise resource planning software

    HAKAN AŞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VAHAP TECİM

  2. COLREGs-compliant and non-prioritized motion planning for autonomous unmanned surface vehicles

    Otonom insansız deniz araçları için COLREG-uyumlu ve önceliksiz hareket planlaması

    MUSTAFA BAYRAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HALUK BAYRAM

  3. Yapay zeka ile acil hasta sayılarının tahmini edilmesi: Bingöl Devlet Hastanesi örneği

    Estimating the number of emergency patients with artificial intelligence: Bingöl State Hospital example

    MUHAMMET NAİF BARUT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmeBingöl Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAİT PATIR

  4. Çatı üstü fotovoltaik santraller için yapay zeka tabanlı enerji üretim tahmini

    Artficial intelligence – based energy generation estimating for rooftop photovoltaic plants

    AGHASALIM GULIYEV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve TeknolojiBursa Teknik Üniversitesi

    Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMER FARUK EFE

  5. Otomotiv sektöründe bayi bazlı talep tahmin sistemi uygulaması

    Dealer based demand forecasting application in automotive industry

    ESRA SAVCI BAŞTUĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DİLAY ÇELEBİ