Geri Dön

Transferring the data obtained using topsıs and artificial neural networks within the framework of ındustry 4.0 with production management system mes to the erp system

Endüstri 4.0 çerçevesinde üretim yönetim sistemi mes ile topsis ve yapay sinir ağlari kullanilarak elde edilen verilerin ERP sistemine aktarilmasi

PDF İndir

  1. Tez No: 970892
  2. Yazar: GİZEM ŞARA ONAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ÇAKMAKÇI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışması, üretim sektöründe karar destek mekanizmalarını güçlendirmeyi amaçlamakta olup, dijital dönüşüm kapsamında veri madenciliği ve yapay zekâ tekniklerinin entegrasyonunu içermektedir. Çalışma, televizyon anakartı üreten bir firmanın üretim hattında karşılaşılan malzeme sevkiyatı, stok kontrolü ve üretim planlama problemleri etrafında şekillenmiştir. SMD (Yüzeye Monte Cihaz) malzemelerinin üretim alanına düzenli aralıklarla yalnızca toplam miktar bilgisiyle sevk edilmesi, üretim sürecinde gereksiz stok birikimine, malzeme kayıplarına ve genel verimlilik düşüşlerine neden olmaktadır. Bu problemlere çözüm getirmek amacıyla, çalışmada üç aşamalı bir yöntem önerilmiştir. İlk aşamada, çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSIS üretim hatlarına uygulanarak en verimli hatlar belirlenmiştir. İkinci aşamada, geçmiş üretim verilerine dayanarak Yapay Sinir Ağları (ANN) kullanılarak gelecekteki dönemler için bir üretim tahmin modeli geliştirilmiştir. Son aşamada ise, geliştirilen tahmin sistemi, üretim yönetimi için kullanılan MES (Üretim Yürütme Sistemi) aracılığıyla ERP (Kurumsal Kaynak Planlama) sistemine entegre edilmiştir. Çalışma kapsamında geliştirilen sistem, kullanıcı arayüzü üzerinden hem geçmiş hem de geleceğe yönelik verilerin analizini yapabilme, parametrik veri girişi ile üretim tahminleri oluşturma ve önerilen hat seçimini görselleştirme yetenekleri ile firmaya operasyonel bir karar destek altyapısı sunmaktadır. Bu yaklaşım, yalnızca karar kalitesini artırmakla kalmamakta, aynı zamanda stok kayıplarının azaltılması, üretim planlamasının iyileştirilmesi ve kaynak kullanımının optimize edilmesini sağlamaktadır. Gerçek verilerle test edilen sistem, ERP entegrasyonu sayesinde yöneticilere ileriye dönük kararlar alma konusunda önemli destek sunmakta ve dijital üretim sistemlerinin Endüstri 4.0 çerçevesinde nasıl yapılandırılabileceğine dair uygulanabilir bir model ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis study aims to strengthen decision support mechanisms in the production sector by integrating data mining and artificial intelligence techniques within the scope of digital transformation. The study is shaped around the material dispatch, stock control, and production planning problems encountered on the production line of a company that manufactures television mainboards. The fact that the SMD (Surface Mount Device) materials dispatched to the production area at regular intervals are managed only with total quantity information causes unnecessary stock accumulation, material losses, and general efficiency losses during the production process. To solve these problems, a three stage method has been proposed in this study. In the first stage, the multi criteria decision making method TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) was applied to the production lines, thereby identifying the most efficient production lines. In the second stage, based on historical production data, a production forecasting model for future periods was developed using Artificial Neural Networks (ANN). In the final stage, the developed forecasting system was integrated into the ERP (Enterprise Resource Planning) system via the MES (Manufacturing Execution System) used for production management. The system developed within the scope of the study offers the company an operational decision support infrastructure with the capabilities of analyzing both historical and forecasted data via a user interface, making production forecasts through parametric data input, and visualizing the recommended line selection. This approach not only improves decision quality but also enables the reduction of stock losses, enhancement of production planning, and optimization of resource utilization. Tested with real data, the system provides significant support to managers in making forward looking decisions through ERP integration and offers an applicable model of how digital production systems can be structured within the framework of Industry 4.0.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    677189

    Bulanık mantık yaklaşımının madde seçiminde kullanılması

    Using the fuzzy logic approach in item selection

    KÜBRA ÇETİNER KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Eğitim ve ÖğretimKocaeli Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH KEZER

  2. Tez No

    828194

    Mekansal analiz teknikleri ile çok kriterli karar verme yaklaşımı kullanılarak raylı sistem güzergah analizi

    Rail system route analysis using multi criteria decision making with spatial analysis techniques

    BERNA ÇALIŞKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN

  3. Tez No

    542610

    Türkiye'nin endüstri ve ısınma kaynaklı emisyon envanterinin grid sistemine aktarılması ve EMEP ile EDGAR verileriyle mukayesesi

    Transferring the industrial and heating source emissions inventory of Turkey to grid system and comparison with EMEP and EDGAR data

    ZEYNEP AKGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KADİR ALP

  4. Tez No

    996581

    Taba veri yorumu tekniğinin ortaokul matematik ders uygulamaları kapsamında sosyal geçerliliğinin incelenmesi

    An examination of the social validity of a middle school mathematics lesson designed using the taba data interpretation technique

    ÖZLEM KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    MatematikAnadolu Üniversitesi

    Özel Eğitim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞULE DEMİREL DİNGEÇ

  5. Tez No

    334619

    İki boyutlu sıralı tarama verilerinin işlenmesi ile elde edilen mekanik modellerdeki farklılıkların görüntü işlem prosedürleri kapsamında incelenmesi

    Investigation of differences in mechanical models obtained by processing of 2d serial scanning data in the scope of image processing procedures

    FİLİZ ALTINTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    BiyomühendislikCelal Bayar Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. B. GÜLTEKİN SINIR

Geri Dön