Yapay zekâ destekli envanter yönetim sistemlerinde kullanıcı merkezli arayüz tasarımı ve entegrasyon yöntemleri
User-centered interface design and integration methods in artificial intelligence supported inventory management systems
- Tez No: 992767
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ŞATIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzün rekabetçi piyasa koşullarında ve artan operasyonel sürdürülebilirlik talepleri karşısında, envanter yönetimi sadece lojistik bir işlem olmaktan çıkıp kritik bir stratejik unsura dönüşmüştür. Geleneksel ve basit istatistiksel yöntemler, bu dinamik sürecin ihtiyaçlarını karşılamada yetersiz kalmaktadır. Bu noktada devreye giren yapay zekâ modelleri talep tahminlerinde hata paylarını büyük oranlarda azaltarak maliyetleri düşürme potansiyeli sunsa da teknik karmaşıklık ve güven sorununu beraberinde getirmektedir. Yapay zekâ sistemlerinin“kara kutu”niteliği, kullanıcılar nezdinde algoritmik kararlara karşı bir güvensizlik yaratmakta ve bu durum teknolojik benimsenmeyi zorlaştırmaktadır. Bir envanter sistemi ne kadar doğru tahmin yaparsa yapsın başarısı operasyonel kararları veren insanların bu tahminleri ne kadar benimsediği ile ölçülür. Bu çalışmada, envanter yönetimin dinamik ihtiyaçlarını karşılamak ve güvenilir bir karar destek sistemi geliştirmek amacı ile Türkiye'de faaliyet gösteren bir üretici firmanın yaklaşık 10 yılı aşkın gerçek verileri ile Prophet modeline dayalı insan odaklı bir karar destek sistemi geliştirilmesi hedeflenmiştir. .NET Core teknolojisi ile geliştirilen sistem daha açıklanabilir yapay zekâ prensiplerini dikkate almıştır. Geliştirilen model yüksek bir tahmin doğruluğuna ulaşmıştır. Bunun yanı sıra model, sıcaklık haritaları ve trend analizleri sayesinde depo yöneticileri gibi son kullanıcılara karar destek süreçlerini kavramalarını sağlayan açıklayıcı ve tanımlayıcı veriler sunabilecek sadeliğe sahiptir. Ayrıca sistemin sunduğu“ölü stok”analizlerinin, bu yaklaşımın sadece karar hızını artırmakla kalmayıp, literatürde sıkça karşılaşılan“algoritma kaçınması”sorununu da azaltabileceği değerlendirilmektedir. Sonuç olarak bu çalışma, yapay zekânın sadece doğru sonuçlar sağlamasına değil, sistemin onu kullanan kişiler tarafından operasyonel olarak kabul edilebilir olmasına odaklanarak farklı bir perspektif sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Under the pressure of today's fiercely competitive markets and growing demands for operational sustainability, inventory management has evolved from a simple logistical task into a critical strategic asset. Traditional statistical methods often fall short in handling the dynamic nature of this process. While artificial intelligence models offer the potential to drastically reduce costs by lowering forecast error margins, they also introduce technical complexity and trust issues. The“black box”nature of ai systems frequently creates skepticism toward algorithmic decisions, hindering technological adoption. Regardless of an inventory system's predictive accuracy, its ultimate success hinges on how well the human decision-makers embrace and utilize these insights. To address this challenge, this study aims to develop a human-centered decision support system based on the Prophet model, leveraging approximately ten years of real-world data of manufacturing firm operating in Türkiye. Developed using .NET Core technology, the system is grounded in principles of explainable artificial intelligence. The developed model has achieved a high level of prediction accuracy. In addition, the model is simple enough to provide explanatory and descriptive data that enables end users, such as warehouse managers, to understand decision support processes through heatmaps and trend analyses. Furthermore, it is believed that the“dead stock”analyses offered by the system can not only increase decision speed but also reduce the“algorithm aversion”problem frequently encountered in the literature. Ultimately, this study offers a different perspective by focusing not only on artificial intelligence providing accurate results but also on the system being operationally acceptable to the people who use it.
Benzer Tezler
- Generating a high-definition map (HD MAP) via yolo (you only look once) deep learning-based object detection model
Yolo (you only look once) derin öğrenme tabanli nesne tespit modeli ile yüksek tanimli hari̇ta (HD MAP) oluşturma
YASİN MEMİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDE DEMİREL
- Bulut bilişim altyapıları için yapay zeka destekli güvenlik ve risk değerlendirmeleri
Artificial intelligence-powered security and risk assessments for cloud computing infrastructures
KADİR SÜMER
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEVLÜT ERSOY
- How to govern military ai: On the global governance of artificial intelligence from an international security perspective
Askeri yapay zeka nasıl yönetilmeli: Uluslararası güvenlik perspektifinden yapay zekanın küresel yönetimi
ONUR TÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilim, Teknoloji ve Toplum Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. EMİNE ASLI ÇALKIVİK
- Yapay zekâ algoritmaları ile ulusal orman envanteri modelinin geliştirilmesi: İstanbul Orman Bölge Müdürlüğü örneği
Development of national forest inventory model using artificial intelligence algorithms: A case study of Istanbul Regional Directorate of Forestry
ERGİN ÇAĞATAY ÇANKAYA
Doktora
Türkçe
2025
Ormancılık ve Orman MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURAN SÖNMEZ
- 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
MURAT AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Nişantaşı ÜniversitesiYapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİLAY UÇAR YÜZBAŞ