Sürekli İyileştirme Projelerinde Kazanç Dinamiklerinin Veri Temelli Analizi: K-Means Kümeleme ve Küme Bazlı Regresyon Yaklaşımı
Data-Driven Analysis of Gain Dynamics in Continuous Improvement Projects: K-Means Clustering and Cluster-Based Regression Approach
- Tez No: 993897
- Danışmanlar: PROF. DR. MİNE ÖMÜRGÖNÜLŞEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Üretim ve İşlemler Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Küresel rekabet koşullarında işletmelerin sürdürülebilir bir yapı için operasyonel süreçlerini analitik yaklaşımlarla yönetmesi kritik bir gereklilik haline gelmiştir. Bu kapsamda Kaizen (Sürekli İyileştirme) faaliyetleri, israfların ortadan kaldırılmasında temel bir rol oynamaktadır. Literatürdeki çalışmaların önemli bir bölümü anket temelli algı analizlerine veya tekil vaka incelemelerine dayanmaktadır. Bu durum, iyileştirme projelerinin çıktılarını etkileyen faktörlerin büyük veri setleri üzerinden nesnel ve genellenebilir bir biçimde analiz edilmesini kısıtlamaktadır. Ayrıca projelerin ekip yapısı ve liderlik statüsü gibi değişkenler açısından sergilediği heterojen yapı, tüm süreçlerin tek bir yönetim modeliyle analiz edilmesini güçleştirmektedir. Bu çalışma, büyük ölçekli bir enerji fabrikasında tamamlanan 200'den fazla Kaizen projesinin kazanç dinamiklerini gruplandırma bazlı bir yaklaşımla analiz etmeyi amaçlamaktadır. Araştırmanın ilk aşamasında, denetimsiz öğrenme yöntemlerinden K-means kümeleme algoritması kullanılarak projeler operasyonel karakteristiklerine göre homojen alt gruplara ayrıştırılacaktır. Optimal küme sayısı Dirsek Yöntemi (Elbow Method) ile belirlenerek verideki doğal örüntüler ortaya çıkarılacaktır. İkinci aşamada ise belirlenen her bir proje kümesi için bağımsız küme bazlı regresyon modelleri kurulacaktır. Bu modeller aracılığıyla, kazanç üzerinde hangi faktörlerin ne düzeyde etkili olduğu her bir grup için kendi içerisinde tespit edilecek ve gruplar arası farklılıklar değerlendirilecektir. Araştırma sonuçları, yöneticilere proje profillerine uygun kaynak ataması yapabilmeleri için veri temelli bir yol haritası sunarak literatüre ve endüstriyel uygulamalara özgün bir katkı sağlayacaktır.
Özet (Çeviri)
In the context of global competition, managing operational processes with analytical approaches has become a critical requirement for businesses to achieve a sustainable structure. In this regard, Kaizen (Continuous Improvement) activities play a fundamental role in eliminating waste. A significant portion of the studies in the literature are based on survey-based perception analyses or individual case studies. This limits the objective and generalizable analysis of factors affecting the outputs of improvement projects using large datasets. Furthermore, the heterogeneous structure of projects in terms of variables such as team structure and leadership status makes it difficult to analyze all processes with a single management model. This study aims to analyze the gain dynamics of more than 200 Kaizen projects completed in a large-scale energy factory using a clustering-based approach. In the first stage of the research, projects will be decomposed into homogeneous subgroups according to their operational characteristics using the K-means clustering algorithm, an unsupervised learning method. The optimal number of clusters will be determined using the Elbow Method to reveal natural patterns in the data. In the second stage, independent cluster-based regression models will be established for each identified project cluster. Through these models, the extent to which various factors influence earnings will be determined within each group, and differences between groups will be evaluated. The research results will provide a data-driven roadmap for managers to allocate resources appropriately to project profiles, thus making a unique contribution to the literature and industrial practices.
Benzer Tezler
- Temiz üretim yöntemlerinin traktör üretimi yapan bir tesiste irdelenmesi
Investigation of cleaner production methods in a tractor production plant
EREN BEKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Çevre MühendisliğiUludağ ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEZA KARAER
- Bandwidth enhancement techniques for CMOS transimpedance amplifier
CMOS transferempedans kuvvetlendiricinin bant genişliği başarımını geliştirmeye yönelik teknikler
JAWDAT ABUTAHA
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN YAZGI
- Yazılım süreçlerini etkileyen faktörlerin belirlenmesine ilişkin bir ölçüm ve iyileştirme modeli ve uygulaması
A measurement and improvement model for determining the factors affecting software processes and its application
MERİÇ MERİH AYKOL
Doktora
Türkçe
2013
Bilim ve Teknolojiİstanbul ÜniversitesiEnformatik Bölümü
DOÇ. DR. ZUHAL TANRIKULU
PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
- Çevik yazılım geliştirme projelerinde kritik başarı faktörlerinin modellenmesi: Çevik projelerin Türkiye'deki uygulamaları
Modelling critical success factors in agile software development projects: Applications of agile projects in Türkiye
BURCU BİNBOĞA
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM ALTIN GÜMÜŞSOY
- İnşaat projelerinde uyuşmazlık çözüm yöntemi seçimi için çok kriterli karar verme modeli
A multi-criteria decision making model for dispute resolution method selection in construction projects
DENİZ İLTER