4 results
Search Results
Now showing 1 - 4 of 4
Master Thesis Bir Üretim Hattında Robot Seçimine Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımı(2022) Arslan, Rasim Atakan; Erden, Zühal; Baç, UğurBu tezde, insan tabanlı üretim hatlarının robot tabanlı otomasyon sistemleri kullanılan üretim hatlarına dönüştürülmesinde kullanılacak en uygun mekatronik sistemlerin seçilmesi için çok kriterli karar verme (MCDM) yöntemi olarak SWARA-WASPAS yöntemini uyguluyoruz. Robotlar insanlardan daha hızlı ve daha hassas hale gelmekle kalmıyor, aynı zamanda uzun vadede genellikle daha uygun maliyetli oluyorlar. Farklı görevler için kullanılan bu robotlardan yüksek verim almak ve en uygun robotu seçmek en zor problemlerden biridir. En uygun olan sistemin seçilmesi için farklı kriterler ve farklı uzmanların görüşleri dikkate alınarak, SWARA-WASPAS hibrit karar verme yöntemi, bu sistemlerin karakteristik kriterlerine göre uygulanmış ve uygulama sonunda her seçim problemi için duyarlılık analizi yapılmıştır. Tez sonucunda her bir robot seçim probleminden en uygun robotlar belirlenmiş ve her robot sınıfı için yapılan duyarlılık analizi ile en uygun robotun değişmediği, ancak diğer alternatiflerin kullanılan optimallik katsayısı değerine bağlı olarak değişebileceği görülmüştür.Master Thesis Swara ve waspas yöntemleri kullanılarak müşteri ilişkileri yönetimi (MİY) danışmanı performans değerlendirmesi(2020) Çalkın, Şuayip; Erkan, Turan ErmanMüşteri İlişkileri Yönetimi (MİY) entegrasyou gelirlerin veya müşteri yaşam süresinin arttırılması firmaların öncelikli kararları arasında yer almaktadır. Entegrasyon süreçleri sanıldığının aksine bir çok problem barındırmaktadır. Bu yüzden çoğu firma MİY danışmanlarının tecrübelerinden faydalanmaktadırlar. Ancak, Pries & Stone, 2004 teorisi ortaya koymaktadır ki danışmanlar her zaman doğruyu yapmamaktadırlar. Bu noktada uygun ve doğru MİY danışmanını seçmek hem şirketler hemde MİY danışmanlık firmaları için önemli bir karardır. Bu tezde son zamanlarda güncel olarak kullanılan Çok Kriterli Karar Verme metodlarından (ÇKKV) biri olan Ağırlıklı toplam modeli(WASPAS) ve Aşamalı Ağırlık Değerlendirme Oranı (SWARA) metodları Müşteri İlişkileri yönetim danışmanı değerlendirmesi amacıyla kullanılmıştır. Bu çalışma özellikle MİY danışmanlık firmlarına MİY danışmanlarının rolü hakkında farkındalık yaratmak ve literature bu konuda örnek bir ÇKKV uygulaması katma arzusu taşımaktadır.Master Thesis Seri Üretim Verimliliği ve Kaynak Tahsisi: Afrika'nın Hazır Giyim Endüstrisinde Çok Kriterli Bir Karar Verme Çalışması(2022) Omar, Abdisamad Abukar; Erkan, Turan ErmanÇalışmanın amacı, Afrika'nın hazır giyim endüstrisinde seri üretim ve kaynak tahsisinin verimliliğini incelemektir. Araştırmanın amacı, Afrika'nın hazır giyim endüstrisi için en verimli seri üretim ve kaynak tahsis yöntemini belirlemekti. Bu araştırmada, çok kriterli bir karar verme yaklaşımı, özellikle entegre bir AHP-TOPSIS modeli kullanılarak, seri üretim ve kaynak tahsisinin etkinliği çeşitli boyutlarda incelenmiştir. Dört kriterler değerlendirildi: güvenilirlik, kabiliyet, uyarlana bilirlik ve son olarak, etkili kaynak yönetimi. Ayrıca 12 alt kriterler değerlendirildi: dağıtım oranı işlevsellik kalitesi, operasyonel makinelerin dayanıklılığı, üretile bilirlik derecesi, çalışan beceri düzeyi, pazarlanabilir bir meta yaratma yeteneği, esneklik, çok yönlülük, çalışan zamanını yönetme, tekrarlayan hataları düzeltme oranı, çalışan verimliliği ve son olarak, geri dönüşüm çabasının derecesidir. Bu kriterler dört kalemi kapsamaktadır. Bunlar yalın üretim, yalın altı sigma, toplam kalite yönetimi ve çevik üretimdir. Ağırlıkları belirlemek için AHP ve söz konusu tüm kriterlere göre her bir alternatifin performansını derecelendirmek için TOPSIS kullanılmıştır. TOPSIS'in tüm hesaplamaları Microsoft Excel kullanılarak yapılmıştır. Anahtar Sözcükler: AHP, TOPSIS, Çok kriterli karar verme, Seri üretim verimliliği, Uygun kaynak tahsisi.Master Thesis Çoklu Bağlantı Sorunu Durumunda Küçültme Yöntemlerinin Karşılaştırılması ve Değerlendirilmesi(2022) Kılıçoğlu, Şevval; Kılıçoğlu, Şevval; Yerlikaya Özkurt, Fatma; Kılıçoğlu, Şevval; Yerlikaya Özkurt, Fatma; Özkurt, Fatma Yerlikaya; Industrial Engineering; Industrial EngineeringMühendislik, tıp, doğa ve sosyal bilimler gibi uygulamalı bilimlerin birçok alanında veri analizi ve veri yorumlamanın kullanımı artarak önem kazanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda veri toplamak, analiz etmek ve yorumlamak için istatistiksel yöntemler kullanılmaktadır. Basitliği ve kolay yorumlanması nedeniyle, en çok tercih edilen istatistiksel analiz yöntemlerinden biri, çoklu doğrusal regresyondur. Bu regresyon modelleri, birden fazla bağımsız değişken ile bir bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi tanımlar. Ancak bazen çoklu doğrusal regresyon modelinin uygulanacağı veri setlerinde bağımsız değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantı (iç ilişki) olduğu gözlemlenebilir. Bu da, modelde tahmin edilen katsayıların varyansının büyük ve yanlılıklarının düşük olmasına neden olmaktadır. Bu gibi durumlarda model tahminleri doğru sonuç vermeyebilir ve modelin güvenilirliği düşebilir. Veri setindeki değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantı varsa bunun önceden belirlenmesi büyük önem taşımaktadır. Bu amaç doğrultusunda kullanılan çok sayıda çoklu doğrusal bağlantı tespit etme yöntemi ve bu sorunu çözmek için geliştirilmiş çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Çoklu doğrusal bağlantı problemini çözmek için en popüler ve güçlü yöntemler küçültme yöntemleridir. Küçültme yöntemleri, modelde tahmin edilen parametrelerin varyansını azaltarak çoklu doğrusal bağlantı sorununu en aza indirmeyi amaçlar. En çok tercih edilen küçültme yöntemlerinden olan Ridge Regresyon, Lasso ve Elastik Net modeldeki değişkenlerin katsayılarını direkt sıfır yapar veya sıfıra çok yaklaştırır. Bu tez çalışmasında, Ridge Regresyon, Lasso ve Elastik Net, farklı özelliklere sahip dokuz farklı simüle edilmiş veri setine uygulanmıştır. Simüle edilmiş veri setlerindeki bazı bağımsız değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantıyı oluşturmak için Copula fonksiyonu kullanılmıştır. Daha sonra, yukarıda bahsedilen küçültme yöntemlerinin tümü, üç tane gerçek hayat veri setine de uygulanmıştır. Bu veri setleri, boyutlarına göre küçük, orta ve büyük olarak sınıflandırılan simüle edilmiş veri setleri ile eşleştirilmiştir. Simüle edilmiş veri setlerine uygulanan küçültme yöntemlerinin doğruluğunu ölçmek için 10 Katlamalı Çapraz Doğrulama yaklaşımı uygulanmıştır. Bunun yanında, gerçek hayat veri setleri için, veri setini yalnızca bir eğitim ve bir test verisine ayırmaya dayanan hold-out yöntemi tercih edilmiştir. Tüm modeller oluşturulduktan sonra, hangi özelliklere sahip veri setlerinde hangi yöntemin daha iyi sonuç verdiğini belirlemek için her bir yöntem özelinde bazı performans ölçütleri hesaplanmıştır. Ortalama kare hatası (MSE), bağımsız değişken sayısına bağlı ortalama kare hatası (PMSE), R-kare, ortalama mutlak hata (MAE) ve açıklanan varyans, karar verme aşamasında kullanılan performans ölçütleridir. Performans sonuçlarından yola çıkarak, küçültme yöntemleri çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSIS ile karşılaştırılmış ve her bir veri seti için yöntemlerin tercih sırası belirlenmiştir. Tüm performans ve TOPSIS sonuçları incelendiğinde, genellikle küçük veri setlerinde en iyi sonuçları ridge regresyonunun verdiği, veri seti büyüdükçe yani karmaşıklık arttıkça küçültme yöntemlerinin tahmin edilen katsayıların varyansını azaltmak için değişken seçimi yapma eğiliminde olduğu ve bu yüzden de lasso ve elastik net modellerinin daha iyi sonuçlar verdiği görülmektedir. Modeller arasında genel bir sıralama yapılacak olursa lasso, elastik net ve ridge regresyonu olarak sıralanabilir.