LEE- İşletme Mühendisliği-Doktora

Bu koleksiyon için kalıcı URI

http://hdl.handle.net/11527/19311

Gözat

Yazar "Camgöz Akdağ, Hatice" ile LEE- İşletme Mühendisliği-Doktora'a göz atma
  • Öge
    An artificial intelligence approach for breast cancer treatment
    (Graduate School, 2024-04-30) Beldek, Tuğçe ; Camgöz Akdağ, Hatice ; 507152003 ; Management Engineering
    Breast cancer is a pressing health concern that demands comprehensive research to understand its risk factors and improve patient outcomes. In this thesis, we undertake a multidimensional analysis to explore the relationship between women's properties and breast cancer occurrence. Leveraging a dataset collected from a reputable clinic, we employ advanced machine learning techniques to identify significant risk factors and develop predictive models. The ultimate goal is to enhance our understanding of breast cancer etiology and contribute to the development of targeted interventions. The thesis begins with a thorough review of existing literature on breast cancer risk factors, epidemiology, and the application of machine learning in the field. This review provides a theoretical foundation for our research and identifies gaps in knowledge, setting the stage for our investigation. We start by collecting a comprehensive dataset from the clinic, comprising anonymized patient records. The dataset encompasses a wide range of variables, including demographic information, lifestyle factors, genetic markers, and medical history. Proper data preprocessing and feature engineering techniques are applied to ensure the integrity and quality of the analysis. Next, we employ advanced machine learning algorithms such as logistic regression, decision trees and neural networks to develop predictive models. These models utilize the dataset to identify patterns and accurately predict the likelihood of breast cancer occurrence. To interpret the results and assess the significance of women's properties, we conduct in-depth analyses and comparisons with existing knowledge. The findings shed light on the influential risk factors associated with breast cancer occurrence, providing valuable insights for preventive strategies, early detection, and targeted interventions. In addition to the analysis of breast cancer risk factors, we incorporate a case study on value stream mapping in a radiology department. Value stream mapping, a lean management technique, is applied to identify bottlenecks, eliminate waste, and optimize processes in the radiology department. The case study highlights the practical application of value stream mapping in improving efficiency and patient flow, ultimately enhancing the overall quality of care in the radiology department. Through this comprehensive research, we aim to advance our understanding of breast cancer etiology, improve risk assessment models, and facilitate the development of personalized prevention and treatment approaches. Furthermore, by incorporating a case study on value stream mapping, we demonstrate the practical applicability of lean management techniques in healthcare settings. The insights gained from this thesis have implications for breast cancer research, clinical practice, and healthcare management. The identification of significant risk factors can inform targeted screening programs, early detection strategies, and personalized interventions. Additionally, the application of value stream mapping techniques can enhance operational efficiency, optimize resource allocation, and improve patient care in radiology departments and other healthcare settings. In conclusion, this thesis represents a comprehensive investigation into the relationship between women's properties and breast cancer occurrence. Through the utilization of machine learning techniques and the inclusion of a value stream mapping case study, we contribute to the growing body of knowledge in breast cancer research and healthcare management. It is our hope that this work will make a meaningful impact in the fight against breast cancer and drive advancements in patient care and outcomes.
  • Öge
    Konteyner kapasite ve taşıma planlama politikalarının sistem dinamiği yaklaşımı ile modellemesi
    ( 2020) Bahadır, Mehmet Çağatay ; Camgöz Akdağ, Hatice ; 642348 ; İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
    Hammadde, yarı mamul ya da ürünlerin depolanması, taşınması, saklanmasında kullanılan, yeniden kullanılabilir taşıyıcı ekipmanların sürdürebilirlik açısından önemi günden güne artmaktadır. İlgili ekipmanların sağladığı kazanımlar ile birlikte, işletmeler bu ekipmanların etkin yönetimi ile ilgili birçok problem ve karar süreci ile karşı karşıyadır. Stratejik seviyeden operasyonel seviyedeki karar süreçlerine kadar doğru politikaların üretilmesi ve/veya seçilmesi işletmelere rekabet avantajı kazandıracaktır. Bu yüzden tedarik zincirinde farklı karar hiyerarşilerindeki problemler araştırma konusu olmuştur. Bu çalışmada da göbek ve ispit ağı yapısına sahip konteyner servis sağlayıcılarının, taktiksel karar hiyerarjisi içerisinde yer alan konteyner servis kapasite planlama süreci için kazanç seviyesini en fazla iyileştirecek kapasite ve taşıma politika kümelerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Konteyner kapasite planlama sürecinin dinamik yapısı, diğer konteyner yönetim süreçleri ile etkileşim içerisinde olması, bünyesinde birçok geri bildirim döngüsünü barındırması sebebiyle ilgili politika kümesi analizleri için üç ana faz ve altı ana aşamadan oluşan bir sistem dinamiği modelleme yaklaşımı önerisinde bulunulmuştur. Kapasite ve taşıma planlama süreçlerini barındıran konteyner servis kapasitesi konusu, konteyner sistemi içerisinde birçok alt süreç ile etkileşim halinde olup; çalışma kapsamında konteyner sistemi kavramsal modellemesi nedensel döngü diyagramlarından yararlanılarak; filo planlama, sevkiyat planlaması, sipariş yönetimi, bakım yönetimi ve finansal yönetim süreçlerini içerecek şekilde yapılmıştır. Kavramsal modelleme aşamasından sonra vaka çalışması olarak göbek-ispit ağı dağıtım yapısının yaygın bir şekilde kullanıldığı bir sektör olan otomotiv sektöründe, ana sanayi ve tedarikçisi arasında konteyner akış süreci seçilmiş ve belirlenen amaç doğrultusunda benzetim modellemesi yapılmış ve ardından ilgili modelin gerçek hayattaki sistem davranışlarını yansıtıp yansıtmadığının belirlenmesi için model güvenilirlik testleri yapılmıştır. Simülasyon çalışmaları yardımıyla farklı hedef kapasite oranı, sevkiyat doluluğu, değişime tepki hızı vb. parametrelerin temsil ettiği kapasite ve taşıma politika kümeleri, kazanç oranını en fazla iyileştiren politika kümesini belirlemek amacıyla tekrarlı bir şekilde geliştirilmiş ve analiz edilmiştir. Tekrarlı bir şekilde politika kümesi geliştirme faaliyetleri, çalıştırılan simülasyonlar içerisinde maksimum kazanç elde edilen politika kümesi üzerinden yürütülmüştür. Ardından karar parametrelerinin iyileştirimesi çalışmaları ile en iyi politika kümesi belirlenmiş ve politika tercihlerinin hangi koşullarda değişeceği duyarlılık analizleri ile belirlenmiştir. Bu yaklaşım sayesinde bütünsel bir bakış açısıyla ve birbiriyle etkileşim içerisinde olan konteyner sistemi süreçlerini içerecek şekilde, kapasite kullanım oranı ve müşteri hizmet seviyesi arasındaki dengeyi sağlayacak politika kümeleri geliştirilmiştir.