LEE- Endüstri Mühendisliği Lisansüstü Programı

Bu topluluk için Kalıcı Uri

http://hdl.handle.net/11527/19266

Gözat

Organizasyonel öğrenme, adımları ve uygulanması

(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Saka, Ufuk ; Ceylan, Cemil ; 650299 ; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

Organizasyonel öğrenme tartışmalarının uzun sayılabilecek tarihine karşın, bu başlık yirminci yüzyılın son yirmi yılında yeniden doğdu. Kurt Lewin ve James March'tan Peter Senge'ye pek çok araştırmacı ve bilim insanı, bu tartışmalara katkı olarak günümüze dek pek çok değerli çalışmalar sundu. Organizasyon etkinliğinin niteliği ve öğrenmenin niteliği, son yıllarda dikkat çeken başlıklar oldu. Günümüzde organizasyonel öğrenme, sertleşen rekabetin ve beklenmedik belirsizliklerin olağanlaştığı piyasalarda, şirketlerin başarı yolculuklarında önemli bir yetenek olarak ilgi ve dikkat çekmektedir. Böyle olunca da organizasyonel öğrenme başlıklı çalışmalar konuya dikkat çekmektedir. Organizasyonel öğrenme, değişim yönetiminin de çok önemli başlıklarından biri hâline gelmiştir. Firmalar, kurumsallaştıkça organizasyonel öğrenmeyi daha da çok gereksinim olarak görmüşler ve organizasyonel öğrenmenin sağladığı önemli rekabet avantajlarını fark etmişlerdir. Konuyla ilgili çalışmalar, organizasyonel öğrenme sürecinin farklı adım ya da adımlarına kendi bağlamları itibarıyla işaret etmektedir. Bu tez çalışması, kapsamlı bir kaynak çalışması üzerinden, organizasyonel öğrenme sürecinin adımlarını bir arada görünür duruma getirmeyi amaçlamaktadır ve bu adımların nasıl uygulanacağına ilişkin bir öneri sunmaktadır. Organizasyonel öğrenme sürecinde uygulanması gerekenler, farklı farklı noktalardan bakılarak dile getirilmiş olan çok sayıda çalışmada önerilenler, bütünsel bir bağlamda ve organizasyonel öğrenmeye bir süreç olarak bakarak değerlendirilmiştir. Bu çerçevede beş adımdan oluşan bir süreç önerisi ortaya çıkmıştır. Ardından, bu öneri, bu adımların nasıl uygulanabileceğine ilişkin bir literatür çalışması ile desteklenmiştir. Kuşkusuz organizasyonel öğrenmeden söz edildiğinde; öğrenen takımlar, öğrenen takımların kapasitesi, öğrenen takımların nasıl tasarlanacağı ve öğrenen takımlarla öğrenme ilişkisinden de söz edilmelidir. Bu çerçevede daha önceki yıllarda ortaya konmuş bu çalışmalar, bu tez çalışmasına da hem önemli bir esin kaynağı ve hem de önemli basılı kaynaklar olmuştur. Çalışma sonunda, organizasyonel öğrenmenin öğrenen takımlar üzerinden yürütülmesi gerektiği ve başlıca sessiz bilginin ortaya çıkarılıp süreçlere taşınmasıyla ilerleyecek oluşu ortaya çıkmıştır. Gerçekleştirilen literatür çalışması sonucunda, başlıca, bilginin ortaya çıkarılması, bilginin paylaşılması, bilgide ortaklaşma, bilginin uygulanması ve kayıt altına alınması adımlarından oluşmasının önerildiği bu süreç, bir KOBİ uygulamasıyla sınanmış ve ağır kriz altındaki bu işletmede oldukça olumlu ve ölçülebilir sonuçlar vermiştir. Satış sürecine yönelik olarak uygulanan organizasyonel öğrenme sürecinin, şirketin diğer yönetim alanlanlarına da uygulandığında başka önemli, etkili ve şirket performansını yükselten sonuçlar ortaya çıkabileceği değerlendirmesi yapılabilir. "Organizasyonel öğrenme, adımları ve uygulanması" başlığı altında bugüne dek organizasyonel öğrenme konusunda yapılmış çalışmalara bir katkı olabileceği umulan bu tez çalışmasının, gelecekte, bu ya da benzeri başlık ya da başlıklar altında yapılacak başka çalışmalarla daha da zenginleşeceği umulmaktadır.
Deriving weights of decision makers in group decision making and applications in medical decision making and sensor fusion

( 2020) Köksalmış, Emrah ; Kabak, Özgür ; 636295 ; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

The motivation behind the rational decision-making method is to determine the most proper alternative(s) from a set of alternatives regarding the predefined criteria. A structured and reasonable decision making process is essential to settling on rational and appropriate decisions. Especially, the use of rational approaches instead of subjective techniques stimulates organizations to take the correct decisions and cope with any difficulties, efficiently. Consequently, decision making methods have been applied efficiently in a variety of complex areas, such as the military, economics, government organization, and are increasingly attracting the attention of academics for years. Quality of the solution of the decision making depends fundamentally on the nature of the problem, but mostly on the characteristics of decision makers. As the complication of the socio-economic environment increases, it gets more problematic for single decision maker to handle all the relevant features of the problem. Most decision making problems in real world occur in a group environment and this adds too much complexity to the analysis. Therefore, academics are searching for appropriate group decision making (GDM) approaches in recent years to overcome this problem. GDM is a method in which a group of experts (i.e. decision makers, group members, voters, stakeholders) are gathered to find out the solution of the decision making problem. In this process, motivation and understanding of a common problem differ from one decision maker to other depending on the knowledge, background, and expertise of these decision makers. At this point, different weights can be assigned to these people reflecting their importance or perceived reliability for the given problem. In GDM problems, experts describe their preferences by taking each criterion into account, and final decision is reached by merging all decision matrices into an aggregated solution applying a proper operator. At this point, it is important to develop a better technique for aggregating different decision makers' preferences to obtain an acceptable decision making result. In the literature, GDM methods commonly assume that the decision makers have same level of importance weights and disregards the relative weights. This situation may cause inappropriate and inaccurate outcomes that cannot be compensated in the final result. Consequently, reliability and the significance of decision makers on the final decision should be taken into consideration. At that point, how to derive the appropriate weights of decision makers stands as a new challenge. Same challenge is also valid for the multi-source fusion problems that effort to find an appropriate technique to combine the data from multiple sources; for example, sensors, where each sensor may have different features. The key difference here is that the sensors, which may differ in specifications, are replaced with the decision makers whose expertise, background, or knowledge may also vary. Therefore, methods, which are developed to overcome this challenge, have several applications in wireless sensor networks, image fusion, etc. In literature, researches on deriving the weight of decision makers are relatively limited. Moreover, a comprehensive literature review on determining the weight of decision makers is missing among a limited number of studies. Consequently, in the second chapter of the thesis, the literature on deriving the objective weights of decision makers is studied and a new scheme for classification is proposed. According to the stated classification scheme; objective methods are divided into five groups: Similarity-based approaches, index-based approaches, cluster-based approaches, integrated approaches, and other approaches. Literature review and analysis of the studies in literature were conducted with respect to these categories. In the third chapter of the thesis; in order to demonstrate the application of integrated approaches, a new method, that derives decision makers' combined weights using the geometric weights consensus index (objective method) and the subjective weights provided by a supervisor, is developed. The application of the method is verified on a case study in a medical decision making problem, specifically, selection of a suitable anesthesia method to apply in the surgery which involves three alternatives such as the general anesthesia, local anesthesia and sedation. In the fourth chapter, a large scale GDM approach is proposed for the sensor fusion. Since the proposed method is a cluster-based method, it provides acceptable results in sensor networks consisting of multiple sensors. The method can operate under uncertainty as a result of converting raw data from sensors into basic probability assignments. In addition, by assigning three objective weights, the reliability of the sensor clusters was also taken into account. In addition to these objective weights, the proposed method allows subjective weights to be allocated to integrate the experience and knowledge of supervisors into the problem area. The applicability and validity of the proposed method have been checked with two real classification data sets. Experiments show that when the proposed method is applied to two data sets, the classification rate increases significantly. In the last part of the study, the effect of the expansion parameter, objective weights, reliability threshold, number of clusters and clustering method on the classification rate and probability of detection are examined. In the last chapter of the thesis, the results obtained from these studies, problem areas, limitations and potential research directions are discussed.
Medikal turizm hizmeti tedarik zinciri tasarımında işbirlikçi bir bütünleşik yöntem önerisi

( 2020) Karadayı Usta, Saliha ; Serdar Asan, Şeyda ; 634383 ; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

Medikal turizm (MT), hastaların ikamet ettikleri ülke dışında tedavi görmek için tıbbi kurumlara erişebilmesidir. Yapılan literatür taraması ve sektör raporu incelemeleri sonucu bu çalışma kapsamında MT artan önemi dolayısıyla ele alınmıştır. Özellikle saç ekimi, diş tedavisi ve göz ameliyatı gibi isteğe bağlı olan, aciliyet göstermeyen tedavi tipleri üzerinde durulmuştur. Mevcut MT çalışmaları, özellikle iş birliklerinin önemine vurgu yapmakta, bu alanda araştırmaların yapılması gerekliliğine dikkat çekmektedir. Bu çalışmanın amacı MT hizmetlerinde tedarik zinciri yapısını ortaya koymak ve medikal turizm hizmet tedarik zinciri (MTHTZ) kapsamındaki "hizmet tasarımı" ve "tedarikçi iş birlikleri" süreçlerini bütünleşik olarak yönetmeye destek olacak bir yöntembilim önermektir. Bu amacı gerçekleştirebilmek için ilk olarak MT hizmeti tedarik zincirinde yer alan taraflar belirlenmiş, iş süreçleri tanımlanmış ve kavramsal bir model önerilmiştir. Yöntem olarak ise üçgenleme (triangulation) uygulanmış, bu kapsamda literatür taraması, derinlemesine görüşmeler ve uzman değerlendirmeleri gerçekleştirilmiştir. MTHTZ iş süreçleri hizmet tasarımı, müşteri ilişkileri yönetimi, talep yönetimi, kapasite ve kaynak yönetimi, tedarikçi ilişkileri yönetimi, hizmet sunumu yönetimi, hizmet telafisi yönetimi olarak tanımlanmıştır. Bu süreçlerin ilki olan "Hizmet Tasarımı", takip eden diğer süreçleri tetiklemesi sebebiyle seçilmiş, tezde bu iş sürecine odaklanılmıştır. Hizmet tasarımı, müşteri beklentilerini anlamayı, bu beklentilere istinaden belli kriterlere göre tedarikçi / kaynak bulmayı, ve son olarak da bu kaynakların kapasitelerini planlamayı gerektirmektedir. Tezin devamında hizmet tasarımı iş süreci kapsamındaki kararlara destek olan bir yöntembilim ortaya konmuştur. Medikal turist ihtiyaç ve beklentilerini anlamak amacıyla Uyarlamalı Seçime - Dayalı Konjoint (USDK) Analizi kullanılmış,. medikal turistlerden toplanan geri bildirimler sayma verilerinin analizi ve Hiyerarşik Bayes Regresyon analizi ile incelenmiştir. analiz sonuçlarına göre bir medikal turizm hizmet paketinde muhakkak olması gereken veya isteğe bağlı bırakılması gereken hizmetler net olarak tanımlanmıştır. Böylece bir asistan firmanın, medikal turistlere sunabileceği hizmet paketinin içeriği ve arka planda hangi hizmet sağlayıcılar ile iş birliği yapması gerektiği de netlik kazanmıştır. MTHTZ'de yapılacak iş birliklerinin tedarikçi/hizmet sağlayıcı ön seçim kararına destek olmak amacıyla bulanık kural tabanlı çıkarım sistemi kullanımı ile iş birliği / tedarikçi değerlendirme kriterleri belirlenmiş, literatür taraması ve sektör yetkilileri görüşleri ile bu kriterlerin bulanık veri setlerini elde edilmiş, veriler MATLAB'te analiz edildikten sonra kabul edilebilir iş birliği seviyesi netleştirilmiş ve farklı senaryoların gösterimi sağlanmıştır. Son aşamada ise gelen taleplerin ön seçimle belirlenen tedarikçilerden hangilerine atanacağına karar vermeye destek olması için bir matematiksel atama modeli önerilmiştir. Önerilen yöntemler adım adım İstanbul'daki bir asistan firma için uygulanmış ve önerilen yöntembilimin kullanılabilirliği/uygulanabilirliği tartışılmıştır. Çalışma sonucunda bir asistan firmanın aracılık hizmetlerini yönettiği MTHTZ yapısı ortaya konmuş, zincir üyeleri ve iş süreçleri tanımlanmıştır. Hizmet tasarımı iş süreci kapsamında bütünleşik bir tedarikçi iş birliği yöntembilimi önerilmiştir. Bu kapsamda yapılan uygulamada ilk olarak müşterinin (bu durumda hastanın) bir MT hizmetinde hangi hizmet sağlayıcılardan faydalanmak istediği ortaya konmuştur. Devamında asistan firmanın tedarikçileri konumundaki hizmet sağlayıcılar için kriterleri belirlenmiş, ilgili tedarikçiler skorlarla değerlendirilmiştir. Son olarak, hem müşterinin tercihlerini dikkate alan, hem de belirlenen kriterlere istinaden tedarikçileri önceliklendiren bir matematiksel atama modeli ile, kapasiteleri de göz önünde bulundurarak asistan firmaya gelen taleplerin tedarikçilere atanması sağlanmıştır.
Emergency medical system design for disaster response

(Graduate School, 2020-08-28) Öksüz, Mehmet Kürşat ; Satoğlu, Şule Itır ; 507142120 ; Industrial Engineering ; Endüstri Mühendisliği

Disasters are large-scale events that affect human life, both materially and spiritually. There are many precautions to be taken to mitigate the devastating effect of disasters. One of them is effectively planning of post-disaster emergency medical response system. Since the most important factor is saving human life, proper planning of medical centers, and transportation of casualties to these centers is crucial during the disaster response phase. Therefore, it is necessary to design the Emergency Medical System (EMS) before disasters. EMS consists of many components such as disaster areas, hospitals, Temporary Medical Centers (TMC), casualties, medical staff, ambulances, etc. The proper planning and design of EMS are crucial to respond casualties and serve them effectively. Therefore, location planning of TMCs or field hospitals, classification of injuries (triage), assignment and transportation of casualties, determining the needs of medical staff in the medical centers play a significant role in mitigating the devastating effect of mass casualty events like disasters or incidents. Humanitarian Logistics or Disaster Management activities consist of preparation, supply, transportation, location, allocation, network design, tracking, and storage. Humanitarian Logistics is a challenging process, and this process contains many uncertainties. The main uncertainties in are the time, location, severity of a disaster, and size of demand. The uncertainties and variability in the complex nature of disaster management require formulating problems as a stochastic programming model in general. Humanitarian Logistics (HL) can be divided into three main topics, which are facility location, inventory management, and network flows/design problems. In the HL literature, facility location studies are commonly divided into three categories. These are emergency medical center, relief supplies warehouse, and shelter site or collection point location problems. In large-scale emergency events such as earthquake, hurricane, flood, and tsunami, the capacity of hospitals is not enough for the treatment of the casualties. Therefore, TMCs are located at the suitable sites by considering existing hospitals to serve casualties for medical response. In the first part of this study, it is aimed to determine the location and number of TMCs in case of an earthquake by considering different factors. In the objective function, we considered the setup cost of TMCs and the transportation cost of casualties. In addition, locations and bed capacities of the existing hospitals, possibilities of damage to the hospitals and roads are taken into account. At the same time, a widely used triage system is applied to classify casualties according to their injured level. The distances between disaster areas and EMCs also considered to minimize response time. For this problem, a two-stage stochastic programming model was developed. The proposed model finds an optimal TMC location solution while minimizing the total setup cost of the TMCs and the total expected transportation cost of casualties. Besides, the model was reformulated by considering a single-type of casualty to show the effect of triage on the solution of the problem. Based on the different earthquake scenarios in JICA Report (2002), a real case study was conducted for the Kartal district of Istanbul. The results were presented, and a sensitivity analysis was performed for critical parameters. The medical staff planning of medical centers is vital as wells as the location planning of medical centers to provide services to all casualties assigned to these centers. Therefore, the medical staff capacity should be considered in addition to the patient's capacity when assigning casualties to the medical centers. Besides, assuming that all of the expected casualties occur immediately after the disaster causes ineffective and unrealistic usage of resources. There is also another fact that a casualty might not stay in the same health condition as time passes. For these reasons, a multi-objective dynamic stochastic model was proposed for the medical staff assignment, casualty allocation, and TMC location planning simultaneously. In the proposed model, it is aimed to minimize the expected values of the total number of unserved casualties, the distance between disaster areas and emergency medical centers, and the number of medical staff needed. The first 72 hours after the disaster was considered and divided into four periods to reflect the dynamic behaviour of such events. Thus, with the dynamic model, it is aimed to use the capacities of emergency medical centers more efficiently and realistically. The stochastic nature of casualties' health condition was also included the model as a Discrete-time Markov Chain. For the case study, Kartal district data used in the model-1 has been updated according to the recently published report of the Istanbul Metropolitan Municipality (IBB-KRDAE, 2020). AUGMECON2 method was applied to solve the multi-objective model, and the results were analysed. According to the results for the case study in the first model, the total patient capacity of existing hospitals and all recommended TMCs are not enough for the most probable earhtquake scenarios defined in JICA Report (2002). However, for the most optimistic scenario, setting up 53 out of 74 candidate TMCs after the disaster is suffcient to assign all casualties to the medical centers. Besides, the percentage of unassigned casualties is 14.9% for the most probable scenario and the average percentage of unassigned casualties over all scenarios is about 10%. In the second case study, where the injured estimates are taken from the most recent study (IBB-KRDAE, 2020), there is enough capacity to assign all casualties to the EMCs over all scenarios. The number of TMC that must be set up is 50 for the worst-case scenario and 21 for the base-scenario. The results and analysis for both models offers some managerial insights associated with the number of temporary medical centers needed, their locations, additional capacity requirements, required number of medical staff, and allocation of casualties. We hope that this study will give a new perspective about the pre- and post-disaster emergency medical system design and contribute to the Humanitarian Logistics literature.
Hiyerarşik grup karar vermeye dayanan proje portföy seçimi ve çizelgelemesi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2020-09-24) Şahin Zorluoğlu, Özge ; Kabak, Özgür ; 507132112 ; Endüstri Mühendisliği ; Industrial Engineering

Son yıllarda organizasyonlar sürekli bir karar verme döngüsüyle karşı karşıya kalmaktadır. Kaynaklarının, işgücü ve yatırımlarının çoğunu bu kararlara göre yapan organizasyonlar için doğru projeleri seçmek ve çizelgelemek büyük önem taşımaktadır. Çok kriterli karar verme üzerine yapılan çalışmalar, karar vericileri (KV) çok sayıda ve birbiriyle çelişen amaç ve kriterler olduğu durumlarda desteklemek için gerçekleştirilmektedir. Kararlar bireysel olarak ya da gruplar halinde verilebilir. Birden fazla bireyin yer aldığı karar verme süreçleri grup karar verme (GKV) olarak tanımlanabilir. Karar verme sürecine katılan bireylerin kendi tutum ve motivasyonlarına göre karar almaktadır. Bu KV ya da uzmanlar ortak bir problemin varlığını kabul etmiş ve ortak bir karara varmak üzere bir araya gelmişlerdir. Organizasyonel karar verme problemlerinde sürece katılım gösteren KV ya da uzmanlar, organizasyonun farklı birim ya da seviyelerinden çalışanlar ya da yöneticiler olabilirler. Karar verme süreci çok sayıda alternatif proje, kriter ve KV bulunduğu durumlarda karmaşık bir sürece dönmektedir. Çok Kriterli Grup Karar Verme (ÇKGKV) yöntemleri son yıllarda araştırmacıların ilgisini çekmektedir. Klasik ÇKGKV yöntemlerinin aksine, bazı özellikli problemlerde KV ya da uzmanların hiyerarşik bir yapısı bulunabilir, bu probleme hiyerarşik grup karar verme (HGKV) problemi denir. Karar verme sürecine katılan KV ve uzmanların hiyerarşik yapısı en HGKV'nin en ilgi çekici taraflarından biridir. Organizasyonlar genellikle çalışanların üst birimlerine ya da alt birimlerine bağlı olarak farklı seviyelerde konumlandırıldığı, seviye hiyerarşisine sahiptir. Çalışanların değerlendirmelerine dayalı bir karar verilmesi gerektiği durumda, çalışanların hiyerarşisi dikkate alınmalıdır. Fakat böyle bir problem yapısında kompleksliği arttıran çok sayıda çalışan, alternatif ve kriter olması durumu ile karşı karşıya kalınabilir. Bu problemlerin üstesinden gelmek amacıyla bu çalışmada HGKV'ye dayanan bir proje portföy seçimi ve çizelgeleme (PPSÇ) yaklaşımı önerilmiştir. Bu yaklaşımın ilk bölümünde proje portföy seçimi için bir HGKV modeli sunulmuştur. HGKV probleminin çözümü için iki ayrı durumda yararlanılmak üzere iki farklı çözüm yaklaşımı geliştirilmiştir. İlk durum KV ve uzman değerlendirmelerin klasik sayılar, ikinci durum ise kanı dereceleri cinsinden ifade edildiği durumlar için geliştirilmiştir. Buna ek olarak bu iki durumu ele alan iki ayrı uygulama yapılmıştır. Bu tez çalışmasının seçim ile ilgili ilk bölümünün en önemli katkısı HGKV'nin tanıtılması, iki ayrı durum için iki özgün çözüm yaklaşımı geliştirilmiş olmasıdır. Tez çalışması kapsamında PPSÇ sürecinin aşamalara ayrılarak yeniden tasarlanması amaçlanmıştır. Proje portföy seçimi ve proje portföy çizelgelemeyi bir arada ele alan entegre bir yapı tasarlanmıştır. Tez çalışmasının ilk kısmında önerilen HGKV yapısı ile alternatif projelerin fayda puanları ve sıralamaları elde edilmiştir. Tez çalışmasının ikinci kısmında ise yeni birçok amaçlı programlama (ÇAP) modeli geliştirilmiştir. Çalışmanın ikinci kısmında geliştirilen modelin en önemli katkılarından biri literatürde çoğunlukla parametre olarak ele alınan, bir projenin bir zaman dilimindeki ilerleme yüzdesinin, karar değişkeni olarak tanımlanmış olmasıdır. Katkılarından bir diğeri ise modelin çözümü için iki ayrı durum ele alınarak iki ayrı çözüm yöntemi geliştirilmiş olmasıdır. ÇAP modelinin amaç fonksiyonlarından biri HGKV modelinin ağırlıklı birikimli kanı derecesi (ABKD) yaklaşımı ile çözümünden elde edilen ve farklı tatmin seviyelerine dağılım olarak ifade edilen projelerin fayda puanlarının en büyüklenmesidir. Elde edilen fayda puanları ÇAP modelinde amaç fonksiyonu katsayısı olarak kullanılmıştır ve fayda puanları farklı tatmin seviyelerine (s_r,rϵ 0,1,…,6) göre değişiklik göstermektedir. İlk durum için ÇAP çözüm yöntemlerinden ağırlıklı minimum-maksimum yöntemi ile önerilen model çözülerek ve her tatmin seviyesine göre farklı bir optimum çözüm elde edilmiştir. İkinci durum için kanı dereceleri ile ifade edilen ve tatmin seviyelerine göre değişiklik gösteren fayda puanlarının modele entegre edilmesi için bir interaktif çözüm yaklaşımı sunulmuştur. Bildiğimiz kadarıyla, literatürde bir başka çalışmada farklı tatmin seviyelerindeki kanı dereceleri birleştirilerek amaç fonksiyonu katsayısı olarak kullanılmamıştır. İnteraktif çözüm yaklaşımının etkinliğinin gösterilmesi amacıyla 18 proje ve 100 proje içeren iki ayrı organizasyon için uygulaması yapılmış, çeşitli senaryolar ile test edilmiş ve duyarlılık analizi verilmiştir.
Conceptualisation and instrument development for mobile application usability based on android operating system

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Kazdaloğlu, Abdullah Emin ; Gümüşsoy Altın, Çiğdem ; 682769 ; Endüstri Mühendisliği

Notions such as mobile internet and mobile applications ceased to be a nascent concept when basic cell phones, which became prevalent in the society in the late 1990s, left their dominations to smartphones in the early 2010s. The technological infrastructure, which has made substantial progress in the framework of mobile concept, the organisational models of the companies and the penetration rate of the mobile internet among users exceeding the usage rate of desktop internet, has significantly speeded up the use of smartphones and mobile applications that may be used anywhere and anytime. Large-scale usage of mobile applications is based on companies developing mobile applications and directing their services to the context of mobile applications to remain firm in the competitive market. In this perspective, the Google Play Store and Apple App Store platforms, where mobile applications are delivered to users by Android and iOS operating systems respectively, stand out as an important figure with millions of different applications. The large number of mobile applications has given users the opportunity to turn to lots of different options. Hence, it has become requisite for companies to gain advantage in a strong competitive environment by better marketing their products and services in the digital environment in order to continue their viability. One of the essential points of ensuring adoption, preferability, and continuity in such a rapidly growing mobile application universe is that mobile applications can be used in a way that makes user experience better. Yet, when the literature was scrutinised well, it was noticed that mostly desktop computer or website usability models were adapted to the mobile device and application context or mobile application usability was tried to be evaluated with very usual criteria such as satisfaction, learnability, memorability, effectiveness, and effectiveness. It is crystal clear that the usability concept, which plays a more vital role in mobile technology, should not be addressed with the evaluation methods of desktop computers and these methods should not be directly adapted to the mobile device or mobile application concept. Therefore, mobile devices and particularly mobile applications with which users interact directly should have their own usability evaluation criteria. However, the lack of such a usability model for the Android operating system, which is one of the two largest operating systems and is currently preferred by roughly 4 out of every 5 smartphone user, is a major gap realised in the literature. Hereby, a comprehensive and conceptualised usability model for mobile applications running on the Android operating system should be established. In the literature part of this research, mobile technologies, mobile shopping applications that will be the subject of the analysis phase of the study, and the concept of usability are explained meticulously. A conceptual model for mobile application usability running on the Android operating system was established and verified with a survey instrument. Specifically, the guide for interface design of Android-based mobile applications, published by Google, was thoroughly analysed and adapted to the conceptual model. Then, in the light of this reviewed guide, 13 constructs illustrating the usability of mobile applications running on the Android operating system were originated. Open and axial coding was done following the methodology. The matrix was designed by listing these codes, and used in the next stage of this study. In the second phase of the methodology of this thesis, firstly items representing each construct within the context of the matrix were created and collected in the item pool. These items were first evaluated by experts and then by the end user, and items that were confusing, ambiguous and meaningless were removed from the pool or modified. In order to develop the scale, face validity check (pre-test), pilot test (n = 30) and content validity check (n = 41) were carried out, respectively. By virtue of these checks, a qualitative and quantitative (using PSA and CSV indices) evaluation of the scale was made. The study was strengthened by gathering feedback about the scale from those who voluntarily participated in these survey studies, and the corrections were made in the item pool thanks to the feedback received. The survey method was used in the analysis stage of this study. People using mobile shopping applications were selected as a target sample. In the analysis part, items in the item pool were adapted to the mobile shopping application concept. Several grounds for the analysis based on mobile shopping applications: increasing mobile shopping volume and popularity because of the Covid-19 pandemic, the reason some of the most downloaded applications in Google Play Store and Apple App Store in Turkey are shopping applications, large investments in the retail sector, policies of companies that direct their customers to mobile shopping and convenience and comfort factors with respect to customers. For exploratory and confirmatory factor analyses, two large samples (n1 = 293 and n2 = 340) were picked and factor, convergent and discriminant validation was fulfilled using IBM SPSS Statistics 26 and IBM SPSS AMOS 26 software. In addition, Cronbach's alpha values of the factors were calculated in both analysis stages and reliability was also measured. During the confirmatory factor analysis phase, nomological validation was made. For nomological validation, 13 constructs were taken into account as independent variables and examined how they affect the variables of brand loyalty, continued intention to use and satisfaction, which are frequently associated with usability in the literature. According to the analysis results, it was proved that the usability model created for Android-based applications has a significant effect on satisfaction, continued intention to use and brand loyalty and predicts these variables decently. Moreover, in the evaluation phase of both factor analysis, the fact that the loadings of the items included in the factors were above the required threshold approved this thesis. As a result, this study is very significant for practitioners working in the field of mobile applications. It will be a guide for mobile application developers and companies working in this sector. The created mobile application usability conceptualisation will allow the use of the practitioners to develop new mobile applications or to enhance an existing application. Therefore, in the last part of the study, the implications of the study and its theoretical contributions for practitioners are mentioned, besides.
Afetlerde yaralı taşıma sistemi tasarımı için benzetimle analiz ve stokastik programlama modeli: istanbul depremi için pilot uygulama

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Çağlayan, Nadide ; Satoğlu, Şule Itır ; 682659 ; Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı

Afetler; ani gelişen, doğal veya doğal olmayan olaylar sonucunda ortaya çıkan ve çok sayıda kişiyi hem sağlık açısından hem de maddi olarak etkileyen olaylardır. Afetin olumsuz etkilerinin üstesinden gelebilmek için öncesinde organizasyon çalışmalarının afet yönetim yaklaşımıyla planlanmış olması gerekir. Afet yönetimi, olayların ortaya çıkmasından önce başlayan ve durumun eski haline döndürülebilmesi ile tamamlanan dinamik yapıda bir yönetim sürecidir. Arama-kurtarma faaliyetlerinin yürütülmesi, ilk yardım, yaralı nakli, geçici sağlık merkezlerinin konumlarının belirlenmesi ve kurulum süreçleri, gerekebilecek kaynak ve ekipmanlar, iletişim ve haberleşme kanalları, sistem elemanlarının koordinasyonu, malzeme akışı gibi birçok konuda afet öncesinde eylem planlarının hazırlanması gereklidir. Afet yönetimi sürecinde alınan neredeyse tüm kararlarda ilk amaç hayat kurtarmaktır. Yaralıların kurtarılması, ilk müdahalenin yapılması ve gerekirse sağlık kuruluşlarına nakledilmesi doğrudan insan hayatıyla ilgili olduğu için büyük öneme sahiptir. Çalışmamızda büyük ölçekli afetlerde yaralıların triyaj alanından hastanelere ulaştırılana kadar taşıma süreci incelenmektedir. Çalışma, yaralı taşıma süreci için karar destek aracı önerisi, etkili faktörlerin belirlenmesi ve ambulans konumlarının, sayılarının belirlenerek yaralı atama ile ilgili kararların alınabilmesi için matematiksel programlama modelinin geliştirilmesi olmak üzere iki bölümde ele alınmıştır. Çalışmanın ilk bölümünde yaralıların ve hastane kapasitelerinin gerçek zamanlı takibini sağlamak için Radyo Frekansı ile Tanımlama teknolojisi bazlı veri temelli bir karar destek aracı önerilmiştir. Afetlerde bilgi sistemleri ile ilgili çalışmalarda karar destek sisteminin etkileri ve müdahale aşamasında karar verme konularına etkileri yeterince çalışılmadığı görülmüştür. Yaralı taşıma sürecinde bilgi sistemlerine dayalı süreçler ile mevcut durumların karşılaştırılarak değerlendirildiği çalışmaların da sınırlı sayıda olduğu anlaşılmıştır. Afetlerde simülasyon çalışmaları daha çok hastane içi süreçleri ve triyaj politikalarını analiz etmektedir. Ancak bu çalışmalarda da büyük ölçekli ve nadir gelişen olaylar için bilgi sistemi önerisinde bulunulmamıştır. Bu çalışmada, önerilen bilgi sistemi, uygulama stratejisi ve yaralı nakil optimizasyonu için performans kriterlerine göre önemli faktörler analiz edilmiştir. Hazırlık aşamasında hem bilgi sisteminin tasarım aşamaları hem de önerilen uygulama stratejisi için ayrıntılı akışlar hazırlanmıştır.
TV ve set üstü cihaz arayüz kullanılabilirlik ölçümü

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021-07-07) Pekpazar, Aycan ; Altın Gümüşsoy, Çiğdem ; 507142101 ; Endüstri Mühendisliği

Televizyon izlemek gündelik yaşamımızın önemli bir parçasıdır. Teknoloji alanındaki hızlı gelişmelerle birlikte evlerimizde kullandığımız klasik TV'ler internete bağlanabilme, isteğe bağlı görsel, işitsel içeriklerini (VOD) izleme, oyun oynama, alışveriş yapma gibi birçok yeni özellik kazanarak bilgisayar ve mobil cihaz teknolojilerine benzemeye başlamıştır. Set üstü cihaz ise TV'lere bağlanarak dijital içeriğin alınmasına, kodunun çözülmesine ve TV'de görüntülenmesine izin veren özel bir arayüz cihazıdır. Set üstü cihazlar sayesinde kullanıcılar yüksek ses ve görüntü kalitesine sahip içerikleri izleyebilir, internete bağlanabilir, VOD içeriklerine, ödemeli sistemlere ve özel kanallara erişebilir, yayınları kaydedebilir, oyun oynayabilir, e-ticaret sitelerinden alışveriş yapabilirler. Set üstü cihaz ve TV'lere eklenen yeni özellikler, sistemlerin karmaşıklığını artırmakta kullanılabilirlik problemlerine ve sonuçta olumsuz kullanıcı deneyimine yol açmaktadır. Kullanılabilirlik, ürün ve sistemlerin ne kadar kullanıcı dostu veya kolay kullanılabileceğini değerlendiren bir kalite özelliği olmanın ötesinde farklı yeteneklere sahip kullanıcıların bir sistem veya ürünle etkileşimleri esnasında belirli görevleri ne kadar etkili, etkin, ve memnuniyet içerisinde gerçekleştirdiğinin bir göstergesidir. Kullanıcı deneyimi ise kullanılabilirlik kavramını da içine alan daha geniş bir kavramdır ve kullanıcıların, bir ürün veya sistemi kullanımının öncesinde, kullanımı esnasında veya sonrasında ortaya çıkan algıları, duyguları, davranışları, fiziksel ve duygusal tepkilerinin tümünü içermektedir. Kullanılabilirlik ve kullanıcı deneyimi müşteri memnuniyetini, marka sadakatini ve kullanım niyetini etkileyen önemli faktörlerdir. Bu sebeple kullanıcı deneyimini olumsuz yönde etkileyen kullanılabilirlik problemlerinin TV ve set üstü cihaz arayüzlerinin tasarımı ve geliştirilmesi aşamasında tespit edilebilmesini sağlayacak bir kullanılabilirlik değerlendirme sisteminin geliştirilmesi gerekmektedir. Bu amaçla, bu çalışma kapsamında TV ve set üstü cihaz arayüzlerinin kullanılabilirliğinin değerlendirilmesi için bir sistem tasarlanmıştır. Çalışma üç temel aşamadan oluşmaktadır: (1) Kullanıcı deneyimi testi tasarımı, (2) TV ve set üstü cihazlara özgü kullanılabilirlik kılavuzu geliştirilmesi, (3) Kullanılabilirlik değerlendirme sistemine makine öğrenimi tekniklerinin adapte edilmesi. Çalışmanın birinci aşamasında TV ve set üstü cihaz arayüzlerinin kullanılabilirliğinin değerlendirilmesi için göz izleme, ifade analizi, log analizi ve sesli düşünme teknikleri ile zenginleştirilmiş bir kullanıcı deneyimi testi tasarlanmıştır. Bu nedenle Türkiye'deki dijital TV yayın platformlarından Digiturk'ün TV arayüzünün kullanılabilirlik düzeyini değerlendirmek için 38 katılımcı ile İTÜ Kullanışlılık Laboratuvarında bir kullanıcı testi çalışması gerçekleştirilmiştir. Katılımcılara, VOD izleme, kanal kilitleme ve yayın kayıt gibi TV arayüzünün özellikleriyle ilgili on görev verilmiştir. Deneyler esnasında katılımcıların sesli düşünme tekniği ile ifade ettiği her şey kamera ve ses kayıt sistemleri ile kayıt altına alınmıştır. Katılımcıların göz hareketleri SMI göz izleme gözlükleri kullanılarak kaydedilirken, katılımcıların sistemle etkileşimleri sırasında yaptıkları eylemler ise Digiturk firmasına ait loglama yazılımı ile kayıt altına alınmıştır. Katılımcıların yüz ifadeleri ise On Duygu Sezgiseli yöntemi ile belirlenmiştir. Deneyler sonucunda görev zorluk seviyesi, Senaryo Sonrası Sistem Kullanılabilirlik Anketi (PSSUQ) değerleri, görev tamamlama süresi, göz izleme metrikleri (odaklanma sayısı, odaklanma süresi, ortalama odaklanma süresi, sekme sayısı, sekme süresi, izlenen yol uzunluğu, göz kırpma sayısı), loglama metrikleri (tuşlama sayısı ve geri tuşu sayısı) ve ifade analizi metrikleri (negatif duygu sayısı) hesaplanmıştır. Görevler arasında metrikler açısından anlamlı bir fark olup olmadığı tek yönlü ANOVA kullanılarak araştırılmıştır. Ayrıca kullanılabilirlik metrikleri arasındaki ilişkiler Pearson korelasyonu ile ölçülmüştür. Çalışma sonuçlarına göre kanal kilitleme ile ilgili olan Görev 10'un görev zorluk düzeyi ve görev tamamlama süresi en yüksek çıkarken görev başarı oranı ise en düşük çıkmıştır. Görev 10; göz izleme, loglama ve ifade analizi sonuçlarına göre de diğer görevlere kıyasla en yüksek metrik değerlerine sahiptir. Korelasyon analizi sonuçları ise görev tamamlama süresi ve görev zorluğu artarken, tüm göz izleme, loglama ve ifade analizi metriklerinin değerlerinin arttığını ve katılımcıların algılanan memnuniyet düzeyini gösteren PSSUQ değerleri dışında her bir metrik arasında anlamlı bir ilişki olduğunu göstermektedir. Özellikle göz izleme metrikleri arasında güçlü ilişki bulunmaktadır. Çalışmanın ikinci aşamasında ise kullanılabilirlik uzmanlarının ve yazılımcıların arayüz tasarımı ve değerlendirme aşamasında kullanabilecekleri set üstü cihaz ve TV arayüzlerine özgü kullanılabilirlik sezgiselleri ve kriterlerinden oluşan bir kullanılabilirlik kılavuzu geliştirilmiştir. Kullanılabilirlik kılavuzunun geliştirilmesi için beş aşamalı formel bir metodoloji önerilmiştir: (1) kullanılabilirlik problemlerini tanımlama, (2) kullanılabilirlik sezgisellerini geliştirme, (3) doğrulama, (4) iyileştirme, (5) kullanılabilirlik sezgiselleri ve kriterlerini ciddiyet düzeylerine göre sıralama. Birinci aşamada toplamda 493 tane kullanılabilirlik problemi üç kaynaktan toplanmıştır: Arayüz tasarımı ve geliştirilmesi aşamasında yazılım geliştiricilerin belirlediği problemler, bilişsel gezinti yaklaşımını kullanan üç uzman tarafından belirlenen problemler, hizmet veya çağrı merkezlerine müşteriler tarafından iletilen problemler. İkinci adımda ise literatür incelemesi sonucunda tespit edilen mevcut kullanılabilirlik sezgiselleri ile ilişkili kriterler kullanılabilirlik problemleri ile eşleştirilerek ilk sezgisel listesi oluşturulmuştur. Daha sonra TV ve set üstü cihaz arayüzlerine özgü tasarım ilkeleri ve kılavuzları incelenerek önemli bilgiler kontrol listesi kriterlerine dönüştürülmüştür. Elde edilen bu ikinci liste ilk liste ile eşleştirilmiş ve eşleştirelemeyen kriterler bir araya getirilerek yeni sezgiseller geliştirilmiştir. Sonraki adımda ise sezgisel listesi kullanıcı testi, uzman değerlendirmesi ve sezgisel değerlendirme yöntemleri kullanılarak doğrulanmış ve gerekli iyileştirmeler yapılmıştır. Son adımda ise uyum ve kümeleme analizleri kullanılarak sezgiseller ve kriterler önem derecesine göre sıralanarak liste son haline getirilmiştir. Çalışma sonucunda 16 kullanılabilirlik sezgiseli ile 104 kriter geliştirilmiştir. Bu sezgisellerin beş tanesi Sistem durumunun görünürlüğü (H4), Kullanıcı ile zevkli ve saygılı etkileşim (H13), Gizlilik (H14), Ebeveyn kontrolü (H15), ve Kolay erişim (H16) kullanılabilirlik felaketleri ile ilişkili çıkmıştır. Çalışmanın üçüncü adımında ise kullanılabilirlik değerlendirme sürecinin değişik aşamalarında veri madenciliği ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak süreçlerin etkin hale getirilmesi hedeflenmiştir. Literatürde bu çalışmada önerilen kullanılabilirlik kılavuzu geliştirme yöntemi gibi kullanılabilirlik problemlerinin sezgisellerle eşleştirilmesine dayalı sezgisel geliştirme metodolojileri bulunmaktadır. Bu eşleştirme işlemi ise uzmanlar tarafından gerçekleştirilen uzun bir süreçtir. Ayrıca kullanılabilirlik değerlendirmesinin nihai amacı olan tespit edilen kullanılabilirlik problemlerinin çözümlerinin üretilmesi ve uygulanması da uzun zaman almaktadır. Bu sebeple tespit edilen kullanılabilirlik problemlerinin çözümlenmesi sürecinde eldeki zaman ve insan kaynaklarını da düşünerek problemlerin önceliklendirilmesi ve önceliği yüksek olan problemlerin çözümüne daha fazla odaklanılması önem arz etmektedir. Bu sebeple, bu çalışma kapsamında kullanılabilirlik problemlerinin sezgisellerle eşleştirilmesinin kolaylaştırılması ve tespit edilen kullanılabilirlik problemlerinin önceliklerinin belirlenmesi amacıyla çeşitli veri madenciliği ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılmıştır. Bu amaçla Digitürk'ten TV ve set üstü cihaz arayüzünün yazılımcılar tarafından değerlendirmesi sonucunda elde edilen 3695 problem temin edilmiştir. Öncelikle çalışma kapsamında kullanılabilirlik problemlerinin öncelik düzeyleri ve sezgisellerle eşleştirilmeleri açısından sahip oldukları örüntüler ilişkilendirme kuralları tekniği ile incelenmiştir. Kullanılabilirlik problemlerinin sezgisellerle eşleştirmesine göre sınıflandırılması ise naive bayes, lojistik regresyon, hızlı geniş marjin, derin öğrenme, rastgele orman, gradyan arttırma ağaçları, destek vektör makineleri teknikleri kullanılarak yapılmıştır. Sınıflandırıcıların performansları ise kullanılabilirlik problem veri seti 50:50, 55:45, 60:40, 65:35, 70:30, 75:25, 80:20, 85:15, 90:10 ve 95:5 olmak üzere on eğitim/test parçasına ayrılarak değerlendirilmiştir. Çalışma sonucunda öncelik düzeylerine göre sınıflandırmada en yüksek doğruluk oranını (%76,21) destek vektör makineleri algoritması verirken en yüksek F1-skor değerini ise (%79,51) ile derin öğrenme algoritması vermiştir. Kullanılabilirlik problemlerinin sezgisellerle eşleştirilmelerinin sınıflandırılması sonucunda da %90'ın üzerinde doğruluk oranları elde edilebilirken genel olarak F1-skorları da %75'in üzerinde gerçekleşmiştir. Kullanılabilirlik problemlerinin sezgisellerle eşleştirilmesinin sınıflandırılması konusunda genel olarak en iyi performansı gradyan artırma ağaçları sınıflandırıcısı vermiştir. Sonuç olarak bu çalışma kapsamında TV ve set üstü cihaz arayüzlerinin kullanılabilirliğinin geliştirilmesi için göz izleme, loglama ve ifade analizi tekniklerinin kullanıldığı bir kullanıcı deneyimi testi tasarlanmıştır. Ayrıca sadece TV ve set üstü cihaz arayüzleri için değil farklı sistemlerinde sezgisel değerlendirilmesinde kullanılabilecek bir formel sezgisel geliştirme metodolojisi sunulmuştur. Son aşamada ise geliştirilen formel metodolojinin etkin hale getirilmesi ve kullanılabilirlik değerlendirmeleri sonucunda elde edilen kullanılabilirlik problemlerinin öncelik seviyelerinin belirlenebilmesi için makine öğrenmesi tekniklerinin nasıl kullanılabileceği gösterilmiştir.
İnsani yardım lojistiğinde dağıtım merkezi yer seçimi ve İstanbul uygulaması

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021-07-12) Yılmaz, Hafize ; Kabak, Özgür ; 507122104 ; Endüstri Mühendisliği

Günümüzde, birçok problemin teknolojinin yardımıyla daha rahat çözülebilmesine karşın, doğal ve insan-yapımı felaketlerin yıkıcı sonuçları ile başa çıkmada hala yetersiz olduğumuz görülmektedir. Tüm dünyada gerçekleşen afet ve felaketlerde hala milyonlarca insan hayatını kaybederken, bu afet ve felaketlerden etkilenen kişi sayısı ise milyarlara ulaşmaktadır. Bir afetten zarar gören savunmasız kişilerin zararlarını hafifletmek ve ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla, kaynak merkezinden ihtiyaç sahiplerine ulaşımına kadar, ürünlerin mali açıdan etkili akışının, konuyla ilişkili bilgilerle birlikte materyal ve ürünlerin depolanmasının etkin bir şekilde planlanması, uygulanması ve kontrolüne insani yardım lojistiği adı verilir. İnsani yardım lojistiği yardım operasyonlarının hızı ve etkinliği açısından kritik bir öneme sahiptir. Afet yönetimi; afetin etkilerini azaltmak veya önlemek için afet öncesinde, sırasında ve sonrasında uygulanmak için tasarlanmış sistemler bütünü olarak tanımlanmaktadır. Afet öncesi görevler; potansiyel tehlikeleri belirlemek, analiz etmek ve olası hasarı hafifletmek için gerekli faaliyet planlarının yapılmasıdır. Afet öncesi aşamanın en önemli konularından biri de afet yardım operasyonlarında kullanılacak dağıtım merkezlerinin yer seçimidir. İnsani yardım organizasyonları genellikle gerekli yardım malzemelerini ve ekipmanlarını afet öncesinde ana dağıtım merkezlerinde depolar. Bir afetin yaşanmasının ardından, bu depolanan malzemeler (ilaç, su, yiyecek gibi) afetzedelere geçici dağıtım merkezleri aracılığı ile ulaştırılır. Afet durumunda bu yardımların ulaştırılması hayati önem taşıdığından, bu lojistik ağda kullanılacak dağıtım merkezlerinin yer seçimi de kritik bir öneme sahiptir ve hem afet öncesi hem de afet sonrası operasyonların verimlilik ve etkinliği üzerinde büyük etkisi bulunmaktadır. Afet yönetiminde yer seçimi ile su, yiyecek, medikal malzeme, ekipman ve diğer ihtiyaç duyulan insani yardım malzemelerinin dağıtımını sağlayan bir ağ tasarlanmasını amaçlamaktadır. Afetten etkilenen bölgede gerekli olan yardım merkezlerinin sayısı, konumu ve görevinin belirlenmesi işlemlerini içermektedir. Afet yönetiminde yer belirlemesi yapılacak tesisler genellikle dağıtım merkezleri/depolar ve barınaklardır. Ayrıca medikal merkezler ve diğer istenen tesisler de yer seçimi modellerine eklenebilir. Afet yardım çalışmalarında temel olarak iki tür dağıtım merkezi bulunmaktadır: Ana dağıtım merkezleri afet yardım malzemelerinin tedarik ve koordinasyon merkezi iken ürünler buradan geçici dağıtım merkezleri aracılığı ile ihtiyaç sahiplerine ulaştırılmaktadır. Bu tez çalışmasında, afetten etkilenen kişilere gönderilecek yardım malzemelerinin depolandığı ana dağıtım merkezleri ile afetin gerçekleşmesinin ardından afet bölgesinde kurulacak geçici dağıtım merkezlerinin yer seçimi için bir Çok Ölçütlü Karar Verme ve Çok Amaçlı Matematiksel Modeli içeren bir model önerilmiştir. Gerçek hayatta her aday ana ve geçici dağıtım merkezi, dağıtım ve depolama işlemlerinde istenen nitelikleri aynı oranda karşılayamamaktadır. Örneğin bazı dağıtım merkezlerinde bulunan ısıtma ve soğutma sistemleri ile ürünler daha iyi ve sağlıklı ortamda korunabilirken, bazı dağıtım merkezlerinin dış duvarı olması ve güvenlik kameralarının bulunması gibi bina özellikleri ürünlerin yağma gibi risklere karşı daha güvenle muhafaza edilmesine olanak tanımaktadır. Bu gibi gerçek hayat koşullarının dikkate alınabilmesi adına her aday geçici ve ana dağıtım merkezi için, Çok Ölçütlü Karar Verme modeli ile bir performans değeri elde edilmiştir. Bunun için öncelikle yapılan yazın taraması ve uzman görüşmeleri sonucunda yer seçimi için kullanılan kriterler, ana ve geçici dağıtım merkezi yer seçimi için ayrı olarak belirlenmiştir. Ardından uzmanlardan alınan görüşler ile bu kriterlerin ağırlıkları Aralık Tip-2 Bulanık AHS ile belirlenmiştir. Ardından aday dağıtım merkezlerine ait niteliksel ve niceliksel veriler kullanılarak Aralık Tip-2 TOPSIS yöntemi ile her aday dağıtım merkezi için bir performans değeri elde edilmiştir. Önerilen modelde her iki tür dağıtım merkezinin yer seçimi ise önerilen çok amaçlı matematiksel model ile eşzamanlı olarak yapılmaktadır. Matematiksel modelde yardım ürünlerinin ana ve geçici dağıtım merkezleri aracılığı ile afetzedelere ulaşması için gidilen ağırlıklı uzaklığın, karşılanmayan toplam talebin, açılan ana ve geçici dağıtım merkezlerinin sayıları ile afetzedelerin ortalama yürüme uzaklığının minimize edilmesi hedeflenmektedir. Bununla birlikte, açılan ana ve geçici dağıtım merkezlerinin, Çok Ölçütlü Karar Verme modeli ile elde edilen toplam performans değerinin maksimize edilmesi de bir amaç olarak matematiksel modele eklenmiş olup bu amaçla afet yardım operasyonlarının daha hızlı ve etkili bir ortamda yapılarak ürünlerin bozulmadan afetzedelere ulaştırılabilmesi hedeflenmiştir. İstanbul şehri, önemli bir sosyal, ekonomik ve jeopolitik merkez olmakla birlikte Türkiye'nin ekonomik ve kültürel başkentidir. İstanbul birçok farklı afet tehlikesi ile karşı karşıya olmakla birlikte, etki ve zararlar açısından en önemli doğal afetin deprem tehlikesi olduğu söylenebilir. Şehrin yaklaşık 20 km güneyinde yer alan ve son derece yüksek sismik tehlike riski olan aktif bir fay bölgesi bulunmaktadır. Yakın gelecekte İstanbul'u etkilemesi beklenen depremin ise yaklaşık 1 - 3 milyon kişiyi etkilemesi, 40.000 - 60.000 binada ağır hasar yaratması ve en az 500.000 kişiyi evsiz bırakması beklenmektedir. Tahmini ekonomik hasar ise 60-70 milyar $'dır. Bu nedenle yakın gelecekte bu kadar ağır etkiler yaratacak bir deprem beklenen İstanbul şehri için, olası afetin etkilerini azaltma ve önleme çalışmalarının yapılması gerektiği açıktır. Bu amaçla bu tez çalışmasında önerilen DM yer seçimi modelinin İstanbul ili için bir uygulama çalışması yapılmıştır. Uygulamada İstanbul Büyükşehir Belediyesi tarafından 2020 yılında hazırlanan Olası Deprem Kayıp Tahminleri kitapçıklarında verilen güncel veriler ile en kötümser senaryo olarak da kabul edilen gece nüfusu senaryosu verileri kullanılmıştır. Olası deprem sonrası gerçekleşebilecek üç farklı senaryo için model uygulaması yapılmış olup senaryo analizleri ile yaşanabilecek farklı durumlar için önerilerde bulunulmuş ve model duyarlılık analizleri yapılmıştır
İnovasyon performansına etki eden faktörlerin bulanık bilişsel haritalama yöntemi ile önceliklendirilmesi ve telekomünikasyon sektöründe bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri ile proje seçimi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022) Muhtar, Ali Can ; Özbay Yanık, Seda ; 733555 ; Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı

İnovasyon kavramı, sürdürülebilir büyüme hedefleyen şirketler için kritik bir rekabet unsuru olarak kabul görmektedir. İnovasyon basitçe yenilikçi yaklaşım ve uygulamalar ile rakiplere karş avantaj elde edebilmek için önemli bir araçtır. İnovasyon sayesinde şirketler, yenilikçi fikirler ve teknolojik ilerlemeler ile portföylerini güncel tutarak büyüme hedeflerini sağlamak ve pazarda daha iyi bir konum elde etmeye çalışırlar. OECD, inovasyon verilerinin toplanması ve yorumlanmasına ilişkin esasları ortaya koyduğu Oslo Kılavuzu'nda inovasyon, bir kurumun mevcut süreç ve ürünlerinden farklı veya kaydadeğer ölçüde iyileştirilmiş ürün ve süreçlerin yaratılması olarak tanımlanmıştır. Geçmişten günümüze farklı inovasyon tanımlarındaki değişim ile inovasyon kavramına bakıştaki değişim yorumlanabilir. Özellikle 2000 sonrası dönemde inovasyonun daha bütüncül, çok boyutlu bir süreç hatta olarak ele alınmıştır. OECD'nin yukarıda da belirtilen inovasyon tanımı, günümüzde de yaygın biçimde kabul görmektedir. Önceki dönemlerde inovasyon kavramı ile büyük ölçüde AR-GE ve teknolojik yenilikler kastedilirken, artık şirket performansına etki eden pazarlama süreçleri, organizasyonel yapı, operasyonel faaliyetler inovasyonun konusu olarak görülmektedir. Günümüzün rekabetçi iş dünyasında, inovasyon şirketlerin her faaliyetlerinde iyileştirme sağlamak ve avantaj elde etmek için kullanabilecekleri bir anahtar niteliğindedir. İnovasyon kavramının genişleyen odak alanı ve artan önemi düşünüldüğünde, farklı ölçütlere göre çok sayıda sınıflandırma yapmak ve inovasyon tipi belirtmek mümkündür. Bu çalışmada, inovasyonun uygulama alanına göre, sağlanacak değişimin boyutuna göre ve inovasyon süreçlerinde faydalanılan kaynağa göre inovasyon tipleri irdelenmiştir. Uygulama alanına göre inovasyon tipleri; ürün, pazarlama, süreç ve organizasyonel inovasyon olarak öne çıkmaktadır. Boyutuna göre inovasyon tipleri; radikal ve artırımsal/kademeli inovasyon olarak öne çıkmaktadır. Faydalanılan kaynağa göre inovasyon tipleri ise açık ve kapalı inovasyon olarak sınıflandırılır. İnovasyon süreci çok sayıda eleman ve bunlar arası karmaşık ilişkileri kapsayan bir süreçtir, bu nedenle bir şirketin inovasyon performansını ölçümlemek oldukça zordur. İnovasyon sürecinin performanısını etkin biçimde ölçebilmek için, sürecin girdiler, çıktılar ve kontrol mekanizmaları gibi tüm detayları ile analiz edilmesi gerekmektedir. İnovasyon sürecinin daha iyi yorumlanabilmesi ve şirketin inovasyon performansının geliştirilebilmesi için sürecin doğru performans faktörleri ile bütün bir sistem olarak ele alınması gerekmektedir. Bu çalışmada, inovasyon performansını etkileyen faktörlerin önceliklendirilmesi için kullanılacak bir karar verme modeli geliştirilecek, alınan uzman görüşleri ile bu modelin bir uygulaması yapılacaktır. İlk etapta, çalışmada kullanılacak performans faktör setinin belirlenmesi için kapsamlı bir literatür çalışması yapılmıştır. İncelenen yayınlarda, çok sayıda faktör belirlenmiş, benzerliklere göre bu faktörler 17 ana faktör olarak derlenmiştir.
Predicting direction of stock price movement by using adaptive ensemble learning method

(Graduate School, 2022) Pekmez, Ali Özkan ; Ergün, Mehmet Ali ; 732881 ; Industrial Engineering Programme

The stock market allows market players such as traders, investors, and the general public to increase their capital by investing in company stocks. However, their investment may also decrease due to stock market conditions. Chaotic and noisy nature of stock markets leads randomness in price values and makes investments intrinsically risky. Therefore, it is notably important to predict future directions in stock price movements in order to maximize gains and minimize losses in investments. The search for methods that can accurately forecast stock price trends has been a highly researched topic for many years. In the field of financial time series analysis, the machine learning algorithms have been implemented in numerous researches and have showed great promising results. Frequently adopted methods, especially in classification tasks, include Random Forests (RF), Extreme Gradient Boosting (XGB), Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), and Neural Networks (NN) etc. But, every single model has its own advantages and drawbacks with various prediction accuracy. On the other hand, an ensemble framework could promote successful aspects and compansate weaknesses by integrating these different algorithms. The objective of this study is to estimate the next day direction of stock price movements using an ensemble model. To achieve this, a group of machine learning algorithms commonly used in this field were selected and combined by an adaptive ensemble learning method to produce a better prediction accuracy. In this context, a multi-stage process was devised and followed step by step. Firstly, the historical data of the stock to be forecasted and its relevant input data were collected. The features were prepared and matched to corresponding output classes (up or down). Secondly, hyperparameter optimization was performed for each selected algorithms. By using a fixed size sliding window model validation, the algorithms were tested along the entire dataset. The observations that fall into the window borders was divided as training and test data in each iteration. After searching optimal hyperparameter values, the some of top values giving highest accuracy score were chosen, and then, based on these hyperparameters and the size of sliding window, single prediction models were constructed. In the next stage, all created single classifier models started to forecast every day individually. As a result of this, for each day in the dataset, classification outputs of all single algorithms which has different accuracy were obtained. Lastly, various ensemble models were established and evaluated. Based on their voting mechanisms, they performed differently. Compared to others, it was determined that dynamic accuracy-based ensemble model produced most succesful prediction results. This ensemble framework mainly consists of two components: majority voting and dynamic class accuracies of individual classifiers. At each forecasting, according to the class outcome of each single algorithm for that day, the class accuracy in the previous n prediction is calculated. Subsequently, these accuracies are utilized as weights on majority voting and aggregated separately. The class with the highest vote value is determined as the estimation output and this process continues to be applied for each next day in the dataset. When compared to using single machine learning algorithms, the proposed method in this study showed a higher prediction accuracy and outperformed the other voting mechanisms. Thus, it was concluded that the proposed ensemble method for stock data classification tasks could provide a better guidance to help stock market players in making their investment decisions rather than using individual classifiers independently.
RFMLP based customer segmentation and customer churn analysis in heavy equipment industry using customer transactions data

(Graduate School, 2022-01-14) Çamlıca, Mustafa ; Çalışır, Fethi ; 507181139 ; Industrial Engineering

The main target of this study is creating customer segments with customer transaction data of one of the leading heavy equipment industry companies, Borusan-CAT operating in Turkey which is a solution partner of Caterpillar Inc., and assigning churn probabilities to each customer. Customer transaction data is collected for the 2018 – 2020 period from complex database of the company. Data pre-processing step is completed in order to use raw data in this study. To decide the importance of the variables and customer segments Analytical Hierarchy Process was used 5 managers of the company respond a questionnare. After deciding the weight importance of the variables customer segmentation was completed with one of the unsupervised machine learning algorithms known as k-means clustering. 4 different customer segments were created. The importance of each customer segment was calculated with the help of weights that is result of Analytical Hierarchy Method. After customer segmentation, customer churn analysis was conducted. Churn analysis was completed with the help of supervised machine learning algorithms such as Logistic Regression, Support Vector Machines, Random Forest, and k-Nearest Neighbors. By comparing performance of each algorithm with the others, Random Forest was found as the most successful algorithm with highest accuracy rate in this study when it comes to predicting the customers who will churn in upcoming periods. There are no violations of the assumptions of each algorithm, therefore each of them can be used in this study. With customer churn analysis, each customer in the dataset labeled as churners or non-churners. Companies can use this information in order to complete such projects to prevent possible churners from churning in the future. Contributions of this study can be said as applying RFMLP based customer segmentation with a time-effective and efficient machine learning algorithm and applying customer churn analysis with the help of supervised machine learning algorithms to the customer transaction data of one of the biggest heavy equipment companies in Turkey. With this study 4 different customer segments are created and customer churn prediction is completed with high accuracy. Companies in the heavy equipment industry can utilize from this study to identify different customer groups and profile them, they manage their CRM and marketing strategies and allocation of resources can be completed with high effectiveness.
İşgören yetkinliklerini ve tampon istasyonları dikkate alan çok modelli montaj hatlarının tasarımı

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-02-09) Dolar, Kadir Tunç ; Durmuşoğlu, M. Bülent ; 507181134 ; Endüstri Mühendisliği

Modern üretim sistemlerinde önemli bir yer tutan montaj hatları, müşteri ihtiyaçlarına hızlı cevap verebilmek ve rekabet ortamında avantaj elde etmek isteyen firmalar tarafından sürekli değişime uğramaktadır. Günümüzdeki gereksinimlere göre, aynı hat üzerinde birden fazla modelde ürünün karışık veya partiler halinde üretilebildiği karma modelli ve çok modelli montaj hatları ön plana çıkmaktadır. Klasik tek modelli hatlara göre daha esnek bir üretim altyapısına sahip olan bu hatlar, birçok sektörde tercih edilmektedir. Farklı modellerdeki ürünlerin aynı hatta üretilebilmesi, müşteri taleplerine cevap verme konusunda esneklik getirmesinin yanı sıra çeşitli problemleri de beraberinde getirmektedir. Bu çalışmada, farklı modellerdeki ürünlerin partiler halinde üretildiği çok modelli montaj hatlarının tasarım problemleri ele alınmaktadır. Çok modelli montaj hatları, birden fazla modelin karışık olarak üretilebildiği karma modelli montaj hatlarından model dönüşleri sırasındaki hazırlık gereksinimleri nedeniyle ayrılmaktadır. Bu kapsamda ele alınan problemler; literatürde ön plana çıkan hat dengeleme, işgören atama ve model sıralama problemleridir. Çok modelli montaj hatlarının tasarım problemleri ile ilgili akademik literatür çok geniş değildir. Literatürdeki güncel çalışmaların büyük çoğunluğu karma modelli montaj hatlarına odaklanmaktadır. Bunun temel sebebi, karma modelli hatların çok modelli hatlara göre daha esnek bir üretim imkânı sağlaması olarak karşımıza çıkmaktadır. Literatürdeki çalışmalarda hat dengeleme, işgören atama ve model sıralama konularında farklı yaklaşımlar izlendiği görülmektedir. Bazı çalışmalarda matematiksel modeller yardımıyla en iyi çözüme ulaşılmaya çalışılırken, bazı çalışmalarda ise probleme özgü sezgisel veya metasezgisel algoritmalardan faydalanılmaktadır. Ele alınan problem tipinin NP-zor sınıfında olması nedeniyle, büyük ölçekli problemlerin çözümü için sezgisel algoritmalar çözüm süresi açısından daha iyi sonuçlar verebilmektedir. Bunun yanı sıra, matematiksel modelleme ve sezgisel algoritmaların birlikte kullanıldığı hibrit çözümlerle de karşılaşılabilmektedir. Bazı çalışmalarda ise simülasyon modelleri aracılığıyla çok modelli montaj hattı tasarım problemlerine çözüm arandığı görülmektedir. Bu çalışmada, çok modelli montaj hatları için hat dengeleme, yetkinlik bazlı işgören atama ve partiler halinde model sıralama problemleri için yeni bir metodoloji geliştirilmektedir. Geliştirilen 0-1 tam sayılı programlama modeli aracılığıyla, hat dengeleme ve işgören atamaları sonucunda oluşan işgören yetkinlik seviyelerinin enbüyüklendiği bir uygulama yapılmaktadır. İşgören yetkinliklerinin enbüyüklenmesinin yanı sıra, modelin asıl amacı olan toplam işgören sayısını enküçükleme, dolayısıyla da hat dengeleme etkinliğini enbüyükleme amacından da ödün verilmemektedir. Hat dengeleme ve işgören atama modelinden elde edilen sonuçlar, bir sonraki aşama olan partiler halinde model sıralama uygulanmasında kullanılmaktadır. Bu aşamada oluşturulan montaj hattına ait kesikli olay simülasyonuna, hat dengeleme sonuçları girdi teşkil etmektedir. Simülasyon modelinde bulunan genetik algoritma eklentisi yardımıyla ise, farklı modellerin toplam hazırlık süresini enküçükleyecek şekilde sıralanması gerçekleştirilmektedir. Genetik algoritma için belirlenen sonlandırma kriterine ulaşılana kadar farklı simülasyon çevrimleri yapılarak, elde edilen sonuçlar genetik algoritma ile değerlendirilmekte ve en iyi çözüme ulaşılmaya çalışılmaktadır. Genetik algoritma ile elde edilen model sıraları kullanılarak, çok modelli ve tek modelli üretimler için iş istasyonları arasında tampon istasyonların bulunduğu ve bulunmadığı durumlar simüle edilmektedir. Gerçek bir beyaz eşya üretim hattında yapılan uygulamada, hem elde edilen sonuçların doğrulanması hem de tampon istasyonlara olan ihtiyacın değerlendirilmesi için yapılan simülasyonlar sonucunda, tampon istasyonların ortadan kaldırılması durumunda elde edilebilecek kazanımlar açıklanarak, andon benzeri uygulamalar gibi bu konuda ileride yapılabilecek çalışmalar aktarılmaktadır.
Üretimde kullanılan operatör destek odaklı artırılmış gerçeklik teknolojilerinin kullanılabilirlik kavramı kapsamında değerlendirilmesi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-02-17) Er, Osman ; Üstündağ, Alp ; 507161122 ; Endüstri Mühendisliği

2010'lu yıllardan başlayarak hayata temas eden pek çok alanla birlikte üretim sistemleri için de bir dijital dönüşüm söz konusudur. Teknolojinin de gelişmesiyle birlikte, yaşam tarzları da değişmekte, özellikle değer zincirindeki müşteri beklentileri de farklılaşmaktadır. Müşteriler, özellikle kullandıkları ürün ve hizmetlerde kişiselleştirme beklentilerinin karşılanmasına, şirketlerin e-ticaret kanallarının kullanımına açık olmasına ve pazardaki ürün çeşitliliğini alışveriş tercihlerinde daha çok ön plana çıkarmaktadır. Bir diğer deyişle, bir mağazadan sabit bir ürün almaktansa, çevrimiçi kanallardan, kişiselleştirilebilen ürünler müşteri tercihlerinin üst sıralarında gelmektedir. Değişen bu müşteri ihtiyaç ve beklentileri, ürün ve hizmet sunan şirketleri de dönüştürmektedir. Bu noktada belki de en önemlisi, tüm beklentileri karşılayacak esnek, uçtan uca bütünleşmiş ve çevik bir üretim sistemi altyapısının gerçeklenebilmesidir. İşte bu noktada, 2011 Hannover Fuarı'na katılan ziyaretçiler, tüm bu beklentilerin karşılanabilmesi adına yepyeni bir üretim yaklaşımı ile karşılaştılar. Endüstri 4.0 olarak adlandırılan bu yaklaşım ile, üretim sahalarında dijital dönüşüm odaklı yaklaşımlarla; kalite, verimlilik, üretkenlik artışı sağlayarak, değişen pazarda müşteri beklentilerinin de karşılanabilmesi mümkün olacaktır. Bu gelişme, 1800'lü yıllarda Watt'ın buhar makinesini bulması ile başlayan sanayi devrimleri akışının dördüncü evresi olarak belirtilmekle beraber, seri üretim ve otomasyondan sonra gelen üretimdeki bilişim devrimidir. Endüstri 4.0 konseptinin ilk ortaya çıktığı zamanlarda, rekabetteki önemli parametrelerden olan işgücü maliyetlerini en küçüklemek için, %100 otomasyona dayalı karanlık fabrikalara ulaşmak hedefi ön plana çıkmaktaydı. Ancak, fabrikalarda, özellikle montaj hatlarındaki insan kabiliyet ve esnekliğine duyulan ihtiyaç ve ürün tasarım, arge faaliyetlerindeki insanın yaratıcılığının yerine bir karşılığın olmaması, bu dijital dönüşümün insanı odağına alarak ilerlemesini sağlamıştır. İnsanı odağına alan, Japonya'nın öncülük ettiği Toplum 5.0 düşüncesi ile bu ilerleme tescillenmiştir. Bu odak çevresinde de Endüstri 4.0'ın bazı teknolojileri ön plana çıkmıştır. Bunlardan biri de Artırılmış Gerçeklik teknolojisidir. Artırılmış Gerçeklik teknolojisi, tıpkı Endüstri 4.0 gibi 2010'lu yılların başıyla ciddi bir ilerleme evresine girmesine ragmen, aslında daha uzun bir geçmişe sahiptir. 1960'lı yıllarla başlayan gelişim aşamaları ile bugünlere gelen teknoloji, en ciddi sıçramasını "Google Glass" ürünü ile yapmıştır. Daha sonra gelen Microsoft Hololens ve Epson firmalarının gelişmeleri, özellikle giyilebilir teknolojiler alanıyla bu teknolojinin eşleşmesini sağlamıştır. Ancak, artırılmış gerçeklik teknolojileri mobil cihazlar ve projektör gibi cihazlarla da kullanıcıların deneyimleyebilmesini mümkün kılmaktadır. PokemenGo ve IKEA uygulamaları ile kullanıcılar özellikle mobil cihazlarla farklı deneyimler yaşayabilmektedir. Artırılmış gerçeklik uygulamaları, tasarım, mühendislik, eğitim, oyun, pazarlama, turizm gibi pek çok sektörde uygulama senaryoları yaratabilmektedir. Bu alanlara ek olarak, üretim sahalarındaki uygulamalarla da önemli değerler mümkün olabilmektedir. Üretimde artırılmış gerçeklik senaryoları ise, bilgi ve deneyim aktarımı odağında kurulan uygulamalara odaklanmaktadır. Çoğu uygulama montaj operasyonları, bakım ve onarım süreçlerine yönelik geliştirilmektedir. Burada, her iki sürece de uygulanan adım adım talimatlara dayanan uygulamalarla süreçlerin doğruluğu sağlanmaktadır. Montaj operasyonları için oluşturulan bu tip uygulamalarla deneyimsiz yeni çalışanlar için de iş başı eğitimleri oluşturulabilmektedir. Bakım süreçlerindeki uygulamalar yine deneyim etkisini en aza indirebilirken, uzaktan bağlantı ile deneyimli teknik kişilerin gerçek zamanlı etkileşimle sorunları çözebilmesi sağlanabilmektedir. Üretimde artırılmış gerçeklik ile verilerin görselleştirilmesi ise, operatörlerin karar verme süreçlerini güçlendirilebilmektedir. Endüstri 4.0 ile gelen bir diğer yaklaşım olan insan-robot etkileşimli iş hücrelerinin oluşturulmasında da artırılmış gerçeklik desteği mümkün olabilmektedir. Hem üretim akışı ile olan enregrasyon hem de robotla sağlanan etkileşimde rol oynayan artırılmış gerçekliğin bu senaryolarla da üretimde değer yaratabilmektedir. Bu faydaların yanında geliştirilen uygulamalar ve kullanılan donanımlar sebebiyle de kullanıcılar bazı kısıtlarla da karşılaşmaktadır. Özellikle giyilebilir ürünlerdeki ergonomik kısıtlar ve kullanıcıların bu ürünleri yeni yeni deneyimleyebiliyor olması bu ürünlerin son kullanıcı seviyesindeki kabul edilebilirliğini etkilemektedir. Mobil cihazlar ise üretimdeki çoğu operasyonun çift el ile çalışmayı gerektirmesinden dolayı handikaplar yaratabilmektedir. Ayrıca cihazdan farklı olarak geliştirilen kullanıcı arayüzlerinin kulanıcı ihtiyacına uygun olarak geliştirilmemesi de yine uygulamaların son kullanıcı özelindeki kabul edilebilirliği etkilemektedir. Bu noktada literatürde sıklıkla üzerine çalışılan kullanılabilirlik kavramı ortaya çıkmaktadır. ISO standartına göre, kullanılabilirlik, bir sistem, ürün veya hizmetin kullanıcılar tarafından etkin, verimli ve kullanıcılara memnuniyet veren şekilde hedeflere ulaşma doğrultusunda ne kadar kullanılabileceği olarak tanımlanmaktadır. Bu kavram çerçevesinde yapılan çalışmalarla kullanıcıların sistemlerle ilgili deneyimleri, yönelimleri ve değerlendirmeleri tespit edilebilemektedir. Buradan sağlanan çıktılarla sistemlerin kullanıcıların beklentisine uygun güncellenebilmesi sağlanmaktadır. Kullanılabilirlik çalışmalarındaki çıktıları elde edebilmek için, denetlemeye dayalı yöntemler, test yöntemleri ve kullanıcı görüşmelerine dayanan raporlama yöntemleri kullanılmaktadır. Kullanıcı görüşmeleri ile uygulanan anket çalışmaları, kullanıcıların sistem ile ilgili öznel değerlendirmelerini tespit edebilmek açısından kritik ve değerlidir. Literatürde bu noktada, genel-geçer hale gelmiş evrensel yöntemler bulunmkata ve pek çok akademik çalışmada da kullanılmaktadır. SUS, PSSUQ, ASQ ve NASA-RTLX gibi yöntemlerle yapılan çalışmalar değrlendirilen sistem ile ilgili kullanıcı deneyimlerini net ve odaklı bir şekilde yansıtmaktadır. Bu çıkarımlardan hareketle de sistemin performans iyileştirmeleri yapılabilmektedir. Tüm bunların ışığında, bu tez çalışması ile üretimde kullanılan operatör destekli artırılmış gerçeklik teknolojilerinin kullanılabilirlik kavramı kapsamında değerlendirilmesi amaçlanmaktadır. Yukarıda belirtilen, giyilebilir teknoloji, mobil cihaz ve projeksiyon tekniklerinden oluşan bu teknolojilere yönelik 3 tane kullanım senaryosu belirlenmiştir. Her 3 kullanım senaryosu da benzer içeriklerde olup, üretim süresince eğitim, bilgi ve iş talimatı noktalarında kullanıcıları desteklemeyi sağlamaktadır. Her bir katılımcıya kullanım senaryolarındaki deneyimlerine istinaden SUS, PSSUQ, ASQ ve NASA-RTLX anketleri uygulanmıştır Elde dilen sonuçlardan yöntem skorları elde edilerek artırılmış gerçeklik teknolojileri karşılaştırılmıştır. Ayrıca her bir yöntemde detaylı analizler yapılmış, kullanıcıların sistemlerle ilgili olumlu ve olumsuz değerlendirmeleri tespit edilmiştir. Bu değerlendirmeler yapılan ANOVA analizleriyle de istatistiksel olarak desteklenmektedir. Yapılan bu faaliyetler ile elde edilen sonuçlar göstermektedir ki; tüm yöntemler özelinde projeksiyon uygulaması kullanıcıların en çok benimsediği ve olumlu bulduğu artırılmış gerçeklik uygulaması olmuştur. Kullanıcılar; sıklıkla kullanım isteği, kullanım kolaylığı, entegre fonksiyonlar, çabuk öğrenme, kullanım esnasında kendinden emin hissetme, görev tamamlama kolaylığı ve süresi, bilgi ve arayüz kalitesi anlamında projeksiyon uygulamasını ön plana çıkarmıştır. Mobil cihaz - tablet uygulaması ve akıllı gözlük uygulamasını bu kriterler anlamında olumsuz değerlendirmektedir. Burada akıllı gözlük uygulaması daha olumsuz içgörülere sahip olup; sistem karmaşıklığı, teknik destek ihtiyacı, kullanım elverişsizliliği, tutarsızlık, kullanım öncesi gerekli bilgi ihtiyacı açısından da yine olumsuz değerlendirilmektedir. Bunlara ek olarak, zihinsel yük, zamansal yük, performans, çaba ve isteksizlik anlamında da akıllı gözlük olumsuz değerlendirmelere sahiptir. Fiziksel yük anlamında ise mobil cihaz - tablet uygulaması en olumsuz değerlendirmeyi alarak üretim sahalarındaki çift el kullanım yoğunluğunun etkisini göstermektedir. Yapılan bu çalışmayla, artırılmış gerçeklik ve kullanılabilirlik literatürüne, tüm artırılmış gerçeklik teknolojilerinin üretimde operatör destek odağında karşılaştırmaları ve en iyi değerlendirilen yöntemin bulunmasıyla katkı sağlanması amaçlanmıştır. Türkçe olarak yazılan bu çalışma ile Türkçe literatüre de konu ve sonuçları itibariyle katkı sağlanmıştır.
Short term electricity load forecasting with deep learning

(Graduate School, 2022-02-25) Yazıcı, İbrahim ; Beyca, Ömer Faruk ; 507142119 ; Industrial Engineering

In this study, STLF is considered for the real-world case application. STLF horizon spans of half-hour-ahead up to several-day-ahaed timesteps. Energy market establishments have been developed by introducing market regulations in Turkey since 2001. After many regulations and transitions from state-run-market to a non-governmental regulated market, Energy Markets Enterprise Corporation (EPİAŞ in Turkish)was established in 2015. In this market, the day-ahead-market, intraday market and balancing market mechanisms play important roles for the electricity system management in Turkey. These mechanisms plays complementary roles for each other. In this market, stakeholders aim to avoid extra costs arose in balancing market where deficient and excessive amounts of electricity are compensated by purchase and sale among stakeholders since the market imposes 3% penalty costs for these deficient and excessive amounts. And this avoidance can be facilitated by efficient forecasting performance. Hence, forecasting task arises as an important tool for decision makers in forecasting. Before transtion to a regulated market by EPİAŞ, predctions are performed mainly weekly or more than one-week-ahead. The error margins for the predictions made were in turn very high and flexible. This flexibility provided the electricty providers in the market to compromise their excessive and deficient amounts easily when compared to the regılated market situations. Flexibility in the prediction error margins enabled the providers to meet their requirements in the market in the ong horizon with less price charge. In the regulated market, the day-ahead market and intraday market mechanism have turned out to be the integral part of the market mechanisms. Sustaining the competition in the market, growing the market share, reducing the operational costs, and penalty costs created by overestimation and underestimation of the load forecasting, tasks of one-hour-ahead forecasting and one-day-ahead forecasting located at the heart of major concerns for the electricity provider firms in the regulated market. The provider firms in turn focused on these tasks to achieve the aforementioned goals, then create business value through performing these tasks. Thus, this study focuses on the major concerns for the providers by deploying deep learning algorithms for a real-world case. In this study, electricty load data which consists of hourly load demands, for 3 years collected between 2015 and 2017 years were utilized. The granularity of the time series data obtained was composed of load values and temperature values as it is used for the regular forecasting task by the provider firm. In the first stage of applications, preliminary data examinations were performed which provides a guide for time series problem handling for both applications of conventional machine learning, and deep learning methods. These data examinations contained data normalization, dummy variable inclusion, autocorrelation identification tasks for each method type. This stage is followed by input set preparation for the methods deployed. We framed our dataset into a supervised learning dataset by shifting values according to the results of autocorrelation identification, that is time lag. Weekly time lag was found the best choice, hence we used this time lag value in our framing. In addition, since neural networks are at the heart of the applications in this study, we used data normalization as zero-mean normalization to facilitate fast convergence and numerical stability for the networks in training and testing. After preliminary data examinations, we conducted comprehensive comparative analyses of the methods. In the first round of the comparative analyses, two deep learning methods and some popular machine learning methosds were compared whether deep learning methods overcome the conventional methods in STLF task. The deep learning methods were in turn found superior to the conventional methods used which the results were validated by statistical significant test. In the second round of the comparative analyses, just deep learning methods were compared. This round of the comparisons was the central theme in this study since the aim was to propose a deep learning method for the real-world case. For this reason, we proposed a new method based on one-dimensional convolutional neural networks, and compared its performance with the other deep learning methods by applying them to the real-world case. As per the results obtained from this round of comparisons, the proposed method proved its efficiency for both one-hour-ahead, and one-day-ahead prediction tasks. This fact was also validated by statistical significance test as well. In brief of this study, there are some level of takeaways from the results of the study. At the organizational level takeaways, intelligent technqiues use especially in energy sector such as deep learning, deep reinforcement learning tools will make contributions to organizations with different levels. Secondly, energy sector is one of the businesses that enormous amount of data is hoarded even hourly. Hence, creating business value by utilizing intelligent systems in their operations will enable short-term, mid-term, and long-term achievements for them when considered big data regime, advents in hardware and software solutions, and developments in artificial intelligence methods especially in neural networks. At the most conceptual level, deep learning methods provide high-performance forecasting engine for the providers for STLF as per the results obtained. Deployment of these type of artificial intelligence method will make them at the front line in the market. At the method-level takeaways, calendar effects have landmark importance in time series modelling for STLF. Rare time issues, and dual calendar effects are another landmark important issues in time series modelling as well. Efficient feature extraction ability of Convolutional Neural Networks (CNN), and auto-capturing long-term relations in long sequences make them a rival for Long-Short Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) in time series modelling tasks besides the tasks of audio recognition, speech recognition, natural language processing. In addition, the proposed method's exogenous variable inclusion for modelling the time series problems boosts the performance of the method since different level of resolutions are captured by this setting. Hence, this setting can be extended for later method developments of deep learning methods.
Equity portfolio optimization using reinforcement learning: An emerging market case

(Graduate School, 2022-03-15) Candar, Mert ; Üstündağ, Alp ; 507171144 ; Industrial Engineering

In this study, RL models are generated to address the equity portfolio optimization problem. The asset universe for this problem has been restricted to BIST30 constituents, which is a stock market index from an emerging market. The index is composed of the 30 largest stocks in terms of market capitalization. The characteristics of an emerging market do differ from developed markets as emerging markets bring new challenge such as increased uncertainty and decreased market efficiency. Our models use return, volatility, technical indicators, and fundamental company information to make portfolio weight decision. We study DDPG and PPO methods in this study. Two different neural network architectures are designed to fit the needs of these two RL models. We utilized convolutional network structures to successfully extract meaningful information out of the dataset. We train the models with 10 years of daily data, and then test with 1 years of data. We set main benchmark as the market capitalization weighted BIST30 index, as we try to compete it and provide a better weighting strategy. We also compared our agents with UBAH, UCRP and MPT portfolios as additional benchmarks. The results show that we outperform all of these benchmarks in terms of return, and risk adjusted return metrics, such as Sharpe and Sortino ratios. One aspect of the models is that they produce a higher volatility behavior, however they compensate the high risk with a higher return value per taken risk so the return based metrics are superior to benchmarks. We highlight the model-free nature of the our proposed RL agents. The results are presented at the last section and a future projection is provided for a probably better model.
Novel spherical fuzzy aggregation operators and similarity & distance measures

(Graduate School, 2022-06-16) Donyatalab, Yaser ; Kahraman, Cengiz ; 507181146 ; Industrial Engineering

Fuzzy Sets theory, developed by Zadeh in (Zadeh, 1965), is one of the most appropriate approaches to deal with the ambiguity of information and uncertain situations (Farrokhizadeh et al., 2021). Since the introduction of fuzzy sets by (Zadeh, 1965), they have been prevalent in almost all branches of science (Gündoğdu & Kahraman, 2019a). Many generalizations for ordinary fuzzy sets have been introduced by different researchers in the literature (K. T. Atanassov, 1986, 1999; Cuong & Kreinovich, 2014; Grattan-Guinness, 1976; Kutlu Gündoğdu & Kahraman, 2018; Smarandache, 1999a; Torra, 2010; Yager, 1986, 2014; Zadeh, 1975). Numerous researchers have utilized these extensions in recent years in the solution of multi-attribute decision-making problems (Gündoğdu & Kahraman, 2019b). These extensions are presented in chronological order, as given in Figure 1.1. One of the latest extensions of fuzzy sets is Spherical Fuzzy Sets (SFSs), recently developed (Gündoǧdu & Kahraman, 2019), where the squared sum of membership, non-membership, and indeterminacy degrees is at most equal to 1. Decision-making is the main aspect of every problem, and selecting the most appropriate alternative is fundamental for those problems and investigated by many researchers. Multi-criteria decision-making (MCDM) methods are among the most applicable and trustfulness methods to select the optimal alternative. MCDM algorithms select the best alternative from a finite set of alternatives based on multiple criteria. MCDM algorithms are methodological tools that deal with many different engineering problems. Some of those complex problems include fields of economy, businesses, insurance, medical and healthcare systems, engineering designs, sustainable supply chain, finance, actuarial, water management, energy management, agriculture and food supply chain, and environmental issues. Uncertainty is another aspect of every real-world problem that should be considered during the decision-making procedure to validate the results. Fuzzy decision-making theories together with different modeling techniques have been studied, and many suitable approaches are introduced and studied through different applications and case studies. Moreover, in every fuzzy MCDM problem expert or decision-maker (DM) is acting a significant role, but it also carries the uncertainty of the environment by itself. So, in most of the fuzzy MCDM problems, there would be a desire to have a number of the DMs which is called fuzzy Multi-criteria group decision-making (MCGDM) problem. A fuzzy MCGDM problem could be considered a high dimensional MCDM problem, therefore, carrying precise assessments for alternatives. One of the primary and significant steps in every fuzzy MCGDM problem is the data fusion stage, which means there is a huge need to combine fuzzy data. Many fuzzy aggregation operators are proposed based on different characteristics for the data fusion stage of fuzzy MCGDM problems. Fuzzy distance and similarity measurements for comparison are also sitting in the framework of fuzzy data fusion, that considered in this thesis. So this manuscript, it is tried to define two main concepts of the data fusion concept: aggregation operators and distance-based similarity measurements in the spherical fuzzy environment. So, the novel concept of Harmonic mean aggregation operator for spherical fuzzy sets (SFSs) is introduced and discussed in all detail. Weighted, order weighted and hybrid order weighted Harmonic Mean operators and using two types of Algebraic and Einstein Strict Archimedean t-norms and t-conorms are types of proposed spherical fuzzy harmonic mean aggregation operators. So, 6 harmonic mean aggregators in the Spherical Fuzzy environment are introduced. Also, this thesis investigated the concept of fuzzy distance and similarity measurements which are other types of fuzzy data fusion methods. I introduced the novel Minkowski and Minkowski-Hausdorff distance measures for spherical fuzzy sets and also studied novel spherical fuzzy f-similarity measures based on Minkowski and Minkowski-Hausdorff distances. So in this thesis, some novel fuzzy MCGDM algorithms for fuzzy data fusion extended to the spherical fuzzy environment. In these extensions, some real-life problems such as air quality evaluation problem and COVID_19 medical diagnosis problem are covered and suggesting other problems like supplier selection, energy source selection, hospital site selection, etc. problems to be covered for future works.
Ranking of families applying for social aids to municipalities according to their degree of neediness

(Graduate School, 2022-06-20) Aladağ Mert, Yiğit ; Aydın Karaçay, Gaye ; 507181135 ; Industrial Engineering

Although there is no general definition of poverty, it varies according to time and place. The concept of poverty, which is intertwined with many social variables, can be stated as being deprived of minimum living standards in general. Although there are many sub-titles of poverty, the concepts of absolute deprivation and relative deprivation are the most mentioned concepts in the literature. Absolute deprivation refers to the inability of households or individuals to meet the basic needs for their survival, while relative deprivation refers to being below the average welfare level created in the society. Various policies have been developed globally and nationally in the fight against poverty. One of the most important international common approaches is the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs). This call to action, also known as the Global Goals; aims to protect our planet, eliminate poverty, and ensure that all people live in peace and prosperity. The legal dimension of the social security and social assistance system in Turkey has been drawn by laws and the constitution. The Social Services Law of 1983 regulates the principles and procedures regarding the social services taken to individuals in need of protection, assistance and/or care, and the authorities, duties and responsibilities of the institutions established to carry out these services. The law also states that if the service demand is more than the service supply, the priority will be determined by the degree of neediness and the order of application/detection. The General Directorate of Social Assistance and Solidarity was established in 2004, and in 2005 it was given the task of providing social assistance to special provincial administrations and municipalities. This decision has a critical importance because municipalities are important administrative units that provide the closest service to the citizens and have a direct impact on their lives. Every year, municipalities allocate a part of their annual budget to social aids. These social aids can be form of food, clothing, fuel, etc. or it can also be done directly in cash. The COVID-19 pandemic, which has started in 2019, affected both local and global economies, in terms of production, employment, social services, health, etc. There have been declines in many sectors. Turkey has also had its share from these economic fluctuations, and according to the statement of the TURKSTAT (Turkish Statistical Institute), annual inflation in 2021 was 36.08%. According to the research carried out by Türk-İş Union, in December 2021, the hunger treshold for a family of four in Turkey was determined as 4,013.26 TL (Turkish Lira) and the poverty line as 13,073 TL while in the meantime the minimum wage was 2,825 TL. Due to the above-mentioned conditions, applications for aid to municipalities have increased in the recent period. For instance, more than 1 million families applied for aid to the Istanbul Metropolitan Municipality during the pandemic period. The necessity of making a ranking for such a large number of applications is quite obvious. The aim of the study is to rank the families applying for social assistance according to their neediness with an easily applicable and consistent formula. In this context, to contribute to the effective use of the budget of the municipalities and to contribute to the literature. Fuzzy Analytic Hierarchy Process and Simple Additive Weighting methods were used for the formula. Analytic Hierarchy Process is a multi-criteria decision-making method introduced by Thomas L. Saaty in 1980. This method, which is based on pairwise comparisons, considers the problem (goal) as a hierarchical structure. In addition to its simplicity and usefulness, one of the most important reasons underlying the popularity of the method is that it can use qualitative and quantitative factors together. Although AHP's purpose is to capture expert knowledge, it is currently unable to reflect human thinking styles. As a result, F-AHP was developed as a fuzzy extension of AHP to overcome these issues. F-AHP uses the fuzzy set theory that was introduced by Lotfi A. Zadeh in 1965. According to classical set theory, the degree of belonging of an element to a set is 0 or 1. That is, this element either belongs to the set or it does not. In a fuzzy set, the degree of belonging of the elements to the set is defined by the "membership value" and varies between 0 and 1. One of the most important advantages of the F-AHP is that it can benefit from linguistic terms in pairwise comparisons. When comparing two criteria, the decision maker can make healthier comparisons with linguistic terms such as "more important", "much more important", "equally important" rather than giving crisp values. Simple Additive Weighting Method (SAW) is one of the Multi Attribute Decision Making (MADM) method introduced by Ackoff and Churchman in 1954. This method is also often known as the weighted summing method. The method is based on the weighted average. For each alternative, an evaluation score is calculated by multiplying the scaled value given to that attribute's alternative with the weights of relative importance directly assigned by the decision maker, then summing the products for all criteria. The criteria required to create the ranking formula that we have suggested were obtained by examining the social assistance regulations of various municipalities in Turkey, since there is no former study on the subject in the literature. Social assistance regulations of 27 municipalities, 14 of which are metropolitan municipalities and 13 of which are district municipalities, were examined. As a result of these examinations, the criteria were divided into two headings, economic and demographic.The sub- criteria of the economic criteria were determined as the monthly net income of the household, the amount of monthly aid received from different institutions, movable property insurance value, immovable property fair value, and the monthly rent paid by the family. While the sub-criteria of demographic criteria were determined as the number of people in the family, the number of people working in the family, the number of students in the family, the number of people with disabilities in the family, and the number of people over 70 years old in the family. The problem has been transformed into a hierarchical structure in accordance with the F-AHP. After this process, a questionnaire form was created for pairwise comparisons. The decision makers to fill out the questionnaires were determined as social service experts, sociologists, psychologists in municipalities and people in the municipality administration. In the study, which was carried out as an online questionnaire, the form was sent in Turkish, and a version translated into English was added to the study. In the study, 26 questionnaires were analyzed. The results obtained were analyzed in overall, only for metropolitan municipalities and district municipalities separately, and criteria weights were calculated. In all three scenarios, economic criteria were determined to be more important than demographic criteria. The most important among the 10 sub-criteria was the monthly net income of the household. Since families with higher scores are described as more needy in the formula created, amongst the sub-criteria, the sufficiency and deficiency criteria are determined. The normalization of these two different types of criteria will be performed differently from each other. The determination of the criteria, the survey process, the derivation of the criteria weights, and the decomposition of the criteria for normalization can be found in section 4. In section 5, the created formula is shown through a numerical example. In the example, a 100x10 value matrix was created with the answers of 100 different families assumed to have applied to 10 criteria. After eliminating those who were not in need out of 100 families in the first step, the values were normalized for the remaining 85 families and the score of each family was calculated separately. Families in the top 10 were determined. Operations were performed for the three different weightings obtained. Finally, in section 6, a sensitivity analysis was performed for reliability and consistency.
Makina öğrenmesi teknikleri ile hukuki alacak tahsilat kuruluşu dosya kapatılabilirlik tahmini ve atama modeli ile dosya ataması: Telekomünikasyon sektörü örneği

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-06-28) Altınok, Nilüfer ; Öztayşi, Başar ; 507171147 ; Endüstri Mühendisliği

Günümüzde, bütün sektörlerde olduğu gibi telekomünikasyon sektöründe de görülen rekabetçi yaklaşım, ilgili sektörde faaliyet gösteren şirketlerin yeni müşteriler kazanmasını oldukça zor bir hale getirmektedir. Durum böyle iken bu şirketler makine öğrenmesi yöntemleri ile müşteriye özel kampanyalar sunarak, toplam müşteri sayılarını artırmaya veya halihazırdaki müşterileri kendi markalarında tutmaya çalışmaktadırlar. Ancak makine öğrenmesi yöntemlerinin uygulama alanı sadece müşteri kazanma veya var olan müşterinin sadakatini sağlamaya yönelik çalışmalardan ibaret değildir. Şirketlerin büyümeye devam edebilmesi için kazanılan müşterilerden kazanç elde etmeleri gerekmektedir. Eğer şirketin halihazırda sahip olduğu müşteriler, aldığı hizmet karşılığında şirkete olan yükümlülüklerini yerine getiremiyor ise, şirketin bu gibi müşterileri kazanmak için sarf ettiği çaba, şirkete karlılık değil aksine yük getirmektedir. Bu yük sadece müşterilerden elde edilecek gelirin karşılanamaması olarak düşünülmemelidir. Müşteriden gelir elde edememenin yanında, müşteriye ait borcun tahsilatı için şirketin ayıracağı kaynaklar da göz önünde bulundurulmalıdır. Bu gibi durumlarda şirketler hem çalışanlarını hem de diğer şirket kaynaklarını (gerekli teknik ekipmanlar, elektrik vb.) bu kanala bağlayarak zarara uğrayacaktır. Şirketler, müşteriden borç tahsilatı yapabilmek için ya kurum içi kaynaklarını kullanmakta ya da kurum dışı kaynaklar aracılığıyla bu ödenmemiş borcu tahsil etmektedir. Burada bahsi geçen dış kaynaklar, alacak tahsilat kuruluşlarıdır ve bu kuruluşlar müşterinin ilgili şirkete olan borcuna ilave olarak, kendi verdiği hizmetin karşılığı olan tutarı da ekleyerek şirket müşterisinden ödenmemiş borcu tahsil etmeye çalışmaktadır. Şirketler tarafından ödenmemiş borçları tahsil etmeye yönelik yapılan çalışmalar büyük ölçüde müşterilerin ödeme istekliliğine ve alacak tahsilat kuruluşlarının müşteri ile müzakerelerine bağlı olan alacak tahsilat süreçleridir. Bu süreçte, tahsildarlar önce borçlu müşterileri borçlarını ödemeye ikna etmeye çalışmakta eğer borçlu müşteriler, borçlarını bu müzakereler sonucunda belirtilen süre içerisinde ödeyemezler ise yasal alacak tahsilatı süreci başlamaktadır. Yasal alacak tahsili aşamasında, alacak davalarını yargı yoluyla çözmeye çalışan, alanında tecrübeli avukatların çalıştığı hukuk büroları mevcuttur. Büyük şirketler, borçlarını ödeyemeyen müşterilerinden borç tahsilatı yapmak amacıyla iç kaynaklarını genişletmek yerine, yasal alacak tahsilat kuruluşları olarak sözleşmeli hukuk büroları ile çalışmaktadırlar. Bu tez kapsamında, çalışmanın yapıldığı ilgili telekomünikasyon şirketi de müşterileri tarafından ödenmemiş faturaların tahsilatını, dış kaynak olarak, anlaşmalı bulunduğu hukuk büroları aracılığıyla sağlamaktadır. Şirket, borcunu ödeyemeyen ve yasal alacak takibine girmiş müşterilerinden, anlaşmalı bulunduğu hukuk büroları aracılığıyla alacak tahsilatı yapmaya çalışmaktadır ve bu rekabetçi ortamda şirketin ayakta kalabilmesi için alacak tahsil etme sürecini en iyi şekilde yönetmesi gerekmektedir. Bu aşamada anlaşmalı hukuk büroları, büronun performans ve tecrübesinin alacak davalarını kapatıp kapatamaması üzerindeki etkisine göre değerlendirilmektedir. Hukuk bürolarının performansının belirlenmesindeki amaç, büronun amaçlarına ne ölçüde ulaştığını objektif bir şekilde ve periyodik olarak ölçümlemektir. Performans ölçümü; ilgili hukuk bürosunun girdilerini, iç süreçlerini, prosedürlerini, çıktılarını ve sonuçlarını değerlendirebilmeyi sağlamaktadır. Böylece bu performans ölçümü sonucu göstergeler analiz edilerek doğru karar verilebilmekte, sürekli iyileştirme yaratabilecek sınırlı kaynaklar etkin bir şekilde geliştirilebilmekte ve bireylere hedefler verilebilmektedir. Bu çalışmanın yapıldığı şirkete ait geçmiş veri setlerinden hareketle, şirketin anlaşmalı olduğu hukuk bürolarına devredilmiş ve başarılı şekilde tahsilat sağlanmış alacak davalarının olmasının yanı sıra dava dosyasının devredildiği büro tarafından tahsilatın sağlanamadığı alacak davaları da olabilmektedir. Hangi dava dosyasının hangi hukuk bürosuna devredildiği, şirketin alacaklarını hukuki aşamada tahsil edebilmesi açısından kritik bir öneme sahiptir. Bu doğrultuda, bu çalışma, ilk aşamada geçmiş tarihsel verilere dayalı makina öğrenmesi yöntemlerini kullanarak ilgili şirket tarafından anlaşmalı olunan hukuk bürolarının alacak dava dosyası kapatma olasılıklarını tahminleyerek, devredilecek dosyayı daha çok kapatma kabiliyetine sahip hukuk bürosunu bulmayı amaçlamaktadır. Dava dosyası kapatma olasılığını tahmin etmek için, işlenen veri kümesine 9 makina öğrenme algoritması; Catboost Sınıflandırıcı, Extreme Gradient Boost Sınıflandırıcı, Gradient Boosting Sınıflandırıcı vb. uygulanmıştır. Sonuçlar, Catboost Sınıflandırıcı'nın 0,917 doğruluk oranı ile en iyi doğruluk performansına sahip olduğunu göstermiştir. Ayrıca, boosting tipi topluluk öğrenme algoritmalarının diğer algoritmalardan daha iyi performans gösterdiği sonucuna varılmıştır. Son olarak, modellemede daha iyi doğruluk elde etmek için Catboost Sınıflandırıcısının hiper parametreleri ayarlanmış ve hiper parametre optimizasyonu, tahmin üzerinde %0,01 oranda olumlu etki sağlamıştır. Son olarak modelin test kararlılığını test etmek için k-katlı çapraz doğrulama yapılmıştır. Makine öğrenimi modelinde seçilen CatBoost algoritması üzerinden 2021 Haziran ayına ait takip dosyalarının, anlaşmalı hukuk büroları tarafından kapatılabilme olasılıkları tahminlenmiştir. Bu kapatılabilirlik puanları, çalışmanın ikinci aşamasında, kurulan kapatılabilirlik temelli adil dosya atama modeline girdi olarak sağlanmıştır. Bu bir optimizasyon modeli olup, bu modelde amaç, takip dosyalarının tahsilatla kapatılma durumunu en büyüklerken, bütçe kısıtı altında anlaşmalı hukuk bürolarına eşit bir şekilde takip dosyalarının atamalarını gerçekleştirmektir. Kapatılabilirlik temelli adil dosya atama modeli ile 2021 Haziran ayına ait 33,365 adet takip dosyasının, anlaşmalı bulunulan 102 hukuk bürosuna optimum bir şekilde atamaları gerçekleştirilmiş olup sonuçlar üzerinden kurulan modeller değerlendirilmiştir. Atama çıktılarının büyük bir oranda modelin amaçlarına ve kısıtlarına uygun şekilde yapıldığı sonucuna varılmıştır. Bunun üzerine önce makine öğrenimi modelinin çalıştığı ardından makine öğrenimi modeli çıktısı olan dosya kapatılabilirlik değerlerinin atama modeline beslendiği ve atama modelinin çözdürülüp gerekli atama sonuçlarının alındığı tümüyle otomatik bir şekilde çalışacak olan yasal alacak takibi süreci karar destek sistemi kurulmuştur
Yinelemeli sinir ağları ile sermaye piyasası yön tahmini üzerine bir çalışma

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-06-29) Eren, Muhiddin Çağlar ; Üstündağ, Alp ; 507181138 ; Endüstri Mühendisliği

Finansal piyasaları etkileyen faktörler ele alınarak yapılacak finansal piyasa geleceğinin tahminleme süreci, doğru portföy yönetimini sağlayarak kaybı azalıp kazancı arttırabilir. Fakat finansal veriler doğrusal olmayan dinamik ve kaotik karakteristiğe sahip olduğundan finansal piyasalarda karar vermek zorlu bir süreçtir. Bu probleme çözüm sağlayabilmek amacıyla kullabilecek farklı yöntemler mevcuttur. Bunlardan biri olan derin öğrenme, girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi birden fazla sinir ağı katmanında modelleyerek yapabilen makine öğrenimi yöntemleri olarak tanımlanır. Veri biliminin birçok alanında karmaşık veri kümeleri üzerinde yüksek performans gösterdiğinden, son zamanların ilgi çekici yöntemlerinden biri olan derin öğrenmede, geleneksel modellerin aksine, yüksek boyutlu çok değişkenli problemler ve doğrusal olmayan ilişkiler modellenebilir. Bu nedenle derin öğrenme ile sağlanan algoritma başarıları tahminleme çalışmalarında büyük yer tutmaktadır. Bu çalışmada, derin öğrenme kavramı altında değerlendirilen yinelemeli sinir ağları mimarilerinden LSTM ve GRU, finansal veri ilişkilerini modellemede kullanılmıştır. Zaman serisi olarak modellenen finansal veri kümeleri Reuters kaynak alınarak oluşturularak derin sinir ağı tahminleme modelleri ile Borsa İstanbul'da işlem gören AKBNK, TCELL ve FROTO hisse senetlerinin fiyat hareketlerinin yön tahmini için karşılaştırmalı yöntemler sunulmuştur. Çalışmada derin öğrenme yöntemlerinin bir finansal veri kümesi kullanılarak başarılı bir tahmin performansı gösterip gösteremeyeceğinin ortaya konulması amaçlanmıştır. Bununla beraber, çalışma için hazırlanan finansal veri kümeleri üzerinde doğrusal olmayan özellik seçim yöntemleri ile yapılan boyut indirgeme yaklaşımları ve finansal zaman serisi olarak modellenen finansal veri kümelerinin farklı dizileme yaklaşımları ile segmentlere ayrılarak model girdisi olarak kullanılmasının baz model tahmin performansını iyileştirip iyileştirmeyeceğinin karşılıklı analizi yapılmıştır. Boyut indirgeme sürecinde, finansal veri kümeleri etiketleme yapılarak denetimli öğrenme algoritmalarına elverişli hale getirildikten sonra HSIC Lasso, mRMR, RFE özellik seçim yöntemleri; segmentasyonda da 100, 200, 300 ve 400 adımlı dizileme birer adımlı kayan pencereler yöntemi tasarımda uygulanmıştır. Çalışmanın amacı doğrultusunda LSTM ve GRU mimarileri üzerinde hiper parametre ayarlamaları literatür baz alınarak yapılmıştır. Bununla beraber, tüm tahmin senaryolarında 70 olarak alınmış indirgenmiş özellik sayısına, model stres testlerinden sonra karar verilmiştir.

Gözat

Çıkarma tarihi ile LEE- Endüstri Mühendisliği Lisansüstü Programı'a göz atma

Sayfa başına sonuç

Sıralama Seçenekleri