LEE- Endüstri Mühendisliği Lisansüstü Programı
Bu topluluk için Kalıcı Uri
Gözat
Çıkarma tarihi ile LEE- Endüstri Mühendisliği Lisansüstü Programı'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeOrganizasyonel öğrenme, adımları ve uygulanması(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Saka, Ufuk ; Ceylan, Cemil ; 650299 ; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim DalıOrganizasyonel 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.
-
ÖgeMedikal turizm hizmeti tedarik zinciri tasarımında işbirlikçi bir bütünleşik yöntem önerisi( 2020) Karadayı Usta, Saliha ; Serdar Asan, Şeyda ; 634383 ; Endüstri Mühendisliği Ana Bilim DalıMedikal 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.
-
ÖgeDeriving 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 DalıThe 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.
-
ÖgeEmergency medical system design for disaster response(Graduate School, 2020-08-28) Öksüz, Mehmet Kürşat ; Satoğlu, Şule Itır ; 507142120 ; Industrial Engineering ; Endüstri MühendisliğiDisasters 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.
-
ÖgeHiyerarşik grup karar vermeye dayanan proje portföy seçimi ve çizelgelemesi(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2020-09-24) Şahin Zorluoğlu, Özge ; Kabak, Özgür ; 507132112 ; Endüstri Mühendisliği ; Industrial EngineeringSon 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.
-
ÖgeAfetlerde 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 DalıAfetler; 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.
-
ÖgeConceptualisation and instrument development for mobile application usability based on android operating system(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Kazdaloğlu, Abdullah Emin ; Gümüşsoy Altın, Çiğdem ; 682769 ; Endüstri MühendisliğiNotions 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.
-
ÖgeTV ve set üstü cihaz arayüz kullanılabilirlik ölçümü(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021-07-07) Pekpazar, Aycan ; Altın Gümüşsoy, Çiğdem ; 507142101 ; Endüstri MühendisliğiTelevizyon 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.
-
Ögeİnsani yardım lojistiğinde dağıtım merkezi yer seçimi ve İstanbul uygulaması(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021-07-12) Yılmaz, Hafize ; Kabak, Özgür ; 507122104 ; Endüstri MühendisliğiGünümüzde, 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
-
ÖgeShort term electricity load forecasting with deep learning(Graduate School, 2022-02-25) Yazıcı, İbrahim ; Beyca, Ömer Faruk ; 507142119 ; Industrial EngineeringIn 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.
-
ÖgeRanking 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 EngineeringAlthough 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.
-
ÖgeMakina 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 MühendisliğiGünümüzde, 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
-
ÖgeA hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy(Graduate School, 2022-10-17) Gürcan, Ömer Faruk ; Beyca, Ömer Faruk ; 507142109 ; Industrial EngineeringDiabetes is a disease that results in an increase in blood sugar due to the pancreas not producing enough insulin, insufficient effect of the produced insulin, or ineffective use of insulin. According to the International Diabetes Federation 2021 report, approximately 537 million adults aged between 20 and 79 live with diabetes worldwide. It is estimated that the number of people with diabetes will increase to 643 million in 2030 and 783 million in 2045. Diabetic retinopathy (DR) is an eye condition that can cause vision loss, irrecoverable visual deterioration, and blindness in people with diabetes. Today, it is one of the leading diseases that cause blindness. Anyone with any diabetes can become a DR. In ophthalmology, type 2 diabetes can lead to DR if left untreated for more than five years. Diabetes-related high blood sugar leads to DR. Over time, having too much sugar in the blood damages the retina. The deterioration of this disease in the eye begins when sugar blocks the capillaries leading to the retina, causing fluid leakage or bleeding at a later stage. The eye produces new vessels to compensate for the blocked vessels, but these newly formed vessels often do not work well and can bleed or leak easily. DR can lead to other serious eye conditions. For example, about one in 15 people with diabetes develop diabetic macular edema over time. DR can lead to the formation of abnormal blood vessels in the retina and prevent fluid from leaving the eye. That causes a type of glaucoma. It is crucial for people with diabetes to have a comprehensive eye examination at least once a year. Follow-up of diabetes; factors such as staying physically active, eating a healthy diet, and using medications regularly can stop the damage to the eye and help prevent or delay vision loss. Some risk factors increase the development of DR, such as pregnancy, uncontrolled diabetes, smoking addiction, hypertension, and high cholesterol. In addition to being detected by magnifying the pupil in eye examination, DR is also diagnosed with the help of image processing techniques. It is common to use fundus images obtained by fundus fluorescent angiography to detect DR and other retinal diseases. Nowadays, with the increasing number of patients and the developments in imaging technologies, disease detection from medical images by various methods has increased. Deep learning is one of the methods whose application area has increased exponentially in recent years. Deep learning is a subfield of machine learning; both are a subfield in artificial intelligence. Deep learning methods draw attention with their versatility, high performance, high generalization capacity, and multidisciplinary use. Technological developments such as the collection of large amounts of data, graphics processing units, the development of robust computer infrastructures, and cloud computing support the building and implementation of new models.Increasing the number of images for a particular patient case and high-resolution images increases specialists' workload. Diagnosis of DR manually by an ophthalmologist is an expensive and time-consuming process. It requires experts who have remarkable experience. In addition, the complexity of medical images and the variations between specialists make it difficult for radiologists and physicians to make efficient and accurate diagnoses at any time. Deep learning is promising in providing decision support to clinicians by increasing the accuracy and efficiency of diagnosis and treatment processes of various diseases. Today, in some medical studies, the success levels of expert radiologists have been achieved or exceeded. Convolutional neural networks (CNNs) are the most widely used deep learning networks in image recognition, image/object recognition, or classification studies. A CNN model doesn't need manually designed features for training; it extracts features from data directly while network training on images. The automated feature extraction property and their success make CNNs highly preferred models in computer vision tasks. This study proposes a hybrid model for the automatic diagnosis of DR. A binary classification of DR (referable vs. non-referable DR) is made using a deep CNN model, metaheuristic algorithms, and machine learning algorithms. A public dataset, Messidor-2, is used in experiments. The proposed model has four steps: preprocessing, feature extraction, feature selection, and classification. Firstly, fundus images are pre-processed by resizing images and normalizing pixel values. The inception-v3 model is applied with the transfer learning approach for feature extraction from processed images. Then, classification is made using machine learning algorithms: Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Random Forest, Extra Trees, Bagged Decision Trees, Logistic Regression, Support Vector Machines, and Multilayer Perceptron. XGBoost gives maximum accuracy of 91.40%. The best potential features are selected from the extracted features by three metaheuristic algorithms: Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing, and Artificial Bee Colony. Selected features are classified with the XGBoost algorithm. The metaheuristics significantly reduced the number of features obtained from each fundus image and increased the classification accuracy. According to the results, the highest accuracy of 93.12% is obtained from the features selected with Particle Swarm Optimization. When the study results are compared with the existing studies in the literature, it has shown that this study is competitive in terms of accuracy performance and obtained low features. On the other hand, the proposed model has some advantages; it has a few pre-processing steps, training number of parameters are considerable low, and model can be trained with a small amount of data. This study is one of the first studies showing that better results can be obtained in DR classification by using deep learning and metaheuristic algorithms together. The proposed model can be used to give another idea for ophthalmologists in diagnosing DR.
-
ÖgeSMED ortamında çalışan maruziyetlerinin azaltılmasına yönelik bütünleşik bir metodoloji önerisi(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-03-27) Civan, Hatice Nida ; Çevikcan, Emre ; Civan, Hatice Nida ; Endüstri MühendisliğiTek parça akışı (JIT), Kanban ve SMED üretim sistemlerinde kısa hazırlık faaliyeti süreleri için uygulanmaktadır ve esnek endüstriyel üretim sistemleri oluşmaktadır. Hazırlık faaliyeti süresi, önceki partideki hazırlık faaliyetlerinin ürününden ardışık hazırlık faaliyetlerinin ürünün üretimine kadar olan üretim süresidir. Her parti veya sipariş üretim süreçleri hazırlık faaliyetleri gerektirmektedir. İçsel hazırlık faaliyetleri makine durduğu zaman gerçekleştirilebilen hazırlık işlerini içermektedir. SMED, içsel hazırlık faaliyetlerini azaltmayı ve temin süresindeki iyileştirme ile üretim hızını artırmayı amaçlamaktadır. Dışsal hazırlık faaliyetleri makine çalışırken gerçekleştirilebilen hazırlık işlerini içermektedir. SMED, 1950'li yıllardan günümüze kadar uygulanan içsel hazırlık faaliyetlerini dışsal hazırlık faaliyetlerine dönüştüren, hazırlık faaliyetlerini basitleştiren, geliştiren ve hazırlık faaliyetlerini ortadan kaldıran bir metodolojidir. Hazırlık faaliyetlerinin süresi geleceğin teknolojilerinden robotik üretim sistemleri için kilit faktördür. Katma değeri olmayan hazırlık faaliyetlerini azaltmak yetkin hazırlık işlerini gerçekleştiren çalışanı, verimli tesis yerleşimini ve makine kullanım oranını artırmaktadır. Böylece, endüstriyel üretim sistemi iyi bir düzene sahip olmaktadır ve daha az endüstriyel kaza meydana gelmektedir. Bu tez çalışmasının araştırma konusu, SMED metodolojisi ile hazırlık faaliyetlerinin ergonomik ve bulanık ortamda incelenmesinin tartışılarak uygulanmasıdır. Literatür taraması, SMED yöntemini ve ergonomik risk değerlendirmesini içermektedir. İncelenen makaleler, amaçlarına, SMED yöntemini içermesine, SMED uygulamasını içermesine ve hazırlık faaliyetlerinin optimizasyonunu kapsamlı bir şekilde incelemesine göre sınıflandırılmıştır. SMED yönteminin başarılı bir şekilde uygulanması endüstriyel üretim sistemlerinin üretkenliğine, esnekliğine ve rekabetine katkıda bulunmaktadır. Geleneksel SMED metodolojisinde olduğu gibi, insan faktörünü göz ardı ederek sadece hazırlık faaliyetlerine odaklanmak, işle ilgili kas-iskelet sistemi rahatsızlıklarında artışa, sürekli iyileştirmelerin olmamasına, ürün çeşitliliğinde esneklik kaybına ve verim düşüklüğüne neden olmaktadır. Çalışan memnuniyeti ile örgütsel performans arasında birbiriyle iç içe geçmiş ilişki vardır. Başka bir deyişle, çalışan gereksinimleri ve sağlık faktörleri SMED yönteminin başarısını doğrudan etkilemektedir. Bu nedenle, geleneksel SMED'i sürdürülebilirlik ve daha iyi performans için çalışan gereksinimlerine göre dönüştürmek yeni bir alandır. Çalışanların refahı ve ayrıca kuruluşun genel performansını optimize eden bir çalışma ortamı yaratmak için ergonomi alanı çalışmaya katkı sağlamaktadır. Hazırlık faaliyetlerinden sorumlu çalışanlar risk faktörleri nedeniyle bir veya daha fazla riskin ortaya çıkmasıyla karşı karşıya kalmaktadır. Çalışanların maruz kaldığı işe bağlı kas-iskelet hastalıkları çeşitli ergonomik risk faktörlerinden (fiziksel iş yükü, organizasyon ile ilgili, psikolojik ve sosyal-bilişsel faktörler, çevresel faktörler) meydana gelmektedir. Çalışanlar, hazırlık faaliyetlerini gerçekleştirirken farklı düzeyde ve seviyelerde farklı özelliklere sahip maruziyet yaşamaktadır. Her bir hazırlık faaliyetinin ergonomik risk faktörleri açısından değerlendirilmesinin, çalışan gereksinimleri için sistematik olarak çözülmesi gereken ayrı ve özgün bir sorun olduğu ortaya çıkmaktadır. Hazırlık faaliyetlerinden sorumlu çalışanlar hazırlık faaliyetlerinde yer alsalar da iyileştirmeler çoğunlukla çalışanların görüşleri ve motivasyonu göz ardı edilerek gerçekleştirilmektedir. Geleneksel SMED yönteminde, hazırlık faaliyetlerinin basitleştirilmesi ve iyileştirilmesi çoğunlukla makinelere dayalı iyileştirmelerle gerçekleşmektedir. Organize işyeri, çalışanlar için operasyonları kolaylaştırdığı için SMED yöntemi ile ergonomi ve güvenlik konularının dikkate alınması gerekmektedir. Çalışanların dikkate alındığı SMED yöntemi farklı endüstrilerde başarıyla entegre edilmektedir. Araştırmacılar, risk faktörlerini belirlemek ve farklı risk faktörlerini içeren faaliyetleri değerlendirmek ve önem sırasına göre sıralamak için bazı nicel ve nitel yöntemler geliştirmiştir. Çalışanları rahatsızlık, hastalık, iş kazaları ve risklere karşı maruziyetlerini önlemek, kontrol altına almak, azaltmak veya ortadan kaldırmak için tasarlanan bu risk değerlendirme yöntemleri, iş sağlığı ve güvenliği alanındaki kuruluşlar için yıllardır incelenen önemli bir konu olmuştur. Ancak bu yöntemler risk faktörünü tüm yönleriyle değerlendirirken sınırlı kalmaktadır. Yukarıda bahsedilen husus dikkate alındığında tüm risk faktörlerinin değerlendirilmesi ve SMED metodolojisi ile entegre edilmesi gerektiği ortaya çıkmaktadır. Çok kriterli karar verme yöntemleri, çeşitli yönlere ve sektörlere odaklanan, sorunların nedenlerini ve özelliklerini de bulma özelliğine sahiptir. Hazırlık faaliyetleri gerçekleşirken ergonomik riske maruz kalma seviyeleri düzgün olmayan postür, teknik faktörler, iş ile ilgili faktörler, çalışan özellikleri, fiziksel ve zihinsel yorgunluk gibi risk faktörlerine göre değişmektedir. Örneğin, bir hazırlık faaliyeti güvenlik ile ilgili faktör için katastrofik düzeyde risk içerirken, başka bir görev çalışanın özelliklerinden kaynaklanan riskli durumları içermektedir. Sonuç olarak bir yöntem, hazırlık faaliyetlerinde karşılaşılan belirli risk faktörleriyle ilgili olarak hazırlık faaliyetleri için sıralamalar sunmalıdır. Ergonomik risk faktörlerinin geniş hiyerarşisi, hazırlık faaliyetleri gerçekleşirken oluşabilecek iş ile ilgili kas ve iskelet hastalıklarında risklerin azaltıldığı ve ergonomik risk değerlendirme yöntemleri ile ortadan kaldırıldığı ergonomik risk faktörlerinin geniş bir şekilde tanımlanmasını sağlamaktadır. Geleneksel ergonomik risk değerlendirme yöntemleri tüm girdi değişkenlerini aynı ağırlıkta ele almaktadır. Bununla birlikte, girdi değişkenlerinin vücut üzerindeki biyomekanik, anatomik ve fizyolojik etkileri, çalışanın bireysel özelliklerinin yanı sıra düzgün olmayan postür, kötü çevre koşulları, uygun olmayan çalışma güvenliği, yüksek fiziksel ve zihinsel yorgunluk gibi durumlara uzun süre maruz kalınması durumunda farklılık göstermektedir. Örneğin hem boyun hem de dirseğin eğilmesinde düzgün olmayan pozisyon vücut üzerinde farklı etkiler göstermektedir. Boyun bükülme riskinin dirsek bükülme riskinden daha tehlikeli olabileceği geleneksel yöntemlerde göz ardı edilmektedir. Çalışan özellikleri ile ilişkili etkiler vücut üzerinde değişmektedir, bunun nedeni ise risklerin bireylerde dağılımı farklı olmaktadır. Çalışma ortamı değerlendirilirken uygun olmayan çalışma ortamı koşullarında risk faktörleri arasında farklılaşma meydana gelmektedir. Ergonomik risk değerlendirme yöntemleri bir dizi farklı risk faktörüne odaklanmada sınırlı kalmaktadır. Hazırlık faaliyetlerinde farklı ve birbiriyle çelişen ergonomik risk kriterleri bulunmaktadır. Bu koşullarda değerlendirme ve öncelik faaliyetleri yöneylem araştırmasının bir dalı olan çok kriterli karar verme yaklaşımı ve karmaşık problemler üzerinde sistematik bir karar verme prosedürü ile gerçekleştirilmektedir. Tez, içsel ve dışsal hazırlık faaliyetlerinde sıralamayı SMED ortamında çok kriterli karar verme problemi ile inceleyerek, ergonomik risk değerlendirme ile de ilgili alana katkı sağlayarak özgünlük sunmaktadır. Bu çalışma, ergonomik konuları içeren bütünsel bir SMED metodolojisi sunmaktadır. Geleneksel SMED'in ilk üç adımı uygulanmıştır. Bazı hazırlık faaliyetleri için ciddi düzeyde ergonomik risk tespit edilmesi durumunda, hazırlık faaliyetlerinin kısa sürede etkin bir yöntem ile yeniden planlanması önerilmiştir. Bu tez çalışması yeni bir çok kriterli karar verme tekniğini SMED metodolojisine entegre eden mevcut çalışmaları ilgili literatürden farklılaştırmıştır, böylece metodoloji mevcut SMED faaliyetlerine ek olarak ergonomik risk faktörlerine göre hazırlık faaliyetlerini değerlendirmiştir. Metodoloji aralık değerli pisagor bulanık analitik hiyerarşi sürecini (IVPF-AHS) aralık değerli pisagor bulanık ideal çözüme benzerlik yoluyla tercih sıralama ile (IVPF-TOPSIS), pisagor bulanık kümeler altında yeni bir çok kriterli karar verme tekniği olarak birleştirmiştir. Ergonomik risk kriterlerinin sayısı artırılarak daha kapsamlı ve hassas bir risk değerlendirme modeli ortaya çıkarılmıştır.
-
ÖgeExploiting clustering patterns in training sets to improve classification performance of fully connected layers(Graduate School, 2023-04-06) Kalaycı, Tolga Ahmet ; Asan, Umut ; 507112110 ; Industrial EngineeringFully connected layers are used in almost all neural network architectures ranging from multilayer perceptrons to deep neural networks. These layers allow any kind of interaction between features without making any assumption about the structure of the data. Thanks to this property, with sufficient complexity, fully connected layers are expected to learn any kind of patterns. Practical experience has revealed that this theoretical potential is often not realized. Success of convolutional and recursive layers and findings of many studies have proven that the intrinsic structure of a dataset holds a great potential to improve the success of a classification problem. These layers basically take advantage of the inductive bias based on spatial or sequential structures of specific data types such as text, image, video etc. Also, leveraging clustering to explore and exploit this intrinsic structure in classification problems has been the subject of various studies. This potential led this study to search for a way to incorporate the clustering information of a training set, as a kind of an inductive bias, into the working mechanism of fully connected layers. In this thesis, two different methods are proposed. Both methods aim to improve the classification performance of fully connected layers by feeding them a prior information about the clustering stucture embedded in the training dataset. The first method is a regularization method that focuses on improving the classification results in case of high variance. The second method concentrates on making better predictions in case of high bias. Throughout the study, it was ensured that the methods suggested were applicable regardless of the type of problem being studied and the number of fully connected layers in the architecture. The first method incorporates clustering information of a training set into fully connected layer's nodes without incurring much additional computational costs. It basically depends on clustering the observations before the training phase and then allocating specific nodes in the fully connected layer to one of these clusters during the training. The point of inspiration for this method was the dropout method which is a widely accepted stochastic regularization technique for neural networks. Dropout is using a totally randomized binary matrix to randomly shut down some of the hidden nodes during training iterations. The idea of using a similar matrix to feed the information of different clusters in the training set is the initial step of the proposed solution. Obviously, this matrix has a structured form rather than a randomized one and is obtained by an unsupervised clustering algorithm applied before the training phase. For this unsupervised phase, K-Means and Fuzzy C-Means clustering algorithms were tried separately and their results are compared to the dropout technique as well as to each other. The output matrix in the unsupervised phase is called "Cluster Info Matrix" throughout the thesis. Here we find it essential to note that the fuzzy cluster info matrix always revises the values of the activations in line with the magnitude of the related degree of membership, whereas the K-Means cluster info matrix leaves some of the activations unchanged and set the rest to zero. The difference between the way of manipulations of the fuzzy and K-Means cluster info matrices resembles the difference between L1 and L2 regularization techniques. It is reasonable to propose that L1 regularization, which forces less important variables' weights to be zero, behaves like the K-Means cluster info matrix, whereas the L2 regularization, which tends to diminish the magnitudes of the weights, behaves like the fuzzy cluster info matrix. In the experiment part for the first proposed method, due to imbalanced structure of the dataset, a threshold free performance metric, "Area Under Curve" (AUC) was defined as the target metric. The experiments on the K-Means version of the first proposed method show that even for very low significance levels, the proposed method gives statistically significant higher AUC values in the test set compared to dropout for all architectures covered in the experiments. At this point, the question of whether these improvements are really a result of the node-to-cluster allocation logic, or the same improvement could be achieved by using an arbitrary binary matrix as the cluster info matrix, was also tested as part of the experiments. With this purpose, experiments were repeated by replacing the cluster info matrix with a random binary matrix. The results showed that the cluster-to-node allocation logic of the proposed method plays a significant role in the improvements achieved. During the experiments, it was also observed that the dissimilarity of the clusters as well play an essential role in the results. As expected, the difference made by the proposed method was observed to decrease as distinguishability of the clusters weakens. In the experiments for the Fuzzy C-Means version, the same experimental procedure as in the k- means version was followed. The Fuzzy C-Means version of the proposed method yielded even better results than the K-Means version and consequently to dropout with statistically significant higher test AUC values. The key contributions of the first proposed method can be summarized under four headings, namely (i) it proposes a fully connected layer which embeds the information on intrinsic clusters in the dataset into its hidden nodes, (ii) develops a fuzzy cluster-aware regularization technique for fully connected layers, (iii) it provides experimental results indicating a better performance of the proposed method in classification problems in comparison to the widely adopted fully connected regularization technique, dropout and (iv) it is compatible with any classification architecture that uses fully connected layers. The second proposed method introduces a new training pipeline for fully connected layers in which the extracted features are expected to have the ability to cluster the dataset in the same way as in the original feature space. The method consists of two main stages which are pre-training and training. In the pre-training stage, the dataset is clustered using Fuzzy C-Means algorithm and then a matrix that contains the fuzzy membership degrees of each observation to each cluster is created. The resulting fuzzy membership degrees matrix becomes an input to the second main stage of the proposed method. In the training stage of the proposed method, the fully connected layer is trained in a way to minimize a combined cost function that includes both classification and clustering costs aggregated in a weighted manner. In the experiments part for the second proposed method, performance of a single fully connected layer, which is trained by the proposed method and a regular single fully connected layer are compared to each other. In line with similar studies, test set accuracy metric is defined as the target metric. The results showed that even for very low significance levels, the proposed method is superior compared to a regular fully connected layer in ten of eleven experiments. The experiments also showed that the results of the proposed method are distributed within a range resulting in smaller or at least equal standard deviations compared to the results of the regular fully connected layer. Moreover, in the experimental part of the second proposed method, the variation of clustering costs obtained during training of multiple fully connected layers was investigated. The observations have provided evidence that it becomes more difficult for the obtained features to learn the clustering patterns in the original feature space as we move towards the last layers. Behaviors in an architecture with more than one fully connected layer are not further elaborated, addressing future work. The key contributions of the second proposed method can be listed under five items: (i) it proposes a new training process which makes fully connected layers benefit from the clustering structure of the training dataset; (ii) it puts forward an enhanced fully connected layer which has the ability to classify and cluster a dataset simultaneously; (iii) it incorporates the learning process of cluster centroids into backpropagation; (iv) it conducts experiments that indicate superior prediction performances of the proposed method in various benchmark datasets compared to regular fully connected layers, and (v) it is ready to be employed, without any revision, in any classification architecture that uses fully connected layers. In today's world, machine learning and particularly artificial intelligence applications have a significant role in decision making and automation systems in management, healthcare, public, marketing, agriculture, manufacturing, finance, and technology fields. In these industries, the impacts of decisions made by machine learning algorithms are huge and mostly have very important consequences. Impacts in healthcare and public industries directly relates to human well-being which is hard to quantify with money. On the other hand, industry reports show that estimated financial benefits of machine learning solutions are measured by millions or even billions of dollars in private and public sector. The magnitudes of financial and social impacts of machine learning use cases prove the importance of marginal benefits that can be derived by even small performance improvements in machine learning algorithms. Considering this potential, two methods which are proposed in this thesis create a significant opportunity for the performance improvements of many artificial intelligence applications and consequently for their financial and social impacts.
-
ÖgeOtonom bakım sisteminin aksiyomlarla tasarımı(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-05-08) Müftüoğlu, Hakkı Süleyman ; Çevikcan, Emre ; Müftüoğlu, Hakkı Süleyman ; Endüstri Mühendisliğiİnsan unsurunun yanısıra aralarında ekipmanın da bulunduğu birçok bileşenden oluşan karmaşık üretim sistemlerinin, kısa sürede, başlangıçta hedeflenen performans kriterlerlerine uygun bir biçimde hayata geçirilmesi, şüphesiz önemli bir rekabet avantajıdır. Ayrıca, sistemin devreye alındıktan sonra performans kriterlerinde geriye düşmemesi yani yaratılan avantaj ve yapılan yatırımın korunması gerekir. Bu çalışmada, bir ekipman bakım stratejisi olan Toplam Verimli Bakım ana bileşenlerinden olan Otonom Bakım (OB) gerçekleştirme projeleri için başarıyı ve sürdürülebilirliği teminat altına almayı amaçlayan bir tasarım sunulmaktadır. Tasarım yöntemi olarak, bu tür sistemlerin tasarımında kanıtlanmış olan Aksiyomlarla Tasarım yöntemi kullanılmıştır. OB günlük ekipman bakımı işlerini, merkezi bakım bölümünden alarak üretim bölümüne yani işgörenlere aktaran bir iş dönüşüm projesidir. Dönüşüm neticesinde, işgören takımı merkezi hizmetlerden özerk (otonom) ve ekipmanla ilgili küçük sorunları anında çözebilen bir hale gelmekte; bakım teknisyenleriyse daha artı değerli işlere yönelmektedir. Aksiyomlarla Tasarım, amaçlar ve araçların birbirinden ayrılması; birbirinden bağımsız amaçların en uygun araçlarla sağlanması ilkelerine dayanır. Amaçlar tasarımın ne yapacağını belirlerken, araçlar ise nasıl yapılacağının cevabını bulmayı hedefler. Amaçlar "İşlevsel Gereksinim", bunlara tekabül eden araçlar ise "Tasarım Parametresi" olarak anılır. İşlevsel Gereksinimler, hayata geçirilebilir tasarım parametreleri elde edilene kadar işlevsel bileşenlere ayrılır. Ayrıştırma olarak anılan bu süreç, üst düzey uzun erimli amaçların önce taktiksel, daha sonra da operasyonel düzeylere indirilmesini sağlar, bu düzeylerin birbirleriyle uyumlu olmalarını teminat altına alır; bir iletişim ve işbirliği vasıtası sağlar. Tasarımda, üstün bir üretim sistemi olduğu alanda kanıtlanmış olan Yalın Üretim Sisteminin çözüm kümesinden yararlanılmıştır. Gereksinimler için, en uygun yalın araçların seçilmesi; uygun uygulama sırasının tespiti ve üretimde kullanılan yalın çözümlerin OB gibi farklı nitelikte bir sisteme uyarlanması gerekmiştir. Sistemin ana amacı insan-makina bileşiminin yetkinliğini geliştirmek olarak tespit edilmiştir. Tasarım dört aşamadan oluşmaktadır ve hazırlık aşaması dışında diğer tüm aşamalarda, ana amaç ışığında, ekipman iyileştirilmesi ve insani gelişim beraber ele alınmıştır. Çalışmada hazırlık sürecine, literatürde gözlenenin ötesinde bir önem atfederek yaklaşılmıştır. Takım liderinin yalın örgütlerdeki konumuyla hizalı bir "eğitmenlerin eğitimi" süreci tasarlanmıştır. Takım lideri eğitmenlerin ve daha sonra işgörenlerin eğitiminde ve eğitim planlanmasında, yapılandırılmış iş üstünde eğitim yöntemi olan Endüstride Eğitim (Training Within Industry) araçlarından yararlanılmıştır. Hazırlığı takiben mevcut kaotik durumu ve ekipman güvenilirliğini stabilize eden bir "tepkisel" (reactive) aşama tasarlanmıştır. Tepkisel Otonom Bakım Sistemi, yıllardan beri ihmal edilmiş temizlik, yağlama ve sıkılama işlemlerini düzenler. Bu aşamanın bitiminde ekipman sadece kullanıma bağlı doğal yıpranmaya maruz kalır. Üçüncü aşamanın amacı bunu ekipman kontrolleriyle ölçmek ve olası sorunları önlemektir. Bu yüzden bu aşama "önleyici" (preventive) olarak adlandırılır. Son aşamadaysa, henüz ortaya çıkmamış sorunlar tespit edilerek potansiyel tehlikeler engellenir. Bu tür bir yaklaşım nedeniyle son aşama "önalıcı" (proactive) olarak tanımlanır. Planla-Uygula-Kontrol Et-Önlem Al (PUKÖ) çevrimleri yalın uygulamada sürekli gelişme ve iyileştirmenin motorudur. Bu döngü, alanda operasyondan aşama yapısına kadar farklı konumlarda kullanılmış; tasarım parametrelerinin seçiminde "PUKÖ ile iyileştirilebilir" olmak ana kriter olarak kullanılmıştır. Uygulamanın zaman içinde idame ettirilebilmesi için, "standartlara uyum", birbirine koşut "süreç iyileştirmesi" ve" insani gelişme" ile "otonom denetim" unsurlarından oluşan bir "sürdürülebilirlik çerçevesi" tasarlanmıştır. Bu çerçeve her operasyonel aşamada yeniden kullanılmıştır.
-
ÖgeTakım çalışması esaslı çok-ürünlü demontaj hatlarının tasarımı ve planlanması: Optimizasyon modeli ve çözüm algoritmaları(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-05-15) Yeni, Fatma Betül ; Çevikcan, Emre ; 507152106 ; Endüstri MühendisliğiGünümüzde büyük bir hızla değişen müşteri ihtiyaçları ve tüketim alışkanlıkları beraberinde kullanılan ürünlerin erkenden demode hale gelmesine ve yenisiyle değiştirilmesine neden olmaktadır. Bu durum ise geride büyük bir atık bırakmaktadır. Atıkla yola çıkmanın en kolay yolu bertaraf yöntemidir. Ancak ekonomik ve çevresel koşullar dikkate alındığında, atık malzemelerin çevreye olan zararının minimize edilmesi oldukça önemli bir konu olarak karşımıza çıkmaktadır. Nitekim ülkemizde olduğu gibi dünya genelinde de bu konuya oldukça hassas yaklaşılmakta ve devletler bu hususta yasal düzenlemelere gitmektedir. Bu da beraberinde atık ürünlerin geri dönüşümüne verilen önemi arttırmaktadır. Atık ürünlerin geri dönüşümü sürecinde en yaygın kullanılan yöntem demontaj faaliyetleridir. Kullanım ömrünü tamamlamış ürünler her ne kadar tekrardan kullanılamaz ve tamir edilemez kabul edilse de içerdikleri bileşenlerden bir kısmı ayrıştırılarak yeniden üretime dahil edilebilmektedir. Demontaj faaliyetleri tek bir iş istasyonunda, demontaj hattında veya demontaj hücresinde yürütülebilmektedir. Bunların arasında demontaj hatları, atık ürünlerin otomatik olarak sökülmesi için en iyi seçenek olarak kabul edilmektedir. Demontaj hatlarının etkin tasarımı ve dengelenmesi hem çevresel faktörler açısından hem de ürünün geri kazanım verimliliği açısından oldukça önemlidir. Geleneksel demontaj hattı dengeleme problemlerinde sıklıkla tek bir ürün modeli ve tek işçinin çalıştığı istasyon konsepti dikkate alınmaktadır. Ancak gerçek hayatta geri dönüşüm tesisleri birden çok modelde ürünün demontaj faaliyetlerini yürütmektedir. Bununla birlikte demontaj sırasında yapılacak faaliyetler gruplanabilmekte ve eş zamanlı olarak yapılabilmektedir. Bu da her bir istasyonda birden çok işçinin çalışmasına olanak sağlamaktadır. Geleneksel çalışma mantığından farklı olan bu tip takım çalışması esasına dayanan iş istasyonlarında işler öncelik ilişkilerine göre belirli kısıtlar altında gruplandırılarak işçilere atanmakta ve bu sayede demontaj faaliyetleri daha az sayıda istasyonda, daha kısa sürede tamamlanmaktadır. Yukarıdaki bilgiler ışığında hazırlanan bu tez çalışmasında takım çalışması esaslı çok- ürünlü çok-periyotlu demontaj dengeleme problemi ele alınmıştır. Problemin amacı dönemsel olarak her ürün modeli için demonte edilecek miktarı hesaplamak ve buna göre o dönem için efektif bir hat dengelemesi yapmaktır. Ele alınan problem literatürde bir ilk olduğundan, öncelikle problemi matematiksel olarak ifade etmek için genel bir optimizasyon modeli önerilmiştir. Toplam maliyet minimizasyonunu amaçlayan bu problemin karmaşıklık açısından NP-tam olması nedeniyle, çözümü için genetik algoritma (GA) tabanlı çözüm algoritmaları geliştirilmiştir. Üç farklı taktik seviye politika (Rassal-R, Tam zamanında – JIT, Ekonomik Demontaj Miktarı – EDQ) ile iki farklı çaprazlama operatörü (CR1, CR2) üzerinden geliştirilen bu altı farklı algoritmanın çözüm kalitesini arttırmak için tavlama benzetimi (TB) tabanlı yerel arama algoritmasından yararlanılmıştır. Problemi daha detaylı analiz etmek ve taktiksel açıdan dikkate değer içgörüler elde etmek için farklı boyuttaki test problemleri üzerinde karşılaştırmalı analizler yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, GACR1-JIT algoritması, EDQ ve R politikalarına dayalı olarak geliştirilen diğer algoritmalara kıyasla toplam maliyette önemli bir düşüş sağlamaktadır. Ayrıca, JIT tabanlı parti büyüklüğü politikasının uygulanmasının önemi, özellikle dönem sayısı arttıkça daha da belirgin hale gelmektedir.
-
ÖgeHakem atama otomasyonu için bir karar destek sistemi: Doğal dil işleme ve veri-güdümlü optimizasyon ile bütünleşik bir yaklaşım(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-06-06) Aksoy, Meltem ; Yanık, Seda ; Amasyalı, Mehmet Fatih ; 507172122 ; Endüstri MühendisliğiBu tez çalışmasında, proje tekliflerinin değerlendirilmesinde görev alacak teklifin içeriğine hâkim, araştırma alanında yetkin ve tecrübeli hakemleri otomatik olarak belirleyen ve tekliflere atayan bir karar destek sistemi sunulmuştur. Geliştirilen sistemin, hakem atama probleminin üç ana aşamasını birlikte ele alan ve bilgi erişimi, doğal dil işleme ve optimizasyon yöntemlerine dayanan bir sistem olması amaçlanmıştır. Bu amaca ulaşmak için tasarlanan sistem üç ana aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada, farklı kaynaklardan elde edilen bilgilerle proje teklifleri ve hakemlerin profilleri oluşturulmuştur. İkinci aşamada, ilk olarak tekliflerin başlıkları ve özetlerinden ve hakemlerin geçmiş yayınlarının başlıkları ve özetlerinden oluşturulan metin derlemlerine veri önişleme adımları uygulanmıştır. Bu çalışmada, derlemde yer alan farklı dillerdeki metinlerin varlığı göz önünde bulundurularak kelime temsillerinin oluşturulmasında üç farklı strateji uygulanmış ve elde edilen sonuçlar kıyaslanmıştır. Kelime temsili vektörlerinin çıkarımı için geleneksel frekans bazlı kelime temsil yöntemlerinden TF/IDF, statik kelime temsil yöntemlerinden FastText, bağlamsal kelime temsil yöntemlerinden BERT ve T5 ve çok dilli kelime temsil yöntemlerinden mBERT, XLM-R, DistilmBERT ve DistilmUSE kullanılmıştır. Son olarak, her bir teklif-hakem çifti arasındaki içerik benzerliğini değerlendiren benzerlik skoru, metinlerin vektörel temsillerine dayanarak kosinüs benzerlik metriğiyle hesaplanmıştır. Bu çalışmada, hem geliştirilen karar destek sisteminde kullanılan Türkçe için önceden eğitilmiş kelime temsil modellerinin etkinliğini test etmek ve hem de proje değerlendirme sürecine ayrılan zamanı ve işgücünü azaltmak ve değerlendirmenin diğer süreçlerinde yapılacak işleri kolaylaştırmak için tekliflerin otomatik gruplanmasına yönelik bir yaklaşım sunulmuştur. Teklifleri temsil eden vektörleri elde etmek amacıyla Türkçe dili için önceden eğitilmiş FastText ve BERT yöntemleri ile frekans tabanlı temsil yöntemi olan TF/IDF kullanılmıştır. Elde edilen özellik vektörleri yardımıyla proje teklifleri k-means, k-means++, k-medoids ve aglomeratif kümeleme algoritmaları kullanılarak belirli sayıda kümeye bölünmüştür. Ayrıca, K-En Yakın Komşular, Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları, Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları ve Rassal Orman gibi sınıflandırma algoritmalarıyla hangi teklifin hangi gruba ait olduğunu otomatik olarak tahmin eden bir sınıflandırma modeli önerilmiştir. Sonuçlar, Türkçe için önceden eğitilmiş yöntemlerin metinleri başarılı bir şekilde temsil ettiğini göstermiştir. Ayrıca önerilen otomatik teklif gruplama yönteminin yöneticilerin gerçekleştirmesi gereken ve zaman alan manuel teklif gruplama görevini otomatikleştirmeyi mümkün kıldığı göstermiştir. Ayrıca, ikinci aşamada yetkin hakemler tarafından değerlendirilmesini sağlamak amacıyla her bir hakem için yetkinlik skoru hesaplanmıştır. Hakem yetkinlik skoru, hakemlerin h-indeks değeri, akademik unvanı ve geçmiş proje değerlendirme performansı puanları bir araya getirilerek belirlenmiştir. Bunlara ek olarak ikinci aşamada değerlendirme sürecinin tarafsızlığını ve adaletini etkileyebilecek teklifle hakem arasındaki çıkar çatışması tespit edilmiştir. Üçüncü aşamada ise projelere yetkin hakemler atamak için çok amaçlı tam sayılı doğrusal programlama optimizasyon modelleri sunulmuştur. Temel model olarak adlandırılan optimizasyon modeli ile kümülatif benzerlik skoru ve kümülatif yetkinlik skorunu maksimize etmek amaçlanmıştır. Modelde proje-hakem benzerliği ve hakem yetkinliği iki amaç olarak formüle edilmiştir. Çözümünde ise proje-hakem benzerliğini, hakem yetkinliğinden daha öncelikli olarak ele alınan sözlüksel yöntem kullanılmıştır. Temel modelde proje teklifi talebi, hakem iş yükü, değerlendirme maliyeti, eğitim maliyeti, bir proje teklifi-hakem çifti arasındaki çıkar çatışmasından kaçınmak gibi kısıtlar dikkate alınmıştır. Temel modelde benzerlik skoru ve yetkinlik skorunu maksimize ederken dengeli hakem iş yükü dağılımı da iki farklı yaklaşım ile araştırılmıştır. Bu yaklaşımlardan birinde dengeli iş yükü üçüncü bir amaç olarak amaç fonksiyonunda esnek bir kısıt olarak ele alınırken, diğer yaklaşımda katı bir kısıt olarak modele eklenmiştir. Ayrıca, üçüncü aşamada, hakem atamasında kümülatif skorların maksimizasyonundan çok en kötü durumdaki tekliflerin iyileştirilmesini sağlayacak bir maks-min model formülasyonu ele alınmıştır. Bunun için problem, amaç fonksiyonlarının önem sıralamasını dikkate alan ve maks-min adalet hedefine dayanan sözlüksel maks-min yöntemi ile çözülmüş ve Temel modeldeki en kötü skorlara sahip %20'lik dilimde önemli iyileştirmeler sağlandığı gösterilmiştir. Önerilen karar destek sisteminin performansı, proje tekliflerine hibe desteği sağlayan İstanbul Kalkınma Ajansı'nın 2012-2021 yılları arasında ilan etmiş olduğu teklif çağrılarına sunulan proje teklifi veri kümesi ile test edilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen yaklaşımın hakem atama problemi için etkili ve verimli bir şekilde uygulanabileceğini göstermektedir. Ayrıca bu çalışma kapsamında geliştirilen karar destek sistemi ile elde edilen hakem atama sonuçlarıyla manuel atama sonuçları kıyaslanmıştır. Sonuçlara göre, otomatik atamanın hem toplam benzerlik skoru hem de toplam yetkinlik skoru açısından manuel atamadan daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Önerilen karar destek sistemi; teklif ve hakem profilini oluşturmak, potansiyel hakemler ile teklifler arasındaki benzerlik skorunu hesaplamak, her bir hakem için yetkinlik skorunu hesaplamak, çıkar çatışmalarından kaçınmak, hakem uzmanlığını ve verimliliğini dengelemek ve tekliflere belirli sayıda hakem atamak için kullanılabilir. Geliştirilen sistemin zaman ve maliyet tasarrufu sağlayarak atama sürecinin verimliliğini artırabileceğine inanılmaktadır. Bölgesel kalkınma ajanslarının proje değerlendirme süreci baz alınarak geliştirilen hakem atama sisteminin diğer devlet/özel fon kurumlarının veya araştırma kurumlarının teklif değerlendirme sürecinde benzer kullanım için kolayca uyarlanabileceği ve genişletilebileceği düşünülmektedir. Ayrıca dergiler ve konferanslar için makale seçim sürecinin proje teklifi seçim sürecine benzerliği göz önünde bulundurularak bu çalışmada önerilen karar destek sisteminin, konferans yönetim sistemleri ve dergi değerlendirme sistemlerini hızlandırmak ve geliştirmek için kullanılabileceği düşünülmektedir.
-
ÖgeDairesel sezgisel bulanık CODAS (D-SB CODAS) yöntemi ile yeşil lojistik merkezi yeri seçimi: İstanbul ili örneği(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-12-15) Kamber, Eren ; Baskak, Murat ; 507182121 ; Endüstri MühendisliğiLojistik faaliyetlerinin önemi günümüzde çevresel etmenler doğrultusunda giderek artmaktadır. Hammadde tedâriğinden başlayarak nihaî ürünün müşteriye teslim edilmesine kadar olan süreçlerde, malların, insanların, bilgilerin ve diğer kaynakların taşınması, lojistik faaliyetleri olarak tanıtılmaktadır. Lojistik faaliyetleri arasında depolama yönetimi, stok yönetimi, nakliye ve bilgi işleme ile tedârikçiden son tüketiciye dağıtım yer almaktadır. Tanımından da anlaşıldığı üzere, tedârik zinciri yönetiminin her bir adımında yer alan ve önemli roller üstlenen lojistik faaliyetleri, teknolojik ve toplumsal gelişmelerin paralelinde tüm dünya ülkeleri için büyük sorun oluşturan çevre kirliliği sorunlarından etkilenmektedir. Çevresel sorunları dikkate alan çevreci lojistik faaliyetler, yeşil lojistik olarak adlandırılmaktadır. Yeşil lojistik kısaca ürünlerin, insanların ve bilgilerin taşınması faaliyetleri sırasında çevre kirliliği konusunda duyarlı, doğal kaynakları koruyan, karbon emisyon oranlarını en aza indirgemeyi hedefleyen süreçler olarak tanıtılmaktadır. 1970'li yıllardan itibaren yeşil kavramı literatürde ve çeşitli çevre konularını içeren dünya çapında yapılmış konferanslarda, önem arz ederek yer almaktadır. Yeşil lojistik kavramı ise 1990'lı yıllardan itibaren literatürde yer almış bir kavramdır. Çevre kirliliğine dikkat çeken, dünya çapında gerçekleştirilen, 1997 yılı Kyoto Protokolü ve ardından Kopenhag Protokolü, 2015 yılında imzalanan Paris İklim Anlaşması vb. toplantı ve sözleşmelerle yeşil lojistiğin önemi vurgulanmıştır. Çevre raporları incelendiğinde, taşımacılık faaliyetli karbon emisyon oranlarının çevre kirliliği etmenleri arasında oldukça etkili olması, yeşil lojistik kavramını ön plâna çıkaran gelişmelerin özetidir. Çevre kirliliğini önlemek, bu hususta çeşitli önlemler almak adına, son olarak Avrupa Birliği (AB) ülkeleri 2019 yılında Yeşil Mutabakat'ı imzalamıştır. Yeşil Mutabakatın hedefi, özet olarak 2030 yılına kadar sera gazını, 1990 düzeylerine göre en az %50, olanaklı ise %55 azaltmak, 2050 yılında ise sıfırlamaktır. Bu doğrultuda, lojistik, inşaat, enerji, üretim ve birçok sektörde köklü değişiklikler yapılması plânlanmaktadır. Yeşil Mutabakat ile gerçekleştirilmesi plânlanan sektörel değişimler düşünüldüğünde, çalışma kapsamında lojistik sektörünü kapsayan değişimler önem arz etmektedir. Belirlenen hedeflere ulaşabilmek için, Yeşil Mutabakat ana eylem plânında 8 ana başlık oluşturulmuştur. Lojistik konusu bağlamında önemli olan başlık ise, sürdürülebilir ve akıllı hareketliliğe geçişi hızlandırmak ana başlığıdır. AB'de sera gazı salınım oranlarının yaklaşık %25'ine neden olan taşımacılık faaliyetleri bu kapsam altındadır. İlgili başlıkta hedeflenen, taşımacılıkta, çevreci teknolojilere geçişin sağlanması ve çok modlu taşımacılık uygulamalarına geçişlerin teşvik edilmesidir. Lojistik sektörü bağlamında düşünüldüğünde, Yeşil Mutabakatın Türkiye lojistik sektörüne etkileri büyük olacaktır. Çünkü, Yeşil Mutabakat ile Avrupa Birliği ülkeleri salt kendileri için belirli hedefler koymamıştır. Aynı zamanda, Türkiye'nin de içinde olduğu Avrupa Birliği ile ekonomik ve sosyal ilişki içinde bulunan paydaş ülkelerin de belirli yeşil hedeflere ulaşması beklenmektedir. Türkiye bu durumda büyük hacimli ticarî ilişkiler içerisinde bulunduğu AB ülkelerinde yaşanan yeşil dönüşüme kayıtsız kalamayacaktır. Bu bağlamda, tez çalışması kapsamında Türkiye lojistik sektörünün Yeşil Mutabakata uyum sırasında gerçekleştireceği dönüşüm düşünülerek çalışma konusu olgunlaştırılmıştır. Sıfır karbon salınımı için taşımacılık araçlarında revizyon, çok modlu taşımacılık gibi uygulamalar Yeşil Mutabakatın sürdürülebilirlik ve akıllı ulaşım maddesi kapsamında önem arzetmektedir. Yeşil Mutabakat kapsamında taşımacılık sektöründe yaşanacak dönüşüm, çevreci teknolojilere sahip araçların trafikte sıklıkla kullanılmasını sağlayacaktır. Bu bağlamda, Türkiye sınırları içerisinde henüz kurulmamış, Yeşil Mutabakat ve yeşil lojistik ile uyumlu yeşil lojistik merkezlerin plânlanması çalışma kapsamında hedeflenmektedir. Böylelikle, lojistik sektöründe yaşanacak hızlı bir yeşil dönüşüm hareketi içinde yeşil lojistik merkezlerin yer alması önem arzedecektir. Tez kapsamında, yeşil lojistik merkezlerin altyapı ve kapsam olarak plânlanması, konumlarının belirlenmesi öncelikli hedefler olarak oluşturulmuştur. Çalışmada, yeşil lojistik merkezi (park) yer seçimi problemine odaklanılarak problemin çözüm aşamalarında Çok Ölçütlü Karar Verme (ÇÖKV) melez (hibrit) yöntemleri kullanılmıştır. Problemin uygulama kısmında, tez kapsamında geliştirilen dairesel sezgisel bulanık CODAS (D-SB CODAS) yöntemi yeşil lojistik merkezi yer seçimi probleminde kullanılmıştır. D-SB CODAS yönteminin, yeşil lojistik merkezi yer seçimi probleminde uygulanması kararı sonrasında, yöntemin çözüm aşamalarında kullanmak üzere ölçütler, seçenekler ve karar vericiler belirlenmiştir. Bu kapsamda, yeşil lojistik merkezi yer seçimi problemi İstanbul ile sınırlandırılmıştır. Çalışmanın Bunun birçok nedeni bulunmaktadır. Pazara yakınlık, çok modlu taşımacılığa yakınlık, tedârikçilere yakınlık, ekonomik potansiyel vb. etmenler gözönünde bulundurulduğunda, AB Yeşil Mutabakatına uyum sürecinde İstanbul ili özelinde bir çalışma hazırlamanın, lojistik sektörü için önemli olduğu görülmektedir. Uygulama aşamasında, yeşil lojistik merkezi yer seçimi problemi tez kapsamında sunulan D-SB CODAS yöntemi ile çözülerek, yeşil lojistik merkezi için uygun seçenek belirlenmiştir. Sonrasında, karşılaştırmalı analizler gerçekleştirmek adına aynı problem sezgisel bulanık TOPSIS (SB TOPSIS) ve sezgisel bulanık CODAS (SB CODAS) yöntemleri ile yeniden çözülmüştür. Böylelikle, tez kapsamında geliştirilmiş olan D-SB CODAS yönteminin tutarlılığı ve geçerliliği, karşılaştırmalı analizler ile gösterilmeye çalışılmıştır. Bulanık karar verme modeli D-SB CODAS yöntemi kullanılarak çözüldüğünde, karar vericilerin tercihlerine göre yeşil lojistik merkezi için İstanbul ili sınırları içerisinde en uygun ilçenin Tuzla olduğu söylenebilmektedir. Tuzla ilçesi en iyi seçenek olarak seçilirken, diğer seçeneklerin, uygulama sonuçlarına göre, Arnavutköy, Çatalca, Beykoz ve Eyüp ilçeleri şeklinde sıralandığı görülmektedir. Son olarak, çalışma kapsamında elde edilen sonuçlar lojistik sektörü kapsamında değerlendirilmiştir. Değerlendirme aşamasında, Yeşil Mutabakat ile uyum süreci ve yeşil lojistik merkezi kapsamına değinilmiştir. Yeşil lojistik merkezi yer seçimi çalışması sonrasında, kurulması plânlanan yeşil lojistik merkez için bir kapsam önerilmiştir.