FBE- Endüstri Mühendisliği Lisansüstü Programı
Bu topluluk için Kalıcı Uri
Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı altında bir lisansüstü programı olup, yüksek lisans ve doktora düzeyinde eğitim vermektedir.
Endüstri Mühendisliği; insan, makine, malzeme gibi elemanlardan oluşan sanayi ve hizmet sektöründeki sistemlerin incelenmesi, örgütlenmesi, yürütülmesi, denetlenmesi ve geliştirilmesi için sistem, model ve yöntem geliştirerek sorunları çözen bir bilim dalıdır. Temel amacı organizasyonların performansını artırmaktır.
Gözat
Sustainable Development Goal "none" ile FBE- Endüstri Mühendisliği Lisansüstü Programı'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeA mathematical model and two-stage heuristic for the container stowage planning problem with stability parameters(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Bilican, Mevlüt Savaş ; Evren, Ramazan ; 668833 ; Endüstri MühendisliğiOver the past two decades there has been a continuous increase in demand for cost efficient containerized transportation. To meet this demand, shipping companies have deployed larger container vessels, which can nowadays transport more than 20000 TEUs (Twenty-Foot Container Equivalent Units). These vessels sail from port to port loading and unloading thousands of containers. As the size of the vessels increases, the loading sequence of containers onto the vessels presents an important challenge for planners since the liner companies try to shorten their stay at ports in order to improve their profits. An efficient stowage plan which delineate the location of each container is required to keep the vessel duration at port minimum. Because containers must be stacked on top of each other, unloading and loading of a container at the same port results from over stowage. Over-stows arise either when planners want to unload containers destined for current port which however are beneath those destined for subsequent ports, or when planners want to reorder the sequence of containers to prevent more over-stows in the future. Usually it is called necessary shifting in the former case and voluntary shifting in the latter. Shifting containers are time-consuming and money-consuming activities. Therefore, the arrangement of containers on board is crucial to achieve effective operations by reducing the number of over-stows. The task of determining the arrangement of containers is called stowage planning. On the other hand, while keeping the number of over-stows at the minimum level, the stowage plan must comply with the stability requirements of the ship`s sailing safely. Fail to meet basic stability constraints may lead to catastrophic consequences in terms of both ship and cargo safety. Moreover, container ships with loading plans that no not meet the stability requirements are not allowed to sail by port authorities. Therefore, over-stow instances and stability parameters play a crucial role for the efficiency of the loading plan. In this study, the container stowage planning problem with stability constraints (e.g. shear force, bending moment, trim) is considered and a mixed integer linear programming (MILP) formulation which generates load plans by minimizing total cost associated with the over-stows and trimming moments is developped. The study adopts a holistic perspective which encompasses several real-world features such as different container specifications, a round-robin tour of multiple ports, technical limitations related to stack weight, stress, and ballast tanks. A two-stage heuristic solution methodology that employs an integer programming (IP) formulation is proposed along with a swapping heuristic (SH) algorithm. This approach first acquires a lower bound on the total over-stow cost with the IP model, thereby creating an initial bay plan. Then, it applies the SH algorithm to this initial bay plan to minimize cost resulting from trimming moments. The efficiency of the MILP formulation and heuristic algorithm is investigated through numerical examples. The results have shown that the heuristic has greatly improved the solution times as well as the size of the solvable problems compared to the MILP formulation. In particular, the two-stage heuristic can solve all size problem instances within an average optimality gap of 0-25% in less than 8 minutes, whereas the MILP can only achieve an approximate optimality gap of 55-80% in 2 hours.
-
ÖgeAfet sonrası sahra hastanelerinin yerleşimi için genetik algoritma uygulaması: İstanbul vakası(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Kömürcü, Yeşim ; Uğurlu, Seda ; 632858 ; Endüstri MühendisliğiAfet sonrası kayıpların çoğu, insani yardım planlamasının olmaması ya da yetersiz uygulamalardan kaynaklanmaktadır. Geçici sahra hastanelerinin yerleşimi ve yaralıların hastanelere atanması doğal afet yönetiminde anahtar konulardır. Mevcut hastanelerin acil servis birimleri bulunmasına rağmen, İstanbul'da ciddi bir deprem olması durumunda bu kapasitelerin yaralılar için yeterli olmayacağı düşünülmektedir. Bu nedenle, felaketin ardından hızla inşa edilecek ve ek kapasite görevi görecek sahra hastanelerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu sahra hastanelerinin en uygun yerlerinin belirlenmesi, yaralıya yanıt verme süresini azaltmak için önemlidir. Ayrıca, yaralıların mevcut hastane ve sahra hastanelerine en uygun şekilde atanması da yanıt süresinin azaltılmasına ve kapasitenin verimli kullanılmasına yardımcı olacaktır. Bu çalışmanın amacı, yaralıların tümüne olabildiğince çabuk yanıt vermek için toplam seyahat maliyetini ve sahra hastanesi kurulum maliyetini en aza indirmektir. Problem NP-Zor türünde olduğundan ve matematiksel modellerin çözümünün çok uzun sürelerde sonuçlanacağı ya da sonuç bulmada yetersiz kalacağından dolayı meta sezgisel yöntemlere başvurulmuştur. Bu amaçla MATLAB'da sezgisel çözüm yöntemi olan genetik algoritma (GA) geliştirilmiştir. Algoritmanın performansını artırmak için farklı çaprazlama ve yer değiştirme stratejileri test edilmiştir. Deneysel çalışmada, 4 farklı GA stratejilerinin performansları, optimal sonucunun bilindiği deneysel veri kümeleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Çaprazlama tiplerinden birleşim çaprazlama, iki noktalı çaprazlamaya göre daha iyi performans göstermiş ve optimal sonucu bulmuştur. Yer değiştirme tiplerinde ise en kötü bireyi eleyerek yeni jenerasyon oluşturan algoritma popülasyonun %50'sini eleyerek yeni jenerasyon oluşturan algoritmadan daha kısa sürede optimal sonuca ulaşmıştır. Karşılaştırma sonucuna göre, gerçek İstanbul veri seti için en iyi GA seçilmiş ve gerçek İstanbul verisinde uygulanmıştır. Japonya İş Birliği Uluslararası Ajansı'na göre olası yıkıcı bir İstanbul depreminde en fazla ölü ve ağır yaralı olacak ilçelerden Bahçelievler ve Küçükçekmece uygulama için seçilmiştir. Uygulamada Bahçelievler ve Küçükçekmece ilçelerinde mesafe kısıtı olmaksızın ve mesafe kısıtı eklenerek 2 model çözülmektedir. Duyarlılık analizi kapsamında farklı yaralı sayıları, mesafe kısıtı ve sahra hastanesi kapasitesi ile oluşturulan 8 model çoklu koşumlar sonucunda değerlendirilmiştir. Yaralı sayısı ve sahra hastanesi kurulum maliyeti sabit olan mesafe kısıtının değiştiği modeller incelendiğinde mesafe kısıtı yarıçapı azaldıkça açılan sahra hastanesi sayısı arttığından seyahat maliyeti azalsa da toplam maliyet artmaktadır. Yaralı sayısı ve mesafe kısıtı aynı olup sahra hastanesi kapasitesi ve dolayısıyla kurulum maliyeti arttığında ise açılan sahra hastanesi sayısı oldukça azalmaktadır. Sahra hastanesi kapasitesi ve mesafe kısıtı aynı olup yaralı sayısı değiştiğinde yaralı sayısının artışına göre seyahat maliyeti ve kurulum maliyeti doğru orantılı olarak artmaktadır. Model 4 en az maliyetli model olup Model 4'ün özelliklerine bakıldığında; yaralılar en fazla 5 km yarıçapında bulunan hastanelere atanmaktadır, hem maliyet daha az hem de yaralıların seyahat süresi oldukça kısalmış olmaktadır.
-
ÖgeAn optimization model to control the flow of relief commodities in humanitarian supply chain under uncertainty(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) İsmail, İsraa ; Baş, Esra ; 692574 ; Endüstri MühendisliğiIn emergency situations, disaster relief organizations are faced with the difficult decision of how to allocate scarce resources in an efficient manner in order to provide the best possible relief action. It is quite common to have uncertain, incomplete, or ambiguous information about the demand, supply, or performance measure estimates as a result of inaccurate predictions of disasters' consequences and, in many cases, lack of access to information regarding the available supply and relief interventions in the affected areas. In addition, roads destructions, traffic incidents, weather conditions, and strict security procedures following the occurrence of disasters or conflicts may impede relief distribution and delay delivery times. This thesis aims to provide an analytical model that helps relief organizations in reducing human suffering following a disaster while maintaining an acceptable level of cost efficiency. A mathematical model is introduced to optimize the relief distribution problem which considers the social cost —the total sum of logistics and deprivation costs. The model is a multi-objective, multi-modal, multi-commodity, and multi-period optimization model for distributing and allocating relief commodities from supply sources to demand nodes in affected areas while considering the vehicle dispatching decisions. A new way to present the unmet demand and capture the corresponding deprivation time is introduced and the problem formulation is adapted accordingly. The model is solved using the rolling horizon method in a sequence of iterations. In each iteration, part of the planning horizon is modeled in detail and the rest of the time horizon is represented in an aggregated manner. This improves the computational efficiency and helps to reach a satisfactory solution for large scale problems in a reasonable time. In addition, the rolling horizon approach allows to update the problem parameters with actual data once revealed during the planning horizon which improves the decision making in such a dynamic environment. The thesis proceeds with extending the basic deterministic model by incorporating uncertainty originated from the inherited natural variation and the linguistic subjectivity. First, the fuzzy nature of the deprivation cost function is addressed through possibilistic mixed integer programming with fuzzy objectives to reflect variation in deprivation costs perceptions. The proposed model attempts to partially account for the influence of socio-economic characteristics on the degree of vulnerability to deprivation. It aims to minimize the risk of higher deprivation cost (perceived by vulnerable people), and minimize the most possible value (perceived by average typical individuals) while maximizing the possibility of lower deprivation cost. Next, the inherited uncertainty in model parameters such as supply, demand, and travel time are accounted for in a robust optimization formulation. The reasonable worst case robust optimization approach is adapted from literature and utilized to model uncertainties in supply and demand which are assumed to be uniformly distributed and bounded in a predefined continuous interval. The level of conservatism of the robust approach is adjusted in such a manner that keeps the probability of constraints violation at minimum under any uncertainty realization. Since the model seeks to minimize the deprivation cost, expressed as a function of deprivation time and updates the deprivation status of demand nodes at the beginning of each time period in the multi-period planning horizon, the uncertainty realizations in travel time are discretized and delays are expressed as number of time periods behind the expected delivery time. Therefore, the thesis also introduces a novel quasi robust optimization approach to model the uncertainty in travel time with discrete settings; where delays in travel time at each arc are assumed to be proportional to the arc load assigned in the optimization model solution. The model is coded on Java NetBeans IDE 8.2 platform and solved using Gurobi 8.1 optimization package. To validate and empirically test the performance of the model, problem random instances are generated according to predefined criteria to cover wide range of scenarios regarding the supply resources availability / scarcity with respect to expected demands. In addition to the empirical analysis, the thesis presents a real case study of internal displacement in northwest Syria to practically test the basic and possibilistic formulations. The information used in this study depends on published reports issued by UN acting parties as well as interviews with NGO's and humanitarian agencies. Computational results show interesting features of the proposed model which are highlighted in the following points: (1) Denoting the unmet demand for each deprivation time as a continuous variable improves the solution efficiency compared with models which use binary variables to capture the deprivation time since the latest delivery. (2) The rolling horizon methodology is found to be efficient in solving large scale instances and have a great benefit in capturing the dynamic changes in demand and supply parameters. (3) Considering the demographic structure in affected areas and reflecting it to the deprivation cost function in a fuzzy formulation helps to reach better prioritization of relief distribution and hence to attain a higher level of equity. (4) Formulating the problem as robust and quasi-robust optimization model to tackle uncertain parameters helps decision makers to reach a trade-off between feasibility and optimality under a wide range of possible scenarios. Finally, some limitations of the current research can be reported and pointed out for future research. For example, this study borrows the deprivation cost parameters from literature models and applies them to the current case analysis. It is recommended to pay more effort in measuring and surveying the effect of deprivation to different groups of individuals, in a case such as internally displaced persons in Syrian camps, using econometric models. Another limitation is that the newly introduced arc-load based quasi-robust optimization model still lacks a rigid mathematical foundation to measure the probability of constraints violation under each uncertainty setting. Additional work on the theoretical foundation still needs further investigation.
-
ÖgeAR-GE projelerinin önceliklendirilmesi ve seçimi üzerine çok kriterli bir model önerisi(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Türkmen Filiz, Gizem ; Topçu, Y. İlker ; 724259 ; Endüstri MühendisliğiÜlkeler için güçlü AR-GE politikalarının kaçınılmaz bir gereksinim halini aldığı bilişim çağını yaşamaktayız. Üniversiteler, özel şirketler, kamu kurum ve kuruluşları bir yandan AR-GE çalışmaları yapmak, bir yandan da yapılan çalışmaları desteklemek, fonlamak ve bu ekosistemin parçası olan tüm unsurları güçlendirmek için büyük çaba sarfetmekteler. Bu nedenle AR-GE proje seçimi problemi, dev bütçeleri ve çok büyük kitleleri etkileyen kritik bir karar verme problemi olarak her gün daha fazla önem kazanmakta. Bu devasa ekosistemdeki her bir paydaş AR-GE projelerini kendi hedef ve çıkarları doğrultusunda ele almakta ve bu doğrultuda faaliyetlerine devam etmekteler. Bu çalışmada sözü edilen karar verme modeli ise AR-GE yapan ve ticari gelir elde etmeyi amaçlayan şirketlerin AR-GE proje seçimi çalışmalarını konu almakta ve çok kriterli karar verme problemi olarak analitik bir yaklaşımla değerlendirmektedir. Ülkemizin en büyük teknoparklarından birinde AR-GE çalışmaları yürüten firmalar ile gerçekleştirilen görüşmeler sonucunda, AR-GE proje seçiminin veriye dayalı analitik yaklaşımlarla yapılmasında saptanan eksikliğin giderilmesi bu çalışmanın temel motivasyonu olmuştur. Science Direct ve Wiley veri tabanlarında yapılan AR-GE proje seçimi konulu literatür araştırması sonucunda 83 çalışmanın detaylı analizini içeren EK A hazırlanmış, literatürün istatistiksel analizi sunulmuş ve AR-GE projesi seçiminde kullanılan yöntemler özetlenmiştir. Ayrıca, literatürde AR-GE proje seçimi ile AR-GE proje portfolyosu seçimi olarak geçen kavramların aynı manaya gelecek biçimde kullanımı sonucu ortaya çıkan kargaşayı gidermek üzere öneriler sunulmuştur. Literatür taramasını izleyen bölümde, önerilen yöntemin basamakları özetlenmektedir. Burada bahsedildiği gibi, ilk aşama kriter havuzunun oluşturulması ve ikinci aşama AR-GE proje seçimi kriterlerinin belirlenmesidir. Üçüncü aşama, kriterler arasındaki ilişkilerin analizidir ve dördüncü aşamada AAS ile kriter önemlerinin bulunması açıklanmaktadır. Beşinci aşama projelerin kriterlere göre performans değerlerinin, altıncı aşama ise global proje performanslarının eldesidir. Yedinci aşama proje portföyünün optimizasyonudur ve son aşama ise parametrelerdeki değişimlerin sonuç üzerindeki etkisinin irdelenmesidir. Önerilen AR-GE proje seçimi modelinin ilk aşamasında, literatür taramasında incelenen araştırmalardan yola çıkılarak AR-GE proje seçimi kriterleri için bir ön liste hazırlanmıştır. Bu liste göz önünde bulundurularak, uzmanlardan kriterler hakkındaki görüşleri alınmış ve 39 kriterden oluşan nihai AR-GE proje seçim kriterleri listesi oluşturulmuştur. Bilişsel haritalama yöntemi ile kriterler arası ilişkiler incelenmiş ve modelin yapısının ağ olarak ele alınmasının daha uygun olduğu görülmüştür. Uzmanlara ikili karşılaştırma anketi gönderilerek sonuçlar toplanmış ve Analitik Ağ Süreci (AAS; Analytic Network Process - ANP) ile kriter önemleri hesaplanmıştır. Söz konusu 39 kritere göre proje performanslarının bulunması aşamasında 1a, 1b, 2a, 2b, 2c, 3a, 4a, 4b, 5a, 5b, 7b, 8a, 9a, 9b, 9c, 10a, 10b, 10c, 11a, 11b, 11c, 11d, 12b, 13a, 13b, 14a, 14b, 14c, 15a ve 15b kriterleri için derecelendirme; 1c, 6a ve 6b kriterleri için bulanık TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution); 7a kriteri için olası net bugünkü değer analizi; 12a kriteri için karar ağacı; 16a, 16b, 17a ve 18a kriterleri için bulanık risk değerlendirme yönteminden faydalanılmıştır. Derecelendirme yönteminden faydalanılan değerlendirmelerde karar verici her bir kriter için projelere 1-100 arasında bir performans puanı vermiştir. Bulanık TOPSIS değerlendirmelerinde karar vericiden her bir kriter için ölçütler tanımlaması ve bu ölçütlerin önemini belirlemek amacı ile bulanık ifadeler seçmesi istenmiş, ardından her bir ölçüt için bulanık ifadeler seçerek proje performaslarını değerlendirmiştir. Net bugünkü değer analizi çalışmaları her bir projenin gerçek finansal değerinden faydalanılarak gerçekleştirilmiştir. Karar ağacı çalışmasında, her bir proje için ürün pazara sürüldükten sonraki 1 yıllık gelir tahminlerini baz alan pazar analizi ortaya konmuştur. Bulanık risk değerlendirme çalışmalarında ise karar verici tarafından her bir kriter için belirlenen risklerin gerçekleşme olasılığı ve gerçekleşmesi durumunda ortaya çıkacak etki, yamuk bulanık sayılar yardımıyla belirlenmiş ve bulanık risk değerleri hesaplanmıştır. Her bir kriter için bulunan proje performansları, AAS ile bulunan kriter önemleriyle çarpılarak her bir projenin global performans puanı elde edilmiştir. Buna göre, beşinci proje 84.56 puan, üçüncü proje 73.58 puan, dördüncü proje 73.53 puan, ikinci proje 72.88 puan ve birinci proje 52.20 puan almıştır. Projelerin global performans puanlarına göre sıralanması Proje 5, Proje 3, Proje 4, Proje 2, Proje 1 şeklindedir. Sonuçların değerlendirilmesi ve senaryo analizi yapılması amacıyla hedefler, mevcut kaynak kısıtları ve karar vericinin tercihleri çerçevesinde hangi projelerin gerçekleştirilmesinin şirket için daha iyi olacağını ortaya koyan bir optimizasyon modeli tasarlanmıştır. Kurulan hedef programlama modelinin sonuçları ve senaryo analizleri sunulmuştur. Buna göre, firmanın kaynak kısıtlarını ve stratejik hedeflerini ele alarak optimizasyon yapmadan, global proje puanlarının yüksekten düşüğe sıralanması ile proje seçimi yapması durumunda Proje 5 ile 3'ün yapılmasına karar verilebileceği, oysaki kaynak kısıtlarını ve stratejik hedefleri göz önüne alan hedef programlama modelinin çıktılarına göre Proje 2, 3 ve 4'ün yapılmasının daha uygun olduğu ortaya konmuştur. Öte yandan senaryo analizi sonuçları ise hedef ve kısıtların farklı belirlendiği koşullar altında Proje 2 ve 4'ün veya Proje 1, 2 ve 5'in yapılmasının daha uygun olabileceğini göstermektedir. Sonuç olarak bu doktora tezi kapsamında, AR-GE proje seçimi için bir çok kriterli karar verme modeli tasarlanmış ve bu model beş potansiyel projeyi değerlendirmeyi planlayan bir AR-GE firmasında uygulanmıştır. Böylece, firmanın kendi strateji ve kısıtları doğrultusunda uygun AR-GE projelerini gerçekleştirmesini sağlayacak bir çözüm önerisi sunulmuştur.
-
ÖgeBuilding sensor-based real-time predictive maintenance system by utilizing artificial intelligent techniques(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Khorsheed, Raghad Mohammed ; Beyca, Ömer Faruk ; 692595 ; Endüstri MühendisliğiRolling elements are commonly used in heavy-duty machinery, oil firms, water treatment processing, transportation, and aeronautical equipment among other applications. Bearing failures can lead to a complete breakdown of machinery, resulting in a disastrous accident and financial losses for the owner. As a consequence, correctly detecting the presence of these vulnerabilities as early as possible is crucial. Predictive maintenance is therefore of a great importance for lowering the cost of repairing or replacing capital-intensive infrastructure. The definition of predictive maintenance and condition monitoring techniques is extensively discussed in this dissertation. Over the past few decades, a considerable attention has been paid to predictive maintenance policies as the basis for production management in many leading companies. Under the concept of zero failure manufacturing, predictive maintenance seeks to reduce downtime and maintenance costs by using real-time data to detect potential faults. The predictive maintenance principle states that maintenance is only done when it is required, which means that it is only done after analytical models have detected impending failures or degradations. In other words, the defects do not appear suddenly, they advance in time and increase the critical state of equipment aging. Considering this incremental and progressive nature, aging starts in the machine components when the operating condition changes from normal to critical. This dissertation spotlights on the concept of predictive maintenance and condition monitoring techniques. Specifically, it presents a review of the most popular condition monitoring methods applied on rotary machines like pumps, motors, gearboxes, turbines, etc. The pump is chosen as a case study as it plays a vital role in our everyday lives. Besides, pump machines are considered the most used mechanical equipment after motors, and an immense amount of money is spent annually on their maintenance activities. The current study provides various intelligent monitoring techniques for detecting bearings defects at early stages so that predictive maintenance actions can be taken timely to prevent major pumping systems' failures. Numerous publications discussing the topic of condition monitoring have been reviewed modules during this study. They give an overview of emerging capabilities in predictive maintenance by applying the Internet of Things technology. Achieving efficient predictive maintenance requires access to the machining process data (historical data and real-time), industrial network, and communication layers. These activities are accomplished by an intelligent condition monitoring system and industrial communication protocols. Fault prediction models and predictive maintenance suggested in this research have been applied on forwarding pumping stations run by the SEWERAGE TREATMENT COMPANY (STC), one of the largest sewage treatment firms in Qatar. The stoppage in any of those pumping systems leads to significant financial loss consequences such as repair cost, replacement costs, consequential damage, etc. In addition, risk consequences such as the potential for safety or environmental incident, breach of statutory or license requirement can rise. The most challenging task this research attempts to attain is to keep pump machines in a functional state by estimating their operating condition in order to perform the necessary maintenance interventions. This would minimize machines downtime and achieve the maximum availability and reliability of pumping stations. The author proposes networked monitoring systems by IoT technology, specifically by SKF@ptitude observer monitoring, an expert diagnostics software commonly used for pump monitoring systems. Temperature measurement and vibration signal analysis are used to track rolling bearing conditions and provide more accurate detection results. Temperature measurements help in identifying potential temperature-related equipment faults, such as excessive mechanical friction (faulty bearings, inadequate lubrication, fouling in a heat exchanger, and shoddy electrical connections). Variable vibration signals may indicate wear, imbalance, misalignment, or damage. These measurements assist in identifying the causes of bearing failure, which is caused mainly by temperature and/or vibration. The required maintenance action can be carried out based on the findings of these observations, the professional experience of maintainers, as well as the rotary machinery maintenance manual. With artificial intelligence's massive regeneration, predictive maintenance has become the most effective process to deal with the vast amounts of data collected from smart manufacturing and complex engineering processes, particularly for implementing fault prediction systems based on data-driven approaches. This thesis presents two different case studies that utilize condition monitoring data and artificial intelligence techniques (namely machine learning and deep learning) as effective procedures for intelligent fault detection. In the first case, supervised machine learning is combined with decision-making techniques to anticipate potential bearing failures and improve overall manufacturing operations by performing necessary maintenance actions at the right time. The integrated model has been applied in this research where the data fed (mainly temperature and vibration) belong to the labeled type. In this regard, a comparison of four different types of classifiers is conducted. These classifiers are: decision trees, random forests, gradient boosted, and support vector machines. The comparison is achieved using python programming package to investigate which type provides the highest detection accuracy. The predictive maintenance module's accuracy is tested using real-world industrial development datasets. Since the binary classification output of the applied machine learning algorithms would generate the pseudo probability of an observation belonging to a class, we decided to use the utility theory to leverage the likelihood of failures and thus help to perform correct maintenance behavior. The second case study introduces four different deep architectures, which are mostly used in predictive maintenance field, namely, the Deep Feedforward Networks (DFN), a standard Long Short-Term Memory (LSTM), gradient boosted, and an LSTM with Convolutional Neural Networks (CNN). These models are implemented using a vibration signal dataset for roller bearings to assess their superiorities in fault identification and prediction. The vibration signals are first processed and extracted using the statistical time-domain method. The extracted statistical parameters are then fed to the suggested DL approaches to classify the bearings operating conditions. As a result, we tried to take advantage of CNN and LSTM complementarity by merging them into a single unified architecture to train the model jointly. The experimental results are then compared with the other suggested deep learning models to confirm the best performing model in terms of fault detection and operation assessment. Five performance indicators are evaluated to measure the performance of the tested ML and DL algorithms: accuracy, F-score, precision, recall, and area under the curve (AUC). Our research's novelty lays in the new perspective on predictions and the suggestion and comparison of several classifier models. This comparison is conducted on two real-world datasets from the pumping systems. Experimental results revealed that our proposed classifier models produced promising results.
-
ÖgeCustomer oriented new product design and analysis of design risks using fuzzy sets extensions(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Aktaş Haktanır, Elif, ; Kahraman, Cengiz ; 723131 ; Endüstri MühendisliğiWith each passing day, customers' expectations of the product that is planned to purchase are increasing. Today, manufacturers and service providers must meet customer demands at the maximum level in order to be successful and maintain their continuity. Their competitive advantage depends on the aesthetic success of the product they offer for sale as well as the technical features. Customers generally expect the product to be affordable, durable, easy to use, and appealing to the eye. However, it is difficult, even impossible sometimes, for the producers to meet all these demands at the same time due to economical and timewise limitations. In order for companies to determine the best product they can produce using their competencies and the maximum customer demands they can respond to; they must first prioritize them. One of the most used methods for this purpose is Quality Function Deployment (QFD). House of Quality (HOQ) is a special and mostly used part of QFD which is named for its shape that reminds of a house with a roof on top. A classical HOQ consists of some parts in matrix form such as customer demands (CDs), customer evaluations (CEs) of those demands, technical descriptors (TDs), relationship matrix between CDs and TDs, and correlation matrix among TDs. In some recent studies, new matrices are added eligibly to the common parts such as technical difficulty and direction of improvement of TDs, and competitive analysis for both CDs and TDs. The HOQ matrices are generally constructed by an effort of a team of experts and multiple customers. Since humans tend to express their thoughts and ideas linguistically rather than exact and precise numbers, this brings vagueness and impreciseness to the design and development process. To overcome this obstacle and deal with complex problems more realistically, the fuzzy sets theory has been applied successfully for decades. On the other hand, one of the very important concers with new product devolepment must be about its risks. Again, for a company to survive it has to take the proper precautions before it starts producing the products and to do so it needs to know and prioritize the risks first. In this thesis study, to understand and answer the customer needs and study the product developments risks, two methods Quality Function Deployment (QFD) and Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) are studied under fuzzy environment. Fuzzy sets theory introduced to the literature by Zadeh in 1965 as a generalization of sets logic that assignes membership to degrees to includes ambiguity and vegueness by and many extensions have been proposed for decades such as: intuitionistic fuzzy sets, neutrosophic sets, Pythagorean fuzzy sets, and spherical fuzzy sets.
-
ÖgeElektrik üretim ve fiyat tahmin yöntemleriyle elektrik piyasasındaki dengesizlik maliyetlerinin optimizasyonu(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Yazıcı, Sait ; Bayburt, Nizamettin ; Güler, Mehmet Güray ; Endüstri MühendisliğiElektrik üreten firmalar bir gün sonraki üretim tekliflerini elektrik piyasaları işletmecisi olan EPİAŞ'a bildirmektedir. Bu tekliflerin değerlendirilmesiyle oluşan arz ve talebe göre elektrik fiyatları belirlenerek elektrik ticareti gerçekleşmektedir. Ancak yenilenebilir enerjiden elektrik üretiminin hava şartlarına bağlı olarak gerçekleşmesinden dolayı ne kadar üretim yapılacağının tahmin edilmesinde hatalarla karşılaşılmaktadır. Tahmin edilen üretimin gerçekleşen üretimden az olması durumunda üretici firmalar negatif dengesizliğe düşmektedir ve piyasa işletmecisi tarafından belirlenen kurallara göre ceza ödemek durumunda kalmaktadır. Aynı şekilde tahmin edilen üretimin gerçekleşen üretimden fazla olması durumunda ise firmalar pozitif dengesizliğe düşmektedirler. Bu durumda üretim fazlası olan kısım EPİAŞ tarafından daha düşük bir fiyata satın alınarak firmalara farklı bir ceza uygulanmaktadır. Bu nedenle elektrik üretiminin düşük hatayla tahmin edilmesi elektrik üreticileri açısından önem arz etmektedir. Bu çalışmada doğrusal regresyon ve yapay sinir ağları kullanılarak güneş enerjisi üretim tahmini için modeller kurulmuş ve en düşük hatayı veren model tespit edilmiştir. En iyi tahmin modelleri kurulsa bile tam isabetli tahminler gerçekleştirmek mümkün değildir. Bu nedenle dengesizlik maliyetleri firmalar için kaçınılmaz olmaktadır. Tahmin edilen üretimin gerçekleşenden az veya fazla olması ihtimalleri durumunda negatif ve pozitif dengesizlik maliyetlerinin beklenen değerleri hesaplanmıştır. Bu maliyetlerin toplamını minimize edecek olan optimum teklifin belirlenmesinin, üretici firmaların gelirini arttırmaya katkı sağlayacağı düşünülmüştür. Ancak üretimde dengesizliğe düşüldüğünde uygulanacak olan cezalar elektrik fiyatlarına bağlı olarak belirlenmektedir. Elektrik fiyatları ise üretim tekliflerinin EPİAŞ'a bildirilmesinden sonra belirlenmektedir. Bu nedenle dengesizlik maliyetlerini minimize edecek olan optimum teklifin belirlenebilmesi için bir gün sonraki elektrik fiyatlarının da tahmin edilmesi gerekmektedir. Piyasa Takas Fiyatı ve Sistem Marjinal Fiyatının tahmin edilmesi için doğrusal regresyon ve yapay sinir ağları kullanılarak çok sayıda model kurulmuş ve en düşük hataya ulaşılan model tespit edilmiştir. Son bölümde ise dengesizlik maliyetleri göz önüne alınarak gelir fonksiyonu oluşturulmuştur. Beklenen geliri maksimize edecek olan gazeteci çocuk modeli kurulmuştur. Elektrik üretim ve fiyat tahmin değerleri gazeteci çocuk modelinde kullanılarak optimum teklif değeri belirlenmiştir. Öncelikle tahmin edilen üretim değerine göre elde edilecek gelir ve dengesizlik maliyetleri hesaplanmıştır. Daha sonra geliri maksimize eden optimum teklif değerine göre elde edilecek gelir ve dengesizlik maliyetleri hesaplanarak sonuçlar karşılaştırılmıştır. Optimum teklif değeri kullanıldığında ne kadar iyileştirme yapıldığı gözlemlenmiştir. Bu işlemler tahmin edilen elektrik fiyatları ve gerçek elektrik fiyatları için ayrı ayrı yapılarak elektrik fiyatı tahmin performansının gelir artışına etkisi araştırılmıştır.
-
ÖgeEndüstriyel mikro şebekelerde dinamik enerji yönetim modeli önerisi ve örnek uygulama(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Bektaş, Zeynep ; Kayakutlu, Güldün ; 671594 ; Endüstri MühendisliğiEnerji Yönetimi, dağıtık enerjinin bireysel, toplumsal ve küresel boyutlarda giderek kritik bir uygulama haline gelmesiyle önem kazanmıştır. Sistem yaklaşımı ve optimizasyon bakış açısı gerektiren bu alanda endüstri mühendisliğinin önemi de giderek artmaktadır. Dünya genelinde, toplam elektrik tüketiminde payı oldukça büyük olan sanayi sektöründe enerji yönetimi, diğer tüketici grupları arasında öne çıkmaktadır. Sanayi sektörünün enerji tüketimi diğer nihai tüketici ya da sektörlere göre birim tüketici başına oldukça yüksek olmakla birlikte, bu sektörde güç arzı kesintisizliği daha kritiktir. Endüstriyel enerji tüketicileri arasında, küçük ölçekli, bağımsız yapılarıyla ve karbon salımını önleme amacıyla mikro şebekeler yaygınlaşmaktadır. Öte yandan, gerek yük talebinin gerekse yenilenebilir güç kaynaklarının stokastik yapısı, küçük ölçekli enerji üretim sistemlerinde enerji arz-talep dengesinin kurulmasını daha zor hale getirmektedir. Organize sanayi bölgeleri gibi bir araya gelmiş sanayi kuruluşlarıyla oluşan endüstriyel mikro şebekeler, tüketicinin karakteri ve talebin biçimi dolayısıyla daha etkin bir enerji yönetimi gerektirirler. Çalışmamızda bir organize sanayi bölgesinden oluşan endüstriyel bir mikro şebekenin enerji yönetimi için, bütünsel bir karar destek sistemi önermek amaçlanmıştır. Bu amaç altında, eş zamanlı olarak saatlik enerji üretimi ve tüketimi çizelgelenmiştir. İkisi de belirsizlik barındıran güç üretimi ve yük tüketiminin eş zamanlı olarak çizelgelenmesi, çalışmamızın ilk özgün örneklerden biri olmasını sağlamaktadır. Ayrıca, organize sanayi bölgelerinde yer alan veri merkezlerinin ayrı bir başlık olarak dikkate alınmış olup, endüstriyel enerji tüketicilerine ve enerji yönetimine etkilerinin araştırılması da, ülkemizdeki bilimsel araştırmalar açısından çalışmamızın fark yaratıcı yönlerinden biridir. Önerdiğimiz endüstriyel mikro şebeke sisteminin üretim tarafı yenilenebilir kaynaklar olan fotovoltaik sistem ve rüzgâr enerjisi sisteminin yanında, dizel jeneratör ve çift yönlü ana şebeke bağlantısından oluşmaktadır. Yenilenebilir kaynaklara ek olarak sisteme dahil edilen bu enerji kaynakları sayesinde, eş zamanlı güç ve yük çizelgelemesi yapmak mümkün olacak ve güç arzı eğrilerinin kararlılığına katkı sağlanacaktır. Çalışmamızda ele alınan enerji yönetimi probleminin ve buna sunulan çözüm önerisinin şekillenmesine, çalışmanın başından beri süregelen kaynakça taraması ve bu doğrultuda hazırlanan kaynakça tarama makalesinde Öz Düzenleyici Haritalar yöntemi ile yapılan kümeleme uygulamasının sonuçları ışık tutmuştur. Önerilen karar destek sistemi ile bütünsel bir enerji yönetimi ortaya konmaktadır. Öncelikle endüstriyel mikro şebeke sisteminin deterministik ve stokastik değişken ve parametreleri belirlenmiştir. Stokastik parametreler için veri temini ve tahmininin nasıl yapılacağı belirtilmiştir. Mikro şebekelerde enerji yönetiminden bağımsız ele alınamayacak olan yük talebinin tahmini için yöntemler önerilmiş; çalışmanın sunduğu karar destek sistemine, talep tahmini opsiyonel bir aşama olarak eklenmiştir. Sonrasında, eş zamanlı enerji üretim-tüketim çizelgelemesi için çalışmamızın temel unsurlarından olan bir optimizasyon modeli önerilmiştir. Kısıtlar altında bir Dinamik Programlama modeli kurulmuş; ancak, problemin özellikleri gereği karışık tam sayılı değişkenlerle tamamlanmıştır. Enerji üretim-tüketim çizelgelemesi için, orijinal bir yük kaydırma yaklaşımı uygulanarak, tüketici talebi altı saatlik toplamları sabit kalacak şekilde günün bu altı saatlik çeyrekleri içinde kaydırılmıştır. Bu şekilde hem üretim hem tüketim taraflarına esneklik tanınarak ve tüketici konforunu mümkün olduğunca az etkileyerek çizelgeleme seçenekleri sağlanmıştır. Önerilen çizelgeleme modelinin dinamik ve kompleks bir ortamda karşılaşılması oldukça muhtemel olan kısa ve uzun vadeli değişikliklere karşı uyarlanabilir olması adına ise, özgün bir senaryo analizi yaklaşımı ortaya konmuştur. Senaryo analizi aşaması, Sistem Dinamiği yaklaşımı ile endüstriyel mikro şebeke sisteminin stok ve akış değişkenlerinin belirlenmesi, bu değişkenler arasındaki etkileşimlerin uzmanlara danışıldığı bir anket çalışması, sonrasında gerekli hesaplamalar için entropi ağırlıklarının bulunması ve buna bağlı üretilen formülasyon ile devam etmektedir. Önerilen enerji yönetimi paketinin örnek bir uygulaması Gebze Organize Sanayi Bölgesi'nde gerçekleştirilmiştir. Uygulama kapsamında, öncelikle veri merkezi hariç seksen altı tüketim biriminden oluşan organize sanayi bölgesinin geçmiş dokuz yıllık saatlik elektrik tüketim verileri kullanılarak ARIMA ve Yapay Sinir Ağları yöntemleri ile saatlik talep tahmini yapılmıştır. Bu tahmin sonuçları MAPE ve R2 ölçütlerine göre karşılaştırılmıştır. Diğer stokastik veriler olan güneş ışınımı, ortam sıcaklığı ve rüzgâr hızı ise meteorolojiden temin edilmiştir. Ardından, ele alınan tüketici grubunun son yıllardaki ortalama talebi göz önüne alınarak mikro şebekenin üretim tarafının gerekli kurulu gücüne karar verilmiş ve bu doğrultuda güç üreticilerinin parametreleri belirlenmiştir. Tüm veri ve parametrelerin temininden sonra, enerji üretim-tüketim çizelgeleme modeli Gebze Organize Sanayi Bölgesi için düzenlenip, GAMS programında kodlanmıştır. Öncelikle, talebin yüksek olduğu gün içi saatlere dair dört farklı mevsimden farklı çeyrekler için uygulamalar yapılmıştır. Bunlardan alınan sonuçlara göre bazı model parametreleri güncellenmiştir. Bir sonraki aşamada, model talebe olan duyarlılığı bakımından da gözden geçirilmiştir. Bunun için veri merkezinin enerji yönetimine etkileri, talep kısıdı parametrelerinin duyarlılık analizi ve talep tahmininin çizelgeleme sonuçlarına etkisi incelenmiştir. Daha sonra, önerilen dinamik çizelgeleme modeli güç üreticilerinin meteorolojik verilere bağlı kapasitelerinin düşük olduğu uç durumlar için de test edilmiştir. Yapılan tüm uygulamaların sonucunda önerilen modelin geçerliliğinden emin olunmuştur. Uygulama sonuçları, enerji maliyeti ve karbondioksit salımı bakımından talebin tamamen ana şebekeden karşılandığı durumla karşılaştırılarak yorumlanmıştır. Karşılaştırma sonuçlarına göre önerilen modelin zayıf kalan yönlerinin geliştirilmesi için önerilerde bulunulmuş ve örnek model çözümleriyle bu önerilerin işlerliği gösterilmiştir. Mevcut durum için optimum üretim-tüketim çizelgesi üreten modelin uygulaması tamamlandıktan sonra, bu modelin farklı senaryolara uyarlanabilmesi için önerilen yaklaşımın iki gelecek senaryosu örneği üzerinde uygulaması yapılmıştır. Bunun için önce uzmanlara uygulanan anketin sonuçları iki ayrı şekilde değerlendirilerek entropi ağırlıkları ve değişkenler arası etki değerleri hesaplanmıştır. Önerilen formülasyon, bu değerler kullanılarak iki örnek için de düzenlenmiş ve nihai skorlar elde edilmiştir. Bu skorların çizelgeleme modelinin ilgili senaryolara uyarlanmasında nasıl kullanılacağı açıklanmıştır. Çalışmada sunulan bütünsel çözüm yaklaşımı ve uygulaması sonucunda, sistemin kurulu gücü toplam enerji talebine göre güncel tutulduğu sürece, önerilen çizelgeleme modeli ile optimum güç ve yük çizelgelemesi yapmanın mümkün olacağı anlaşılmıştır. Dinamik model, her saatteki ihtiyaç ve potansiyellere göre, optimizasyon amacını da dikkate alarak üretim-tüketim dağıtımını gerçekleştirmektedir. Önerilen model çevresel anlamda büyük fayda sağlamaktadır. Ancak, modelin farklı uygulamalardaki davranışları incelendiğinde, maliyet enküçükleme amacının belirli bir noktadan sonra karbondioksit salımı kısıdı ile çeliştiği görülmüştür. Bunun asıl nedeni, dizel jeneratörün yakıt tüketimi ve buna bağlı olarak maliyet ve karbondioksit salımı fonksiyonlarının parçalı yapıda olmasıdır. Buna karşı, yenilenebilir enerji üreticilerinin kapasitelerinin arttırılarak karbondioksit salımı kısıdının modelden çıkarılması önerilmiştir. Çalışmamızda önerilen endüstriyel mikro şebeke yapısı ve çözüm yaklaşımı ile, hem mevcut durumda optimum çözümler ortaya koyan hem de gelecekteki olası değişimleri dikkate alarak bunlara karşı da önlemler sunan, böylece geleceğe dönük politikalar üretmeyi de mümkün kılan bir enerji yönetimi sistemi hazırlanmış ve işlerliği gösterilmiştir. Önerilen sistemin büyük miktardaki endüstriyel enerji talebi karşısında geçerliliğinin gösterilmesinin, hem yenilenebilir enerji kaynaklarına duyulan güveni arttıracağı hem de ülkemizde mikro şebekelerin ve bununla birlikte dağıtık enerji üretiminin yaygınlaşmasına katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Veri merkezlerinin organize sanayi bölgeleri içinde yer almasının teşvik edilmesinin, maliyetleri ayrı ayrı işletilecekleri durumdan daha fazla arttırıp enerji yönetimini güçleştirerek hem organize sanayi bölgelerindeki farklı karakterli elektrik tüketicilerini hem de veri merkezlerini nasıl olumsuz etkilediği de gösterilmiştir. Ele alınan problemin mevcut durum içindeki dinamik yapısı ve gelecekte karşı karşıya olacağı dinamik çevre ile, önerilen çözüm paketi sayesinde başa çıkılabileceği ortaya konmuştur.
-
ÖgeExploring acceptance of e-exam using PLS-SEM approach: A case study in Turkey(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Çiçeklidağ, Paşa ; Köksalmış Hançerlioğulları, Gülşah ; Endüstri MühendisliğiGelişen teknoloji ile birlikte son yıllarda, birçok kamu kuruluşu ve özel kuruluş teknolojiye ayak uydurmak için bilgisayar temelli eğitimlere ve bilgisayar temelli değerlendirme sistemlerine karşı bir ilgi gösterilmesi ortaya çıkmıştır. Belirtilen sistemlere karşı oluşan ilginin yükselişe geçmesinin büyük öneme sahip sebepleri, küreselleşen eğitim ve öğretim ortamında, bu yeterliliklerin değerlendirilmesinden doğan ihtiyacı mümkün olduğunca kolay, anlaşılır ve belirleyici bir şekilde karşılayabilmektir. Değerlendirme sistemlerinin klasik uygulamalarını bilgisayara uyarlayabilmek, kolay erişilebilir hale getirmek ve maliyetleri azaltmak için bu sistemlere geçiş kaçınılmaz olmuştur. Bu kaçınılmaz geçiş ile beraber kurum ve kuruluşların bu geçişlerde dikkat etmesi gereken hususlar, alması gereken önlemler ve tecrübe ile beraber gelecek uyum sonucunda sistemin başarısı için önem arz eden konular arasında görünmektedir. Bilgisayar temelli değerlendirme yani E-sınav sistemleri, klasik sınav anlayışını teknolojik cihaz kullanarak, bu değerlendirmelerin mekân ve zaman konusunda daha esnek olabilmesini ve maliyetlerini azaltabilmesini amaçlayan organizasyonlardır. Bu bakımdan incelendiğinde, belirtilen organizasyonlar, kurumların değerlendirme uygulamalarını bilgisayar sistemine uyarlamalarına ve bu sistemin kullanıcılarının sisteme erişebilirliğine katkısı olacağı düşünülmektedir. Aynı zamanda belirttiğimiz yapıların bütün tabanlarının bilgisayar temelli olmasıyla değerlendirme süreç ve kalitesinde de artış gözlenmesi beklenmekte olan organizasyonlardır. Bu gelişmenin kurumlara birçok fayda kazandırması beklenmekle beraber, kendisi ile beraber bazı riskleri de ortaya çıkarmaktadır. Zira bu yeniliklerin uygulandığı kuruma iyi düzeyde bir adaptasyon sağlanamadığında başarılı sonuçlanmaması kaçınılmazdır. Kurum ve kuruluşların normalden daha yukarı seviyede harcamalara katlanarak uyguladıkları bunun gibi sistemlerin başarı getirmemesi ile beraber birimler yüksek düzeyde mali zarara uğramaları kaçınılmazdır. Bu gibi oluşumların başarılı olmama riskleri meydana çıkmasına karşın yine de yüksek sayıda kurum ve kuruluş tarafından kullanılmaya yönelik adımlar atılmaya devam edilmiştir. Günümüze kadar yakın zamanda ortaya çıkmış bir teknolojik oluşumun toplum tarafından kabulü ve taassup edilmesi ilgili birden fazla model ortaya çıkmıştır. TBP, TRA ve TAM modelleri bunlara misal olarak bahsedilebilir. Bunların içinden, geliştirildiği günden bu yana en çok tercih edilen model ise TAM olmuştur. Buna sebep olarak ise, belirttiğimiz modelin piyasada kullanışmış diğer sistemlere göre daha kolay anlaşılır, basit ve verilen bilgi konusunda daha açıklayıcı olmasıdır. TAM, bir kurumda veya kuruluşta enformasyon uygulamalarının başarılı bir şekilde çalıştırılmasının sadece yapının teknik ve yönetimsel hususiyetlerini ele alınmasının yeterli olmadığını, ayrıca bireylerin şahsi özelliklerine ve belirtilen yapıya karşı önyargılarına göre de değişebildiğini öne sürmektedir. Bu sebepten dolayı, öne sürülen çalışmada bu yapı enformasyon teknolojilerinin kişiler tarafından benimsenmesinde etkisi görece yukarıda olan etmenlerin kararlaştırılması için tasarlanmıştır. Öne sürdüğümüz yapı, içerisinde davranışsal niyeti etkileyen iki temel etmen bulundurur. Bunlar PEOU(algıların kullanım kolaylığı) ve PU(algılanan kullanışlılık)dur. PEOU, ortaya son zamanlarda çıkmış bir teknolojinin gelişmenin herhangi bir kişi tarafından çok fazla zihinsel zorlanmaya ihtiyaç olmadan öğrenilmesinin algılanması şeklinde açıklanabilir. PU kısmındaysa eğer, belirtilen gelişmenin kullanıma başlanması ile beraber kullanıcının kendi bireysel faydasının yükseleceğine karşın duyduğu düşünceyi belirtir. Belirtilen etmenlerle beraber, bireylerin enformasyon teknolojilerini uygulamadaki etkinliğine yönelik davranışsal niyetlerini biçimlendirerek belirtilen yapının kişilerdeki son kullanım düzeyini değiştirmesi beklenir. Bizim araştırmamız, Bilgisayar Tabanlı değerlendirme yani E-Sınav yapılarının amaca ulaşmasında bu yapıyı etkileyen etmenleri TAM ile araştırmaktadır Araştırmamızın gayesi, bireylerin araştırdığımız yapıyı tercih etme noktasındaki BI(davranışsal niyet)'sını ve yapının AU(gerçek kullanımı)'suna tesir eden çeşitli etmenleri çözümlemektir. TAM'ın içerisinde bulunan başlıca etmenlere ek olarak bu yapının etkinliğine tesir eden ve sisteme eklediğimiz ekstra etmenler şunlardır; öznel norm, güvenlik, deneyim, bilgisayar öz-yeterliliği, kullanıcı ara yüz tasarımı, pratiklik ve bilgisayar kaygısı. Bilgilerin elde edilmesi adına, internet tabanlı soru formu hazırlanarak kullanıcılara iletişmiştir. Bu form kişilere internet tabanı kullanan bir altyapı aracılığıyla hazırlanan bir anket olarak gönderilmiştir. Elde ettiğimiz bilgiler 2018 yılının Aralık ayında elde edilmiştir. Soru tablomuzda kullandığımız ölçü 5'li likert ölçüsüdür (Kesinlikle Katılmıyorum, Katılmıyorum, Kararsızım, Katılıyorum, Kesinlikle Katılıyorum). Bizim internet altyapısı kullanarak hazırlayarak oluşturup gönderdiğimiz formu dolduran kişiler, Bilgisayar temelli değerlendirme yani E-sınav kullanıcıları veya kullanıcı adaylarıdır. Saptadığımız etmenlerin, yapının kullanım niyetini ve fiili kullanımını değerlendirmesinde SEM yani yapısal eşitlik modellemesi kullanılarak ölçüm yapılmıştır. SEM yani yapısal eşitlik modellemesi görünen ve görünmeyen değişkenler arasındaki etkileşimleri faktör analizi ve çoklu regresyon analizleri aracılığıyla saptamaya çalışan çok değişkenli analiz araçlarındandır. Elde ettiğimiz sonuçların değerlendirilmesinde SmartPLS 3.2.7 uygulamasından yararlanılmıştır. Nihai olarak 245 birey kendilerine iletilen soruları sonuçlarını bize iletmiştir. Elde ettiğimiz değerlendirmelere göre 11 hipotezimizden tamamı desteklenmiştir. PU ve PEOU'nun kişilerin yapıyı kullanmasına yönelik eğilimleri üzerinde artı yönde ve doğrudan tesiri olduğu görülmektedir. Ayrıca BI sistemin AU'nun değer taşıyan bir etkileyicisidir. Seçilen dış faktörlerden CSE, UID ve CAPEOU üzerinde anlam düzeyi olumlu ve doğrudan bir tesiri olduğu görülmektedir. PRAC, SN ve SEC ise PU'ya olumlu yönde ve doğrudan tesir eder. Diğer bir faktörümüz olan deneyim ise algıların kullanım kolaylığı üzerine anlamlı bir etkisi olmadığı görülmüştür. Son olarak bir değişkenimiz hariç bütün değişkenlerimizin yapının BI'sına doğrudan olmayan bir etkisi olduğu saptanmıştır. Elde ettiğimiz sonuçlarla ilgili bilgiler son kısımda yer alan sonuç ve tavsiyeler bölümünde aktarılmıştır. Öne sürülen araştırmanın sonuç ve tavsiyeler kısmında, yaptığımız uygulama neticesinde bulduğumuz sonuçlara ilişkin yorumlamalar yer almaktadır. Son bölümümüz şu bölümleri içermektedir; tartışma, araştırma kısıtlamaları ve değerlendirme. Tartışma kısmında bulduğumuz sonuçları detaylı biçimde açıklanarak yorumlanmaya çalışılmıştır. Araştırma kısıtlarında araştırmanın yetersiz kaldığı kısımlardan bahsedilerek takip edecek çalışmalar için önerilerde bulunulmuştur. Değerlendirme kısmında ise çalışmamızın yönteminden, verilerimizden ve genel özelliklerinden bahsedilmiştir. Gelecek çalışmalar için önerilerde bulunulmuştur.
-
ÖgeHızlı moda sektöründe makine öğrenmesi yöntemleri ile satış miktarlarının tahmin edilmesi(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Öztürk, Sinem ; Uğurlu, Seda ; 636935 ; Endüstri MühendisliğiTalep tahmini, gelecek periyottaki müşteri ihtiyaçlarını belirlemek için geçmiş verilerin kullanıldığı bir süreçtir. Bu tahmin geleceğe ilişkin olduğundan büyük oranda belirsizlik içermektedir ve bu sebeple gelecek periyot talebini kesin olarak kestirmek çoğu zaman mümkün değildir. Ancak küçük bir hata payı ile elde edilen tahminler karar vermede önemli rol oynamaktadırlar. Bu araştırma kapsamında makine öğrenmesi yöntemleri moda sektöründe faaliyet gösteren bir firma ürünlerinin talep tahmini için kullanılmıştır. Moda sektöründe üretilen ürünlerin kullanım ömrüne göre teslim süresinin uzun olması, her bir sezon için talep edilen ürünlerin çok hızlı değişikliğe uğraması, müşteri beklentilerin en hızlı ve en iyi şekilde karşılanma ihtiyacı, pazardaki rekabet gücü ve daha birçok etken özellikle bu sektördeki talep tahmininin doğru yapılmasına olan gereksinimi oldukça önemli kılmaktadır. Bununla birlikte hava şartlarına karşı çok hassas olan mevsimsel satışlar, üretilen ürün çeşitliliğinin oldukça fazla olması, ürün tasarımlarının her daim güncel tutulması ve çoğu ürünün bir sonraki koleksiyonda yer almaması talep tahminini oldukça karmaşık bir hale getirmektedir. Tüm bu kısıtlamalar, hazır giyim şirketleri için satış tahmin sistemlerini çok özel ve karmaşık hale getirmektedir. Yapılan literatür araştırması sonucunda son yıllarda perakende sektöründeki talep tahmini problemi çözümü için makine öğrenme yöntemlerine sıkça başvurulduğu görülmüştür. Bu çalışmalardan hareketle uygulama kapsamında makine öğrenmesi yöntemleri karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiş ve veri setine en iyi yanıt veren, veri setini en iyi öğrenebilen algoritma seçimi üzerinde durulmuştur. Çalışmada yapay sinir ağlarından çok katmanlı algılayıcı, bir karar ağacı alt yapısı ile çalışan rassal orman algoritması ve kümeleme yöntemlerinden K-ortalamalar ve X-ortalamalar algoritmaları kullanılmıştır. K-ortalamalar algoritması kendi başına küme sayısını belirleyemez ve bu da bir dezavantaj oluşturur. X-ortalamalar algoritması aslında K-ortalamalar algoritma mantığı ile çalışan ve optimum k değeri belirleme işlemini kullanıcıya değil de kendi başına halledebilen bir algoritma olduğu için optimum küme sayısı X-ortalamalar algoritması ile belirlenmiş olmaktadır. Çalışma kapsamında kullanılan veri seti çoğunlukla nominal değerlerden oluştuğu için bu değerlerin regresyon uygulamasına yanıt verebilmesi için ikilik tabandaki sayılara çevrilmişlerdir. Nümerik değişkenlerin de birbirleri cinsinden ifade edilebilmesini sağlama amacı ile normalleştirme yaklaşımı uygulanmıştır. Uygulama kapsamında kullanılan normalleştirme yöntemi Min-Maks yöntemidir.Uygulamanın ilk aşaması kısa dönemlik gerçekleşen ürün sipariş verilerini kullanarak bir sonraki sipariş edilebilecek ürünü ve ürün miktarını tahmin etmektir. Bunu gerçekleştirmek için eldeki veri rassal bir şekilde eğitim ve test veri setlerine ayrılmış ve eğitim veri seti çok katmanlı algılayıcı ve rassal orman algoritması ile çalıştırılmıştır. Yapılan ilk denemenin sonucunda çok katmanlı algılayıcının rassal orman algoritmasına göre performans kriterleri gözetilerek daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir. Bu üstünlük halinin rastlantısal bir durum olup olmadığını anlamak için de birbirlerinden farklı 10 adet eğitim ve test setleri oluşturulup her iki algoritma da bulunan veri setleri ile çalıştırılmıştır. Bunun sonucunda da bulunan performans kriterlerine t-testi uygulanarak bulunan sonucun tesadüfi olmadığı, 10 denemenin her birisinde çok katmanlı algılayıcı rassal orman algoritmasına göre daha iyi sonuç verdiği belirlenmiştir. Yapılan uygulamanın ikinci aşamasında, ürün özelliklerine bakılmaksızın tüm ürünleri aynı veri seti içerisinde bulunduran ilk aşamadaki süreçten ziyade birbirlerine benzer özellik gösteren ürünleri kümelemenin ve bu işlem sonunda her bir küme için ayrı ayrı tahmin çalışması yapmanın tahmin performansını iyileştirip iyileştirmediği hesaplanmıştır. Kümeleme yaklaşımında da iki yöntem (K-ortalamalar, X-ortalamalar algoritması) ile çalışılmış ve her iki yöntemden elde edilen sonuçlar rand endeks değeri hesaplanarak birbiri ile karşılaştırılmış ve daha iyi bir endeks değerine sahip olduğu için K-ortalamalar algoritması ile belirlenen kümelere tahmin çalışması uygulanmıştır. Çalışma sonunda elde edilen performans değerleri birinci aşamada bulunan performans değerleri ile karşılaştırılmış ve kümelemenin tahmin performansını iyileştirmediği gözlemlenmiştir. Uygulamanın üçüncü aşamasında ise amaç, seçilen bir ürüne ait geçmiş yılların sipariş verileri kullanılarak gelecek periyottaki sipariş miktarını tahmin etmektir. Çalışmanın bu kısmında mevcut olan tüm sezonlardaki ortak bulunan bağımsız değişken değerleri belirlenmiş ve bunun sonucunda veri setinde belirli sadeleştirmeler yapılmıştır. Veri seti yine rassal olacak şekilde eğitim ve test veri seti olarak iki kısımda incelenmiştir. Eğitim veri seti ile yapılan regresyon çalışmasının sonucunda rassal orman algoritması performans değerlendirme kriterleri açısından daha tahmin edici bir sonuç vermiştir. Bu üstünlük halinin rastlantısal bir durum olup olmadığını anlamak için de birinci aşamada yapıldığı gibi birbirlerinden farklı 10 adet eğitim ve test setleri oluşturulup her iki algoritma da bulunan veri setleri ile çalıştırılmıştır. Bunun sonucunda da bulunan performans kriterlerine t-testi uygulanarak bulunan sonucun tesadüfi olmadığı, 10 denemenin her birisinde rassal orman algoritmasının çok katmanlı algılayıcı algoritmasına göre daha iyi sonuç verdiği belirlenmiştir. Sonrasında 2004 ve 2005 yıllarındaki dört sezon ele alınarak 2006 yılındaki ilkbahar yaz sezonundaki ceket miktarı tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bulunan tahmin sonucu 2006 yılı ilkbahar yaz sezonunda gerçekleştirilen ceket üretim miktarları ile karşılaştırılmış ve sonucun tutarlı olduğu gözlemlendiği için 2007 sonbahar kış sezonundaki ceket talep miktarı tahmin edilmeye amacıyla sırasıyla 2005 ve 2006 yıllarındaki sezon verileri kullanılmıştır. Uygulama kapsamında kullanılan çok katmanlı algılayıcı ve rassal orman algoritması parametreleri seçimi optimal bir seçim yöntemi bulunmadığı için birçok defa yapılan deneme sonuçları karşılaştırılıp en iyi değeri veren parametre optimal parametre değeri olarak belirlenmiştir. Regresyon çalışmaları için belirlenen performans kriterleri;korelasyon katsayısı, ortalama mutlak hata (MAE), hata ortalamalarının karekökü (RMSE) olmaktadır. Değişkenliğin getirdiği riskin çok yüksek olduğu perakende sektöründeki en önemli problemlerden biri olan talep tahmini konusunda makine öğrenme yöntemlerinin ne kadar etkin bir biçimde sonuç verdiği bu çalışma kapsamında gözlemlenmiştir. Ancak algoritmalar aynı veri seti üzerinde benzer etkiyi yaratmamaktadır ve bundan dolayı da veri seti için algoritma seçimi büyük önem taşımaktadır. Önerilen metodoloji, firma için müşteri taleplerinin tahmin edilmesinde başarılı bir karar destek sistemi olarak düşünülmektedir. Gelecekteki çalışmalarda topluluk öğrenmesi (ensemble learning) gibi farklı makine öğrenmesi teknikleri ile uygulama yapılabilir.
-
ÖgeNovel fuzzy multi criteria decision making methods using intuitionistic fuzzy, Pythagorean fuzzy, and neutrosophic sets(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Karaşan, Ali ; Kahraman, Cengiz ; 693113 ; Endüstri MühendisliğiPeople have to constantly make decisions on various issues, make choices, and take actions to solve the problems they have to encounter both in private and business lives. In this context, the simplest definition of decision-making can be expressed as choosing the most appropriate option among the solution alternatives. Thus, the decision-making process consists of defined solution alternatives, experts who evaluate them in line with the intended objectives, and evaluation criteria determined to make the evaluation. Moreover, we may classify the decision-making processes according to the number of criteria, the information topology in the decision process, and the essential characteristics of the decision-makers. In line with our aim, in this thesis, fuzzy extended multi-criteria decision-making methods are applied to real-case problems to consider the uncertain environment. Multi-criteria decision-making (MCDM) methods are decision-making techniques that are widely used in the literature and can be diversified according to deterministic, stochastic, and probabilistic data types. The concept may involve several main criteria and sub-criteria, which are tangible or intangible. These criteria can be represented by a network or hierarchical structure based on the relationships between them. Alternatives are the other components of the concept, which are solution opportunities for the addressed problem. Through that, experts or decision-makers evaluate the alternatives with respect to criteria to find the most appropriate solution. But, based on the complexity of the constructed decision-making structure and uncertainties in the available data, ordinary MCDM methods may be inefficient to represent the input data in their mathematical operations. Therefore, a new concept is needed to reflect the nature of the problem and input data. As Zimmerman states, an element can belong to a set or not in the traditional set theory, a solution is either feasible or not in the optimization, and a statement can be true or false but nothing in between in the Boolean logic. But in real life, conditions or events are not precise and are a matter of degree that the traditional logic cannot truly define. Therefore, new concepts are needed for better simulations of the problems. In order to be a solution, Zadeh introduced fuzzy logic and fuzzy sets to represent the membership degree of an element to a set. Unfortunately, although the emergence of fuzzy sets was a significant step forward in modeling uncertainty, it fell short of modeling hesitancy, one of the uncertainty types. Therefore, new extensions are needed to cover the types of uncertainties during the modeling of the problem. Starting from the introduction of the fuzzy sets (from here on written as ordinary fuzzy sets), many extensions are introduced to the literature to cover types of uncertainties. Type-n fuzzy sets were again introduced by Zadeh to handle uncertainty while assigning the membership function of an element to the belonging set. After that, the most prominent step in ordinary fuzzy sets extension taken with intuitionistic fuzzy sets, which Atanassov proposes to include hesitancy of the decisions by considering both membership and non-membership functions. Intuitionistic fuzzy sets were later on regarded as a new space that many researchers focused on. Through that, many extensions were presented by using their conditional properties. One of them is introduced by Smarandache, neutrosophic sets, which defines three functions: Truth (T), Indeterminacy (I), and Falsity (F) for modeling the problems that aim to handle types of uncertainty. The most highlighted characteristics of neutrosophic sets are the concept considers three functions (T,I,F) independently, which their sum can be up to three and offers distinguishment between absolute and relativeness. The other one is Pythagorean fuzzy sets, which Yager introduces to provide a larger domain area than intuitionistic fuzzy sets to model the problems. Although they have advantages for different problems against each other, one cannot be superior to the other for sure. Therefore, in many cases, one or more fuzzy extensions may be the most appropriate concept to handle the types of uncertainty based on the available inputs. In this thesis, we aim to extend multi-criteria decision-making problems to offer applicable methodologies, which generate meaningful solutions, for the decision-making area by involving types of uncertainties based on the available data with extensions of fuzzy sets. Through that, three novel methodologies are introduced to the literature. One is an integrated interval-valued intuitionistic fuzzy DEcision MAking Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL)- Analytical Network Process (ANP)- Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) methodology presented in Section 2 and applied to a real-case study considering freight village location selection. First, the extended DEMATEL technique is used to determine the relationship between the evaluation criteria. Then, based on the relationship matrix, the network of the criteria is constructed. A supermatrix is constructed after calculating the local weights of the criteria by using the pairwise comparison matrices. Finally, the convergence of the normalized supermatrix, the limit matrix is obtained, and the final weights of the criteria are determined. Then, freight village location alternatives in Istanbul are evaluated by using the extended TOPSIS method. Finally, the results are analyzed by applying comparative analyses to yield the methodology's verification and validation. Comparative analysis is carried out by considering the ordinary Simple Additive Weighting (SAW) method's results. The other is a novel interval-valued Pythagorean fuzzy Analytical Hierarchy Process (AHP) method presented in Section 3 and used in a real-case study evaluating landfill site selection. First, the method's inputs are gathered using a scale consisting of linguistic terms and their corresponding interval-valued Pythagorean fuzzy numbers. Next, the developed method is applied to a landfill site selection problem for Istanbul. Finally, the results are analyzed by applying both sensitivity and comparison analyses for verification and validation. The sensitivity analysis is carried out by considering a one-at-a-time concept based on the different simulations. Comparison analyses are conducted by using the results of the ordinary fuzzy AHP and interval-valued intuitionistic fuzzy AHP methods. The last one is a novel interval-valued neutrosophic EDAS method presented in Section 4 and applied to prioritize the United Nations' national sustainable development goals. First, the method considers a scale, which consists of linguistic terms and corresponded interval-valued neutrosophic numbers. Then the proposed method is applied to prioritize the United Nations national sustainable development goals for the Turkey case by using three experts evaluations. Finally, the results are analyzed by applying both sensitivity and comparison analyses for verification and validation. The sensitivity analysis is carried out by considering a one-at-a-time concept based on the different simulations. Comparison analysis is conducted by using the results of the interval-valued intuitionistic fuzzy TOPSIS. To summarize, in this thesis, novel fuzzy multi-criteria decision-making methods are introduced to the literature and then applied to real case studies to offer a meaningful solution for the problem, which aims to show the proposed methodologies' applicability. Then, the results are analyzed by using sensitivity and comparison analyses to validate and verify the proposed methodologies. As a result, we believe that the proposed methodologies can be efficient decision-making tools for the different application areas that involve uncertainty. Through that, managers or researchers can use them to generate meaningful and applicable solutions for their problems. Furthermore, for further problems, the proposed techniques can be applied to situations where to prioritize innovative technologies such as unmanned aerial vehicles' technology selection and their risk analyses, blockchain technologies, autonomous vehicle driving systems, renewable alternative energy selection.
-
ÖgeRenewable energy investment decisions under fuzzy uncertainty(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022) İlbahar, Esra ; Kahraman, Cengiz ; Çebi, Selçuk ; 709966 ; Endüstri MühendisliğiRenewable energy is an essential component of sustainable development over the world and effective exploitation of renewable energy sources is a fundamental part of sustainable development strategies of countries. A comprehensive assessment of renewable energy sources, technologies, facility location and investment risks is required to ensure maximum utilization of resources. The assessment of renewable energy alternatives is a complex issue since many criteria, even some of them are conflicting, must be simultaneously considered. That is why, multi-criteria decision making methods, supporting decision making process by putting the judgments of decision makers at the center of the analysis has come to the forefront. As with many everyday life problems, solution to these problems can be based on not well-defined inputs and imprecise opinions of decision makers. Thus, it is necessary to incorporate fuzzy sets into solution procedure to effectively handle uncertainty. However, decision makers may not fully express their imprecise judgments by using ordinary fuzzy sets since these sets represent uncertainty only using membership degrees assigned by decision makers. Intuitionistic fuzzy sets and Pythagorean fuzzy sets are able to better represent uncertainty by enabling decision makers to assign both membership and non-membership degree in their assessments. Therefore, this thesis presents suitable methods to efficiently utilize renewable energy sources and to make successful investment decisions under uncertainty. In this context, initially a comprehensive literature review on multi-attribute decision making methods in renewable energy exploitation is provided in order to demonstrate trends and gaps in the related literature. In the subsequent chapter, renewable energy sources for Central Anatolia Region of Turkey are evaluated by using interval-valued Pythagorean fuzzy WASPAS method. It is revealed that biomass is the most suitable renewable energy source for this region. In the fourth chapter, assessment of biomass conversion technologies is carried out by using Pythagorean axiomatic design. Combustion is identified as the most appropriate conversion technology for the problem at hand. The question of which cities the plants should be established in the Central Anatolia Region was investigated in the fifth chapter by utilizing fuzzy optimization. It is found that waste-to-energy plants should be installed in Ankara, Konya, Kayseri, Eskisehir, Sivas and Aksaray. Moreover, the reliability and effectiveness of these outputs are shown through sensitivity and comparative analyses. In the sixth chapter, renewable energy investment risks are evaluated by using an integrated approach based on FMEA, prospect theory and interval-valued intuitionistic fuzzy AHP. It was revealed that changes in price policy and taxes, changes in regulation, and foreign exchange fluctuation are the most critical risks for renewable energy investments. In sum, this thesis can help investors to make efficient investment decisions by offering comprehensive decision support mechanisms and providing insights on different problems related to renewable energy investments.
-
ÖgeToplumsal davranışın etmen temelli modellemesi: Organ bağışı örneği(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Eren, Zafer ; Bozdağ, Cafer Erhan ; 655544 ; Endüstri Mühendisliğiİnsan davranışı ve insanlar arası etkileşimin ortaya çıkardığı sosyal sistemler olan toplum ve toplumsal olgular, doğası gereği karmaşık sistemlerdir. Karmaşıklık ve/veya sistem kuramı, sistemdeki öğelerin ayrık/özerk davranış, kural ve kararları ile sistemin diğer öğeleri arasındaki doğrusal ve doğrusal olmayan ilişkileri ifade etmesindeki yeteneği, öğelerinin etkileşimden ortaya çıkan sistemin anlaşılması, incelenmesi ve araştırılmasında diğer yöntemlere göre öne çıkmaktadır. Etmen temelli modelleme (Agent-based Modelling), ortaya çıkışı matematik ve hesaplamalı bilimlere dayanan, karmaşıklık ve sistem kuramı yaklaşımının modellenmesinde kullanılan görece yeni bir yaklaşım/yöntem ve araştırma alanıdır. Etmen temelli modelleme ile mikro düzeyde gerçekleşen davranış ve etkileşimlerin sonucunda, makro düzeyde beliren örüntüleri göstermek mümkündür. Bu da sosyal sistemlerin daha gerçekçi resmedilmesi, öğeleri arasındaki ilişkilerin modele yansıtılması, mikro-makro düzeyde gerçekleşen olayların aydınlatılmasında daha elverişli bir yol sunmaktadır. Bu çalışma kapsamında sosyal bir sorun, etmen temelli modelleme ile incelenmiştir. Etmen temelli modellemenin sosyal araştırmalar için can alıcı avantajı, yapay deney ortamı yaratmasıdır. Sosyal olgular için, doğa bilimlerinden farklı olarak, deney düzeneği kurmak maddi, fiziksel ve etik açıdan imkansız, zor ve maliyetli olduğundan etmen temelli modelleme, sunduğu yapay deney düzeneği ile araştırmanın ilerlemesini sağlamaktadır. Çalışmada, toplumsal bir sorunun ele alınması ile yaklaşımın sosyal boyutuna katkı sunulurken toplumsal bir sorunun çözümü yolunda ilerlenmiştir. Bu doğrultuda, araştırma konusu olarak Türkiye'de organ bağışı davranışının toplumsal örüntüsü araştırılmıştır. Tıp ve teknolojideki ilerlemeler doğrultusunda, bugün işlevini yerine getirmeyen organların kadavra/canlı başka bir bedenden alınanın nakil edilmesi ile organ yetmezliğinden muzdarip hastaların tedavi edilmesi mümkün hale gelmiştir. Bugün dünyada organ yetmezliği olan hastaların tedavisindeki kısıtlardan biri, yeterli kadavra organ bağışının olmamasıdır. Gelişmiş ülkelerde milyon nüfus başına düşen %30-40 düzeylerindeki organ bağışı oranları Türkiye'de %5-15 arasındadır. Gelişmiş ülkelerde gerçekleşen organ nakli operasyonlarında organ kaynağının %80'i kadavra iken Türkiye'de bu oran %20'dir. Çalışma kapsamında, öncelikle insan davranışı, davranış kuramları, organ bağışı davranışı ve literatürdeki çalışmalar incelenmiştir. Etmen temelli modelde, etmenlerin davranışlarının temel çerçevesi Planlı Davranış Kuramı'na (Theory of Planned Behavior) dayandırılarak kurgulanmıştır. Planlı Davranış Kuramı'na göre istemli bir davranışı gerçekleştirmeden önce bu davranış gerçekleştirmeye dair bir niyet vardır. Niyetin ise öznel norm, tutum ve algılanan davranışsal kontrol olmak üzere üç öncülü bulunmaktadır. Bu öncüllerin arka planında ise toplumsal ve psikolojik etmenler yer almaktadır. Organ nakli ve bağışı konusundaki literatür incelemesi sonucunda organ bağışı davranışının kavramsal bir modeli oluşturulmuş, kavramsal model etmen temelli benzetim modeline aktarılmıştır. Öznel norm, kişinin önemsediği, görüşlerine değer verdiği insanlardan algıladığı toplumsal baskıdır. Kişi, bu kişi ve gruplarla normlarını, değerlerini ve bazı demografik özellikleri paylaşmaktadır. Literatürde görülmüştür ki eğitim düzeyi ve gelir arttıkça organ bağışçısı olma olasılığı artmaktadır. Eğitim düzeyi, gelir durumu etmenin öznel normuyla ilişkilendirilerek, etmen toplumu dört eğitim düzeyi (ilköğretim mezunu olmayan, ilköğretim, ortaöğretim ve yükseköğrenim), üç gelir düzeyi (düşük, orta, yüksek) ve iki norm kategorisi (olumlu ve olumsuz) olmak üzere 24 gruba bölünmüştür. Grupların nüfus oranlarını belirlemek için Türkiye istatistikleri kullanılmıştır. Bireylerin aile üyesi, arkadaş, iş arkadaşı, politikacı vb. diğer bireylerle kurduğu ilişkiler farklılık göstermektedir. Bundan ötürü modelde etmenler için yüz yüze ve samimi ilişkilerin kuruluğu yakın çevre ve daha resmi ilişkilerin kurulduğu uzak çevre olmak üzere iki çevre tanımlanmıştır. Yakın çevrede kurulan ilişkiler karşılıklı iken uzak çevre için bu zorunlu değildir. Yine her etmenin ilişki kurduğu etmen sayısı aynı değildir ki bu sayıların Dunbar'ın çalışmalarından yola çıkılarak yakın çevre için Düzgün[5;15] dağılımdan geldiği, uzak çevre için Düzgün[45;135] dağılımdan geldiği kabul edilmiştir. Birey, yakın çevresi ile aynı sosyo-ekonomik grup içerisinde yer aldığından yakın çevresine ait etmenler kendi grubundan rastgele seçilirken uzak çevresine ait etmenler tüm toplumdan rastgele seçilmektedir. Etmenlerin öznel normu [0;1] arasında sürekli bir değişken olarak tanımlanmıştır. 0 'organ bağışlanmamalı' normunu temsil ederken 1 'organ bağışlanmalı' normunu temsil etmekte; 0,5 eşik değer olmaktadır. Etmenler başlangıçta gruplarına göre [0;0,5] veya [0,5;1] arasında rastgele bir norm almaktadır. Modelde daha sonra etmenin norm değişimi yakın ve uzak çevresindeki etmenlerle etkileşimin bir sonucu olarak hesaplanmaktadır. Organ bağışı niyetinin bir diğer bileşeni olan tutum ise Planlı Davranış Kuramı'na göre bilgi edinme yoluyla değişebilmektedir. İnsanların organ nakli ve bağışı konusunda edinecekleri, maruz kalacakları tüm olumlu ve olumsuz bilgiler tutumlarını etkilemektedir. Kamu spotları, kurumsal eğitimler, yazılı, görsel ve sosyal medya, sinema, TV dizileri vb. sistemsel olarak tek bir bilgi kaynağı olarak kabul edilmiştir. Organ yetmezliği ile sonuçlanabilecek bir kronik rahatsızlığa sahip olmak ya da organ nakline ihtiyaç duyan tanıdıklarının olması, bireylerin organ nakli ve bağışı konusunda bilgilendikleri diğer kaynaklardır. Etmenlerin tutumu [0;1] arasında sürekli bir değişken olarak tanımlanmıştır ve 0 'organ bağışı ile ilgili olumsuz tutumu' ifade ederken, 1 'organ bağışı ile ilgili olumlu tutumu' ifade etmektedir. Etmenler bu aralıkta rastgele bir tutum değeri almakta ve sistemdeki olumlu ve olumsuz bilgi, etmenin sağlık durumu ve organ nakline ihtiyaç duyan tanıdıkları sayesinde tutumları değişmektedir. Kamu spotları, filmler, organ bağışı etkinlikleri vb. olumlu bilgileri üreten olumlu bilgi fonksiyonu Beta(7;3), organ mafyası, şehir efsaneleri gibi olumsuz bilgileri üreten olumsuz bilgi fonksiyonu Beta(3;7) olarak belirlenmiştir. Sistemdeki bilgiye her etmenin aynı derecede maruz kalmadığı, etmenden etmene farklılık göstermesini sağlayan maruziyet fonksiyonu tanımlanmıştır. Olumlu ve olumsuz bilginin etmenler üzerinde etkisinin farklı olmasından ötürü olumsuz bilginin etmenler üzerinde olumlu bilgiden daha etkili olduğu, bu etkilerin etmenin eğitim düzeyine göre de farklılaştığı kabul edilmiştir. Algılanan davranışsal kontrol, modelde [0;1] arasında tanımlanmıştır. Her etmen için başlangıçta bir kereliğine belirlenmekte ve etmenin ömrü boyunca aynı değerde kalmaktadır. Benzetim modelinin sonuçları incelendiğinde Türkiye'nin 2012 yılında 0,002'den 2019 yılında 0,14'e çıkan bağışçı oranına (bağışçı/nüfus) benzer sonuçlar veren öznel norm ağırlığı 0,4, tutum ağırlığı 0,5 ve algılanan davranışsal kontrol ağırlığı 0,1 parametre değerleri belirlenmiş, model 100 kez koşturulmuştur. Organ bağışçıları incelendiğinde öznel norm ve tutumu düşük değerlerinden bağışçılar ortaya çıkmaz iken küçük ağırlığından ötürü düşük algılanan davranışsal kontrolü olan bağışçılar da ortaya çıkmıştır. Bağışçıların yaş dağılımları incelediğinde en fazla bağışçı %45 ile 20-44 yaş aralığında ortaya çıkmıştır. Bağışçıların yaş gruplarına dağılımı ile gerçek verilerle bir örtüşme olduğu görülmüştür. Benzetim sonuçlarından hareketle, Türkiye'de organ bağışı sayılarının önümüzdeki yirmi yıl boyunca artmaya devam ettiği, otuzuncu yıldan sonra ise %21 civarında küçük salınımlar yaptığı görülmüştür. Benzetim modelinin geçerliliği ortaya konulduktan sonra organ bağışı sayılarını artırmak için izlenebilecek politikalar için senaryolar oluşturulmuştur. İlk senaryoda bireylerin organ bağışına yönelik tutumlarının yükseltilmesi denenmiştir. Sistemdeki bilgi kaynaklarından çıkan olumlu bilgi miktarı Beta(7;3) fonksiyonu, Beta(10;3) ve Beta(12;2) fonksiyonları olarak güncellenmiş ve sonuçlar incelenmiştir. Sonuçlarda bağışçı oranlarının Beta(10;3) dağılımından gelen olumlu bilgi ile önümüzdeki yirmi yıl daha artmaya devam ederek otuzuncu yıldan sonra 0,24 civarlarında seyrettiği, Beta(12;2) dağılımından gelen olumlu bilgi ile önümüzdeki yirmi yıl daha artmaya devam ederek otuzuncu yıldan sonra 0,27 civarlarında seyrettiği görülmektedir. Sistemdeki olumlu bilgi miktarını artırmak organ bağışı sayılarını artırmıştır. Yine bireylerin tutumlarını olumlu yönde artırmak için ikinci senaryo, MEB müfredatında 9. sınıflar için yer alan Sağlık ve Trafik Kültürü adlı derste öğrencilere organ nakli ve bağışı konusunda bilgi aktarılmasıdır. Öğrencilerin bu dersten kazanımları olarak olumlu bilgi miktarlarının arttığı deneyler tasarlanmıştır. On altı yaşını tamamlamış ve eğitim düzeyi ortaöğretim ve üstü olan bireylerin tutumları 0,1 arttırıldığında bağışçı sayılarında anlamlı bir artış gerçekleşmez iken 0,3 ve üzeri artışlar ile bağışçı sayılarında anlamlı artışlar gerçekleşmektedir. Üçüncü senaryo ise ilk iki senaryonun birleştirilmesi ile kurgulanmıştır. Bu senaryonun ilk deneyi dolarak sistemdeki bilginin Beta(10;3) fonksiyonundan üretilmesi ve 9. sınıf öğrencilerinin aldıkları sağlık dersindeki eğitim ile tutumlarında 0,3'lük artış olduğu deney tasarlanmıştır. Uzun vadede bağışçı oranları 0,25 civarında salınmaktadır. Sistemdeki bilginin Beta(12;2) fonksiyonundan üretilmesi ve 9. sınıf öğrencilerinin aldıkları sağlık dersindeki eğitim ile tutumlarında 0,7'lik artış olduğu deneyin sonuçlarına göre ise bağışçı oranları 0,29 civarında salınmaktadır. Etmen temelli modelleme ile organ bağışı sayılarını arttırarak yetersizliği azaltmak gibi toplumsal bir sorun ele alınmış, organ bağışına yönelik, bireyin sosyal ve psikolojik güdülerine dair çıkarımlarda bulunulmuştur. Bağış sayılarını artırmak için izlenebilecek politikalar gerçek bireyler yerine yaratılan yapay bireyler ve toplumlar üzerinde denenerek elde edilebilecek sonuçlar irdelenmiştir. Etmen temelli model, sosyal olgu ve toplumsal sorunların çözümünde yapay ortam sağlamasının yanı sıra bireyin davranışının sosyal ve psikolojik temellerinin kavranması, olumsuz davranışı değiştirmek, olumlu davranışı pekiştirmek adına yapılabilecek müdahalelerin bir seyrini sunmaktadır.
-
ÖgeÜretim sistemleri için endüstri 4.0 uygulamalarında simülasyon yaklaşımı ve bir uygulama(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Coşkun, Tevfikcan ; Satoğlu, Şule Itır ; 629135 ; Endüstri MühendisliğiEndüstri 4.0 son yıllarda en çok konuşulan ve hakkında pek çok kaynak bulunan yeni paradigmalardan biridir ve dördüncü endüstri devrimi olarak tanımlanmaktadır. Son yıllardaki gelişmeler ve bazı kilit teknolojilerin yükselişi (sensörler, aktuatörler, bulut bilişim, veri madenciliği gibi) Endüstri 4.0'ı ve beraberinde getirdiği yeni imkânları mümkün kılmıştır. Endüstri 4.0 geniş bir konu olmakla birlikte; siber fiziksel sistemler, akıllı fabrikalar, nesnelerin interneti gibi birçok kavramı da beraberinde getirmiştir. Endüstri 4.0'ın sağladığı birçok faydanın yanı sıra uygulaması ve tasarımı gibi alanlarda birçok zorluk da bulunmaktadır. Bu zorlukları ortadan kaldırmak ve Endüstri 4.0 uygulamasının faydalarını arttırmak için, bir sistemin simülasyonla modellemesi, karar vermede literatürde kullanılan kilit yaklaşımlardan biridir ve birçok başka olanak sağlar. Bu çalışma üretim sistemlerinde Endüstri 4.0 uygulamaları için simülasyon yaklaşımının sağladığı imkan, fayda ve olanakları mevcut literatür taraması ve bir elektronik imalat sektöründe bir uygulama ile ortaya koymayı amaçlamaktadır. Simülasyon yaklaşımı üçüncü sanayi devriminden bu yana kullanılmaktadır. Ancak dördüncü sanayi devriminden sonra ürünlerden, işletmelerden, makinelerden ve cihazlardan toplanan büyük miktarda veri nedeniyle sadece tasarım aşamasında değil sonrasında da etkili ve dinamik olmak zorundadır. Çalışmada ilk olarak anahtar kelimelerle araştırmanın alanı belirlenmiş ve bir temel araştırma sorusu ve ona hizmet edecek altı alt araştırma sorularıyla birlikte detaya ve yukarıda belirtilen amaca ulaşılmaya çalışılmıştır. Çalışma boyunca bu sorular ve akabinde temel araştırma sorusu cevaplanmaya gayret gösterilmiş ve örnek olması ve pekişmesi açısından elektronik imalat sektöründe faaliyet gösteren bir işletmede simülasyon modellemesi yapılmıştır.