FBE- İşletme Mühendisliği Lisansüstü Programı - Doktora

Bu koleksiyon için kalıcı URI


Son Başvurular

Şimdi gösteriliyor 1 - 5 / 57
  • Öge
    Multi-modal neuroimaging data prediction: Estimation of connectional brain template and multigraph classification with application to gender fingerprinting
    (Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Chaari, Nada ; Akdağ Camgöz, Hatice ; Rekik, İslem ; 709909 ; İşletme Mühendisliği
    The work developed in this Ph.D. thesis concerns the design of machine learning and geometric deep learning models that estimate a holistic representation of a population of multigraph brain connectivity and use the learnable integration networks for classification tasks with application to gender fingerprinting. Male and female brains are demonstrated to be highly distinguishable. Understanding sex differences in the brain has implications for elucidating variability in the incidence and progression of the disease, psychopathology, and differences in psychological traits and behavior. Decoding the brain construct using diverse neuroimaging techniques seems to be the ultimate pursuit of neuroscientists as well as brain-imaging analysts to extract the difference in genders' brains, thus boosting the neurological disorder diagnosis and prognosis related to sex. Currently, where an increasing number of brain imaging is being collected to investigate both women and man brains at their different modalities, more advanced analytical tools are required to meet new challenges revealed by large, complex, and multi-source sets of brain networks. On one hand, the estimation of a connectional brain template (CBT) integrating a population of brain networks while capturing shared and differential connectional patterns across individuals remains unexplored in gender fingerprinting. On the other hand, multigraphs with heterogeneous views present one of the most challenging obstacles to classification tasks due to their complexity. Several works based on feature selection have been recently proposed to disentangle the problem of multigraph heterogeneity. However, such techniques have major drawbacks. First, the bulk of such works lies in the vectorization and the flattening operations, failing to preserve and exploit the rich topological properties of the multigraph. Second, they learn the classification process in a dichotomized manner where the cascaded learning steps are pieced in together independently. Hence, such architectures are inherently agnostic to the cumulative estimation error from step to step. To overcome these drawbacks, in this thesis, we propose a medical computer-aided diagnosis tool enabling us to address the key challenges related to brain networks collected from multiple sources/modalities. First, we proposed how to estimate representative and centered brain network atlases, which can be leveraged to identify discriminative brain connectivities between male and female populations across heterogeneous datasets. Perhaps one of the greatest scientific challenges is to create a representative map of a brain network population acting as a connectional fingerprint. A very recent concept -connectional brain template (CBT), presents a powerful tool for capturing the most important and discriminative traits of a specific population while preserving its topological patterns. The idea of a CBT is to integrate a population of heterogeneous brain connectivity networks into a unified representation. Specifically, we present the first study to estimate gender-specific CBTs using multi-view cortical morphological networks (CMNs) estimated from conventional T1-weighted magnetic resonance imaging (MRI). Specifically, each CMN view is derived from a specific cortical attribute (e.g. thickness), encoded in a network quantifying the dissimilarity in morphology between pairs of cortical brain regions. To this aim, we propose Multi-View Clustering and Fusion Network (MVCF-Net), a novel multi-view network fusion method, which can jointly identify consistent and differential clusters of multi-view datasets in order to capture simultaneously similar and distinct connectional traits of samples. Our MVCF-Net method estimates a representative and well-centered CBTs for male and female populations, independently, to eventually identify their fingerprinting regions of interest (ROIs) in four main steps. First, we perform multi-view network clustering model based on manifold optimization which groups CMNs into shared and differential clusters while preserving their alignment across views. Second, for each view, we linearly fuse CMNs belonging to each cluster, producing local CBTs. Third, for each cluster, we non-linearly integrate the local CBTs across views, producing a cluster-specific CBT. Finally, by linearly fusing the cluster-specific centers we estimate a final CBT of the input population. MVCF-Net produced the most centered and representative CBTs for male and female populations and identified the most discriminative ROIs marking gender differences. The most two gender-discriminative ROIs involved the lateral occipital cortex and pars opercularis in the left hemisphere and the middle temporal gyrus and lingual gyrus in the right hemisphere. Second, to address the major issues in classifying complex data, we put forward an integration learning which fuses multigraphs brain connectomes with the aim to boost classification performance using the integrated networks. Specifically, we introduce Multigraph Integration and Classifier Network (MICNet), the first end-to-end graph neural network-based model for multigraph classification. First, we learn a single-view graph representation of a heterogeneous multigraph using a GNN based integration model. The integration process in our model helps tease apart the heterogeneity across the different views of the multigraph by generating a subject-specific graph template while preserving its geometrical and topological properties. Second, we classify each integrated template using a geometric deep learning block which enables us to grasp the salient graph features of a specific population. We train, in end-to-end fashion, these two blocks using a single objective function to optimize the classification performance. We evaluate our MICNet in gender classification using brain multigraphs derived from different cortical measures. We demonstrate that our MICNet significantly outperformed its variants thereby showing its great potential in multigraph classification. Finally, we review current graph integration methods that estimate well-centered and representative brain connectional templates (CBTs) for populations of single-view and multigraph brain networks. Then, we conducted a comparison study on these generated CBTs by single-view and multigraph fusion methods to evaluate their performances, separately, based on the following criteria: centeredness, discriminability (biomarker-reproducibility), and topological soundness (node-level similarity, global-lever similarity, and distance-based similarity). We demonstrate that deep graph normalizer (DGN) method significantly outperforms other multi-graph and all single-view integration methods for estimating CBTs using a variety of healthy and disordered datasets in terms of centeredness, discriminability (i.e., graph-derived biomarkers reproducibility that disentangle the typical from the atypical connectivity variability), and preserving the topological traits at both local and global graph-levels.
  • Öge
    Integrated management of mixed fleets of electric and conventional vehicles under routing considerations
    (Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Al-Dalain, Reema Talab Hammad ; Gonidis, Dilay Çelebi ; 709868 ; İşletme Mühendisliği
    Planning and managing a set of freight delivery vehicles to minimize the total costs have always been a pressing issue in the transportation industry. However, recently and due to the environmental challenges, minimizing the greenhouse gas emissions in freight transport has become just as important as minimizing costs. In the race of dominance, the conventional vehicles used to overtake the electric vehicles in many aspects such as acquisition cost and refueling-recharging time, however effective management of electric vehicles in freight operations along with efficient cost planning throughout their lifecycle is expected to increase their adoption rate in urban freight. For heavy and medium duty vehicles there is uncertainty attached to the adoption rate due to limited driving range and charging battery, where companies might face losses of profit if vehicles needed to stop many times and for long periods during the day. Therefore, merging the electric vehicles with conventional vehicles in urban freight fleets can help to overcome the additional constraints induced by the specific characteristics of electric vehicles. A common practice for fleet mixed decisions is to use techniques that have been developed for managing conventional vehicles. These techniques may fall short in managing fleets with electric vehicles effectively. In this thesis, an attempt has been made to present a new perspective to the problem of managing a mixed fleet of electric and conventional vehicles in urban freight by integrating two models; fleet size and mixed vehicle routing problem with time window and replacement model. Our study was motivated by the recent practice of involving alternative vehicles in existing fleets as a response to the recent global advocates of minimizing the greenhouse gas emissions generated from using conventional vehicles in the transportation sector. We first consider a fleet size and mixed vehicle routing problem with time window to minimize the operational cost for different fleet compositions of electric and conventional vehicles, in which many constraints such as time window, limited distance range, and capacity are considered. Then we feed the results into a replacement model to find the best fleet mix policy. The replacement model is used to decide the optimal time periods to replace the used vehicles with a new one, taking into consideration different economic costs such as: annual discount rate, and energy prices for both fuel and electricity, along with the initial fleet compositions, and the planning time horizon. The methodology is implemented on generated and real life problems. Results from the computational experiments show that efficient planning of electric vehicles in urban operations can increase their presence compared to conventional vehicles. This is an important insight, since it shows that the adoption rate of electric vehicles in urban freight fleets may increase with better planning techniques, related to electric vehicles or with the increased experience of operational managers with electric vehicles.
  • Öge
    Hastanelerde yalın yönetim ve dijital dönüşüm sinerjisi
    (Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Gedik, Dudu Bilgiç ; Akdağ, Hatice Camgöz ; 711281 ; İşletme Mühendisliği
    Sağlık sistemi bir toplumunun en önemli, temel yapılarından biridir. Bu nedenle, ülkeler, sağlık sektörüne önemli ölçüde kaynak ayırmaktadır. Sağlık sektörünün dünya ekonomisinde en büyük sektörlerden birisi olduğu söylenebilir. Sağlık sektörünün gelişmesi, bir ülkenin kalkınması açısından büyük önem taşımaktadır. Toplumun sağlık ihtiyacını karşılaması, iyi işleyen bir sağlık sistemi, toplumda refah seviyesinin artmasının öncesinde gerekli olan adımlardan biridir. Sağlık hizmeti, diğer hizmet çeşitlerine göre kıyasla daha zor olan çok karmaşık bir sistem olarak tanımlanabilir. Doğru bir şekilde kullanılan işgücü, doğru karar alma süreçleri için güvenilir bilgi, doğru ilaçlar ve sonuca hızla ulaşmak için kullanılan son teknolojiler sunmak, bu karmaşıklığı mümkün olduğunca azaltacağı düşünülmektedir. Sağlık hizmetinin özellikleri, toplumdaki etkileri ve mevcut durum, çalışmam ile sağlamaya çalıştığım katkının sonrasında doğrudan sağlıklı bireyler ve sonuncunda sağlıklı bir toplum oluşturulması bu çalışmayı yapmamdaki en büyük motivasyon kaynaklarımdan olmuştur. Sağlık hizmetlerinin dışsallık özelliği, yani mevcut hizmetin, hizmeti tüketmeyen üçüncü taraflar üzerinde bir etkisi sebebiyle, herhangi bir etki topluma olumlu ya da olumsuz yansıması bulunabilmektedir. Bu nedenle, yapılan bilimsel çalışmalar, araştırmalar, yatırımlar ve gelişmeler çok değerlidir. Elde edilen olumlu sonuçlar, toplumda refahın artmasına katkıda bulunacaktır. Sağlık hizmetlerinde başarılı bir şekilde yenilik yapmak gerekli hale gelmiştir. Dijitalleşme toplumu yirminci yüzyılda farklı kıldı. Bu çalışma, bir hastanenin hazırlanmasını dijital dönüşüm için kolay olarak değerlendirmeyi amaçlayan ilk çalışmalardan biridir. Bu nedenle, çalışmanın amacı hastanelerde kolaylıkla uygulanabilen ve tüm hizmet sektörlerine uyarlanabilen kullanışlı bir araç elde etmektir. Çalışma, sağlık hizmetlerinde dijital dönüşüm üzerine kümülatif araştırmaları kolaylaştıracak ve sağlık kurumlarının dijital teknolojilerden faydalanmaya hazır olduklarını kolayca takip etmelerini sağlayacaktır. Günümüz dünyası, Yalın Yönetim ve Dijital Dönüşüm şirketler tarafından uygulanan iki önemli değişikliktir. Buna ek olarak, bu iki yaklaşım kayıpları azaltma ve kısa sürede sonuçlara ulaşmada ortak özelliklere sahiptir. Dönüşümdeki başarı için hastaneler hazır olmalı ve dönüşüm çalışmalarına uyum sağlamalıdır. Hizmet kalitesinin artırmanın yollarından biri de sürekli iyileştirmedir ve bu noktada Yalın Düşünce devreye girmektedir. Uzun yıllar boyunca imalat sektöründe kullanılmış ve yararları açık bir şekilde görülmüştür. Yalın üretim sisteminin, son yıllarda yapılan çalışmalarda hizmet sektöründe de uygulanabileceği görülmektedir. Sağlık sektöründe de faydaları bir çok çalışmada gösterilmiştir. Yalın uygulayan bir çok hastane bulunmaktadır. Ancak literatür çalışmasında, uygulamanın ne durumda olduğu ya da bir uygulama yapılcağında yapılcak olan çalışmaya hastanenin hazır olup olmadığı ya da ne kadar hazır olduğu konusunda çalışmaların sınırlı olduğu görülmüştür. Bununla beraber günümüzde teknoloji bir dönüşüm içerisindedir. Bu nedenle bütün sektörlerde meydana gelen bu değişim ve mevcut süreçleri güncel tutabilme çok büyük önem taşımaktadır. Bu dijital dönüşüm her sektörde etkisini gösterdiği gibi, sağlık içinde oldukça önemli olduğu düşünülmektedir. Bu çalışmada bu iki bakış açısı birlikte ele alınmıştır ve etkileri araştırılmıştır. Birçok alanda ve özellikle teknoloji anlamında son zamanlarda oldukça fazla değişim ve gelişim mevcuttur. Bu hızlı değişim süreci ayak uydurma, rekabet ve iyileşme anlamında birçok zorluğu da beraberinde getirmektedir. Varlığını sürdürebilme, sürekli iyi hizmet verebilmek için uyum sağlamak hatta değişime öncülük etmek gerekebilmektedir. Bu nedenle bu trendleri takip edip kendimizi, içinde bulunduğumuz kuruluşu da buna göre kalibre etmek sonuca ulaşma anlamında bizi destekleyecektir. Hastane sistemi içerisinde belirli bir düzen vardır. Hastanelerde sağlanan hizmetlerde bir çok araç kullanılır. Hastanelerdeki değişken yapı, karmaşık süreç, çok fazla olan yönetim kuralları ve teknoloji ile alternatifler yönetimi güçleştirir. Bu yönetim güçlüğünü düzenlemek için genel standart bir yaklaşım çözüm olabilmektedir. Bu çalışmanın araştırma planında araştırma soruları belirlendi ve literatür taraması ve bire bir uzman görüşmeleri ile bir anket geliştirildi. Daha sonra bir anket yapılmış ve geri bildirim toplanmış ve değerlendirilmiştir. Anket sonuçları istatistiksel olarak analiz edildi. Sonuçlar değerlendirildi ve yöneticilere ve uygulayıcılara bu dönüşüm sürecinde onlara nasıl rehberlik edileceği konusunda önerilerde bulunulmuş, gelecek olan çalışmalar için önemli katkılar sağlamak hedeflenilmiştir. Çalışmada yalın bakış açısı ve dijitalleşme dikkate alınarak detaylı literatür taraması yapılmıştır. Yalın ve Dijitalleşme başlıkları kapsamında, alt kriterler araştırılıp belirlenmiştir. Çalişmada, ölçme aracının geliştirme aşamasında, önce madde havuzu oluşturuldu. Oluşturduğumuz bu madde havuzuna dahil edilecek öğeler belirlenirken, mevcut çalışmalar gözden geçirilmiş maddeler belirlenmiştir. "Kesinlikle Katılmıyorum" (1) 'den başlayarak tutum cümlelerinden beş maddelik Likert tipi bir taslak ölçeği belirlenmiş ve "Kesinlikle Katılıyorum" (5) olarak derecelendirilmiştir. Hastanede ve üniversitede çalışan iki uzman ve akademisyenin, istenen bilginin kapsamlılığı ve temsili konusunda destek ve görüşleri ile iki saatlik oturumlar düzenlenmiştir. Bu iki oturumda soru seti ve ölçek gözden geçirildi. Uzmanların tavsiyesi üzerine soru ekleme, çıkarma ve düzenlemeler yapılmıştır. Daha sonra 30 uygulayıcıya pilot uygulama yapıldı ve anket araçlarının katılımcılar tarafından kolayca anlaşılması sağlandı. Bu çalışmaların sonuçlarında soru havuzundan, maddeler belirlenmiştir. Veriler, Marmara Bölgesinde Türkiye'de hedef olan çalışanlardan iki hastanede sağlanmaktadır. 2020 birinci ve ikinci çeyreğinde hastanelerden toplam 405 anket tamamlandı. Veriler istatistik paketinde (SPSS) 25.0 ve AMOS 20.0 ile analiz edilmiştir. Sonrasında değerlendirme kolaylığı için sınıflandırma oluşumunda literatürde bir çalışmanın kırılımından faydalanılmıştır. Belirlenen sınıflara isimler verilmiştir. Bu sayede, çalışma yapılan hastaneler skorlarını görebilecek, sınıflandırılmalarını yorumlama imkanları bulunmaktadır. Çalışmada yalın olgunluk için analizleri elde edilen alt kriterler 31 maddenin faktör analizi 8 faktörün çıkarılmasıyla sonuçlanmıştır. Çalışma sonucunda bir hastanenin dijital hazırlık faktörleri "İşletme Yönetimi, Çalışanların Güçlendirilmesi ve Desteklenmesi, Süreç Yönetimi, Kurum Kültürü, İsrafların Önlenmesi, Hizmet Yönetimi, Eğilim, Vizyon ve Strateji" altında belirlenmiştir. Dijital dönüşüm değerlendirilmesinde analiz sonucunda 21 maddeye ilişkin faktör analizi 5 faktör elde edilmiştir. Çalışma sonucunda bir hastanenin dijital hazırlık faktörleri "Kurum Kültürü, Yönetim Desteği, Güncel Durum Takibi, Kaynak Rezervasyonu, Hizmet Yönetimi" altında belirlenmiştir. alt kriterler belirlenmiştir. Sınıflandırma sonucunda da yalın ve dijital hastane için puanlama düzeyine göre dört sınıflandırma tanımlanmıştır. Bir hastane için yalın aracında, aldıkları puanlama ile sunulan skala ile belirlenen "Super-Lean, Lean-well, Lean-prime, non-Lean" olarak isimlendirilir. Dijital dönüşüm aracında aldıkları puana göre "Super-Digi, Digi-well, Digi-prime, non-Digi" olarak derecelendirilir. Elde edilen araç kullanılarak değerlendirmeler yalın ve dijital hazır olarak ayrı ayrı değerlendirme esnekliği sağlar. İki dönüşüm arasındaki ortaya çıkarılan pozitif ilişki sayesinde dijital dönüşüm ile yalının birlikte değerlendirilmesi önerilir. İki dönüşüm açısından seviye şartları sağlanarak, hastanelerde "non-eLean, eLean-prime, eLean-well, Super eLean" yorumlaması yapılabilecektir. Bu çalışmada yalın ve dijital dönüşümün ortak noktalarına değinilmiş ve paylaşılmıştır. Bu iki dönüşümün sinerji yaratacağına inanılmaktadır. Yalın ve dijital dönüşüm vazgeçilmez iki dönüşümdür ve sağlık sektöründe beraber değerlendirilmesi kaynak tasarrufu sağlayacaktır. Dijital dönüşüm hazırlığının Yalın Dönüşümü desteklediği görülmektedir. Çalışmanın sonucunda yalın olgunluk ve dijital dönüşüm hazırlık konusunda seviyelerinin ölçülmesi için bir model elde edilmiştir. Belirlenen alt kriterler uygulamada yatırım yapılacak olan alanları belirleme açısından birçok kolaylık sağlayacaktır. Hastaneler için hazırlanan radar grafikleri ile bu alt kriterlerden gelişim alanları çok daha kolay ve detaylı görülebilmiştir. Bu çalışma ile sağlık birimleri, yalın ve dijital uygulamalarda hangi alt kriterlerin önemli olduğunuve yatırım yapılabileneceğini görebileceklerdir. Dönüşüm, ürün ve süreçleri, organizasyon yapılarını ve yönetim kavramlarını içermektedir. Kurumlar bu karmaşık dönüşümleri yönetmek için planlı hareket etmelidir. Dönüşümden önce, dönüşüm anında ve dönüşüm sorasında, kurumun durumu incelenmeli ve bilgi edinilmelidir. Bir organizasyondaki dijital dönüşümlerin koordinasyonunu sağlamak ve önceliklendirmek için mevcut durumu formüle etmek önemlidir. Dolayısıyla bu çalışma sürdürülebilir hastane uygulamalarına ulaşmak için gelecekte yapılacak olan ölçüm modellerine bir adım olmuştur ve kolaylık sağlayacaktır. Aynı zamanda hastaneler uygulamalarla güncel olarak kolay bir uygulama ile ne aşamada olduklarını görebilmeleri hedeflenmiştir. Çalışma Türkiye'deki sağlık sektöründe olan yalın yönetim ve dijital dönüşümde kolay bir araç ile değerlendirme boşluğunu doldurmuştur. Bu çalışma sayesinde Aynı zamanda yöneticilere fikirler vererek onların bu dönüşüm süreçlerini kolay geçirmeleri hedeflenmiştir. Sürekli iyileştirme felsefesi ile gelişim yönlerinin sürekli olarak tespit edilebilinecektir. Kaynak yönetimi çok daha kolay ve verimli olarak yönetilebilinecektir. Sağlık sektöründe, yalın ve dijitalleşme ile ilgili araştırmalarda boşluklar vardır. Bu çalışmada da bu boşluğun doldurulması hedeflenmiştir. Bu sayede süreçler iyileştirilebilecek ve çok daha doğru ve hızlı kararlar almak mümkün olacaktır. Özellikle, sürdürülebilir hastane uygulamalarına erişebilmek için yalın uygulamaların nasıl uygulandığını ölçebilen çalışmalara ihtiyaç duyulmaktadır. Yalın uygulamaları üretimde çok daha fazla ve kolay uygulanmalarına karşın hizmet sektörlerinde, özellikle hastanelere hem uygulamak hem de başarı kontrol ve ölçümü daha zor olduğu için özellikle önem arz etmektedir. Aynı zamanda bütün değerlendirmeler yapıldıktan sonra hastanelerin sınıflandırılıyor olabilmesi çalışmaya ek bir özgünlük sağlamaktadır. Dijital dönüşümün artık kaçınılmaz olduğu açıktır. Yalın dönüşüm ise kanıtlanmış bir yönetim felsefesidir. Bu iki dönüşüm ile verimli kaynak kullanımının her geçen gün daha fazla önem kazandığı düşünüldüğünde, sınırlı kaynaklarla en iyi çıktıyı elde etmek değerli olacaktır.
  • Öge
    Current status of industry 4.0 transformation and impact of industry 4.0 on engineering work in Turkish white goods industry
    (Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Şimşek Demirbağ, Kübra ; Yıldırım, Nihan ; 636997 ; İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
    Just like in previous industrial revolutions, a brand new period has been stepped into, where the rules of the game were rewritten, and the Industry 4.0 paradigm was born. Considering the activities organized by the business world, the actions planned, government policies, and academic studies, it is understood that Industry 4.0 is still approached fictionally. The paradigm in question will undoubtedly cause significant changes and will result in both opportunities and challenges, but the first thing to focus on is whether this paradigm is handled appropriately. Not all countries should take the same steps in the transition to Industry 4.0. However, it is evident that most of the studies and discussions on this topic do not consider regions' characteristics. Moreover, thanks to Industry 4.0, which means integrating tools, methods, and technologies to increase the productivity of a manufacturing system, the ultima Thule is dark factories where smart equipment and technology replace the workforce. Many academic studies in the literature argue that the value of human skills and experience will decrease and unemployment will increase. These studies mainly focus on blue-collar workers who perform manual labor in manufacturing industries. However, there is a research gap regarding how engineers, who have the most significant role in the creation, advancement, and spread of innovative technologies, will be affected by this transformation. From this point of view, there is a need for scientific research based on real practices and for the foresight to be presented on the basis of these studies, rather than the predictions made regardless of the current conditions. In order to fill the mentioned research gap, this thesis aims to determine the current status of Industry 4.0 and the research trends and gaps through thematic analysis, to reveal the Industry 4.0 maturity levels, the current practices and the advantages and challenges of Industry 4.0 in Turkish white goods industry, and to expose the impact of Industry 4.0 on engineering work in this industry. In line with the primary aim, 17 sub-objectives were identified, and three different studies were carried out to achieve these objectives. Study 1 contains the thematic analysis of 786 academic articles published on the Scopus database between 2011-2019. As a result of the analysis, 13 themes were obtained, and it was understood that more than half of the articles were focused on Industry 4.0 tools and technologies (34%) and smart manufacturing and production management (19.8%). In Study 2, an exploratory case study was carried out in two leading companies and one supplier in the Turkish white goods industry. Two of these companies that operate in different layers of the value chain are the members of the White Goods Suppliers Association. According to the case study findings, all companies have a high level of awareness towards Industry 4.0, and they have been increasing the Industry 4.0 investments and practices for two years. While companies focus mainly on data collection and analysis, they use the vast majority of Industry 4.0 technologies in their manufacturing processes. Industry 4.0 provides advantages such as competitiveness, customer satisfaction, low cost, profitability, quality, productivity, ergonomics, occupational health and safety, flexible production, and energy savings. At the same time, challenges of Industry 4.0 are lack of competent and educated employees, incompetent suppliers, financial difficulties of being an SME, improper distribution of financial supports, wrong investments, role conflict, status quo management style, decision-makers who are baby boomers, traditional IT structure, prejudice, employee resistance to change, fear of job loss, fear of using technology, information asymmetry between technology providers and companies. Interviewees think that the level of education and depth/breadth of technical knowledge expected from engineers and the value of engineering work will increase. Also, it is believed that the number of R&D engineers will increase over time, while the number of planning, quality, and production engineers will decrease. Study 3 comprises two surveys prepared for managers and engineers working in leading companies and BEYSAD member companies operating in the Turkish white goods industry. The questionnaires were sent to 182 white goods companies, and responses of 68 managers (55 companies) and 110 engineers (64 companies) were received. The Industry 4.0 readiness/maturity model included in the survey for managers consists of four different levels (0: absence, 1: existence, 2: survival, 3: maturity). No company has reached level 3. On the other hand, only 7% of companies are at level 2 and 44% at level 1. Unfortunately, almost half (49%) of them are still at level 0. The advantages and challenges of Industry 4.0 have been identified through the two-round Delphi method. The first round questions were included in the manager survey. After the advantages and challenges were ranked according to the managers' responses, it was seen that the most frequently repeated advantage is productivity and resource efficiency, and the most frequently repeated challenge is financial resources and investment. 88% of managers believe that there will be no decrease in the number of engineers due to the Industry 4.0 transformation. Besides, 35 new skills and competencies expected from engineers were compiled from the literature, and their necessity levels were asked to managers. The data were subjected to exploratory factor analysis, and new skills and competencies expected from engineers were collected under three factors: (1) intrinsic motivation skills, (2) technology skills, and (3) data and information skills. The most used Industry 4.0 technologies by engineers are sensors/actuators, communication/networking, and mobile technologies, and the least used technologies are additive manufacturing, RFID/RTLS technologies, and virtualization technologies (AR/VR). When exploratory factor analysis was applied to the items regarding engineering work in the questionnaire designed for engineers, the dimensions of engineering work were gathered under three factors as (1) task and knowledge characteristics, (2) social characteristics, and (3) work context. In the last part of Study 3, 18 hypotheses were tested using linear regression analysis. The supported hypotheses are as follows. The usage level of Industry 4.0 technologies by engineers affects the social characteristics of the engineering work (H2). Additionally, the usage level of these technologies by engineers positively affects the overall impact of the Industry 4.0 transformation on engineering work (H4). Thanks to the Industry 4.0 transformation, the increase in engineers' salaries increases engineers' fear of job loss (H5). Some control variables also have a statistically significant contribution to the model. Engineers with more than five years of experience are less concerned about losing their job than those with shorter engineering experience. Further, compared to engineers with one to five years of experience in the same company, engineers who have been working for more than five years have more fear of losing the job while engineers who have been working for less than a year have less fear of losing the job. In the thesis, hypotheses were also developed to investigate the effects of company characteristics and the Industry 4.0 background of the company on the Industry 4.0 maturity value. Industry 4.0 maturity values of large companies compared to SMEs (H7), of companies targeting the international or global market compared to companies targeting the local, regional or national market (H8), of companies with a department dedicated to Industry 4.0 compared to companies without Industry 4.0 departments (H9), and of companies with an Industry 4.0 investment rate of over 3% of the total annual investment compared to companies with lower rates (H12) are higher. The effects of the Industry 4.0 maturity values of the companies on the new skills and competencies expected from engineers were tested, as well. According to the regression analysis results, the impact of the Industry 4.0 maturity value on the technology skills (H14) and data and information skills (H15) expected from engineers were statistically significant and positive. In other words, as the company's Industry 4.0 maturity value increases, the need for technology skills and data/information skills expected from engineers also increases. The last hypotheses of the thesis study were developed to test the impact of the Industry 4.0 maturity value on engineering work dimensions. Industry 4.0 maturity value has a statistically significant and positive effect only on the social characteristics of the engineering work (H17). In this case, with the increase of Industry 4.0 maturity value of a company, an increase is observed in the social characteristics of the engineering work.
  • Öge
    Yeraltı madencilik sektörü mesleki güvenlik risk analizi
    (Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Yaşlı, Fatma ; Bolat, Hür Bersam ; 630335 ; İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
    Tüm dünyada artan farkındalığa ve alınan önlemlere rağmen, madencilik faaliyetlerinde yaşanan iş kazaları ve hastalıkları kabul edilebilecek düzeyde değildir. Özellikle ülkemizde yaşanan kazalar ve kaybedilen hayatlar, ülkemiz madenciliği ile ilgili risk araştırmalarının gerekliliğini göstermektedir. Çalışma kapsamında, ülkemiz madenciliği mesleki güvenlik riski analizi için uygun bir metodoloji oluşturulması hedeflenmiştir. Doğru metodolojilerle gerçekleştirilen risk analizlerinin çıktıları, risk azaltma ve ortadan kaldırma politikalarının geliştirilmesinde doğru stratejilerin oluşturulmasını sağlayacaktır. Maden faaliyetleri süresince, resmi olarak kayıtlara geçen geçici ya da kalıcı iş görememe durumlarının yanı sıra kayıtlara işlenmeyen pek çok yaralanma da meydana gelmektedir. Bu sebeple, maden mesleki güvenliği üzerine risk analizi yapabilmek için, öncelikle mesleki güvenliğe aykırı büyün olayların ortaya çıkarılması ve tümünün çalışmaya dahil edilmesi gerektiği sonucuna varılmıştır. Kazalarla ilişkili risk önleme stratejilerinin geliştirilebilmesi için kazaların nedensel incelemelerinin yapılması gerekir. Bayes ağları, kazaların nedensellikleri ile birlikte ele alınabilmesinde işlevsel bir araç olduğundan, çalışma kapsamında kullanılan ana yöntem olmuştur. Nedensel ilişkilerin belirlenmesinde kullanılan kavram olasılıktır. Olasılıklar, gerçekleşmesi doğrudan tespit edilemeyen belirsiz durumlar hakkında sayısal ifadeler sunar. Birbirleri ile nedensel ilişki içinde oldukları bilinen olaylara dair şartlı olasılık verileri, geçmiş veriler üzerinde yapılacak incelemelerle ya da deneysel gözlemlerle ortaya çıkarılır. Bu iki yöntemin de kullanılabilir olmadığı alanlarda risk incelemeleri için uzman yargıları mecburi veri kaynağı olarak görülür. Uzman yargıları ile olasılık çıkarımlamanın, bilimsel prensiplere uygunluğunun sağlanması, ayrı bir araştırma konusu olarak kabul edilir. Çünkü, bir konu hakkında her uzmanın farklı değerlendirme yapabilmesi ya da uzmanların aynı konu için farklı açılardan farklı değerlendirmeler yapabilmesi, değerlendirmelerin ancak nadiren resmi bir fonksiyona dayandırılabileceğini gösterir. Ancak literatürde karmaşık problemlerin çözümü için uzman fikirlerinin kullanımına güvenme ihtiyacının giderek artacağı da belirtilmektedir. Uzman yargılarının bilimsel çalışmalarda kullanılabilmesi için bilişsel düşünce ve nedensellik ile ilişkili konuları ele alan literatürde, uzman yargılarıyla sağlanan verilerin bilimsel rasyonelliği için gerekli şartlar ortaya koyulmuştur. Uzman yargılarının bilimselliğinin kabulü konusunda en önemli unsurun, uzmanların yanlı yargılarının fark edilmesi olduğu belirtilir. Sübjektif olasılık çıkarımı için var olan tekniklerin incelenmesinin ardından, analizin kapsamı, uzmanların olasılık bilgisi ve analist-uzman iş birliği seviyesine bağlı olarak, her çalışma için uygun yöntemin değişkenlik gösterebileceği görülmüştür. Bu sebeple, çalışma kapsamında "analist tarafından ilişkili karşılaştırmalarla tutarlılığı çıkarım süresince kontrol edilen, grupsal ve doğrudan olasılık çıkarım yöntemi" geliştirilmiştir. Yapılan sorgulamalar sonrasında yeraltı madeni mesleki güvenliği ile ilişkili 15 ana olay belirlenmiş ve bu olayların hata ağaçları ile nedensel incelemeleri yapılmıştır. Olayların ortaya çıkarılan nedensel ilişkilerinin, Bayes ağına aktarılmasının ardından, uzman yargıları ile bilimsel prensiplere uygun bir şekilde çıkarımlanan olasılık değerleriyle ağ parametreleri belirlenmiş ve ağ içindeki olayların gerçekleşme olasılıkları Bayes Teorisi'ne uygun bir şekilde hesaplanmıştır. Yeraltı madeninde, mesleki güvenlik ile ilişkili olayların yaşanmasında etkili kök nedenler, "iş sağlığı ve güvenliği eğitimi, denetimi ve planlaması, kayaç yapısı, çalışan dikkati ve çalışma zemini" olarak belirlenmiştir. Kök nedenlere dair yapılan duyarlılık analizleri sonucunda en etkili nedenlerin iş sağlığı ve güvenliği eğitimi, denetimi ve planlamasını içine alan yönetimsel unsurlar olduğu görülmüştür. Diğer yandan çeşitli senaryolar oluşturularak, olayların farklı varsayımlar altında meydana gelme olasılıklarındaki değişkenlikler izlenmiştir. "Fiziksel zorlanma" ve "düşme" olaylarının en iyi senaryo altında dahi gerçekleşmesi beklenirken, en kötü senaryo altında çalışanların %90'ının "akciğer rahatsızlığı" yaşamasının beklenmesi, çalışmanın en çarpıcı sonuçlarından kabul edilebilir. Son yıllarda gözlenen teknolojik gelişmeler madencilik sektörü için büyük avantajlar sunmasına rağmen, maden kaza sıklıklarının azalmadığı görülmektedir. Bunun nedeni, madencilikte gelişmiş teknolojik ekipman kullanımının, kömür madenleri dışında tam olarak sağlanamamış olmasıdır. Dolayısıyla, çalışma kapsamında teknolojik ekipman kullanımının, yeraltı madenciliği mesleki güvenlik riskine etkisinin incelenmesine de karar verilmiştir. Maden ekipman teknolojileri; manuel, mekanizasyon ve otomasyon seviyeleri altında detaylı bir şekilde incelenmiştir. Farklı teknolojik ekipmanlarla sürdürülmesi mümkün faaliyetler belirlenmiş ve bu ekipmanların Bayes ağına dahil edilmesi sağlanmıştır. Böylelikle farklı teknolojik ekipman kullanımına bağlı senaryolar geliştirilerek, analizleri yapılmıştır. Çalışma kapsamında ele alınan olayların farklı şiddetlerde çıktılarının olması, olayların şiddetleri ile birlikte ele alınmasını gerektirmiştir. İş görememe gün sayıları temel alınarak olayların şiddet derecelendirmeleri yapılmıştır. Kimi olayların kalıcı iş görememe-ölüm çıktısına sebep olması beklenirken, kimi olayların 0-3 gün iş görememeye neden olması beklenir. Bu yüzden olaylarla ilgili her türlü inceleme ve risk önleme stratejileri geliştirirken, olayların beklenen şiddet çıktılarıyla birlikte ele alınmaları önemlidir. Faaliyetlerin gerçekleştirilme sürelerinin farklı olması ve çalışanlarını farklı seviyelerle olay risk-etki alanları içinde bırakması nedeni ile, olayların faaliyet çalışanlarını maruz bıraktıkları risk ağırlıkları belirlenmiştir. Böylelikle yeraltı madeni faaliyetlerinin, mesleki güvenlik açısından istenmeyen olaylara elverişliliği konusunda, risk seviyelerini ortaya çıkaran bütünsel belirlemelerde bulunulmuştur. Sonuç olarak, risk değerlenmesi konusunda her sistemin içinde bulunduğu şartlara göre kendi doğasını yaratacağı kabul edildiğinden, çalışma kapsamında mesleki güvenlik riski analizi için kapsamlı bir metodoloji geliştirilmiştir. Yeraltı madenciliği faaliyetleri temel alınarak uygulaması yapılan metodolojinin, literatür bulguları ve işletmenin sınırlı sayıdaki kaza kayıtlarını destekler nitelikte sonuçlar sunduğu görülmüştür. Gelecek çalışmalar için, oluşturulan metodolojinin farklı sektörlerdeki süreç risk değerlendirmelerinde kullanılabileceği düşünülmektedir.