Theses supervised by Doç. Dr. Cenk Şahin
10 theses · Çukurova University
Development of models for the prediction of quality performance of cotton/elastane core yarn
Core yarn is a type of yarn that has a filament fiber in the center with a different fiber wrapped around it. They have a raising importance in the textile industry. That's why error free production for cotton/elastane core yarns and the design of models that can correctly predict the product quality parameters from fiber quality and spinning parameters are needed more and more. Since the multivariate data size reduces the successful prediction chance, the ways to decrease the dimension of data matrix was investigated. Principal Component Analysis (PCA) and Analysis of Variance (ANOVA) were both used to reduce the dimension of input matrix. Since cotton/elastane yarn quality performance prediction problem is non linear, Artificial Neural Networks (ANN) and Support Vector Machines (SVM) were proposed to predict the quality control parameters of core yarns. Both inputs from PCA, ANOVA and the unreduced input matrix were used to compare the power of each size reduction. The predicting models were designed using the data from a textile plant. Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and R squared values were used as performance indicators. Neural Networks with PCA reduced input matrix was shown to have the best MSE and MAPE values. The best model has shown to have over 90% success rate in MAPE for most of the yarn quality characteristics.
Esnek akış tipi çizelgeleme probleminin hibrit metasezgisel yaklaşım ile çözümü
Esnek akış tipi üretim sistemleri, akış tipi sistem ve paralel makine sistemlerinin birleşiminden oluşan özel bir yapıya sahiptir. Bu çalışmada, hazırlık zamanları ve aşamalar arası geçiş zamanları bulunan esnek akış tipi çizelgeleme problemlerine bir hibrit Genetik Dağınık Arama metasezgisel yöntemi yardımıyla çözüm bulunmaya çalışılmıştır. Çalışmanın amacı, tüm işlerin bitme zamanı olan makespan değerini en küçüklemektir. Bu bağlamda öncelikle küçük boyutlu problemlerin çözümü için literatürde çalışılan model kullanılmıştır. Ancak çalışılan problem NP-zor bir problem olduğu için büyük boyutlu problemlerin çözümü için Hibrit Genetik-Dağınık Arama metasezgisel yönteminden yararlanılmıştır. Bu yöntem ile elde edilen sonuçlar literatürde önerilen diğer meta-sezgisel yöntemler ile karşılaştırılmıştır. Küçük boyutlu problemler için oluşturulmuş 4608 problemden 2672'sinde, büyük boyutlu problemlerde ise incelenen 1536 problemin 1276'sında makespan performans değişkenine göre önerilen hibrit algoritma literatürde önerilen yaklaşımlardan daha iyi sonuç vermiştir. 815 küçük boyutlu problem için hem önerilen algoritma hem de literatürde önerilen algoritma en küçük değeri bulmuştur. Önerilen hibrit yaklaşımın Genetik Algoritma ile kıyaslanması ise 192 büyük boyutlu problem üzerinde ayrıca yapılmıştır. Büyük boyutlu problemlerden incelenen 192 problemin 155'inde ise önerilen hibrit algoritma, Genetik Algoritma'dan makespan kriteri bakımından daha iyi sonuç vermiştir.
Çok kriterli karar verme teknikleri ile teknoloji geliştirme bölgelerinde faaliyet gösteren firmaların performans sıralaması
Teknokentler; üniversiteler sanayi işbirlikleri ve kurumlarla ortak bilgi paylaşımı yapılan araştırma merkezleridir ve bünyesinde çok çeşitli firmalar bulundurmaktadır. Gelişen teknoloji ve rekabet beraberinde yenilikler yapmayı mecbur kılmış, teknokent bünyesindeki firmalar sanayi kuruluşlarına ve inovatif yenilik yapmak adına değişik projeler sunarak kendilerini ispat etmeye çalışmışlardır ve halen de çalışmaktadırlar. Bu sebeple daha önce yapılmamış bu çalışmada, uzman kişiler ile görüşülerek ve Teknoloji Geliştirme Bölgelerinin performans değerlendirme formları araştırılarak ve uzman görüşleri alınarak Teknoloji Geliştirme Bölgelerinde faaliyet gösteren firmaların sıralama problemi için değerlendirme kriterleri belirlenmiştir. Değerlendirme kriterleri, ana ve alt kriterlerden oluşan hiyerarşik bir yapıda oluşturulmuştur. Oluşturulan kriterlerin önem seviyelerini belirlemek için anket soruları oluşturulmuş ve bu alanda uzman kişilerin görüşleri alınmıştır. Anket formatı anketin doğruluğunu arttırmak amacıyla tamamen oransal ve sayısal değerlere dönüştürülmeye çalışılmıştır. Elde edilen anket sonuçlarına göre, değerlendirme kriterlerinin ağırlıklandırma yöntemi çok kriterli karar verme metotlarından olan Analatik Hiyerarşi Yöntemi (AHP) ile elde edilmiştir. AHP yöntemi ile kriter ağırlıklarının belirlenmesi sonucu yine çok kriterli karar verme yöntemlerinden bir diğeri olan TOPSIS yöntemi ile entegre edilerek Çukurova Teknokent Bölgesindeki firmaların sıralaması için örnek bir uygulama yapılmıştır.
Dinamik esnek atölye tipi çizelgeleme probleminin bakım kısıtları altında çözümü
Esnek atölye tipi üretim sistemlerinde karşılaşılan çizelgeleme problemleri NP-zor sınıfına giren kombinatoriyal optimizasyon problemleridir ve klasik atölye tipi çizelgeleme problemlerinden farklı olarak operasyon sıralamanın yanı sıra işlerin paralel makinelere atanması da dikkate alınmaktadır. Paralel makinelerin her zaman uygun durumda bulunmaması ve gerçek hayatta karşılaşılan dinamik olaylar nedeniyle bu problemler dinamik esnek atölye tipi çizelgeleme problemine dönüşmekte ve çözümü zorlaşmaktadır. Bu problemlerin çözümü için daha hızlı ve daha etkili sonuçlar elde etmek amacıyla birçok yöntem geliştirilmektedir. Bu çalışmada, yeni iş gelişlerinin yer aldığı, makinelerin toplu olarak belirli dönemlerde bakıma gönderildiği dinamik esnek atölye tipi üretim sistemleri için robust çizelgeleme problemi ele alınmıştır. Problemin çözümünde farklı yeniden çizelgeleme yöntemlerinin matematiksel modelleri (Robust, Gecikmesiz Çizelge ve Sona Eklemeli Çizelge) karşılaştırılmıştır. Önerilen modeller deneysel veri setleri ile farklı bakım periyotları ve farklı yeni iş geliş zamanları için toplam 45 problem senaryosu üzerinde farklı perfomans değişkenleri (makine doluluk oranı, gecikmeler ve maksimum tamamlanma zamanı) kullanılarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, bu senaryolarda Robust Çizelgede ortalama makine doluluk oranı % 72 olup diğer yöntemlerden daha iyi sonuç vermiştir.
Sürekli üretim sistemleri için talep tahmini ve karar destek sistemi geliştirilmesi: Kimya sektöründe örnek bir uygulama
İşletmelerin gelecekte yapacakları stratejik kararlar için taleplerini iyi analiz etmeleri gerekmektedir. Talep tahminleri analizinde en önemli girdi geçmiş verilerdir. Geçmiş talep verilerinin doğru analiz edilmesi işletmelerin doğru karar almasına fayda sağlayacaktır. Kimya sektöründe katma değeri yüksek ürün üreten işletmelerin, tedarik zincirini optimum kaynak kullanımı ile yönetmesi için doğru bir talep tahmin sistemine sahip olması gerekmektedir. Çalışmada, nicel talep tahmini sistemine sahip olmayan, hammadde stok seviyesi yüksek, nihai ürünlerinde stoksuzluk ve aşırı stokta tutma eğilimi olan kimya sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin, zaman verileri analiz yöntemleri ile, ABC-XYZ ürün sınıflandırma analizi sonucunda A ve X grubunda yer alan ürünleri için talep tahmini yapılmıştır. 32 farklı ürün ilk olarak ABC sınıflarına ayrılmış sonrasında varyasyon katsayısı göz önünde bulundurularak XYZ sınıflandırması yapılmıştır. A ve X grubunda yer alan ürünler için Ocak 2011 ve Aralık 2018 arasındaki 96 aylık talep miktarı veri seti kullanılarak ARIMA ve Holt-Winter yöntemleri ile 3 dönemlik talep tahmini yapılmıştır. ARIMA ve Holt Winter yöntemleri tahmin sonuçları MAPE, MAD ve RMSE hata kriterleri ile karşılaştırılmıştır. %8,1'e kadar daha iyi sonuç veren Holt-Winter yöntemi için en düşük MAPE değerini sağlayacak parametre optimizasyonu yapan karar destek sistemi geliştirilmiştir.
Dinamik teslim tarihi atama, iş ve AGV yönlendirme problemlerine bütünleşik bir yaklaşım
Gecikmesiz bir teslimat için uygun bir teslim tarihinin atanması ve siparişlerin akış süresinin doğru tahmin edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmanın temel amacı esnek üretim sistemi kapsamında üretim yapan bir atölyede, malzeme taşıma sistemi yönlendirme ve makine öncelik kuralları gözönüne alınarak siparişlere teslim tarihi atanması için uygun bir politikanın belirlenmesidir. Çalışmada 6 farklı problem (Teslim tarihi atama, Makine önü iş sıralama, AGV görev belirleme, AGV dağıtım noktası seçme, AGV alım noktası seçme ve AGV yük seçme problemi) için kullanılan kurallara bağlı olarak 4032 simülasyon modeli oluşturulmuş ve 5 farklı performans ölçütüne göre değerlendirilmiştir. Teslim tarihi atama problemi için bulunan en iyi kural olan CON kuralı kullanılan diğer kurallara göre sırasıyla çıktı sayısında ortalama %0,054, akış süresinde %1,81, gecikme süresinde %3,85 ve sapma süresinde %2,35 oranında üstünlüğe sahiptir. Ortalama erken çıkma performans ölçütüne göre ise JIQ kuralı diğer kurallara göre %11,58 oranında üstünlüğe sahiptir. Anahtar Kelimeler: Teslim Tarihi Atama, AGV Sistemleri, MAGV Sistemleri, Makine Öncellik Kuralları
Sürdürülebilir kapalı döngü tedarik zinciri ağ tasarımı
Bu çalışmada sürdürülebilirliğin ekonomik, çevresel ve sosyal etkilerini aynı anda optimize etmeye çalışan ve stratejik kararları belirlemeye yönelik kapalı döngü tedarik zinciri ağı tasarlanmıştır. Önerilen yaklaşım tedarik zinciri süreçlerinde hedef programlama tekniklerini kullanarak maliyetleri ve çevresel zararları minimum yaparken sosyal faydayı maksimum yapmaya dikkate alarak geliştirilmiştir. Geliştirilen model, sürdürülebilirliğin sosyal etkilerinde işçi istihdamını artırmaya yönelik işçi sayıları karar değişkenleri modele entegre edilmiş. Ayrıca sürdürülebilirliğin 3 temel halkası kendi içerisinde değerlendirerek BAHP teknikleriyle ağırlıklandırıp yeni bir model elde edilmiştir. Geliştirilen modelin farklı koşullar altındaki etkileri senaryo analizi oluşturularak incelenmiştir. Kapasite, talep, maliyetler, karbon miktarları, iş gücü değişkenliği altında modelde belirlenen parametrelere etkileri analiz edilmiştir. Senaryo analizinde incelenen sonuçlar doğrultusunda modelde belirlenen karar değişkenleri üzerinde en çok etkiye sahip olan parametreler; talep değişkenliği, maliyetler, bir işçinin aktarabileceği ürün miktarı ve tesislerdeki kapasite değişkenliği olduğu görülmektedir. Değişkenlikler içerisinde en iyi sonucunun maliyetlerin %30 azaltılması durumdan olduğu sonucuna varılmıştır. Anahtar Kelimeler: Kapalı döngü tedarik zinciri ağı, Sürdürülebilirlik, Karma tam sayılı modelleme, Hedef programlama, BAHP
Süreç analizi ve iyileştirilmesi için yeni bir yaklaşım ve örnek bir uygulama
Değer akış haritalama metodu, bir sistemdeki tüm katma değerli, katma değersiz faaliyetlerin bütünsel olarak görülmesini ve analiz edilmesini sağlayan bir tekniktir. Değer akış haritalama metodundan elde edilen veriler statiktir bu nedenle bu çalışmada dinamik süreçler için simülasyon modelleme ve risk yönetimi yaklaşımlarını da içeren bütünleşik değer akış haritalama yaklaşımı önerilmektedir. Önerilen bütünleşik yaklaşım ile değer akış haritalama metodu, simülasyon modelleme ve risk analizi yaklaşımı birlikte kullanılarak dinamik süreçleri bulunan üretim ve hizmet sektörleri için darboğazların belirlenmesi, tespit edilen iyileştirme fikirlerinin uygulama kararlarının risk analizi ile değerlendirildikten sonra belirlenmesinin sürekli iyileştirme anlayışı kazandırılarak uygulanması amaçlanmaktadır. Önerilen bütünleşik yaklaşım, örnek bir firmada üretim hacmi en yüksek olan ve sipariş teslimlerinde gecikme yaşanan ürünün süreci üzerinde uygulanmıştır. Seçilen ürünün hammadde tedariğinden nihai ürün olarak tamamlanana kadar olan süreç önerilen bütünleşik yaklaşım ile incelenmiş, elde edilen iyileştirme alternatifleri risk analizi yaklaşımı ile değerlendirilmiş ve iyileştirme uygulama kararları risk analizi değerlendirmesi sonucu belirlenmiştir. Çalışma sonucunda, uygulama kararı alınan iyileştirme önerileri sayesinde çalışma yapılan işletmede incelenen ürünün çevrim süresinde %20 iyileşme sağlanmıştır. Anahtar Kelimeler: Değer Akış Haritalama, Simülasyon Modelleme, Yalın Üretim, Risk Analizi
Kültürel algoritma tabanlı yapay sinir ağı ile yüksek fırın cüruf basınç aktivitesinin tahminlenmesi
Endüstride optimal düzeyde üretim yapılabilmesi için bilimsel yöntemlerin uygulanması gerekmektedir. Ancak bazı sektörlerde ürün kalitesini belirlemede halen çalışanların tecrübesine dayalı bir üretim modeli geleneği devam etmektedir. Bu durum da önemli zaman ve kalite kayıplarına neden olmaktadır. Bu kayıplar son yıllarda tahmin yöntemlerinin sanayiye uygulanmasıyla minimum düzeye indirgenmiştir. Bu tez çalışmasında literatürde kullanılan tahmin modelleri araştırılarak çimento sektörüne en uygun model belirlenmiş ve uyarlanmıştır. Buna göre, tahminleme modelleri içerisinde Yapay Sinir Ağı ve Kültürel Algoritmanın hibrit olarak çalıştığı bir modelleme ilk defa bu tezde çalışılmıştır. Bu kapsamda bir çimento fabrikasının gerçek zamanlı verileri kullanılmıştır. Bu veriler geliştirilen algoritmanın girdilerini oluşturmaktadır. Çıktı olarak ise Öğütülmüş Yüksek Fırın Cürufu'nun 28 günlük basınç aktivite değeri tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre önerilen hibrit model, farklı tahmin modelleri ile karşılaştırılmış ve test verisi üzerinde %3,66'lık ortalama mutlak yüzde hata değeri ile tahminler yapmayı başarmıştır.
A cross selling recommender system based on recurrent neural networks for online shopping
Recommender systems are considered to be capable of prediction of what is the next product to buy for a specific customer. For an effective cross-selling framework it is crucial to identify which customers are more suitable than others to target a product for the retail industry. This thesis proposes a hybrid model which implements recurrent neural network architectures with self-attention mechanism processing implicit feedback. Furthermore, the proposed design is capable of handling both sequential and non-sequential features, which correspond to purchase behavior and non-behavioral customer specific information respectively. This study represents an alternative solution to a well-known business problem: improving cross-selling effectiveness by estimating customers' likelihood for which products or services to buy next time. A recommender system which works on additional data configurations is the core concept of the framework. This study is verified with an online shopping dataset, and it is illustrated that the concatenation of relevant features provides additional information to the model, and it is obtained approximately 13% of improvement in evaluation metrics.