A benchmark comparison of Gaussian process regression, support vector machines, and ANFIS for man-hour prediction in power transformers manufacturing

Üretim süreleri, üretim maliyeti ile doğrudan ilişkili olduğu için ürün değerlemelerini etkiler. Bu nedenle üretim sürelerinin doğru tahmin edilmesi, doğru ürün değerlemeleri ve fiyatlandırması yapabilmek için en önemli sorunlardan biridir. Adam-saat birimi bu amaçla yaygın olarak kullanılmakta ve projelerin ihale öncesi ürün değerlemeleri yapılırken dikkate alınmaktadır. Genelde emek yoğun bir üretim ortamına sahip olan, proje bazlı üretimlerde her ürün farklı bir proje olduğu için özellikle önemlidir. Adam-saatler yerel verilerden türetilen sistematik araçlar yerine uzmanlar tarafından tahmin edildiğinde, genellikle ürünün fabrika çıkış maliyetini etkileyen yanlış tahminlerle sonuçlanır. Yanlış tahminin gerçek adam-saatten negatif bir sapmaya sahip olması, her türlü işletme için ciddi bir sorun olan kar marjının düşmesine sebep olur. Bu sorunu önlemek için adam-saat tahmininin gereğinden fazla hesaplanması da başka bir sorun ortaya çıkararak müşteriler için ihale sırasında maliyet etkinliği azaltabilir. Bu nedenle, emek yoğun üretim ortamlarında sistematik yöntemlere dayalı aşırı düşük ve fazla tahminler olmadan adam-saat tahmini, fabrikaların genel karlılığını koruyabilmek için önemlidir. Gemi inşa ve havacılık endüstrisi gibi farklı sektörlerde yanlış uzman tahminlerinden kaynaklanan sorunların üstesinden gelmek için çeşitli araştırmalar yapılmıştır. Ayrıca yazılım geliştirme alanında "efor tahmini" başlığı altında aynı konu irdelenmiştir. Ancak proje bazlı üretim anlayışına sahip Güç Trafosu imalatına yönelik herhangi bir çalışma yapılmamıştır. Bu çalışmada, veriye dayalı yöntemler ve makine öğrenimi uygulamalarına dayalı olarak Güç Transformatörleri imalatında adam-saat tahminleri incelenmiştir. Sonuçlar, önerilen tahmin sisteminin mevcut olanlara iyi bir alternatif olabileceğini göstermektedir.