Veri madenciliği yöntemleri ile dokümantasyon süreçlerinin iyileştirilmesi: Havacılık sektöründe bir vaka çalışması

Birçok işletme müşteri beklentileri, güvenlik gereksinimleri, çevreye uyum gibi konularda, kendilerinden beklenen gereksinimleri karşılayabilmek için ulusal ve uluslararası standartlar çerçevesinde faaliyet göstermek zorundadır. Havacılık sektörünün, diğer sektörlere ek olarak yüksek güvenlik gereksinimleri mevcuttur. "Yaptığını yaz, yazdığını yap" temel kalite prensibi ve tabi olunan standart mecburiyetleri sebebiyle icra edilen faaliyetlerin süreç bakış açısıyla yorumlanması ve tüm süreçlerin dokümante edilmesi mecburidir. Ancak doküman yayımlama faaliyeti zamanla doküman enflasyonuna sebep olmuş ve yalın felsefeden uzak, bir doküman - süreç yapısı oluşmuştur. Söz konusu problem ışığında bu çalışma, araştırmaya konu olan havacılık şirketinde yalın felsefeye hizmet eden, sade bir doküman – süreç sistemi geliştirmeyi hedeflemektedir. Tez iki bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde, İngilizce dilinde yayımlı tüm süreç dokümanları arasındaki benzerlik oranları, uzaklık temelli bir yöntem olan kosinüs yöntemi ile tespit edilmiştir. Aralarında %50'nin üzerinde benzerlik oranı olan dokümanlar incelenerek bu dokümanların birleştirilmesi ve/veya dokümanlar arası ilişkinin kurulması önerilmiştir. İkinci bölüm de ise amaç, yayımlanmak istenen dokümanın ait olduğu sınıfın makine öğrenmesi algoritmaları marifeti ile tahmin edilmesidir. Bu bölümde birçok makine öğrenmesi algoritması kullanılmıştır. En yüksek doğruluk oranı veren Destek Vektör Makinaları (SVM) ve Lojistik Regresyon algoritmalarının birleştirilmesi ile hibrit bir model oluşturulmuştur. Bu modelle, algoritmaların tekil olarak elde ettikleri başarı oranı %6 arttırılarak %76 doğruluk oranına ulaşılmıştır. Uygulama kapsamında Python yazılım dili kullanılmıştır.