1.885
Arşivlenen Tez
0
DOI Atanmış
0%
DOI Oranı
Anabilim Dalı
Solar renewable energy as a solution to Nigeria power crisis
Since oil and gas account for more than 80% of Nigeria's current GDP, the country's economy is completely reliant on these two commodities. However, inconsistent power from all sources has slowed economic development throughout all regions in Nigeria. The motivations, challenges, and returns of solar energy strategy implementation are investigated. This was completed with a literature research and semi-structured interviews with two senior management authorities from solar energy players in Nigeria, and using their responses to design a framework for solar energy in Nigerian power industry. Energy procurement in distant places, where existing sources of power supply are ineffective, where transmission line expansion is not practicable or possibly not economically efficient, has been the primary motivation for the notion of photovoltaic (PV) systems. Solar energy is the cleanest form of electricity generation. While the cost of PV modules and installation is considerable, it is competitive with other types of generating systems, such as diesel, in terms of total cost of ownership.
Bulanık çok kriterli karar verme yöntemlerini kullanarak sürekli iyileştirme projelerinin seçimi ve önceliklendirilmesi
İşletmeler, küreselleşen dünya ve giderek artan rekabet koşullarında mevcudiyetlerini sürdürmek üzere kalite, maliyet, hız vb. konularda sürekli iyileşmek ve pazarda yerlerini güçlendirerek korumak zorundadırlar. Bu amaçla işletmeler, yıllardır süregeldiği şekilde sürekli iyileştirme araçlarından faydalanarak (Yalın 6 Sigma, Kaizen vb.) iyileştirme projeleri gerçekleştirmektedirler. Ancak bu projelerin gerçekleştirilmesi için de gerekli olan kaynaklar sınırlıdır. Bu nedenle, kaynaklar da göz önüne alınarak etki seviyesi yüksek projelerin seçimi ve önceliklendirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, bir savunma sanayi firmasında gerçekleştirilen sürekli iyileştirme projelerinin seçimi ve önceliklendirilmesi konusunda bir metot oluşturulması hedeflenmiştir. Bu amaçla, öncelikle bir değerlendirici kurul oluşturulmuş, sürekli iyileştirme projeleri için yapılan geçmiş proje beyanları, literatür araştırmaları ve şirket hedefleri de göz önüne alınarak seçim ve önceliklendirme kriterleri belirlenmiştir. Çalışma, çok kriterli karar verme yöntemlerinden olan Analitik Hiyerarşi Prosesi (Analytical Hierarchy Process-AHP), Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (Fuzzy Analytical Hierarchy Process-FAHP) , İdeal Çözüme Benzerlikle Tercih Düzeni Tekniği (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution- TOPSIS) ve Bulanık İdeal Çözüme Benzerlikle Tercih Düzeni Tekniği (Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution-FTOPSIS) ile gerçekleştirilmiş, ve bu yöntemler kullanılarak farklı departmanlardan alınan 10 proje sıralanmıştır. Elde edilen farklı sıralamalar ise, Copeland Yöntemi ile birleştirilerek, bütünleştirilmiş sıralama belirlenmiştir. Sonrasında her yöntemin bütünleştirilmiş sıralama ile olan korelasyonu incelenmiştir. Çalışmanın işletmelerde sürekli iyileştirme projelerinin değerlendirilmesini analitik ve mantıksal bir yaklaşımla ele alması nedeniyle de literatüre katkı sağlanması hedeflenmiştir.
Yarı-istenen tesis yerleşim problemleri için iki amaçlı yaklaşımlar
Bir tesisin yerleşiminin çevresindeki noktalara hem yakın olması hem de oluşturduğu istenmeyen etkiler nedeniyle uzak olması gerekirse bu tesisler yarı-istenen tesis olarak tanımlanır. Bu tezde, iki amaçlı yarı-istenen tesis yerleşim problemi ele alınmaktadır. İlk amaç fonksiyonu yerleştirmeyi planladığımız tesis ve talep noktaları arası taşıma maliyetlerini minimize etmektedir. Taşıma maliyetinin tesis ve talep noktaları arasındaki doğrusal mesafeyle orantılı olduğu varsayılmıştır. İkinci amaç fonksiyonu ise tesisin oluşturduğu istenmeyen etkiyi temsil etmekte ve tesis ile talep noktaları arasındaki Öklid mesafesinin bir fonksiyonu olan sosyal maliyeti minimize etmektedir. Çalışmada, ikinci amaç fonksiyonu iki farklı şekilde değerlendirilmiştir. Birinci problem tipinde, tesisin oluşturacağı en yüksek sosyal maliyet minimize edilmiştir. İkinci problem tipinde ise tesisin oluşturduğu toplam sosyal maliyet minimize edilmiştir. Problemin her iki tipi için yeni çözüm yaklaşımları geliştirilmiş ve alanı küçülterek çözüm arayan Big Square Small Square (BSSS) algoritması problemlere uyarlanmıştır. Çözüm alanının alt bölgelere bölünmesiyle bazı bölgelerin kolay bir şekilde elenebilmesi ve çözüm kümesinden çıkarılabilmesi sağlanmıştır. Bunun için daha küçük boyutlu matematiksel modeller ve problemin yapısını kullanarak alt bölgeleri değerlendiren yaklaşımlar geliştirilmiştir. İndirgenmiş bölgelerden elde edilebilecek etkin çözümler, temsilci bir küme ile gösterilmiştir. Her iki yaklaşım büyük boyutlu iki veri seti üzerinde test edilmiştir. Sonuçlar, olası alanların indirgenerek etkin sınırı temsil eden çözüm kümelerinin makul sürelerde elde edildiğini göstermektedir.
Hava savunma sistemlerinin konfigürasyonu ve konuşlandırılması için çok kriterli bir yaklaşım
Bu tezde, olası tehditlerin imhası için gereken hava savunma füzelerinin belirlenmesine ve bu füzeleri barındıran hava savunma füze sistemlerinin Türkiye sınırları içerisindeki yerleşimine ilişkin bir çalışma yürütülmüştür. Hava savunma füze sistemlerinin konuşlanmasında dikkate alınan unsur arama radarları olmuştur. Radarların yerleşiminde önce coğrafi koordinatlar, ardından Türkiye sınırları içerisinde yer alan ve savunulma ihtiyacının had safhada olduğu noktalar göz önünde bulundurulmuştur. Radarların yerleştirilebileceği kritik noktalar ve radar sayıları belirlendikten sonra ise bu kritik noktalarda bulunacak olan ve ilgili bölgeyi savunabilecek yeteneklere sahip hava savunma füzesine ait özellikler belirlenmiştir. Tüm bunlar belirlenirken dikkate alınması gereken, geliştirilen çözüm önerisinin aynı zamanda maliyet etkin olabilmesidir. Özetle, çalışma kapsamında Türkiye'de belirlenen bölgelerin savunmasının sağlanabilmesi için sahip olunması gereken hava savunma füzeleri ve bu füzelerin konuşlandırılması muhtemel yerlerin tespiti için bir model geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Literatürde henüz çok fazla yer almayan bu konunun gelecekte hayli önem kazanacağı ve bu çalışmanın ilgili literatüre katkı yapacağı düşünülmektedir.
A partially observable markov decision process approach for clinical decision support in cancer treatment: implementation for colon cancer
The cancer treatment process involves uncertainty by its nature. Since the disease evolves continuously and diagnostic tests used to detect the level of the disease are not totally accurate, the actual state of the disease remains unknown. Therefore, physicians should make treatment decisions in a stochastic environment. This study aims to develop a mathematical model of the history of the colorectal cancer treatment process by using partially observable Markov decision process. To understand the impact of the partially observable environment on modeling the history of the disease, a comparative analysis of the outputs of the partially observable Markov decision process model, in which the patient's actual health status is estimated from the blood carcinoembryonic antigen level change and computed tomography results as observational states, with a basic Markov decision process model that assumes the patient's actual health status is fully known. has been made. The output of the proposed model has been compared to 5-year survival outcomes that come from Surveillance, Epidemiology, and End Results database. A series of hypothetical scenarios have been presented to understand the effectiveness of the model and some limitations encountered in the modeling process have been mentioned along with suggestions for future studies will be made.
Taahhütler altında proje planlaması için dinamik karar verme modeli yaklaşımı
Farklı alanlarda faaliyet gösteren bir çok şirket imzaladıkları sözleşmeler için çeşitli projeler yürütmektedir. Bu sözleşmeler ile firmalar bazı taahhütlerde bulunmakta olup gerçekleştirilememesi durumunda ceza ve yaptırımlar ile karşılaşmaktadır. Bu sebeple, sözleşme doğrultusunda yerine getirilmesi gereken taahhüt için kısıtlı zaman, bütçe ve kaynaklar ile projelerin dinamik bir şekilde planlanmasına ve yönetilmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Çalışma kapsamında, zaman taahhüdünün dikkate alındığı Markov Karar Süreci modeli ve sezgisel yaklaşım önerilmiştir. Projede çalışanların bilgilerinden yararlanılarak seri ve paralel bağlı aktivitelerin gerçekleşebileceği minimum ve maksimum iş yükleri gerçeğe yakın olarak belirlenmektedir. Kritik yol yöntemi ile projenin tamamlanacağı en uzun süre hesaplanmaktadır. Model, maksimum iş yükü için gerçekleşecek en uzun süreden geriye doğru minimizasyon problemi olarak çözülerek projenin tamamlanacağı en iyi ortalama süre bulunmaktadır. Modelin dinamik olarak planlanması zorlaşmaktadır. Bu nedenle, aktivite ilerlemelerinin planlanan aktivite süreleri ile belirli bir algoritma sayesinde karşılaştırıldığı ve alınacak aksiyona karar verilen bir karar kuralı geliştirilmiştir. Oluşturulan karar kuralı ile model farklılaştırılmış ve sezgisel bir model önerilmiştir. Zaman taahhüdü dolayısıyla proje başında sözleşmede taahhüt edilen süre dikkate alınmıştır. Sezgisel model ile başlangıçta taahhüt edilen proje süresine daha yakın gerçekleşmelerin oluşması sağlanmıştır. Ayrıca, her periyotta alınacak aksiyon belirlendiği için oluşan işlem yükü azalmıştır. Oluşturulan modeller farklı proje ağları için çözdürülmüştür. Aktivite bağlantılarına ve büyüklüklerine göre projeler için kullanılması uygun olan modellere ve parametrelere değinilmiştir. Markov karar modeli ile sezgisel modelin sonuçları arasındaki kıyaslama sayesinde kısıt değerlerinde ve parametrelerde güncelleme yapılabilmiştir. İşlem yükünü daha da azaltmak için projelerin iş paketlerine ayrılarak planlanması ve yürütülmesi önerilmiştir.
Proje yönetiminde etkin insan kaynağı dağıtımı için bir veri zarflama analizi yaklaşımı
Tüm organizasyonlar mevcut kaynaklarını en iyi şekilde kullanıp verimliliklerini yüksek tutmak isterler. Kurumlar ve şirketler fonksiyonlarını yerine getirebilmek için öncelikli olarak işgücü kaynağına ihtiyaç duyarlar. Organizasyon içerisindeki mevcut insan kaynağının birimlerin ihtiyaçlarına uygun dağıtılması oldukça önemlidir. Uygun dağıtım olmadığı durumlarda işlerin bir kısmının şirketi zarara uğratacak şekilde geciktiği, diğer bir kısmının ise gereksiz kaynak kullandığı gözlemlenmektedir. Tez kapsamında araştırma ve geliştirme faaliyetleri icra eden bir teknoloji firmasında yürütülmekte olan bir projede etkin insan kaynağı dağıtımı problemi ele alınmıştır. Projeyi yürüten iş gücünün çoğu şirketin kadrolu personelidir. Ayrıca dönemsel iş yükününün dengelenmesi amacıyla farklı firmalardan taşeron personel kiralama yoluna da gidilmektedir. Projedeki işler farklı ekipler tarafından icra edilmektedir. Bu problem için bir Veri Zarflama Analizi yaklaşımı geliştirilmiş, bu yaklaşımda ekiplerin her biri Veri Zarflama Analizi terminolojisi ile karar verme birimi olarak ele alınmıştır. Merkezileştirilmiş Veri Zarflama Analizi ile kaynak dağıtımı yaklaşımı, toplam etkinliği en üst düzeye çıkaracak şekilde dağıtımdaki değişimin nasıl uygulanacağına karar vermeyi hedefler. Bu tez çalışmasında uygulanan Merkezileştirilmiş Veri Zarflama Analizi modelleriyle insan kaynaklarının yeniden dağıtımı üzerine alternatif bir yaklaşım sunulmuştur. İnsan kaynaklarının yeniden dağıtımındaki esnekliğe yönelik üç farklı senaryo (uzun, orta, kısa dönemli) ile toplam etkinlik seviyelerini en üst düzeye çıkarmak için personel sayılarını azaltma ve/veya transfer etme sonuçları elde edilmiştir.
A Q-learning based load balanced and QoS-aware SDN approach: A case study in defence industry
Traditional network routing methods are insufficient in the face of exponentially increasing data, device diversity and service demands' variety, making the necessity of more manageable routing methods felt at both the Internet and Local Area Networks (LAN). It is predicted that the Software Defined Networks (SDN) are going to be able to manage the data traffic of the digital world in a more democratic way with smart algorithms, due to their programmable and centralized management structure. In this study, the network environment of a defense industry company that has a LAN infrastructure on a large campus was selected as a case study. This internal network serves a a wide variety of devices with dozens of switches. A part of its topology and its traffic that currently routed with Spanning Tree Protocol (STP) has been simulated with widely used methods. In this network environment; various test scenarios have been studied with STP, a rule-based SDN, and our Q-learning based SDN approach. Our proposal, which performs the load balancing of the system while providing the requested QoS to the clients, has achieved effective results under various QoS performance metrics and load balancing indicators.
Blokzincir bazlı hasta kan yönetim sistemi mimarisi geliştirme ve devreye alınması
Kan, insan hayatının devamlılığını sağlayan vücut sıvısıdır. Bağışçıdan alınan kanın kalite ölçütleri kadar bağışçıya ait bilgiler de medikal operasyonlarda önemli bir yere sahiptir. Bu nedenle kalite kriterlerine, veri gizliliği standartlarına ve operasyonel emniyete uygun kan temini tüm paydaşlar için çok önemlidir. Kalite standartları ve veri gizliliğini sağlamak için bazı yaklaşımlar ve yöntemler geliştirilmiş olsa da insan hatası/manipülasyonu ve mevcut durumda kullanılan sistemlerin saldırılara açık olması nedeniyle veri ihlalleri mümkün olabilmektedir. Blokzincir, eşler arası ağ aracılığıyla dağıtılmış defterde veri depolamak için kullanılan bir teknolojidir. Sadece yetkisi olan kullanıcıların erişebileceği verilerin değişmezliğini teminat altına alan özelliklere sahiptir. Bu çalışmanın amacı, bağışçıya ait kişisel verileri korumayı, toplanan verilerin tutarlı olmasını sağlamayı ve operasyonel kaliteyi iyileştirmeyi amaçlayan bir kan transfüzyon yönetim sistemi için özel (private) bir blokzincir ağı geliştirmektir. Yaklaşımın uygulanabilirliğini test etmek için Hyperledger Fabric platformu üzerinden üç paydaşlı bir vaka çalışması geliştirilmiştir. Yapılan bu çalışma ile sağlık sisteminde önemli bir rolü olan kan transfüzyonu yönetiminde veri güvenliğinin önemi vurgulanmış ve benzer yöndeki çalışmalar için bir zemin oluşturulmaya çalışılmıştır.
Türkiye ve Kanada'da elektrik tüketimi tahmini: Makine öğrenmesi modellerinin karşılaştırmalı analizi
Elektrik tüketimi, ekonomik büyüme, kentleşme ve enerji politikaları ile olan yakın ilişkisi nedeniyle enerji planlaması açısından temel göstergelerden biri olarak kabul edilmektedir. Bu çalışmada, Türkiye ve Kanada'da kişi başı elektrik tüketiminin tahmin edilmesine yönelik karşılaştırmalı bir analiz gerçekleştirilmiştir. Analiz kapsamında kişi başı gelir, sanayi katma değeri, yenilenebilir enerji oranı, elektrik iletim ve dağıtım kayıpları ile kentleşme oranı bağımsız değişkenler olarak ele alınmıştır. Ayrıca, elektrik tüketiminin zamansal bağımlılığını yansıtmak amacıyla modele gecikmeli değişken dâhil edilmiştir. Modelleme sürecinde Gauss Süreç Regresyonu (GPR), Destek Vektör Regresyonu (SVR), XGBoost, Yapay Sinir Ağları (MLP), Topluluk Öğrenme yöntemleri ve Çoklu Doğrusal Regresyon (MLR) modelleri kullanılmıştır. Elde edilen bulgular, makine öğrenmesi temelli yöntemlerin genel olarak yüksek tahmin performansı sergilediğini göstermektedir. Türkiye için en başarılı sonucun GPR modeli ile elde edildiği, Kanada için ise Topluluk Öğrenme yaklaşımının daha yüksek performans sunduğu belirlenmiştir. Bununla birlikte, Türkiye veri setinde MLR modelinin de dikkat çekici düzeyde başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür. Ayrıca, gecikmeli değişkenin modele dâhil edilmesinin tahmin doğruluğunu artırdığı tespit edilmiştir. Sonuç olarak, elektrik tüketimi dinamiklerinin ülkeden ülkeye farklılık gösterebildiği ve bu nedenle tek bir modelin tüm ülkeler için aynı düzeyde başarı sağlamasının beklenmemesi gerektiği anlaşılmaktadır. Elde edilen bulgular, makine öğrenmesi yöntemlerinin enerji planlaması ve politika geliştirme süreçlerinde etkin bir şekilde kullanılabileceğini ortaya koymaktadır. Bu kapsamda, daha geniş veri setleri ve alternatif modelleme yaklaşımları ile gerçekleştirilecek çalışmaların literatüre katkı sağlayacağı değerlendirilmektedir.
Sipariş toplama süreçlerinin eniyilenmesinde meta sezgisel yaklaşımlar
Tedarik zincirinde önemli bir yere sahip olan manuel depolarda oluşan maliyetin %55'i sipariş toplama süreçlerinden kaynaklanmaktadır. Yüksek seviye depolarda hem elektrikli forkliftler hem de insan baş roldedir. Enerjiye ve ergonomik çalışma koşullarına yönelik giderek artan ilgi depolama süreçlerine de yansımaktadır. Bu sebeple bu tez çalışmasında manuel yüksek seviye depoların lokasyon atama, sipariş gruplama ve toplayıcı rotalama süreçlerine sürdürülebilirlik ve ergonomik bakış açılarıyla yaklaşılmıştır. İlk olarak elektrik enerjisi ve insan enerjisi minimizasyonu amacıyla ABC sınıflı lokasyon atama politikası önerilmiştir. İkinci aşamada ise yine elektrik ve insan enerjisi minimizasyonu amacıyla bir sipariş gruplama ve toplayıcı rotalama matematiksel modeli önerilmiştir. Ayrıca tavlama benzetimi algoritması, genetik algoritma, yusufçuk algoritması metasezgisel yöntemleri ve bunların hibrit uygulamaları da kullanılmıştır. Enerji temelli ABC sınıflı lokasyon ataması ratgele lokasyon atama yönteminden daha iyi sonuçlar vermiştir. Sipariş gruplama ve rotalama matematiksel model ile de FCFS gruplama ve s-şekilli rotalama yönteminden daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Yusufçuk algoritması ve hibrit yöntemleri ise diğer algoritmalardan daha iyi sonuçlar üretmiştir.
Makine öğrenmesi tabanlı işitme kaybı tipi ve timpanogram tahmin modeli
Günümüzde işitme kaybı tipi ve timpanometri işitme ölçümlerinde kullanılmaktadır. Bu testlerin kullanımı klinikte rutindir ve ölçümlerinin yorumlanması subjektif sonuçlara ve hatalara neden olabilmektedir. Bu çalışmada, timpanometri ve işitme kaybı türlerinin tahminlenmesi amacıyla makine öğrenmesi algoritmalarından CatBoost, Random Forest ve Support Vector Machine kullanılmıştır. Tahminleme işlemi için saf ses odyometrisi, konuşma odyometrisi ve timpanometri testlerinden elde edilen veriler kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, belirlenen algoritmaların performanslarının karşılaştırılması yoluyla değerlendirilmiştir. Çalışma, işitme kaybı türlerinin ve timpanogram değerlerinin belirlenmesinde makine öğrenmesi yaklaşımlarının etkinliğini ve uygunluğunu değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Analiz sonucunda catboost algoritması sonucu sırasıyla timpanogram ve işitme kaybı tipi değerleri %77 ve %81 doğruluk payıyla tahminlenebilmiştir. RandomForest algoritması sonucu sırasıyla timpanogram ve işitme kaybı tipi değerleri %75 ve %81 doğruluk payıyla tahminlenebilmiştir. SVM algoritması sonucu sırasıyla timpanogram ve işitme kaybı tipi değerleri %72 ve %74 doğruluk payıyla tahminlenebilmiştir. Catboost diğer algoritmalara göre daha iyi bir sonuç vermiştir. SMOTE yöntemi uygulandıktan sonra RandomForest algoritması ile timpanogram tahmininde alınan skor %94, işitme kaybı tipinin tahmininde alınan skor ise %89 olarak hesaplanmıştır. Örneklem sayısı arttırılarak ve öznitelik seçimi yapılarak model başarı oranı yükseltilebilir.
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.
COVID-19'un kalp krizi riski üzerindeki etkisinin makine öğrenme teknikleri ile araştırılması
Veri boyutu günden güne hızlı bir şekilde artış göstermektedir. Büyük miktardaki verilerle, bu büyük miktardaki verilerin içinde saklı olan faydalı bilgilerin ortaya çıkarılması ve bu bilgilerden hareket edilmesi, günümüzün rekabetçi dünyasında giderek önem kazanmaktadır. Bu kadar büyük miktarlardaki verilerle uğraşırken, özellikle de bu verilerin güvenilir bir şekilde nasıl analiz edileceği problemini de beraberinde gelmiştir. Veri madenciliği bu noktada araştırmacıların büyük miktardaki veri setini analiz etme süreçlerini kolaylaştırmıştır. Sağlık hizmetleri insanlarda hastalık, yaralanma ve diğer fiziksel ve zihinsel bozuklukların teşhisi, tedavisi ve önlenmesine yönelik ayrıntılı süreçleri kapsar. Sağlık sektörü elektronik tıbbi kayıtlar, idari raporlar ve diğer kıyaslama bulguları dahil olmak üzere çok büyük miktarda veri ürettiği için zengin verilere sahip bir yer olarak kabul edilebilir. Sağlık hizmetlerine veri madenciliği temel olarak çeşitli hastalıkların tahmin edilmesinde ve doktorların klinik olarak karar vermesinde, tanı ve teşhis koymasında yardımcı olmak amacıyla kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında COVID-19'a ait niteliklerle zenginleştirilmiş veri seti kullanılarak kalp krizi teşhisinin yapılması amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında Sağlık Bilimleri Üniversitesi Dr. Siyami Ersek Göğüs Kalp ve Damar Cerrahisi Eğitim Ve Araştırma Hastanesi iş birliği ile toplanılan COVID-19'a ait nitelik alanlarını da içeren 205 hastanın bulunduğu veri seti ile topluluk öğrenme algoritmaları olan Rastgele Orman, XGBoost, LightGBM ve CatBoost algoritmaları kullanılarak kalp krizi teşhisi yapılmıştır. Algoritma sonuçları 5 farklı performans değerlendirme metriğine göre kıyaslanmıştır. Hassasiyet ölçüsüne göre en iyi performans gösteren algoritma CatBoost ardından Rastgele Orman algoritmasıdır. F1-Ölçüsüne göre en iyi performans gösteren algoritma ise Rasgele Orman algoritmasıdır.
Katılım bankacılığında yapay zeka destekli ürün önerme modeli
Her geçen gün yeni çalışmalarla gelişen yapay zekâ özellikle tahminleme çalışmalarıyla belirsizlik içinde yaşadığımız anları aydınlatmaktadır. Öngörünün son derece önemli olduğu finans alanında gelecek durum ve rakamlarla ilgili tahmin yürütebilmek hayati olduğundan dolayı; bankacılık, sektör olarak yapay zekadaki gelişmelerin önde gelen takipçilerinden olmuştur. Konvensiyonel bankacılık sisteminde agresif uygulamalara ve alternatiflere açık olsa da katılım bankacılığında İslami prensiplerin oluşturduğu kısıtlarla hareket alanı daralmakta ve aksiyonların en doğru seçenek olması önem kazanmaktadır. Bu çalışmanın amacı yapay zekâ destekli modellerle katılım bankacılığının gelişimine katkı sunmaktır. Bu amaç doğrultusunda konuyla ilgili detaylı araştırmalara yer verilip analizler yapılmış, uygulama olarak kümeleme ve birliktelik analizi ile yapay zekâ destekli ürün önerme modeli kurulmuştur. Bu modelle her bir müşteriye en doğru ürünün önerilmesiyle müşteri aktifliği ve sadakati arttırılması amaçlanmaktadır.
Yapay zekâ ve veri madenciliği teknikleriyle müşteri profili tanımlama: Müşteri ilişkileri yönetimi dinamik modelleme uygulaması
Bilgi Teknolojileri Hizmet Yönetimi anlayışının gelişim yönü Yapay Zekâ destekli modellerin iş ve yönetim süreçleri içerisinde giderek daha etkin bir rol alması doğrultusunda ilerlemektedir. Özellikle müşteri destek taleplerinin yönetilmesinde insan uzmanlar tarafından sağlanan hizmetlerin azalması, yapay zeka tabanlı karar destek sistemlerinin etkisinin artmasının etkileri araştırılırken bu dönüşümün temelinde kullanılan tekniklerin de incelenmesi tez çalışmasında önem bir yer tutmaktadır. Müşteri destek taleplerinin tamamlanma sürelerinin tahmin edilmesi, önceliğinin belirlenmesi ve en uygun uzmana atanması için çeşitli regresyon, sınıflandırma yöntemleri deneysel olarak incelenmiştir. Sonuçlar Belirlilik Katsayısı, Doğruluk, Kesinlik ve F1 Skoru ölçütleriyle karşılaştırılarak Karar Ağacı Regresyonu, Yapay Sinir Ağı Sınıflandırma Algoritması ve BERT tabanlı bir ön eğitimli büyük dil modeli kullanılan bir sistem mimarisi önerilmektedir.
Türkiye'deki bankaların sürdürülebilir kalkınma hedefleribağlamında değerlendirilmesi
20.yüzyılda gerçekleşen sanayi devriminin ardından hızla artan tüketim, doğal kaynaklarımızda tahribata sebep olarak gelecek nesillerin yaşam kalitelerinde düşüş gerçekleşmesi riskini doğurmuştur. Kaynaklara ilişkin riskleri yönetebilmek ve geleceğe daha iyi bir dünya bırakabilmek adına 2015 yılında Birleşmiş Milletler, Küresel İlkeler başlığı altında Sürdürülebilir Kalkınma Hedeflerini yayınlamıştır. Bu hedefler, dünyanın her noktasında sürdürülebilirliğe ilişkin alınabilecek aksiyonlara dair kapsamlı bir çerçeve sunmuştur. Sürdürülebilir Kalkınma Hedeflerinin imzacısı olan ülkemizde bankacılık sektörü, hedeflere ulaşılmasında aktif katkı sağlamaktadır. Bu çalışmanın amacı, bankacılık sektörünü Sürdürülebilir Kalkınma Hedefleri bağlamında değerlendirerek sektörün mevcut durumunu ortaya koymaktır. Türkiye'de aktif olarak faaliyet gösteren bankaların yayınladıkları sürdürülebilirliğe ilişkin raporlar, içerik analizi ile incelenerek bankaların Sürdürülebilir Kalkınma Hedeflerine Yönelik aldıkları aksiyonlar belirlenmiştir. İçerik analizi ile elde edilen veriler üzerinden entropi yöntemi kullanılarak ve GRI raporlama endeksi dikkate alınarak iki farklı ağırlık hesaplanmış, hesaplanan bu ağırlıklar bir Çok Kriterli Karar Verme yöntemi olan Gri İlişkisel Analizde kullanılarak bankaların Sürdürülebilir Kalkınma Hedeflerine ilişkin skorları ve sıralamaları belirlenmiştir. İçerik analizinden elde edilen veriler aynı zamanda Veri Zarflama Analizinde kullanılarak bankaların sürdürülebilirlik performansları ölçümlenmiştir. Çalışmaya, bankacılık sektörüne dair bütüncül bir bakış açısı kazandırabilmek adına bankaların Sürdürülebilir Kalkınma Hedeflerine yönelik aldıkları aksiyonlar Spearman Korelasyonu ile incelenmiş, hedefler arasındaki bağlantılar belirlenmiştir. Ek olarak tanımlanan "Kapsam Skoru" göstergesi ile bankaların sürdürülebilirlik bağlamında hangi ölçüde varlık gösterdikleri hesaplanmıştır. Çalışma sonucunda bankaların en çok önem verdiği hedefin "SKH 8: İnsana Yakışır İş ve Ekonomik" büyüme olduğu ortaya konulurken en az önem verilen hedef "SKH 14: Suda Yaşam" olduğu belirlenmiştir.
Tedarik zinciri yönetiminde risk bileşenlerinin etki analizi için bütünleşik bir model önerisi
Küreselleşme, rekabet koşullarındaki artış, tedarik zinciri ortakları arasındaki ilişkilerin güçlenmesi, teknolojideki gelişmeler gibi çeşitli faktörler tedarik zincirlerinin giderek karmaşık hale gelmesine neden olmaktadır. Bu durum, şirketleri olumsuz etkileyen artan belirsizlikler ve ortaya çıkan yeni riskler ile ilişkilendirilmektedir. Bu nedenle, bu risklerin belirlenmesi, değerlendirilmesi ve yönetilmesi uzun vadede kârlı, rekabetçi ve sürdürülebilir bir tedarik zinciri kurmak için esastır. Tedarik zinciri risk yönetimi (TZRY), bu risklerin yönetimi için kritik bir araştırma ve uygulama alanıdır. Bu tez çalışmasının da öncelikli hedefi, tedarik zinciri risklerini öngörmeyi amaçlayan bir model oluşturmaktır. Bu bağlamda öncelikle tedarik zinciri risk yönetimine duyulan gerekliliğin ve bu alandaki ilerlemelerin ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Çalışmada, tedarik zinciri risk yönetimi (TZRY) konusundaki eğilimler, bütünsel bir bakış açısıyla ve Bulanık Bilişsel Haritalar ile Bayes Ağlarından yararlanılan bütünleşik bir yöntem ile incelenmiştir. Literatürdeki benzer çalışmalar incelendiğinde bayes ağları yaklaşımının, tedarik zinciri risk yönetimi modellemesi için kullanıldığı çalışmalar mevcuttur fakat bu tez çalışmasında doküman kodlama yöntemi ile birlikte tedarik zinciri yönetiminde risk bileşenleri etkisinin analizi için öncelikle Bulanık Bilişsel Haritalar yöntemi kullanılmıştır. Sonrasında ise bilişsel haritadan elde edilen bilgiler dönüştürülerek koşullu olasılık değerlerine odaklanan Bayes Ağı kurulmuş ve analiz edilmiştir. Çalışma kapsamında önerilen bütünleşik model ile daha uygun bir çözüm hedeflenmiştir. Elde edilen sonuçların iş uygulamalarına katkısıyla birlikte literatürdeki önemli bir boşluğu dolduracağı düşünülmektedir.
Veri bilimi ve makine öğrenmesi makine öğrenmesi teknikleri ile perakende sektöründe ürün öneri sistemi
Bu tez çalışmasında, perakende sektöründe ürün önerisi yapmak amacıyla veri bilimi ve makine öğrenmesi teknikleri incelenmiştir. Bu amaç doğrultusunda, Apriori algoritması, Yinelemeli Sinir Ağları ve Grafik Tabanlı Analiz yöntemleri kullanılmıştır. Tez kapsamında, örnek bir hediye mağazası veri setinde ve daha sonra bir gerçek hayat verisi uygulaması olarak perakende veri seti üzerinde bu yöntemlerin performansları detaylı bir şekilde değerlendirilmiştir. Yapılan analizler sonucunda, her bir yöntemin farklı avantaj ve dezavantajları olduğu tespit edilmiştir. Apriori algoritması, veri setlerinde basit ve anlaşılır kurallar oluşturma açısından önemli bir avantaj sunarken RNN'ler uzun süreli kullanıcı davranışlarını anlamada ve zaman serisi verileri üzerinde tahmin yapmada etkilidir. GBA ise ilişkilerin görselleştirilmesi, toplulukların oluşturulması ve karmaşık ilişkilerin analizi gibi konularda öne çıkmaktadır. Örnek veri setinde ve gerçek hayat uygulamasında yapılan çalışmalarda, yönteme karar verirken bu kararda, veri setinin boyutu ve özelliklerinin oldukça etkili olduğu görülmüştür. Python yazılım dili kullanılarak yapılan veri analizinde ve veri görselleştirmelerinde sonuçlar kolay okunabilir olmuştur ve teknolojiye uyum açısından hız kazandırmıştır. Bu çalışmanın sonuçları, perakende sektöründe kişiselleştirilmiş ürün önerisi yapma sürecine katkı sağlayacak önemli bulgular sunmaktadır. Satış oranlarını artırmak ve aynı zamanda müşteri memnuniyetini artırmak için Apriori algoritması, RNN ve GBA yöntemlerinden uygun olanı seçmek veri analizi ve veri özelliklerini iyi anlamak ile mümkündür. Bu veri analizinde Python gibi teknolojiye uyumlu araçlar kullanmak çalışmayı hızlandırmaktadır.
Sürdürülebilir tedarikçi seçimi için karar modeli önerisi ve bir uygulama
Günümüzün rekabetçi ve sürdürülebilirlik odaklı iş dünyasında, tedarikçi seçimi, uzun vadeli başarının sağlanmasında kritik bir faktör haline gelmiştir. Bu çalışma, bir firmanın bilişim teknolojilerinde dış kaynak kullanımı için tedarikçi seçim sürecini sürdürülebilirlik perspektifiyle ele alarak bir tedarikçi seçimi modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır. Literatür incelemesi sonucunda, ekonomik, sosyal ve çevresel boyutları kapsayan 27 sürdürülebilirlik kriteri belirlenmiştir. Bu kriterlerin önem sıralamasını belirlemek amacıyla Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) yöntemi kullanılmış ve bu süreçte 6 satın alma uzmanı ile çalışılmıştır. Ardından, tedarikçi firmaların yetkilileri, her bir kriter için kendi firmalarını 1'den 5'e kadar derecelendirmiştir. Gri İlişkisel Analiz (GRA) yöntemi ile tedarikçilerin performansları değerlendirilmiş ve sıralanmıştır. İlk aşamada fiyat teklifleri dikkate alınmamış, ancak daha sonra gri ilişkisel dereceler maliyet kriterine çevrilerek fiyat teklifleri ile entegre edilmiştir. Sonuç olarak, sürdürülebilirlik ve maliyet kriterlerini bir arada değerlendiren nihai tedarikçi sıralaması elde edilmiştir. Bu çalışma, sürdürülebilir tedarikçi seçimi konusunda literatüre katkı sağlarken, işletmelerin uzun vadeli stratejik hedeflerine uygun tedarikçilerle iş birliği yapmalarını teşvik eden bir model sunmaktadır. Anahtar Sözcükler: Sürdürülebilir Tedarikçi Seçimi, Bilişim Teknolojilerinde Dış Kaynak Kullanımı, Analitik Hiyerarşi Prosesi(AHP), Gri İlişkisel Analiz(GRA), Tedarikçi Performansı
Dünya ülkelerinin enerji performanslarının analizi için bir model önerisi
Sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmak, dünya genelinde enerji kullanımını daha verimli ve çevre dostu hale getirmeyi gerektirir, çünkü enerji sektörü hem ekonomik gelişme hem de çevresel koruma açısından merkezi bir rol oynamaktadır. Bu bağlamda, enerji performanslarının doğru şekilde analiz edilmesi, kaynakların verimli kullanımı ve sürdürülebilir politikaların geliştirilmesi için kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada, 2030 sürdürülebilirlik hedefleri kapsamında dünya ülkelerinin enerji performanslarını analiz etmek amacıyla Veri Zarflama Analizi (VZA) yöntemi tercih edilmiştir. Çalışma, genişletilmiş bir girdi ve çıktı seti kullanılarak 100 ülkenin enerji performansını değerlendirmesi bakımından literatürdeki diğer çalışmalardan ayrılmaktadır. Model kapsamında, yenilenebilir enerji tüketimi, iş gücü, brüt sermaye oluşumu ve elektrik üretim kaynaklarının çeşitliliği gibi çeşitli girdiler kullanılırken, karbon dioksit (CO₂), metan (CH₄) ve diazot monoksit (N₂O) emisyonları çıktı olarak ele alınmıştır. Verilerin büyük bir kısmı 2020 yılına kadar mevcut olmakla birlikte, eksik yılların tamamlanmasında makine öğrenmesi yöntemlerinden biri olan Random Forest algoritmasından faydalanılmış ve tahminler 2022 yılına kadar genişletilmiştir. Bu yenilikçi yaklaşım, veri eksikliklerini giderirken enerji performanslarının daha hassas ve güvenilir bir şekilde değerlendirilmesine olanak tanımaktadır. Çalışmanın sonuçları, enerji politikalarının ve sürdürülebilirlik stratejilerinin geliştirilmesine ışık tutmaktadır. Özellikle düşük performans sergileyen ülkeler için hedeflenen iyileştirme stratejilerinin belirlenmesine yönelik önemli bilgiler sunulmaktadır. Ayrıca, elde edilen bulgular, yenilenebilir enerji kaynaklarının çeşitlendirilmesi ve karbon emisyonlarının azaltılmasında enerji verimliliğinin önemini vurgulamaktadır. Bu doğrultuda, çalışma, enerji politikalarının geliştirilmesinde rehber niteliğinde bir kaynak olmayı amaçlamaktadır.
Türk bankacılık sektöründe karlılığı etkileyen faktörlerin panel veri analizi ile incelenmesi
Bankalar finansal sistem içinde yer alan en önemli kuruluşlardır. Türk bankacılık sisteminde mevduat bankacılığının ağırlıklı payı dikkate alındığında, mevduat bankalarının incelenmesi daha bir önem kazanmaktadır. Bu nedenle bu tez çalışmasında panel veri analizi yöntemi ile banka karlılığına etki eden içsel ve dışsal değişkenler incelenmiştir. Banka performans göstergesi olarak aktif karlılığı, özkaynak karlılığı ve net faiz marjı kullanılmıştır. Kısa dönemde aktif karlılığı; yüksek aktif büyüklüğünden, faiz gelirlerinin yönetiminden, likit varlıklarının yüksekliğinden, güçlü özkaynaklara sahip olmak ile yüksek sermaye yeterliliğine sahip olmaktan olumlu etkilenmektedir. Faiz gelirlerinin yüksek olması bankaların ana faaliyetleri ile karlılıklarını yönetebildiklerini göstermektedir. Aktif büyüklüğü kısa dönemde hem aktif karlılığını hem de özkaynak karlılığını en fazla artıran değişken olarak bulunmuştur. Aktif büyüklüğü uzun dönemde uzun dönemde ise aktif karlılığı ile net faiz marjı üzerinde negatif etkiye sahipken, özkaynak karlılığı üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkiye sahip değildir. Kısa dönemde özkaynak karlılığı; aktif büyüklüğünden, yüksek faiz gelirlerinden, özkaynaklara göre daha uygun borçlanma kaynağı olan mevduat kaleminden, yüksek sermaye yeterliliği ve özkaynaklardan pozitif yönde etkilenmektedir. Faiz gelirleri ile özkaynak değişkenleri hem kısa dönemde hem de uzun dönemde banka karlılığı üzerinde pozitif katkı sağlayan değişkenler olarak bulunmuştur. Mevduatlar uzun dönemde aktif karlılığı ile özkaynak karlılığını azaltıcı yönde etkilemektedir. Döviz kuru uzun dönemde karlılığa olumlu katkı sağlamıştır. Ekonomik büyüme uzun dönemde aktif karlılığı ve özkaynak karlılığını arttırırken, net faiz marjı üzerinde anlamlı bir etkisi bulunmamıştır.
Karar teorisinde belirsizlik modellemesi ve bulanık kümeler teorisi ile bir uygulama
Karar verme süreçlerinde ortaya çıkan belirsizlik ve karmaşıklık üzerine bu tez çalışmasında bulanık kümeler teorisi uygulamasına odaklanmaktadır. Bulanık kümelerin genişletilmiş hali olan çift tereddütlü bulanık kümeler belirsiz ortamda üyelik ve üyelik dışı dereceleri ile tereddüt derecelerini etkin bir şekilde yansıtmaktadır. Çalışmanın uygulama bölümünde çift tereddütlü bulanık bilgiye dayalı çok kriterli karar verme yöntemi ile çözüm önerisi sunulmaktadır. Bu çalışma, bulanık kümeler teorisinde belirsizlik modellemesi önemi vurgulanmakta ve karar teorisi bağlamında çift tereddütlü bulanık bilgiye dayalı çok kriterli karar verme yöntemini gerçek bir uygulamadaki kullanımını göstermektedir. Karar verme yöntemlerinin çoğunda uygulanan, en uygun alternatifi belirlemek için tek bir uzman veya bir grup uzman tarafından sağlanan çift tereddütlü bulanık değerlendirme (DHFE) bilgilerinin karşılaştırılmasını ve sıralanmasına olanak sağlayan bu yöntem herhangi iki çift tereddütlü bulanık eleman (DHFE) arasında etkili bir ayrım tanıması açısından son derece önemlidir. Kayıp kaçınma isteksizliğini ele almak için karar vericilerin çift tereddütlü bulanık elemanlar biçiminde ifade edildiği tam ölçekli bilgiler hesaplamada dikkate alınmaktadır. Karar verme süreçlerinde ortaya çıkan belirsizlik ve karmaşıklık üzerine bu tez çalışmasında bulanık kümeler teorisi uygulamasına odaklanmaktadır. Bulanık kümelerin genişletilmiş hali olan çift tereddütlü bulanık kümeler belirsiz ortamda üyelik ve üyelik dışı dereceleri ile tereddüt derecelerini etkin bir şekilde yansıtmaktadır. Çalışmanın uygulama bölümünde çift tereddütlü bulanık bilgiye dayalı çok kriterli karar verme yöntemi ile çözüm önerisi sunulmaktadır. Bu çalışma, bulanık kümeler teorisinde belirsizlik modellemesi önemi vurgulanmakta ve karar teorisi bağlamında çift tereddütlü bulanık bilgiye dayalı çok kriterli karar verme yöntemini gerçek bir uygulamadaki kullanımını göstermektedir. Karar verme yöntemlerinin çoğunda uygulanan, en uygun alternatifi belirlemek için tek bir uzman veya bir grup uzman tarafından sağlanan çift tereddütlü bulanık değerlendirme (DHFE) bilgilerinin karşılaştırılmasını ve sıralanmasına olanak sağlayan bu yöntem herhangi iki çift tereddütlü bulanık eleman (DHFE) arasında etkili bir ayrım tanıması açısından son derece önemlidir. Kayıp kaçınma isteksizliğini ele almak için karar vericilerin çift tereddütlü bulanık elemanlar biçiminde ifade edildiği tam ölçekli bilgiler hesaplamada dikkate alınmaktadır. Çift tereddütlü bulanık elemanların ayırt edilebilirliğini arttırmak için yeni bir uzaklık ölçüsü ve puan fonksiyonuyla karşılaştırma yöntemi geliştirilmiştir. Bu yaklaşım insan bilişsel yapısına uygunluk sağlarken üye olma ve üye olmama fonksiyonda verilen daha fazla olası değerler tereddüt derecelerinin arttırdığı genel anlayışıyla uyumludur. Genişletilmiş VIKOR metodolojisinde, kriterler arasındaki etkileşimli bağı ayırt edebilmek için kriter ağırlıklarını elde etmek amacıyla bulanık ölçüme başvurulmuştur. Çalışmada genişletilmiş VIKOR yöntemine dayalı çift tereddütlü bulanık bilgiler kullanılarak Yalın ve Yeşil üretim ilkeleri karşılaştırılmış ve en iyi uzlaşma çözümü bağlamında Yalın üretim uygulamaları sonucuna varılmıştır.
Doğal dil işleme ve yapay zeka ile iş süreçlerinin otomasyonu ve iyileştirilmesi
Bu tez çalışmasında, doğal dil işleme ve yapay zeka teknolojilerinin iş süreçlerinin otomasyonu ve iyileştirilmesi üzerindeki etkileri incelenmiştir. Yapay zeka ve doğal dil işleme teknolojilerinin iş süreçlerine entegre edilmesi, süreç otomasyonu, karar destek sistemlerinin geliştirilmesi ve süreç içerisinde tekrarlayan görevlerin insan müdahalesi olmadan gerçekleştirilmesi konuları birlikte ele alınmaktadır. Buna bağlı olarak, yapay zeka modelleri ile süreç akışlarının oluşturulması, veri merkezli süreçlerde karar destek sistemlerinin kullanılması ve süreçlerin otomatize edilmesi üzerindeki potansiyeller değerlendirilmiştir. Ayrıca, dil tabanlı verilerin analiz edilmesi ile süreç iyileştirme üzerinde doğal dil işlemenin rolü incelenmiştir. Tez içerisinde, farklı sektör ve işletmelerin yararlandığı teknolojilerin sağladığı somut faydalar vaka çalışmalarıyla ele alınmış, büyük verilerde yapay zekanın nasıl kullanıldığı ve iş destek süreçlerini nasıl iyileştirdiği analiz edilmiştir. Bu kapsamda NLP ve YZ teknolojilerinin iş süreçlerindeki mevcut kullanımları, sundukları fırsatlar ve potansiyel iyileştirme alanları araştırılmıştır. Bunlara ek olarak, bir çağrı merkezi sürecine yönelik özel bir uygulama örneğine yer veilmiştir. Bu örnekle birlikte, çağrı merkezi süreçlerinde YZ ve NLP tabanlı çözümlerle müşteri taleplerinin alınması, sınıflandırılması, yanıtlanması ve yönlendirilmesi süreçlerinin nasıl iyileştirilebileceği, iş akışlarının nasıl optimize edilebileceği ve süreç otomasyonlarının iş işleyişine katkıları detaylandırılmıştır.
Bilgi teknolojilerinde çok kriterli karar verme yöntemleriyle proje seçimi ve uygulaması
Bilgi teknolojileri projelerinin seçimi, sınırlı kaynakların en verimli şekilde kullanılarak stratejik hedeflere ulaşılmasını sağlayan önemli bir karar oluşturma sürecidir. Bu çalışma, çok kriterli karar verme (ÇKKV) tekniklerini bilgi teknolojileri projelerinin seçimine uygulamayı amaçlamaktadır. ÇKKV yöntemleri, birden fazla kriterin eş zamanlı olarak değerlendirilmesine olanak tanıyarak daha rasyonel ve objektif kararlar alınmasını sağlamaktadır. Araştırmada, proje seçim kriterlerinin ağırlıklandırılması için Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) yöntemi kullanılmıştır. Bu süreçte uzmanlar ile anket çalışması yapılmıştır. AHP , karar kriterlerinin göreceli önemini belirlemeye yönelik güçlü bir araçtır. Bu ağırlıklandırma sonuçları, projelerin sıralanması ve en uygun projenin belirlenmesi için Gri İlişkisel Analiz (GRA) yöntemi ile birleştirilmiştir. GRA, yöntemi ile seçilen projelerin sıralaması yapılmıştır. Bu tezde, bilgi teknolojileri alanındaki projelerin değerlendirilmesi ve sıralanması için AHP ve GRA yöntemlerinin bir arada kullanımı detaylı bir şekilde incelenmiştir. Araştırma sonuçları, bu iki yöntemin entegrasyonunun proje seçim süreçlerinde karar vericilere önemli bir rehberlik sunduğunu ve daha etkili sonuçlar elde edilmesine katkı sağladığını göstermektedir. Çalışma sonucunda, bilgi teknolojileri projelerinde çok kriterli karar verme teknikleri için belirlenen kriterler arasında "Stratejik Uyum" kriterinin en yüksek ağırlığa sahip olduğu, buna karşılık "Sürdürülebilirlik" kriterinin en düşük öneme sahip olduğu tespit edilmiştir. Bu çalışma, bilgi teknolojileri projelerinin seçiminde ÇKKV tekniklerinin uygulanabilirliğini artırmayı ve bu alandaki karar verme süreçlerine teorik ve pratik bir katkı sağlamayı hedeflemektedir. Ocak 2025 , 97 sayfa. Anahtar kelimeler: Çok kriterli karar verme , Analitik Hiyerarşi Prosesi, AHP, Gri İlişkisel Analiz, (GRA), Proje Seçimi
Federe öğrenme tabanlı üroflovmetri patern sınıflandırması ve evde sağlık hizmetleri entegre karar destek modeli
Geçen süre zarfında, sağlık sektöründe yapay zekâ (YZ) ve makine öğrenmeye (MÖ) olan ilgi katlanarak artmaktadır. Üroloji alanında yapay zekâ teknolojisinin kullanımına ilişkin çalışmalar nispeten az olduğu düşünüldüğünde, bu alanda yapılacak uygulamların karar verme aşamasında önemli bir etkisi olacaktır. Makine öğrenme modelleri geliştirebilmek için büyük verilere ihtiyaç vardır. Ancak sağlık kuruluşları, sağlam makine öğrenme modelleri geliştirebilmek için klinik kayıtları merkezi sunucularda toplamaya çabaladıkça gizlilik, veri sahipliği ve yasal kısıtlamalarla ilgili endişeler ortaya çıkmaktadır. Federe öğrenme (FÖ) yaklaşımı hassas bilgilerin paylaşılmasına gerek kalmadan birden fazla veri merkezinde modellerinin gelişmesine olanak sağlayan umut verici teknolojilerden biridir. Federe öğrenme sürecinde, model eğitimi dağıtıktır ve her cihaz kendi verilerini kullanarak yerel bir model eğitir. Daha sonra yerel modellerden elde edilen parametreler birleştirilir ve global bir model üretilmiş olur. Bu çalışmada bir üroloji polikliniğinden elde edilen üroflovmetri testi verileri kullanılarak, çocuk hastaların üroflovmetri eğrisi desenleri sınıflandırılmıştır. Sınıflandırmada federe öğrenme sistemi ile merkezi ve yerel öğrenme yaklaşımları karşılaştırılmıştır. Modellerin eğitiminde Arşimet Optimizasyon Algoritmasıyla (AOA) hiperaparemetreleri optimize edilmiş bir yapay sinir ağı mimarisi kullanılmıştır. Bulgulara göre federe öğrenme algoritamalarının merkezi öğrenmeye oldukça yakın bir sınıflandırma performansı sergilemiş ve istemci bazlı yerel öğrenmelere kıyasla daha üstün bulunmuştur. Model-Contrastive Federated Learning (MOON) algoritması ile %84 sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir. Çalışmada elde edilen tahmin çıktıları, evde sağlık hizmetlerine (ESH) yönelik ele alınan iki amaçlı çizelgeleme probleminde girdi olarak kullanılmış ve bu doğrultuda geliştirilen matematiksel model, ticari bir çözücü aracılığıyla kısa sürede başarılı bir şekilde çözülmüştür. Bu tez kapsamında sunulan akıllı karar destek modeli, üroloji alanında veri odaklı karar alma süreçlerine katkı sağlayarak önemli bir yenilik sunmaktadır.
Çimento sektöründe nötrosofik edas yöntemi ile karbon azaltım stratejilerinin değerlendirilmesi
Günümüzde çimento sektöründe sera gazları ve karbon emisyonlarının azaltılması, sürdürülebilirlik hedefleri doğrultusunda giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Bu doğrultuda birçok firma çeşitli stratejiler geliştirerek karbon salınımını minimize etmeye yönelik girişimlerde bulunmaktadır. Sektörde insan kaynakları, finansal kaynaklar gibi farklı kaynakların sınırlı olması nedeniyle, karbon salınımını azaltmaya yönelik stratejilerin belirlenmesi ve önceliklendirilmesi kritik bir gereklilik haline gelmiştir. Bu çalışma, çimento sektöründe karbon emisyonlarını azaltmaya yönelik geliştirilen stratejilerin değerlendirilmesi ve en etkili yöntemlerin belirlenmesini amaçlamaktadır. Bu kapsamda, öncelikle literatürde çimento sektöründeki karbon salınımını azaltmaya yönelik gerçekleştirilen çalışmalar incelenmiş ve emisyonları düşürmede etkili olabilecek çeşitli teknolojiler ve yöntemler analiz edilmiştir. Daha sonra, sektör uzmanlarıyla gerçekleştirilen görüşmeler aracılığıyla, farklı stratejilerin uygulanabilirliği, etkinliği ve sektöre potansiyel katkıları değerlendirilmiştir. Çalışmada sektördeki bir firmanın karbon azaltımına yönelik stratejileri incelenerek firmanın karbon emisyonlarını azaltmaya yönelik geliştirdiği yeni teknoloji ve proses stratejileri xiii incelenmiş ve bu stratejiler çok kriterli karar verme yaklaşımıyla değerlendirilmiştir. Bu kapsamda belirsizlik altında karar vermede yaygın olarak kullanılan ve alternatiflerin kapsamlı şekilde değerlendirilmesine olanak tanıyan Nötrosafik Bulanık EDAS yöntemi uygulanmıştır. Elde edilen bulgular, Atık Isı Geri Kazanımı stratejisinin en yüksek önceliğe sahip olduğunu, bunu Karbon Yakalama ve Depolama (KYD) stratejisinin takip ettiğini göstermektedir. Çalışmanın sonuçları, çimento sektöründe sürdürülebilir ve düşük karbonlu üretim hedeflerine ulaşmada stratejik karar verme sürecine katkı sağlamaktadır. Mart 2025 , 78. sayfa. Anahtar kelimeler: Karbon Emisyonu Azaltımı, Çimento, Sürdürülebilirlik
Bulanık bilişsel haritalar tekniğini kullanarak bilinçli farkındalıklı çeviklik kavramının bütünsel analizi
Teknolojide yaşanan gelişmeler ve Covid-19 pandemisi gibi beklenmeyen durumlar, iş yaşamını daha değişken, belirsiz, karmaşık ve muğlak hale getirmiştir. Organizasyonlar, rekabetçi ve hızla değişen iş yaşamındaki tehditlerle baş etme, fırsatlardan yararlanabilme ve değişiklikler ile başa çıkabilmek için farklı çeviklik uygulamalarını (müşteri çevikliği, ortaklık çevikliği, operasyonel çeviklik, dijital çeviklik vb) kullanmaya başlamıştır. Bununla birlikte, literatür incelendiğinde araştırmacılar tarafından çevik uygulamalarla ilgili pek çok aksaklık tespit edildiği görülmüştür. Çevik çalışmaya gayret eden çalışanlar bilinçli farkındalık uyguladıklarında kendilerine ve çevrelerine daha dikkatli olurlar, daha iyi kararlar verebilirler. Organizasyonel bilinçli farkındalığın olduğu iş ortamlarında, bir organizasyon çevresi hakkındaki ayırt edici detayları yakalayabilir ve iyileştirebilir. Bu çalışmada çeviklik boyutları ile bilinçli farkındalık kavramlarının birbirleriyle ve sistemdeki diğer kavramlarla etkileşimine odaklanılmıştır. Bu etkileşimi analiz etmede, çok boyutlu yapıları daha iyi analiz etme fırsatı verdiği için Bulanık Bilişsel Harita aracı kullanılmıştır. Bulanık Bilişsel Harita yardımıyla, kuruluşların çeviklik boyutları ile bilinçli farkındalık ve organizasyonel bilinçli farkındalık kavramları bütünsel olarak değerlendirilmiştir. Bulanık Bilişsel Harita aracılığıyla, araştırma için belirlenen 41 değişkenin birbiriyle ilişkileri incelenmiş, 15 adet senaryo 3 seviyede oluşturulmuş ve analiz edilmiştir. İlk olarak bireysel seviye senaryoları oluşturulmuştur. Bu seviyede ele alınan 2 senaryoda; bilinçli farkındalık kavramı; duygusal çeviklik, öğrenme çevikliği, işgücü çevikliği gibi bireysel seviyede olan çeviklik kavramları üzerinde çalışılmıştır. İkinci olarak organizasyonel seviye senaryoları oluşturulmuştur. Bu seviyede ele alınan 10 senaryoda; organizasyonel seviyede olan çeviklik kavramları; organizasyonel bilinçli farkındalık, alıcı değişkenler; verici değişkenler; dijitalleşme, yenilikçilik, algılama, kavrama, dönüştürme, ekonomik performans, sosyal performans ve çevresel perfromans kavramları üzerinde çalışılmıştır. Son olarak hem bireysel hem de organizasyonel seviyenin birlikte ele alındığı senaryolar oluşturulmuştur. Bu seviyede ele alınan 3 senaryoda; bilinçli farkındalık, organizasyonel bilinçli farkındalık, dijitalleşme ve çeviklik kavramları üzerinde çalışılmıştır. Analiz edilen her senaryoda, üzerinde çalışılan pek çok kavramda farklı düzeylerde değişimler gözlenmiştir. Sonuç olarak çeviklik, dijitalleşme ve bilinçli farkındalık kavramlarının her birinin, organizasyonların tüm katmanlarındaki (bireysel, organizasyonel ve ağ) kavramlara önemli etkileri olduğu tespit edilmiştir.
İstanbul Gelişim Üniversitesinde bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri kullanarak sürdürülebilir kampüs modeli tasarımı
Üniversiteler, kapladığı alan, binaları, açık alanları, ulaşım olanakları çevreye etkenleri ve sahip oldukları nüfus sayısı ve topluluk ölçeğinde verilere erişim sağlaması açısından mahalle olarak düşünülebilir. Dolayısıyla sürdürülebilirliğe önemli bir şekilde katkıda bulunan küçük topluluklar olarak kabul edilebilir. Üniversiteleri mahalle ölçeğinde ele aldığımızda sürdürülebilirliğin kente yayılımı açısından önemli bir rol oynadığını görmekteyiz. Üniversite kampüslerin sürdürülebilir olmasında; atık yönetimi, enerji verimliliği, gürültü kirliliği, yeşil alanları, su yönetimi, sağlık, ulaşım ağı, CO2 emisyonu, mekân kalitesi, teknoloji kullanımı, insanların bilinç ve eğitim seviyesi gibi pek çok etken yer almaktadır. İklim değişikliği problemi göz önüne alındığında, genel olarak dünyada üniversite liderlerinin kampüslerinin çevresel etkilerini azaltma yönünde ilgileri artmaktadır. Bu tez çalışmasında, bilimsel yayın ve tezlerde bildirilen üniversite kampüslerinde uygulanan bazı önlemler ve girişimler hakkında bir literatür taraması gerçekleştirilmiştir. Kampüs ortamı yalnızca çevresel olarak değil, sosyal ve ekonomik olarak ta sürdürülebilirliğini incelemelidir "Yeşil Kampüs", sürdürülebilirlik ile ilgili eğitim vererek ve sağlıklı yaşam ve öğrenme ortamları temin ederek kaynaklar korunmalı ve çevre kalitesini artırarak bir enerji verimliliği sağlamalıdır. Bir kampüsü yeşil kampüse dönüştürme süreci, birçok kişiyi, kampüsün kendi bireysel etki alanlarında değişiklik yapmaya teşvik etmektedir. Sürdürülebilir bir ortam yaratmak için ana hedefler arasında enerji verimliliğini artıracak, atıkları azaltacak ve değerli kaynakları koruyacak önemli değişiklikler yapılmalıdır. Bu araştırmanın amacı, Sürdürülebilir Kampüs kriterlerini, çevresel olarak sürdürülebilir kampüs olma adına daha önce yapılmış veya yapılması gereken değişiklikleri incelemesi. Sürdürülebilir üniversite veya sürdürülebilir kampüs açısından Türkiye ve Dünyadaki durumu incelemesi. Mevcut literatürlerde, özellikle uluslararası kaynaklarda kampüslerin çevresel, ekonomik ve sosyal sürdürülebilirliğine yönelik çalışmaları uygulanan olan pek çok üniversite bulunmaktadır. Bu tez çalışmasında, İstanbul Gelişim Üniversitesi'nin (İGÜ) kampüslerini, sürdürülebilir üniversite kampüsü prensiplerine göre kriterleri analiz ederek, sürdürülebilir kampüse dönüşmesi için durumunu incelemesi ve iyileştirilmesi için yapılması gerekenlerin belirlemesi, diğer üniversite projeleri konusunda literatüre örnek olarak katkı sağlamayı amaçlamaktadır. Bu sebeple bu tez, Türkiye'deki diğer üniversite kampüsleri için sürdürülebilirlik konusunda bir rehber olarak literatürde yer alacaktır. Bu doğrultuda, çalışmanın temel amacı; sürdürülebilir kampüs tasarım kriterleri ve önceliklerini irdelenmesi, hedeflerin ortaya konulması ve İstanbul Gelişim Üniversitesi'nde sürdürülebilir kampüs tasarımına yönelik Çok Kriterli (Ölçütlü) Karar Verme yöntemleri ile önceliklerini belirlemesidir.
Bulanık veri zarflama analizi ile savunma sanayinin etkinlik ölçümü
Bilindiği üzere son yıllarda savunma sanayinde umut verici gelişmeler yaşanmaktadır. Fakat şu anda literatür kapsamında savunma sanayinin etkinliğini ortaya koyan bir çalışma yer almamaktadır. Savunma sanayi etkinlik ölçümünün yıllara göre yapılması ve Savunma sanayisinde faaliyet gösteren 5 firmanın etkinlik ölçümünün yapılması hedeflenmektedir. Buna göre yıllık bazda ve firmalar bazında savunma sanayinin etkinliği tespit edilecektir. Bu amaçla bulanık veri zarflama analizi kullanılacaktır. Tezin amacı savunma sanayinin etkinliğinin yıllara bağlı olarak ve şirketler bazında ölçülmesidir. Bu amaçla bulanık veri zarflama analizi kullanılarak yıllık bazda ve şirketler bazında savunma sanayinin etkinliği ortaya konmuş olunacaktır. Bu tezden elde edilecek bulgular ışığında savunma sanayinin etkinliği yıllara bağlı olarak ve şirketlere bağlı olarak ölçülüp ortaya konacaktır ve savunma sanayinin etkinliği yıllık bazda ve şirketler bazında sıralanacaktır. Literatürde böyle bir çalışma bulunmamaktadır. Bu bağlamda literatüre katkı sağlanacaktır. Ayrıca savunma sanayinin etkinliği bilimsel olarak bulanık veri zarflama analizi ile ortaya konmuş olacaktır.
Balistik füzelere karşı savunma sisteminde etkililik
Balistik füzelerin yaygınlaşmasına paralel olarak Balistik Füzelere Karşı Savunma Sistemi (BFKSS)'nin geliştirilmesi üzerinde çalışmalar gerçekleştirilmektedir. BFKSS'nin ana görevi; stratejik ve yaşamsal öneme sahip kuruluşların, balistik saldırı tehlikelerine karşı savunulmasıdır. ABD'nin uzun menzilli balistik füzeleri test eden İran, Kuzey Kore ve bazen de Rusya gibi ülkeleri kınadığı haber bültenlerinde sıkça dolaşan bazı haberlere ek olarak, Lewis'in makalesinde sunduğu füzelerin etkililiği hakkındaki çelişkili görüşlerin ışığında BFKSS'nin etkililiği, fizibilitesi ve tasarlandıkları ana görevi başarma yetenekleri ile ilgili olarak çok önemli bir soru ortaya çıkmaktadır. BFKSS, esas olarak değişik fazlarda balistik füzenin saptanması ve rotasının belirlenmesinden sonra önleyici füzelerin fırlatılmasına dayanmaktadır. Bu önleyici füzeler balistik füzeden daha hızlıdır, ona göre daha hızlı yanıt verir ve boyut olarak da ondan daha küçüktür. Manevra yapma kabiliyetine sahip olup gerektiğinde fırlatılmasının ilk periyodunda bir yer kontrol istasyonundan yönlendirilebilir. Bu önleyici füzeler, ülkenin stratejik hedeflerini korumak için balistik füzeleri vurma ve etkisiz hale getirme amacı üzerine kuruludur; önleyici füzelerin fırlatılması iki yöntemden biriyle gerçekleştirilir. 1. Salvo (Baraj ya da Yayılım ateşi), 2. Atış-Bak-Atış (ABA). BFKSS'nin değişik aşamalarından en önemlisi önleme aşaması olup bu aşama, BFKSS'nin en önemli evresi ve sistemin etkililiğinin belirlenmesine en büyük katkıyı sağlayan aşama olarak kabul edilir. Bu çalışmada, iki atış ilkesi olan "Salvo" ve "ABA" durumlarında önleme aşamasının etkililiği irdelenerek BFKSS'nin etkililiği değerlendirilmiştir. Etkililik araştırması, kullanılan sistem tipine bakılmaksızın genel olarak yapılmıştır, çünkü sistem tipinin belirlenmesi en sonda elde edilen kesin sonuçları etkilemez; ayrıca bu araştırma, füze önleme sürecinin en uzun, en uygun ve en yaygın olarak kullanılan önleme aşaması olması nedeniyle, balistik füze yörüngesinin balistik aşamasında gerçekleştiği gerekçesiyle yapılmıştır. Bu nedenle çalışma, uçuş aşamaları tamamen atmosferin içinde gerçekleşen balistik füzeleri değil, dış atmosferde gerçekleşen balistik aşamaları içermektedir. Bu çalışmanın ilk bölümünde füze etkililiğin tanımı, önemi ve türleri sunulmuştur ve bu etkililiğin hesaplanması için ana adımlar formüle edilmiştir. Daha sonra BFKSS'de etkililik araştırılmış, bu etkililiği değerlendirmek için bir ölçek tanımlanmış ve ardından uygun matematiksel model oluşturulmuştur. Bu model daha sonra Excel programı kullanılarak simülasyon ve BFKSS'nin etkililiğinin analizine izin veren gerekli eğriler çıkarılarak çözülmüştür. Bu çalışma sırasında Wilkening'in makalesinde göz ardı edilen Salvo yöntemi kullanılırken etkisizleştirme olasılığının rastgele değişken olduğu dikkate alınmıştır. ABA yönteminin kullanımına gelince, buradaki etkililik incelemesinde sistem ideal bir biçimde çalıştığı sayılmıştır ve matematiksel denklemlerden uzak simülasyon kullanılarak yapılmıştır. BFKSS'nin etkililiğinin değerlendirilmesi sürecinde, iki atış yönteminin (Salvo-ABA) şu açılardan karşılaştırılması yapılmıştır: 1. Her bir hedef için tahsis edilen önleyici sayısı, 2. Sistemin etkililiği ve 3. Sistemin doyma noktası. Çalışmadan elde edilen sonuçlar, önleme yönteminin seçimi ve her balistik füzeye önleyicilerin atanması konusunda karar vericiyi desteklediğini, ayrıca karar vericinin BFKSS'yi kurma veya caydırıcı bir güç olarak balistik füze saldırı sistemi geliştirmeye devam etme kararı vermesinin önünü açabileceğini göstermiştir
Yalın yönetim uygulamalarında yalın liderliğin motivasyon ve verimlilik üzerindeki etkisi: Ambalaj endüstrisinde bir uygulama
Yalın yönetim uygulamalarının bir parçası olan yalın liderliğin, motivasyon ve verimlilik üzerindeki etkisinin araştırıldığı bu çalışmada anket yöntemi kullanılmıştır. Yalın liderlik tarzının çalışanların motivasyonunu ve iş verimliliğini nasıl etkilediği ölçülmüştür. Ayrıca, Kaizen uygulamalarının bu ilişki üzerindeki rolü incelenmiş, motivasyonu ve iş verimliliğini nasıl etkilediğini anlamaya yönelik katkı sunulmuştur.
Bir tekstil firmasında aksesuar stoklarının kontrol ve iyileştirme çalışmaları
Bu tez çalışması, bir tekstil firmasının aksesuar stok yönetim süreçlerini analiz ederek etkin stok yönetimi stratejilerinin uygulanmasını incelemeyi amaçlamıştır. Stok yönetimi, şirketlerin maliyetleri kontrol altına alarak operasyonel verimliliği artırmasında kritik bir rol oynar. Bu bağlamda çalışma, stok kontrol yöntemleri, ABC analizi, balık kılçığı analizi ve ekonomik sipariş miktarı yöntemine odaklanmış ve şirketin mevcut stok sistemindeki iyileştirme alanlarını belirlemiştir. Tezde ayrıca aksesuar stoklarının detaylı analizine yer verilmiş ve bu kapsamda en maliyetli aksesuar kalemi olan fermuar ele alınmıştır. Fermuarlar üzerine yapılan analizlerde, ABC analizi ile fermuarların şirket için kritik önem taşıyan bir kategoriye girdiği ve düzenli kontrol edilmesi gereken bir stok grubu olduğu ortaya çıkmıştır. Balık kılçığı analizi ise fermuar tedarik sürecindeki sorunların nedenlerini anlamak için kullanılmış ve tedarik zincirindeki aksaklıkların giderilmesi konusunda önemli bulgular elde edilmiştir. Ekonomik sipariş miktarı yöntemi, fazla stok bulundurmanın maliyetlerini azaltmak için uygulanmış ve bu yöntemin etkili bir stok düzeni sağladığı gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, bu tez çalışması, etkili stok yönetimi stratejilerinin şirketin rekabet avantajını ve finansal performansını nasıl olumlu yönde etkilediğini ortaya koymuş ve fermuar gibi önemli aksesuar kalemleri üzerine geliştirilebilecek yöntemlere odaklanmıştır.
Bir gıda firmasındaki ürünlerin optimum taleplerinin tahminlenmesi
Bu tez, gıda sektöründe talep tahmininin önemini ve bu alandaki mevcut literatürü kapsamlı bir şekilde ele almaktadır. Talep tahmini, işletmelerin stok yönetimi, lojistik planlama ve müşteri memnuniyeti gibi kritik süreçlerinde stratejik bir rol oynamaktadır. Gıda ürünlerinin mevsimsel değişikliklere ve tüketici davranışlarındaki belirsizliklere olan duyarlılığı, bu süreci daha karmaşık ve hassas hale getirmektedir. Literatür taramasında, talep tahmini için kullanılan yöntemlerin güçlü ve zayıf yönleri detaylı bir şekilde incelenmiş; özellikle regresyon modelleri, zaman serisi analizleri ve makine öğrenimi yaklaşımlarının bu süreçteki rolleri değerlendirilmiştir. Ayrıca, gıda sektörüne özgü dinamikler vurgulanarak, sektör için etkili modelleme stratejilerinin belirlenmesinin önemi ortaya konmuştur. Tezin ikinci bölümünde, talep tahminine yönelik veri toplama, işleme ve analiz süreçleri ele alınmıştır. Hem içsel veri kaynakları (satış kayıtları, indirim verileri) hem de dışsal faktörler (hava durumu, tatil dönemleri) dikkate alınmış; açık kaynaklı Walmart veri seti kullanılarak farklı senaryolar analiz edilmiştir. Veri ön işleme aşamasında, eksik veriler analiz edilmiş ve aykırı değerler tespit edilerek modelleme sürecine uygun hale getirilmiştir. Bu yöntemler, tahmin modellerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmıştır. Üçüncü bölümde, SARIMAX, Random Forest, Gradient Boosting ve LSTM gibi farklı modellerin tahmin performansları karşılaştırılmıştır. Makine öğrenimi tabanlı modeller, doğrusal olmayan ilişkileri modelleme yetenekleri ve yüksek doğruluk oranlarıyla geleneksel yöntemlere kıyasla daha başarılı bulunmuştur. Random Forest ve Gradient Boosting gibi yöntemler ise veri çeşitliliğini anlamada ve özelliklerin önemini tespit etmede etkili sonuçlar vermiştir. Sonuç olarak, bu tez, gıda sektöründe stratejik kararların alınmasında talep tahmini yöntemlerinin kritik rolünü vurgulamakta; farklı modelleme yaklaşımlarını karşılaştırarak hem akademik literatür hem de sektörel uygulamalara değerli bir katkı sunmaktadır.
Y ve Z kuşağının kişilik özelliklerine göre iş yaşamında tercih ettiği liderlik tipleri
Günümüz iş dünyasında birkaç farklı nesil bir arada çalışmaktadır. Özellikle iş hayatında sayıları hızla artan Z kuşağı, bir önceki Y Kuşağı ile birlikte ekipler kurmakta ve birlikte projelere imza atmaktadırlar. Bu iki farklı kuşaktan oluşan işgücünün özellikleri de birbirinden farklıdır. Her iki kuşağa ait bireyler de potansiyellerini işlerine en yüksek verim ile aktarabilmeleri için birbirinden farklı liderlik tarzlarına ihtiyaç duymaktadırlar. Aynı kuşak içinde farklı kişilik özellikleri de tercih edilen liderlik tipini değiştirebilmektedir. Bu çalışmada, Y ve Z kuşağının kişilik özellikleri de dikkate alınarak tercih ettikleri liderlik modelleri incelenmiştir. Böylece iş dünyasının ihtiyacı olan önemli bir konu aydınlatılmıştır. Liderlik tipleri olarak hizmetkar liderlik, bilge liderlik, yeşil dönüştürücü liderlik, çevik liderlik, mütevazi liderlik ve Maverick liderlik üzerinden araştırma yürütülmüştür. Kuşakların liderlik tercihleri, kişilik özelliklerini de dikkate alınarak incelendiği için farklı kuşaklardan benzer kişilik özellikleri olanların tercih ettiği liderlik tipleri de gözlemlenmiştir. Tez çalışmasında ölçek olarak kişilik özellikleri, ankette 5 değişken ve 10 soru ile yer almıştır. Hizmetkar Liderlik 7 soru, Bilge Liderlik 6 soru, Çevik Liderlik 17 Soru, Yeşil Dönüştürücü Liderlik 6 soru, Mütevazi Liderlik 9 soru ve Maverick Liderlik 16 soru olarak yer almıştır.
Optimization of composite parts placement in autoclave
In the production of composite parts, usually multiple parts are loaded into the autoclave in one batch. A typical autoclave curing cycle has three main phases and proceeds as follows: all parts are heated until they reach the curing temperature during the heat-up phase, they are then held at this temperature for a certain period of time during the dwell period, and then they are cooled in the cooling phase. The main goal in a curing cycle is the complete curing of all parts. In an ideal curing cycle, all parts reach the curing temperature at the same time, avoiding any over-curing. However, due to some factors such as part positions, geometries, total mass in the load, it is often not possible to realize this requirement without any delays between parts. The parts that reach the curing temperature earlier than the others are over-cured as much as it takes for the last part (the lagging part) to reach the curing temperature. This time delay can be monitored via thermocouples on all parts during the curing cycle and it affects the product quality to a great extent. If these delays are minimized, higher quality products can be produced. Another consideration is minimization of the total process duration by shortening the heat-up phase. This way, time and energy savings can be obtained. In this work, we develop a two-stage approach to minimize both the time delay between parts and the duration of the heat-up phase. In the first stage, we determine the factors affecting the time to reach the curing temperature. We divide the autoclave charge floor to 18 regions, evaluate different parameters and their interactions that are assumed to affect the curing process. Then, regression models that relate the curing duration of each area with those parameters are developed. In the second stage, we determine the placement of the products in the autoclave using the regression models of the first stage. We develop a multi-objective nonlinear mixed integer programming model that minimizes the two objectives mentioned above. We linearize this model using additional variables and use ε-constraint method to generate the nondominated frontier. To obtain solutions in shorter durations, we employed one of the well-known multi-objective evolutionary algorithms, Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II). The validity of the practical use of the model is tested on real cases in a composite factory in Turkey.
Multiple criteria approaches for medical decision support models
It is not easy to decide on a final solution among a set of alternatives considering multiple criteria; therefore, several Multiple Criteria Decision Making (MCDM) approaches have been proposed and implemented in the literature. When uncertain data is involved in the decision process, the task gets even more difficult. In this thesis, we propose three different approaches to present evaluations of alternatives to decision makers (DMs) in such situations. All approaches focus on outranking relations of alternatives, and they utilize the well-known method Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) in developing their evaluation measures. However, PROMETHEE rules are modified for uncertain data, and several statistical and probabilistic analyses are used to reach comprehensive outputs for decision support. The uncertain data can be obtained from previous observations, expert evaluations or samples from a probabilistic model such as Bayesian Networks (BNs). Two of the proposed approaches are the test-based and score-based approaches; they provide different levels of flexibility to the DM by offering partial and complete ranking of alternatives, respectively. The third approach, probabilistic PROMETHEE, offers both partial and complete alternative rankings using joint probability distributions of alternative evaluations in each criterion. Two different case studies are conducted to test the approaches: medical treatment selection for shoulder pain is studied to test all three approaches and also, a supplier selection case is studied to assess all approaches in a different domain. Additionally, sensitivity analyses are performed to test the sensitivity of alternative rankings to changes in criteria weights.
A probabilistic project control tool for projects with high risks and uncertainty
Project monitoring and control are essential for project success. One of the most commonly used project control methods is Earned Value Management (EVM). EVM ensures that the projects are controlled in terms of cost, time and scope of the work and can make estimates about the completion time and cost according to the progress of the project. However, the common feature of the projects is that they contain risk and uncertainty and since EVM does not take into account uncertainty and risk factors, it is not effective in projects with high risk and uncertainty. This study aims to develop a project control tool that is capable of effective project control under uncertainty and risk. The tool can control the project in multiple dimensions in terms of cost, time and scope, and it can calculate the uncertainty and causal risk factors related to these parameters. The tool uses Bayesian Networks (BNs) to model uncertainty and risk factors in the project parameters and to make statistical calculations related to them. BNs offer a powerful modeling technique for modeling and calculating probabilistic relationships, allowing expert knowledge and data to be combined. In order to examine the applicability of the developed tool to different project areas, case studies will be examined in three different areas. Two of these case studies were based on real project data from different sectors. The positive and negative sides of the developed tool will be evaluated.
Design of fuzzy logic controller for fighter aircraft fuel tank pressurization
Military fighter aircraft are designed to operate in difficult conditions, such as suddenly changing pressure and temperature environments. This brings complex requirements and interfaces between many systems on board. Fuel system is one of the critical systems with the function of pressurizing the fuel tanks it uses. The source of the air that pressurizes the fuel tanks is important for reducing fuel evaporation, especially at high altitudes where ambient air pressure is much lower than the sea level. This air comes from the environmental control system and is converted into nitrogen-enriched air thanks to the modules that separate oxygen and nitrogen molecules in the air in inerting system. The bleed air taken from the engine compressor causes a significant reduction in the power or thrust produced by the engine. Traditional mechanical valves, called climb and dive valves, are generally developed to maintain a certain pressure limit. In aircraft using a closed pressurization system, the climb valve allows air to come out as the atmospheric pressure decreases, while the dive valve allows air flow from the source during descending. On the other hand, while the transfer of fuel from the tank takes place, the empty space (ullage) in the tank increases, resulting in a pressure drop. Mechanical valves operate according to the binary logic. Predefined pressure limits are set and up to this level, the valve is closed and when it reaches the limit, it becomes open. This may be sufficient to maintain fuel tank pressurization but does not take into account engine compressor air consumption. In this thesis, the design and implementation of a fuzzy logic controller that can be applied to the electro-mechanical valve to regulate the flow of air coming into the fuel tanks for pressurization is discussed. Mamdani's method is selected for the inference system. Fuzzy logic was preferred to design a controller due to the modeling complexity caused by the sudden change of air pressure in the fuel tanks. At the same time, fuzzy logic was found appropriate, as it reflects the experience and perspective of experts with linguistic terms, rather than with a high level of mathematical infrastructure and analytical models for designing a controller. The main purpose in this study is to reduce the waste of use of supply air while meeting the pressurization requirement. Since modern fighter aircraft often perform different types of missions, two flight profiles have been created to test the controller. Four experimental and four control groups/cases were analyzed by simulation to compare the effectiveness of the new type of electro-mechanical valve with traditional mechanical ones. The designed controller has kept the fuel tank pressure within predetermined limits, while providing significant savings in the amount of supply air. In the case of fuel transfer, it was observed that bleed air consumption was decreased by 90% while in the absence of fuel transfer, bleed air was consumed almost negligibly. With this study, a new perspective was obtained for tank pressurization of the aircraft fuel system. The designed controller can be applied for a type of electro-mechanical valve and bleed air consumption can be saved. Therefore, saved bleed air can be distributed to other systems or used to generate more power.
Learning Bayesian network parameters from small data sets by using ranked nodes method
Bayesian Networks (BNs) are graphical probabilistic models that offer a suitable modeling approach for decision support problems under uncertainty. Both the graphical structure and conditional probability tables of BNs can be learned from data. This study focuses on learning conditional probability of BNs in cases where data are in limited amounts. The ranked nodes method has been proposed to reduce the number of parameters required to define conditional probability tables of variables with ordinal states. This method assigns an underlying Truncated Normal distribution to ordinal BN variables, and it defines the conditional probability distribution with equations with fewer parameters than those required by tables. Despite this advantage, in the previous studies, the method of ranked nodes was used only to elicit BNs from expert knowledge, and methods for learning ranked nodes from data were not examined. This study proposes an approach to learn ranked nodes from data. This approach uses Truncated Normal regression, Beta regression and linear regression to learn the relations between the underlying continuous distributions of ranked nodes, and then it transforms these to conditional probability tables for BNs. The performance of the proposed method has been evaluated using experiments with different data sizes and BN structures.
Determining the best settings for the operators and parameters of genetic algorithms: A methodology and its application to traveling salesperson problem
Genetic Algorithms (GAs) are heuristic algorithms that are used to approximate the optimal solutions of optimization problems. They are inspired by the theory of natural evolution, where a population of solutions evolves through generations and only the fittest individuals survive at the end. GAs perform very well in many optimization problems in terms of approximation quality and run time. However, a typical GA has several operators such as mutation and crossover, and parameters such as population size and generation number that affect the performance of the GA significantly. In the literature, the operators and parameters of GAs are set based on either the previous experiences of users or trial-error experiments since finding optimum settings of GAs is quite difficult. In this thesis, a methodology is developed for effectively setting the operators and parameters of GAs. Hence, the best settings that will exploit the potential of the used genetic algorithm can be determined. Typically, performance of a GA is evaluated based on two criteria: (1) approximation quality and (2) run time. Approximation quality of an algorithm is determined based on the closeness of the solution found by the algorithm to the optimal solution. Run time is measured by the computational time the algorithm consumes until termination. In general, there are trade-offs between these two criteria, i.e. higher approximation quality requires more run time, and a GA is expected to find a solution with high approximation quality in a short time. Settings of the operators and parameters affect both criteria, and different settings can be advantageous in terms of different criteria. Therefore, we model the problem of effectively setting the parameters of a GA as a multi-objective optimization problem, using approximation quality and run time as the objectives. In the thesis, we employ a multi-objective evolutionary algorithm (MOEA) to solve the problem and discover the trade-offs between approximation quality and run time of GAs. MOEAs are population-based heuristics that mimic natural evolution process and find a well-converged and well-diversified set of nondominated solutions. In our approach, each solution of MOEA represents a setting for operators and parameters of the GA considered. To evaluate a solution in the population, the GA is run using the settings defined in the solution. The fittest settings in terms of approximation quality and run time survive through generations. At the end, a set of settings, each of which is better on another criterion, is found. The developed methodology is demonstrated on travelling salesperson problems (TSP). A GA that is used to solve TSP is selected. Several alternatives for operators and parameters are considered for the GA, and the best settings are investigated by experimenting on 31 TSP instances selected from the literature. The set of best settings is searched using NSGA-II, a well-known MOEA. Then a greedy heuristic is developed to help decision makers to reduce the size of the set of final solutions based on their preferences.
Baskılı devre kartı montajında hata birlikteliklerini ve örüntülerini keşfederek ürün kalitesini iyileştirmek için veri madenciliği
Operasyonel mükemmellik için müşterilerin kalite beklentilerini karşılarken, üretim esnasında karşılaşılan hataları ve yeniden işleme oranlarını da en aza indirmek hedeflenmelidir. Bu ancak, ilk seferde doğru ürünü üreterek sağlanabilir. Bu çalışmada, baskılı devre kartı montaj hatlarında meydana gelen hataların kök sebeplerinin geleneksel yöntemler yerine veri madenciliği uygulamalarıyla incelenmesi hedeflenmiştir. Hem hataların birliktelikleri hem de zaman içerisindeki örüntüleri incelenmiş, aynı kök sebebi tetikleyebilecek farklı hata türlerinin belirlenmesi sağlanmıştır. Birliktelik kurallarının keşfi için Apriori algoritması, sıralı örüntü madenciliği için ise, Eşdeğerlik Sınıfları kullanılarak Sıralı Örüntü Keşfi (Sequential Pattern Discovery using Equivalence Classes - SPADE) algoritması kullanılarak baskılı devre kartı montajı yapan farklı iki firmada uygulama yapılmıştır. Hem kart tipi bazında, hem de yıl bazında birliktelik kuralları keşfedilirken, sıralı örüntü analizi ile ise birlikte oluşan hataların zamana bağlı ilişkileri anlamlandırılmaya çalışılmıştır. Üretilen birliktelik kurallarının sayıca çok olduğu durumlarda, meta kurallardan faydalanılmıştır. Bu tez kapsamında, kullanılan metodunun standartlaştırılması ve farklı firmalarda farklı alanlarda uygulanabilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, gerçek veriler ikinci bir firmada uygulanmış ve metodun uygulanabilirliği doğrulanmıştır. Standartlaşma ve kök sebep çalışmalarına kolay entegrasyon çalışmaları kapsamında, R üzerinden bir ara yüz oluşturarak, analizlerin görselleştirilmesi sağlanmıştır. Bu çalışmada, kullanılacak verinin hazırlanması, gerçek veri setine metotların uygulanması, elde edilen çok sayıda kuralın elenerek anlamlandırılması, görselleştirilmesi ve son olarak çalışmanın uygulanabilirliğinin farklı bir firmanın üretim hattında doğrulanması örneklerle açıklanmıştır.
AHP, bulanık AHP ve TOPSİS yöntemleri kullanılarak iyileştirme önerileri için karar destek sistemi oluşturulması
Şirketlerin günümüz rekabet koşullarında varlığını sürdürebilmesinin en önemli mimarı insan kaynağıdır. Personelin fikirlerini dinlemek ve önem verildiğini göstermek yenilikçi bir şirket olabilmenin ilk adımlarındandır. Çalışan fikirlerinin bir havuzda toplanabilmesi, değerlendirilebilmesi ve ödüllendirilmesi amacıyla Öneri Sistemleri ortaya çıkmıştır ve birçok firma öneri sistemi kullanmaktadır. Sistemlerde önerileri toplamak dışında önerinin katma değerinin ölçülmesi de önemli bir konudur. Yenilik kavramının önem kazandığı günümüzde, yenilikçi bir fikrin değerinin ölçülebilmesi ve ödüllendirilebilmesi, firmalar için önemli gelişme yollarından biri haline gelmiştir. Bu çalışma Ankara'da savunma sanayii alanında faaliyet gösteren bir firmada, ÇKKV yöntemleri yardımıyla yenilikçi fikirlerin değerlendirilebilmesi konusunda bir yöntem sunmaktadır. Bu amaçla bir komite belirlenmiş ve bir değerlendirme formu oluşturulmuştur. Formda yer alan kriterler literatür araştırmaları sonucu belirlenmiş ve kriter ağırlıkları AHP ve Bulanık AHP yöntemleri ile hesaplanmıştır. Formun işleyişinin değerlendirilebilmesi için firmadaki öneri sistemine girilen dokuz öneri için formda yer alan kriterler ve ağırlıkları doğrultusunda toplam puanlar hesaplanmıştır. Topsis yöntemi kullanılarak öneriler birbirleri arasında karşılaştırılmış ve bir sıralama belirlenmiştir. Yenilikçi olmayı hedef alan tüm firmalar için çalışmada oluşturulan değerlendirme formunun referans olması, çalışmanın analitik yöntemlere dayanması sebebiyle de literatüre katkı sağlanması hedeflenmiştir.
Multiplayer fuzzy game models and an application
Considering markets of today's competitive environment and conditions where strategic goals of countries conflict, new situations stand out. These situations were not common in the beginning of the 20th century and now the effects of them gradually increase. First of all, in the competitive environment of modern times, any goal has more than two aspiring sides. This situation has revealed the necessity of the parties to review many options to achieve the goal, to analyze opportunities multiple coalitions and the individual benefit to be obtained in different strategies. Additionally, uncertainties are quite high in the competitive environment of modern times. Global competition has caused uncertainties and differences in various definitions. Thus, fuzzy definitions gain importance day by day. Finally, variable risk levels require parties in competitive environment to dynamically examine their benefits continuously. Considering all the situations mentioned above, competition and conflict environments contain multilateral, fuzzified and variable risks. In recent studies, multiplayer game models and fuzzy game models are frequently examined by academicians aiming to model today's conflict environments. Multiplayer fuzzy game models are relatively less discussed and different solution approaches are used. In the first approach, Tsurumi examines the players' participation in possible coalitions at different rates and a solution approach is presented with the help of Choquet integral. Mares, on the other hand, suggested an approach in which the parties have fuzzy payoffs. For this purpose, Shapley Vector was processed in a fuzzy way and the contribution of the parties to the game was calculated with the help of the fuzzy Shapley value by Mares. The purpose of this thesis is to calculate the fuzzy Shapley value with the method of Mares, to determine the critical α value that players will enter to coalition with the individual rationality rule which is offered in the solution of cooperative games, and to examine players' reaction in different uncertainty environment. With this method, that has not been studied before in the literature, it is evaluated that the players can decide whether to participate in coalition or not in cases of changing uncertainty. The effectiveness of the proposed method has been demonstrated by applying it on real life model. For this purpose a simulation is prepared. In the problem, a conflict environment is modeled so as to obtain the right to use underground resources where four countries are parties. The categories were determined by taking the expert opinions to be used in determining the effectiveness and strengths of the countries. The strengths of the countries have been calculated by using these categories again with experts. The value of all possible coalitions that the countries will establish with each other is calculated with the help of expert opinion on the basis of same categories. Then, the obtained data were fuzzified and fuzzy Shapley values were calculated. Each country's individual contribution to the game and their own strengths were compared at different risk levels with the help of α-values and the most reasonable risk level is calculated in terms of individual rationality. With this method, it has been investigated that what risk levels would be meaningful for countries to enter the conflict environment that includes possible coalitions.
Nokta hava savunma sistemlerinin konuş yeri seçimi için çok kriterli yaklaşımlar
Kritik tesislerin hava savunması mevcut nokta hava savunma sistemleri ile yapılmaktadır. Bu sistemlerin konuş yeri seçimi savunma etkinliği açısından büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmanın kapsamı, belirli sayıda (üç adet) kısa menzilli hava savunma sisteminin belirli bir bölge içinde üç kriter (kapsama, vuruş olasılığı, lojistik ağı mesafesi) gözetilerek en uygun şekilde konuşlanmasıdır. Bu sistemlerin sürekli alanda konumlanması kapasite, silah tipi, menzil ve prensip kısıtları göz önüne alınarak, belli bir zamandaki durum için yapılmıştır. Çözüm süresinin uzun sürmesi ve çözüm sayısının fazla olması sebebiyle, referans bazlı genetik algoritma kullanılmıştır. Ayrıca problem çözümünü hızlandırmak için belirli bir kapsama değeri için bir sezgisel yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritmanın genetik algoritma sonuçları ile uyumlu olduğu görülmüştür.
Faz I uygulamalarının Poisson-üstel ağırlıklı hareketli ortalama (PEWMA) kontrol grafiklerinin faz II performansına etkisi
Düşük maliyet ile kaliteli ürün veya hizmeti müşteriye sunarak, her geçen gün daha rekabetçi hale gelen ulusal/uluslararası alanda sürekliliğini sağlama ve büyüme gayreti içerisinde bulunan kurum ve kuruluşlar bunu sağlamak amacıyla çeşitli İstatistiksel Süreç Kontrol araçları kullanmaktadır. Bu araçlardan en etkilisi olarak nitelendirilen kontrol grafikleri ise yaygın olarak kullanılmaktadır. Kontrol grafiği kullanımının, geriye dönük analiz aşaması olan Faz I ile izleme aşaması olarak adlandırılan Faz II olmak üzere iki aşamalı bir uygulama olduğu kabul edilmektedir. Uygun kontrol grafiğinin seçimi ve tasarımının ise kontrol grafiğinin performansına önemli etkileri olmaktadır. Tez kapsamında, Faz I uygulamasının, Poisson-Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama (PEWMA) ve Shewhart c kontrol grafiklerinin Faz II performansına etkileri araştırılmıştır. Süreç parametrelerinin bilindiği ve bilinmediği durumlar, bilinmediği durumlarda parametre tahmini ile Faz I uygulaması yapılması ve yapılmaması durumları karşılaştırılmıştır. Faz I ve Faz II uygulamalarında farklı parametreler ve değişkenler kullanılarak kontrol grafikleri için en iyi tasarım parametreleri belirlenmeye çalışılmıştır. Bu kapsamda ayrıca, sürecin kontrol dışı durumunun simülasyonu amacıyla süreçte sapma ve kirli veri olması durumları ele alınmıştır. Kontrol grafiklerinin Faz I aşaması çeşitli parametre kombinasyonları ile simüle edilmiş, Faz II performansını gösteren Ortalama Çalışma Uzunluğu (ARL) değerleri, PEWMA kontrol grafikleri için Markov zinciri yaklaşımı ile, c kontrol grafiği için ise olasılık değerleri bulunarak hesaplanmıştır. ARL değerleri üzerinden hesaplanan Ortalama ARL (AARL), Medyan ARL (MARL), ARL'nin Standart Sapması (SDARL), ARL'nin Değişkenlik Katsayısı (CVARL) ve persentil değerleri gibi farklı metrikler ile kontrol grafiklerinin performansı karşılaştırılmış ve yorumlanmıştır. Tez çalışmasında elde edilen AARL sonuçlarına istinaden Faz I analizinde kullanılan en iyi kontrol limiti genişliklerinin tespitine yönelik bir yöntem belirlenmiştir. Kirli verinin olduğu ve olmadığı durumlardaki en iyi sonuçların sayısına göre önerilen kontrol limiti genişlikleri belirlenmiştir. Endüstriyel uygulamalarda kullanılmak üzere öneriler sunulmuştur.
Türkiye'de otomobil sigortası sahtekarlıklarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tespit edilmesi
Sigortacılık, güven ilişkisine dayalı doğası nedeniyle sahtekârlığa elverişli bir sektördür. Kişilerin sigorta sahtekârlığını diğer alanlara göre daha düşük riskli görmesi, kolay yoldan kazanç sağlayabilmeleri, yakalanma riskinin az olması, soygun ve kaçakçılık gibi suçlara göre daha güvenli bulmaları da bu alandaki sahtekârlığın yaygın olmasına sebep olmuştur. Bu alandaki sahtekârlığın yaygın ve tespitinin zor olması, hem sigorta şirketini hem de diğer sigortalılar gibi ekonomideki farklı aktörleri olumsuz etkilemektedir. Sigortalı tarafından basit gözüken bir eylem bile aslında sigortacının öngöremediği finansal bir yükün altına girmesine yol açmakta ve sigortacılık sektörünün mali dengesini bozmaktadır. Bunun sonucunda yapılan aktüeryal hesaplamalarda sapmalar meydana gelir, hasar için ayrılan karşılıklar yetersiz kalır, günün sonunda da sigorta maliyetlerinin artması nedeniyle bu maliyetin bir kısmı sigorta primlerine yüklenerek suçsuz olan sigortalılar da daha fazla prim ödemek zorunda kalır. Sigorta sahtekârlıkları dünyada olduğu gibi Türkiye'de de sektörün en önemli sorunlarından biridir. Türkiye'de sigorta sahtekârlığıyla mücadele konusunda hem şirketler hem de düzenleyici otoriteler özelinde farkındalık artmaya başlamış bununla ilgili birimler kurulmaya ve denetimler yapılmaya başlanmıştır. Buradan yola çıkarak bu çalışmada, Türkiye'deki sigorta verileri üzerinden bir sahtekârlık tespiti çalışması yapılması amaçlanmıştır. Otomobil sigortası verilerine ilişkin kayıt sistemlerinin daha gelişmiş ve verilerin daha sağlıklı olması, ayrıca otomobil sigortalarının sektörün önemli bir payını kapsaması sebebiyle ülkemizdeki kasko sigortası verileri üzerinden bir çalışma yapılmıştır. Türkiye'de herhangi bir sigorta branşında tüm sigorta şirketi verileri üzerinden yapılmış sahtekârlık tespitine yönelik bir çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışma ile eldeki büyük veriyle, Türkiye'de kasko sigortasındaki tazminata dayalı sahtekârlıklarda önemli olan değişkenlerin, konuların tespit edilmesi ve bu alanda sahtekârlık tespiti yapan en iyi makine öğrenmesi yöntemini bulmak amaçlanmıştır. Bu kapsamda, literatürde benzer problemlere uygulanan istatistik ve makine öğrenme yöntemleri (Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri) ele alınarak büyük veri analizi uygulamaları yapılmıştır. Bunlara ilave olarak, bu alanda literatürde uygulama yeri bulamadığı düşünülen Bayes Ağlarına da yer verilmiştir. Bu çerçevede Bayes Ağları öğrenen üç farklı algoritma ile çalışılmıştır. Uygulanan yöntemlerden sahte hasarların tespiti noktasında tüm yöntemlerin yüksek performans gösterdiği ancak hiçbirinin diğerine çok üstün gelmediği sonucuna ulaşılmıştır.
Bir tedarikçi yönetim sistemi tasarımı ve hızlı moda endüstrisine uygulaması
Günümüzün küresel rekabet piyasasının oldukça dinamik bir yapıya sahip olması sebebiyle firmalar, zaman içinde artan ve sürekli değişen müşteri taleplerinin karşılanması için istenen kalite seviyesinde, en kısa zamanda ve en düşük maliyetli ürünleri piyasaya sürerken çeşitli zorluklarla ve aksaklıklarla karşılaşmaktadır. Bu zorlukların üstesinden gelebilmek için en önemli unsur güçlü bir tedarik zincirinin oluşturulması ve yönetilmesidir. Bir firmanın rekabet gücünü koruyabilmesi için tedarik zincirinin en önemli unsuru olan tedarikçileriyle güvenirliliğin yüksek olduğu güçlü bir işbirliği ortamının oluşturulması oldukça önemlidir. Bu nedenle, tedarikçi seçimi firmalar için oldukça önemli bir yere sahip olan çok aşamalı stratejik karar verme problemidir. Bu çalışmada; entegre bir metodoloji önerilerek belirlenen kriterler doğrultusunda tedarikçilerin seçimi ve değerlendirilmesi, optimum sipariş dağıtımı, sipariş performanslarının değerlendirilmesi ve sipariş performanslarının zamana bağlı olarak izlenmesi için tedarikçilerin potansiyel, aday ve onaylı olmak üzere üç ana gruba ayrıldığı bir tedarikçi yönetim sisteminin tasarlanması amaçlanmıştır. Önerilen metodoloji; potansiyel tedarikçi seçme ve değerlendirme sistemi, sipariş dağıtım sistemi, potansiyel ve aday tedarikçi sipariş değerlendirme sistemi ile onaylı tedarikçi sipariş değerlendirme ve izleme sisteminden oluşmaktadır. Çalışmada ilk olarak potansiyel tedarikçilerin değerlendirilmesi ve seçimi için kriterler belirlenerek kriter ağırlıkları Analitik Hiyerarşi Prosesi (Analytical Hierarchy Process - AHP) ile hesaplanmıştır ve tedarikçi seçimi için ağırlıklı kantitatif Güçlü Yönler, Zayıf Yönler, Fırsatlar ve Tehditler (Strengths, Weaknesses, Opportunities and Threats - SWOT) analiz yöntemi önerilmiştir. Seçilen potansiyel tedarikçilerin ilk deneme siparişi performanslarının belirlenebilmesi amacıyla çeşitli kısıtlara bağlı olarak bir tamsayılı programlama modeli oluşturulmuştur. Potansiyel, aday ve onaylı tedarikçi sipariş performanslarının değerlendirilmesi amacıyla dinamik sipariş performansı değerlendirme kriterleri belirlenmiş, aynı şekilde kriter ağırlıkları AHP ile hesaplanmış ve ağırlıklı bir sipariş performans skorlama yöntemi önerilmiştir. Potansiyel tedarikçilerin deneme sipariş performanslarının değerlendirilmesiyle aday ve onaylı tedarikçi havuzlarına geçişlerinin nasıl yapılacağı açıklanmıştır. Daha sonra, aday ve onaylı tedarikçilere sipariş dağıtımı için geçmiş kalite ve teslimat performanslarına dayanan ve birim maliyetin minimize edilmek istendiği ağırlıklı bir tamsayılı programlama modeli oluşturulmuştur. Onaylı tedarikçilerin zamana ve sipariş numarasına bağlı olarak sipariş performanslarının izlenmesi amacıyla Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama (Exponentially Weighted Moving Average - EWMA) yöntemi önerilmiştir. Son olarak, sistemin doğrulanması ve etkinliğinin belirlenmesi amacıyla günümüzde satın alma döngüsüne dahil süreçleri ve çeşitliliği giderek artan yeni moda ürünleri mağazalara sunma zamanını en aza indirgemeyi hedefleyen bir iş stratejisi olan "Hızlı Moda (Fast Fashion)" akımını benimsemiş global tekstil endüstrisinde öncü bir hazır giyim firmasından edinilen verilerle uygulama çalışması gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda, dinamik tedarik zincirine sahip tüm endüstri alanlarına uyarlanabilecek, özellikle hızlı moda akımını benimsemiş firmalar gibi değişken, çok tedarikçisi bulunan firmalar için kolaylıkla uygulanabilecek bir tedarikçi yönetim sistemi tasarlanmıştır. Tedarikçiler, bir siparişte çok iyi performans göstermelerine ve iyi tedarikçi olmalarına rağmen bir sonraki siparişte aynı ürünler için aynı şekilde iyi bir performans gösteremeyebilirler. Bu nedenle, önerilen tedarikçi yönetim sistemi ile potansiyel tedarikçilerin değerlendirilerek iyi tedarikçilerin seçilmesi ve sisteme dahil edilmesi, siparişlerin optimum şekilde dağıtılması ile sipariş performanslarının geçmiş performanslara dayanarak ağırlıklı olarak skorlanması ve zamana bağlı olarak tedarikçi performanslarının etkin bir şekilde izlenebilmesi sağlanmıştır.
A multicriteria preventive maintenance approach and its application in the after-sales service of a truck and bus company
Providing customer satisfaction has critical significance for companies that give service in automotive industry in terms of enhancing company's prestige and consequently, increasing company's profit by expanding customer volume. The problem of being stranded on the road as a result of an unexpected failure leads to not being able to give timely service, and consequently, customer dissatisfaction. Considering the criticality of time nowadays, especially for vehicles that transport food products, passengers or ammunition, not being stranded on the road as a result of failure is very valuable in terms of delivering the transported products timely. In this study, a multiple criteria preventive maintenance approach was developed to minimize the stated problem. Within the scope of preventive maintenance implementation, giving maintenance service to vehicles before they become stranded on the road and increasing customer satisfaction were planned. For this purpose, firstly determining vehicle parts that have critical importance that can make customers stranded on the road, and then comprehensively analyzing failure probabilities of these vehicle parts, forming the preventive maintenance plan and informing customers based on the results were aimed. Critical parts were determined by Multiple Criteria Decision Making (MCDM) approaches. Then, for each critical part, failure probability distributions and parameters were determined, and probabilities of being stranded on the road for vehicles were evaluated with respect to determined factors. When forming preventive maintenance plans, customer cost, company cost, capacity usage of authorized vehicle service and other probable factors were considered and most appropriate ones were used in the study. This proposed multiple criteria preventive maintenance approach was implemented on a truck and bus company in Ankara that aims to develop new preventive maintenance strategies with the intent of increasing customer satisfaction. By investigating detailed data gathered from past years, firstly critical parts were determined for preventive maintenance. Then, service and roadside assistance data on the basis of vehicles for these parts were investigated and statistical analyses on reliabilities of parts were performed. By results of these analyses, alternative maintenance plans were formed considering factors like cost and service capacity. This study aims to become a guide for the implemented company and other companies in automotive industry in developing preventive maintenance plans that have higher customer satisfaction.
AHP'ye dayalı bulanık UTASTAR yaklaşımı: Malzeme taşıma ekipmanı uygulaması
Malzeme Taşıma Sistemi doğru miktardaki malzemenin doğru zamanda ve minimum maliyet ile istenilen lokasyona teslim edilmesi amacıyla oluşturulan; malzemelerin bir yerden başka bir yere taşınması, depolanması gibi süreçleri içeren bir sistemdir. Malzeme taşıma sistemlerinin en önemli ve ana ögesi malzeme taşıma ekipmanlarıdır. Malzeme taşıma sisteminin yeniden düzenlenmesinin ana problem olduğu bir firmada doğru ekipman seçimi de en önemli alt problemlerden biridir. Birçok firma malzeme taşıma ekipmanı seçimine önem vermekte ve süreçleri için en uygun ekipmanları kullanmayı hedeflemektedir. Uygun taşıma ekipmanı, malzemelerin üretim hatlarına taşınması sırasındaki verimliliği artırır. Uygun olmayan ekipman kullanıldığında ise, üretimdeki bekleme zamanları, hata oranları artar. Bu çalışmada, proje bazlı çalışan bir firmanın malzeme taşıma sistemi yeniden değerlendirilerek, malzeme taşıma ekipmanı seçimi yapılacaktır. Çalışmada malzeme taşıma ekipmanı olarak, firma tarafından belirlenmiş bir iş sahasında kullanılacak olan mobil vinç ele alınmaktadır. Literatüre bakıldığında malzeme taşıma ekipmanı seçiminde çok kriterli karar verme metotları, bilgi destekli sistemler, analitik metotlar veya bunların kombinasyonlarının kullanıldığı görülür. Bu çalışmada ekipman seçiminde çok kriterli karar verme problemi yöntemlerinden olan ve puanlama modeli olarak bilenen AHP yönteminden ve toplanabilir fayda fonksiyonlarının kullanıldığı UTASTAR yönteminden yararlanılmaktadır. Potansiyel alternatifler ve seçim kriterleri karar vericiler ile görüşülerek, karar vericilerin düşüncelerine ve önceliklerine göre belirlenmiştir. Çalışmada kullanılan metotlar bulanık mantık ile desteklenerek ayrıca değerlendirilmiştir.