Geri Dön

Atölye tipi üretim için makine öğrenmesi yöntemleri ile üretim saati tahmini: Havacılık ve savunma sanayii uygulaması

Estimating manufacturing hours in a job shop manufacturing environment: Aerospace and defense industry application

  1. Tez No: 676603
  2. Yazar: BARIŞ ÖZKAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYDIN ULUCAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, İşletme, Industrial and Industrial Engineering, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Atölye tipi üretim, Havacılık ve uzay endüstrisi, Makine öğrenmesi yöntemleri, Maliyet tahmini, Rastgele ormanlar, Öğrenme eğrisi, Workshop type production, Aerospace industry, Machine learning methods, Cost estimation, Random forests, Learning curve
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Özellikle havacılık ve savunma sanayiinde, teklif verme süreçlerinde firmaların maliyet tahminlerini doğru olarak yapmalarının yanı sıra hızlı yapmaları, firmaların rekabetçiliği ve sürdürülebilirlikleri açısından oldukça önemlidir. İçinde bulundukları koşullara göre firmalar kabiliyetlerindeki farklı tahmin yöntemlerinden duruma en uygununu seçmek zorundadırlar. Bu çalışma kapsamında firmaların hız ve hassasiyet dengesini gözeterek maliyet tahmini yapabilme becerileri ile ilgili bazı araştırma sorularına cevaplar aranmıştır. Bu araştırma sorularına cevap bulabilmek için bir havacılık ve uzay sanayi firması tarafından üretimi yapılan bazı ürünlere ait gerçek veri seti kullanılarak ürünlerin üretim saatlerinin tahmini için 3 farklı detayda tahmin yaklaşımları oluşturulmuştur. Her tahmin yaklaşımı kapsamında regresyon, yapay sinir ağları ve rastgele orman metotları kullanılarak modellerin tahmin performansları kıyaslanmıştır. Her tahmin yaklaşımı farklı detay seviyesinde olduğundan tahmin oluşturma süreleri ve tahmin performansları birbirlerinden farklılıklar göstermektedir. Bu çalışmada elde edilen sonuçların karar vericiye, tahmin yaklaşımı ve kullanılacak metotlarla ilgili kısıtlar ile teklife özgü diğer kısıtları bir arada değerlendirerek hangi tahmin yaklaşımını ve metodunu seçmesi gerektiği konusunda yol göstermesi amaçlanmıştır. Ayrıca bu çalışma kapsamında oluşturulan modellerdeki bağımlı değişken olan üretim saatlerine öğrenme eğrisine göre veri dönüşümü uygulanmasının model performansı üzerindeki etkisi araştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Especially for the aerospace production companies, besides making accurate cost estimations in the bidding process, it is also important to make cost estimations fast enough. This is important for the companies to maintain their competitiveness and sustainability. In such an environment, companies should choose the best of their cost estimating methodologies they are capable of regarding to the constraints of the proposal and the company. In this dissertation, some research questions arise about the ability of the company for making cost estimations accurate and fast enough. To find the answers for these research questions, a real data set belonging to an aerospace company is used in the models. Three different cost estimating approaches are built according to their level of detail. Artificial neural networks, random forest and linear regression methods are used in each approach and their estimating performances are compared to each other. Since each three cost estimating approaches are different in level of detail, time needed for making the estimation and the accuracy of each approach is also different from each other. Findings of this dissertation is aimed to help the decision maker to choose the right estimating approach and the right estimating method subject to the related constraints. Also, the impact of the data transformation of the manufacturing hours according to the learning curve on the model performance is investigated in this dissertation.

Benzer Tezler

  1. An Expert system design for a transportation problem

    Başlık çevirisi yok

    BURAK ACAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LALE DURUİZ

  2. Analyzing perceptions of artificial intelligence use among pre-service and in-service EFL teachers

    Hizmet öncesi ve hizmet içi İngilizce öğretmenlerinin yapay zekâ kullanımı hakkındaki algılarının analizi

    SEVDE AYYILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FERDANE DENKCİ AKKAŞ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜMEYRA GENÇ

  3. Ferrokrom fabrikasında çalışan işçilerde stogenetik çalışmalar

    Başlık çevirisi yok

    AYNUR ACAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Tıbbi BiyolojiAkdeniz Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜVEN LÜLECİ

  4. Türkiye'de üretilen dikiş ipliklerinin incelenmesi ve konfeksiyon endüstrisinde kullanım uygunluklarının araştırılması

    Başlık çevirisi yok

    CUMHUR ÇAKMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. NAZMİ ERCAN

  5. Hazır giyim sanayiinin milli ekonomimizdeki yeri ve bir örnek çalışma

    Başlık çevirisi yok

    FERHAN DEMREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Giyim Endüstrisi ve Giyim Sanatları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RASİH DEMİRCİ