Bazı ülkelerin Endüstri 4.0 düzeylerinin makine öğrenmesi kümeleme algoritmalarıyla belirlenmesi
Determining the Industry 4.0 levels of some countries by machine learning clustering algorithms
- Tez No: 700507
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Endüstri 4.0, Yapay Zeka, Python Programlama Dili, Hiyerarşik Kümeleme, K-Ortalama Kümeleme Yöntemi, K-ortalamalar yöntemi, Kümeleme, Kümeleme yöntemi, Makine öğrenmesi, Programlama dilleri, Python, Industrial 4.0, Hierarchical clustering, K-means method, Clustering, Cluster method, Machine learning, Programming languages, Python, Artificial intelligence
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Artvin Çoruh Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay zeka teknolojisinin desteklemiş olduğu Endüstri 4.0 ile ülkeler, endüstriyel alanda verimliliği arttırarak, iş akış süreçlerini hızlandırarak ve maliyeti düşürerek üretim gücünü arttırmayı hedeflemektedir. Endüstri 4.0 ve yapay zeka ile gelen yenilikler her ne kadar endüstriyel bazda bir gelişme olarak değerlendirilse de, insan hayatını her alanda etkileyen uygulamalar ile öne çıkmaktadır. Bu çalışmada Endüstri 4.0 ve yapay zeka bileşenleri açıklanarak, 54 ülke ve Endüstri 4.0 etkilerinin görülebileceği alanlardaki 22 değişkenden oluşan verilerle Python programlama dili ile Makine Öğrenmesi yöntemi kullanılmış ve toplanan veriler içerisinden gerekli veri temizleme işlemi yapılmıştır. Ayrıca, 54 ülke, kümeleme yöntemlerinden Hiyerarşik kümeleme yöntemi ve K-Ortalama kümeleme yöntemi kullanılarak elde edilen kümeler birbirleriyle kıyaslanmıştır.
Özet (Çeviri)
With Industry 4.0, supported by artificial intelligence technology, countries aim to increase production power by increasing productivity in the industrial field, speeding up work flow processes and reducing costs. Although the innovations that come with Industry 4.0 and artificial intelligence are considered as developments, they stand out with applications that affect human life in all areas. For this reason, in this study, by explaining Industry 4.0 and artificial intelligence components, the Python programming language and Machine Learning method were used with the data consisting of 54 countries and 22 variables in the areas where the effects of Industry 4.0 can be seen, and the necessary data cleaning process was carried out from the collected data. In addition,“the hierarchical clustering method”and“the K-Mean clustering method”, which are among the 54 country clustering methods,. Clusters obtained by both hierarchical and K-means clustering methods were compared with each other. Country-based variable rates were evaluated. Keyword; Industry 4.0, Artificial Intelligence, Python, Hierarchical Clustering, KMeans Clustering
Benzer Tezler
- Current status of industry 4.0 transformation and impact of industry 4.0 on engineering work in Turkish white goods industry
Endüstri 4.0 dönüşümünün Türkiye beyaz eşya sektöründeki mevcut durumu ve mühendislik işi üzerindeki etkisi
KÜBRA ŞİMŞEK DEMİRBAĞ
Doktora
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM
- Global goals, local voices: A multinational comparative sentiment and topic analysis of public transportation in the context of SDGs
Küresel hedefler, yerel sesler: Sürdürülebilir kalkınma amaçları bağlamında toplu taşımaya yönelik ülkelerin karşılaştırmalı duygu ve konu analizi
ASLIGÜL AKSAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE CAMGÖZ AKDAĞ
- Global value network evolution in the global automotive production: insights from ford otosan türki̇ye
Küresel otomotiv üretiminde küresel değer ağı evrimi: Ford-otosan Türkıye'den içgörüler
HADISEH HOSSEINI JAHANABAD
Doktora
İngilizce
2025
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLDEN ERKUT
- A digital transition roadmap for Türkiye: Bridging the digital divide at national, urban/regional, and enterprise levels
Türkiye için dijital dönüşüm yol haritası: Ulusal, mentsel/bölgesel, ve işletme düzeyinde dijital eşitsizliklerin üstesinden gelmek
GÜLFİYE ÖZCAN ALP
Doktora
İngilizce
2024
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜZİN BAYCAN
- Avrupa Topluluğu'ndaki bölgesel sorunların çözümünde Avrupa Bölgesel Kalkınma Fonu-FEDER'in rolü
Başlık çevirisi yok
TÜLAY KARAVEŞ
