Endüstri 4.0 için süreç modelleme tabanlı karar destek sistemi

Date

2018-12-31

Author

Koçyiğit, Altan
Şener, Umut
Kayabay, Kerem
Eren, Pekin Erhan
Gökalp, Mert Onuralp
Topcu, Aybüke Kübra

Metadata

Show full item record

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Item Usage Stats

134
views

0
downloads

Endüstri 4.0 kapsamında akıllı üretim sistemlerinde karar destek amacıyla kullanılmak üzere iş süreci modellerini girdi olarak alıp otomatik olarak eniyileme veya makina öğrenimi problemi oluşturmak üzere bir yaklaşım önerilecektir. Bu yaklaşımı desteklemek üzere yöntem ve araçlar geliştirilecektir. Geçerleme amacıyla, geliştirilen yaklaşım, yöntem ve araçlar seçilen bir kuruluşta modellenen süreçler üzerinde uygulanacaktır.

Subject Keywords

Optimizasyon Kuramı ve Matematiksel Proglamlama, Bilgisayar Öğrenimi (Computer Learning), Üretim Planlaması ve Kontrolü

URI

https://hdl.handle.net/11511/61650

Collections

Graduate School of Informatics, Project and Design

Suggestions

OpenMETU
Core

Endüstri 4.0 İçin Özelleştirilmiş Bir Süreç Modelleme ve Yönetim Çatısı Koçyiğit, Altan; Gökalp, Mert Onuralp; Topcu, Aybüke Kübra; Yandık, Yücelen Bahadır; Şener, Umut; Tıltak, Damla; Kayabay, Kerem; Eren, Pekin Erhan(2018-12-31) Bu projede Endüstri 4.0 uygulamalarında kullanılmak üzere bir süreç modelleme ve süreç yönetim çatısı geliştirilecektir. İlk olarak mevcut iş süreci modelleme yaklaşımlarından biri seçilerek Endüstri 4.0 özelinde genişletilecektir. Bu kapsamda Siber-Fiziksel Sistemler, Nesnelerin İnterneti, veri analitiği unsurları üretim süreçleriyle ilişkilendirilecektir. Sonrasında Endüstri 4.0 uygulamalarına yönelik olarak özelleştirilen iş süreci modelleme yaklaşımını destekleyen ve büyük veri platformlarıyla bütünleşt...
Çok Dönemli Randevu Çizelgeleme Problemi İçin Rassal Programlama Yaklaşımları Batun, Sakine; Bilgiç, Utku Tarik(2017-12-31) Randevu çizelgeleme problemleri özellikle sağlık sistemlerinde önemli bir yere sahiptir. Doktor randevularının oluşturulması, ameliyathanelerin çizelgelenmesi, periyodik tedavilerin çizelgelenmesi ve kıt teşhis kaynaklarının kullanımının planlanması, problemin sağlık sistemlerinde en sık karşılaşılan örnekleridir. Randevu çizelgeleri oluşturulurken gözetilen hasta bekleme zamanlarının azaltılması, doktorların ve diğer kaynakların atıl zamanlarının azaltılması, fazla mesai sürelerinin azaltılması gibi amaçla...
Çok Kriterli Tam Sayılı Optimizasyon Problemlerinde Etkin Çözümlerin Bulunması İçin Yaklaşımlar Karakaya, Gülşah(2016-12-31) Çok kriterli optimizasyon problemlerinde, tek kriterli optimizasyon problemlerinden farklı olarak genellikle birbirleri ile çelişen kriterler göz önüne alınarak tercih edilen çözüm/çözümler bulunur. Literatürde iki kriterli optimizasyon problemleri için çalışmalara sıkça rastlanırken üç ya da daha fazla kriterli optimizasyon problemleri için yapılan çalışmaların sayısı daha kısıtlıdır. Bu projede çok kriterli (iki, üç ya da daha fazla) tam sayılı optimizasyon problemlerinde tüm etkin çözümleri bulabilen bir...
Çok Kriterli Problemlerde Karar Vericinin Tercih Fonksiyonunun Tahmin Edilmesi İçin Yaklaşımlar Karakaya, Gülşah(2018-12-31) Birden fazla ve genellikle birbirleri ile çelişen kriterlerin bulunduğu çok kriterli karar verme problemlerinde en iyi - karar vericinin en beğendiği - çözümü bulma işi kolay değildir. Karar vericinin en beğendiği çözümü bulmak için uygulanan yöntemlerden birisi interaktif bir şekilde karar vericiden tercih bilgisini almaktır. Alınan bilgiler ışığında yeni sorular sorularak en beğenilen çözüme yaklaşılması hedeflenir. Karar vericinin tercih fonksiyonu tahmin edilebilirse, bu tercih fonksiyonuna has özellikl...
Robust Ürün ve Süreç Tasarımı için İstatistiksel Modelleme ve Etkileşimli Optimizasyon Köksalan, Mustafa Murat; İlk Dağ, Özlem; Özateş Gürbüz, Melis; Köksal, Gülser(2015-12-31) Ürün ve süreç tasarımında mevcut sorunları giderecek yeni tasarımların elde edilemediği durumlarda daha da önem kazanan tasarım optimizasyonu literatürde çok sayıda çalışmaya konu edilmiştir. Ancak bu çalışmalar, birden fazla amaç içeren bu problemleri ele alırken karar verici ile yeterince etkileşimde bulunmadığından beklenen düzeyde etkili olamayabilmektedir. Literatürdeki etkileşimli optimizasyon yaklaşımları da problemi henüz başlangıç düzeyinde irdelemektedir. Bu bakımdan 2014 yılı başında etkileşimli...

Citation Formats

A. Koçyiğit, U. Şener, K. Kayabay, P. E. Eren, M. O. Gökalp, and A. K. Topcu, “Endüstri 4.0 için süreç modelleme tabanlı karar destek sistemi,” 2018. Accessed: 00, 2020. [Online]. Available: https://hdl.handle.net/11511/61650.