TY  - JOUR
TI  - Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Detay Üretim Alanları İçin İş Merkezi Kırılımında Üretim Süresi Tahminleme
AB  - Günümüz rekabet koşullarında, kısıtlı kaynakları verimli bir şekilde kullanabilmek, geleceğe dönük yatırımları belirleyebilmek için üretim süresi tahmini yapmak rekabet avantajı sağlamak isteyen firmalar için çok önemlidir. Fakat üretim süresi denildiğinde akla gelen zaman etüdü gibi geleneksel yöntemler ürün ve proses çeşitliliğinin çok fazla olduğu tesislerde büyük bir iş yükü gerektirerek zaman ve maliyet kaybına yol açmaktadır. Bu noktada makine öğrenmesi algoritmaları ile üretim süresi tahminleme zaman ve maliyet açısından büyük avantaj sağlamaktadır. Bu çalışmada bir üretim tesisine ait detay üretim alanlarında 4 farklı prosese ait toplam 8 iş merkezine üretim süresi tahminleme için makine öğrenmesi algoritmalarından yapay sinir ağı, destek vektör regresyonu ve gradyan artırma algoritmaları uygulanmış ve her iş merkezi için en iyi sonucu veren algoritma belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, yapay sinir ağları ortalamada %56,02 başarı gösterirken destek vektör regresyonu %84,08, gradyan artırma makinesi ise %85,31 oranında başarı göstermiştir.
AU  - Kabak, Mehmet
AU  - Yuce, Tugce
PY  - 2021
JO  - Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
VL  - 37
IS  - 1
SN  - 1012-2354
SP  - 47
EP  - 60
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/452582
ER  -