The Academic Structure of Industrial Engineering Departments in Türkiye: Areas of Expertise and Inter-University Differences

Year 2025, Volume: 10 Issue: 1, 1 - 14, 29.03.2025

Yasemin Çepik , Zeynep Akbayram , Nazmiye Eligüzel

https://doi.org/10.46578/humder.1596188

Abstract

Industrial engineering is a diverse discipline that specializes in fields such as production, quality control, supply chain management, logistics, ergonomics, facility planning, information systems, and business process improvement. Practitioners of this profession play a crucial role in enhancing efficiency across various institutions, factories, the service sector, and the healthcare industry. This diversity has led to the development of different specializations within universities. This study presents a clustering analysis of the academic staff in the industrial engineering departments of foundation and state universities in Türkiye, based on the fields listed in the YÖK Academic database. Utilizing data from 88 universities, a K-means clustering method was employed for the analysis. The results indicate the existence of interdisciplinary work among industrial engineering academicians, with certain universities particularly focusing on areas such as artificial intelligence and multi-criteria decision-making. Furthermore, it was found that each cluster concentrated on different areas, and these concentrations serve as a guide in determining the specialization areas of universities. This study can be used to understand the types of expertise developed in industrial engineering across universities and to evaluate their impact on academic strategies. The proposed research will assist universities in highlighting their strengths in the field of industrial engineering and contribute to the more effective allocation of their academic resources.

Keywords

Academic Field, Industrial Engineering, K-Means Clustering, Universities

Project Number

1919B012323152

Türkiye'de Endüstri Mühendisliği Bölümlerinin Akademik Yapısı: Uzmanlık Alanları ve Üniversiteler Arası Farklılıklar

Abstract

Endüstri mühendisliği, üretim, kalite kontrol, tedarik zinciri yönetimi, lojistik, ergonomi, tesis planlama, bilgi sistemleri, iş süreçlerinin iyileştirilmesi gibi alanlarda uzmanlaşmış bir mühendislik dalıdır ve bu mesleği icra edenler çeşitli kurumlarda, fabrikalarda, hizmet sektöründe, sağlık sektöründe verimliliği arttırmak amacı ile etkin rol oynarlar. Bu çeşitlilik, üniversitelerde farklı uzmanlıkların gelişmesine yol açmıştır. Bu çalışma, Türkiye’deki vakıf ve devlet üniversitelerinin endüstri mühendisliği bölümlerinde görev yapan akademik personelin YÖK Akademik veri tabanında listelenen çalışma alanlarına göre bir kümeleme analizini sunmaktadır. Çalışmada 88 üniversiteden elde edilen verilerle K-Ortalamalar yöntemi kullanılarak kümeleme analizi yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, endüstri mühendisliği akademisyenlerinin disiplinler arası çalışmalarının varlığını ve bazı üniversitelerin özellikle yapay zekâ ve çok kriterli karar verme gibi alanlara odaklandığını göstermektedir. Ayrıca, her kümenin farklı alanlarda yoğunlaştığı ve bu yoğunlaşmaların üniversitelerin uzmanlık alanlarını belirlemede yol gösterici olduğu tespit edilmiştir. Bu çalışma, üniversitelerin endüstri mühendisliği alanında ne tür uzmanlıklar geliştirdiğini anlamak ve akademik stratejileri üzerindeki etkilerini değerlendirmek için kullanılabilir. Önerilen çalışma üniversitelerin endüstri mühendisliği alanındaki güçlü yönlerini vurgulamalarına yardımcı olacak ve akademik kaynaklarını daha etkili bir şekilde yönlendirmelerine katkı sağlayacaktır.

Keywords

Akademik Alan, Endüstri Mühendisliği, K-Ortalamalar Yöntemi, Üniversiteler

Project Number

1919B012323152

References

• Tanyaş, M. (1995). Endüstri mühendisliğine giriş. İrfan Yayımcılık ve Tanıtım Limited Şirketi.
• ÇAĞIL, G., & Ayyar, B. (2019). Türkiye'de Endüstri Mühendisliği Bilinirlik Araştırması. Balikesir University Journal of Social Sciences Institute, 22(42).
• Ercan, S., Metin, B. C., & Düzdar, İ. (2005). Endüstri mühendisliğine güncel bir bakış. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 4(7), 1-18.
• Turner, W., Mize, J., & Case, K. E. (1987). Introduction to industrial and systems engineering.
• Mummolo, G. (2007). The future for industrial engineers: education and research opportunities. European Journal of Engineering Education, 32(5), 587-598.
• Erginel, N., Tekçe, M., Küçük, G., & Alper, A. (2016). Türkiye’de Endüstri Mühendisliği Mesleğine Bilimsel Açıdan Bir Bakış. Endüstri Mühendisliği, 27(1), 25-38.
• Ünal, Y., Ekim, U., & Köklü, M. (2011). Üniversite Öğrencilerin Ortak Zorunlu Derslerdeki Baş arılarının K-Means Algoritmasy ile Yncelenmesi. Engineering Sciences, 6(1), 342-347.
• Rouyendegh, B. D., & Can, G. F. (2012). Selection of working area for industrial engineering students. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 31, 15-19.
• Özcan, H. (2016). Öğrencilerin Üniversite Tercihine Etki Eden Faktörler Üzerine Bir Araştırma. Anadolu Eğitim Liderliği ve Öğretim Dergisi, 4(1).
• Uçar, U. U., & İşleyen, S. K. (2019). Türkiye’deki endüstri mühendisliği eğitiminin mezun görüşlerine dayalı analizi. International Journal of Engineering Research and Development, 11(1), 109-123.
• Demirtaş, E. A., Özdemir, M. S., Alpay, Ş., Özkan, N. F., Hasgül, S., & Sipahioğlu, A. (2023). Teknolojik gelişmeler ışığında endüstri mühendisliğinin geleceği. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31(4), 1094–1111.
• MacQueen, J. (1967). Some methods for classification and analysis of multivariate observations. In Proceedings of 5-th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability/University of California Press.
• Han, J., Pei, J., & Tong, H. (2022). Data mining: concepts and techniques. Morgan kaufmann.
• Haq, E. U., Hussain, A., & Ahmad, I. (2019). Performance evaluation of novel selection processes through hybridization of K-means clustering and genetic algorithm. Applied Ecology & Environmental Research, 17(6).
• R. V. (1980). Michael r. garey and david s. johnson, computers and intractability: a guide to the theory of np-completeness.
• Çalışkan, S. K., & Soğukpınar, İ. (2008). Kxknn: K-means ve k en yakin komşu yöntemleri ile ağlarda nüfuz tespiti. EMO Yayınları, 120-24.
• Işık, M., & Çamurcu, A. Y. (2007). K-means, k-medoids ve bulanık c-means algoritmalarının uygulamalı olarak performanslarının tespiti. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 6(11), 31-45.
• Demir, Y., Esenbuğa, N., & Bilgin, Ö. C. (2016). İvesi koyunlarının et kalitesini değerlendirmede temel bileşenler analizinin (PCA) kullanılması. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 20(3), 536-541.