@article{article_1355228, title={Makine Öğrenmesi ile Kestirimci Bakım ve Yedek Parça Yönetimi}, journal={Politeknik Dergisi}, pages={1–1}, year={2025}, DOI={10.2339/politeknik.1355228}, author={Ersöz, Olcay Özge and İfraz, Metin and Tebrizcik, Semra and İnal, Ali Fırat and Eskicioğlu, Ömer Can and Aktepe, Adnan and Türker, Ahmet Kürşad and Barışçı, Necaattin and Çetinyokuş, Tahsin and Ersöz, Süleyman}, keywords={Kestirimci Bakım, Envanter Yönetimi, Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme}, abstract={İşletmelerin müşterilerine sundukları hizmetlerin aksamaması için araç, makine vb. kaynaklarını verimli ve etkin kullanması gerekmektedir. İşletme kaynaklarının daima hazır ve çalışır olması için bakım süreci kritik önemdedir. Ayrıca, bakım ve onarım işlemleri için ihtiyaç duyulan yedek parça ile sarf malzemeleri işletme giderlerinde önemli bir pay oluşturmaktadır. Bu nedenle bakım departmanlarında başarılı bir bakım ve envanter yönetimi işletmelere birçok boyuttan kazanç sağlamaktadır. Bu çalışma da bir otobüs filosunda envanter yönetimi ile kestirimci bakım planlarını entegre eden dinamik bir model önerilmiştir. İşletmeye ait veriler üzerinde makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları ile ortalama arıza kilometre tahminleri yapılmıştır. Makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak %95 R2 değeri ile yüksek tahmin başarısı sağlanmış ve kestirimci bakım çalışmasından elde edilen bakım planlarına göre envanter yönetim çalışması yürütülmüştür. Önerilen envanter yönetimi modeli ile yılda ihtiyaç duyulacak yedek parça miktarları, emniyet stokları, yeniden sipariş noktaları ve sipariş miktarları belirlenmiştir. Gerçekleştirilen çalışma, en önemli on adet yedek parça için test edilmiş ve stok maliyetlerinde %2,11 düşüş sağlanmıştır.}, publisher={Gazi Üniversitesi}, organization={TÜBİTAK}