TR
EN
Giysi Endüstrisinde Üretim Performansının Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması
Öz
Digitalleşme çağında işletmeler kendilerini yeni teknolojilere adapte etmek istemektedirler. Bu yeni teknolojilere uyum sağlamak, verimlilik ve karlılığı arttırmak için verilerin işlenmesi ve akıllı karar verme sistemleri ile durumun analiz edilmesine ihtiyaç vardır. Özellikle büyük bir üretim hacmine sahip olan giysi endüstrisinde hem geleneksel işlemlerin devam etmesi hemde iş akışlarının insan performansına doğrudan bağlı olması verimliliği önemli bir ölçüde etkilemektedir. Böylece beklenen performans değerleri ile gerçek çıktılar arasında ciddi farklar görülmektedir.
Bu çalışmada veri madenciliği teknikleri uygulanarak örnek bir giysi endüstrisinde yer alan bir işletmeye ait veriler üzerinde analizler yapılmıştır. Bu işletmede işçilerin çalışma durumları incelenerek gerçek üretim performansını tahmin etmeye yönelik bir yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Sonuçlar incelendiğinde %85 doğruluk değerine ulaşılmıştır. Modelin işletmelerin gerekli düzeltmeler ile üretim performanslarını ve verimliliklerini artırmasına ve aynı zamanda kayıpları minumum seviyeye indirmesine katkı sunacağı gösterilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Aksu, G., Güzeller, C. O., Eser, M. T. (2019), “The Effect of the Normalization Method Used in Different Sample Sizes on the Success of Artificial Neural Network Model”, International Journal of Assessment Tools in Education, Vol. 6, No. 2, p. 170-192.
- Arthur, C. K., Temeng, V. A., Ziggah, Y. Y. (2020), “Performance Evaluation of Training Algorithms in Backpropagation Neural Network Approach to Blast-Induced Ground Vibration Prediction”, Ghana Mining Journal, Vol. 20, No. 1, p. 20 – 33.
- Bashimov, G. (2014), “Tekstil ve Hazır Giyim Sektörünün Karşılaştırmalı Avantajı: Türkiye ve Pakistan Örneği”, BEU.SBU.Derg., Cilt:3, Sayı:1.
- Cottini, E., Kato, T., Westergaard-Nielsen, N. (2011), “Adverse Workplace Conditions, High-Involvement Work Practices And Labor Turnover: Evidence From Danish Linked Employer–Employee Data”, Labour Economics, Vol. 18, No. 6, p. 872-880.
- Crowther, P. S., Cox, R. J. (2005), “A Method for Optimal Division of Data Sets for Use in Neural Networks”, 9th International Conference KES.
- Ersoz, F., Ersoz, T., Guler, E. (2017), “Knowledge Discovery And Data Mining Techniques In Textile Industry”, World Academy of Science, Engineering and Technology, International Journal of Computer, Electrical, Automation, Control and Information Engineering, Vol. 11, No. 7, p. 906–910.
- Heaton, J. (2008), “Introduction to neural networks with Java”, Heaton Research, Inc.; 2 edition.
- Hsu, C.H. (2009), “Data Mining To Improve Industrial Standards And Enhance Production And Marketing: An Empirical Study In Apparel Industry”, Expert Systems with Applications, Vol. 36, No. 3, p. 4185–4191.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
30 Kasım 2021
Gönderilme Tarihi
6 Ağustos 2021
Kabul Tarihi
7 Ağustos 2021
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2021 Sayı: 28
APA
Sertkaya, C., & Akçay, S. (2021). Giysi Endüstrisinde Üretim Performansının Tahmininde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 28, 34-39. https://doi.org/10.31590/ejosat.979656
Cited By
Çoklu Coulomb Saçılma Verileri ile Derin Sinir Ağlarını Kullanarak Müon Enerjisinin Tahmin Edilmesi
El-Cezeri Fen ve Mühendislik Dergisi
https://doi.org/10.31202/ecjse.1017848Gayrimenkul Değerlemesinde Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması
International Journal of Advanced Natural Sciences and Engineering Researches
https://doi.org/10.59287/ijanser.721MODEL ASORTİ RAPORU HESAPLANMASINA YÖNELİK YAZILIM GELİŞTİRİLMESİ
Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.54365/adyumbd.1243415