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.
In the age of digitalization, businesses want to adapt themselves to new technologies. In order to adapt to these new technologies and increase efficiency and profitability, there is a need for data processing and analysis of the situation with intelligent decision-making systems. Especially in the garment industry, which has a large production volume, both the continuation of traditional processes and the direct dependence of work flows on human performance affect productivity significantly. Thus, there are serious differences between the expected performance values and the actual outputs.
In this study, data mining techniques were applied and analyzes were made on the data of a business in a garment industry. In this enterprise, an artificial neural network model was created to predict the real production performance by examining the working conditions of the workers. When the results were examined, an accuracy value of 85% was reached. It has been shown that the model will contribute to increasing the production performance and efficiency of the enterprises with the necessary corrections and at the same time reducing the losses to the minimum level.
Production Performance Prediction Artificial Neural Networks
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Kasım 2021 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2021 Sayı: 28 |