ENDÜSTRİYEL GİYİLEBİLİR TEKNOLOJİLERİN ÇKKV YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ VE SEÇİMİ
Öz
Endüstri 4.0 döneminin başlamasıyla beraber fabrikalar akıllı üretim sistemine geçiş yapmaya başlamıştır. Bu geçiş giyilebilir teknolojilerin, insan-makine etkileşimi için oldukça faydalı olduğunu göstermiştir. Endüstriyel giyilebilir cihazlar oldukça fazla olmakla birlikte, akıllı gözlükler bu sektörde önemli bir yer kaplamaktadır. Akıllı gözlüklerin arttırılmış gerçeklik (AR) uygulamaları için uygun bir taban olması akıllı gözlüklerin kullanımını arttıran bir diğer faktördür. Sektörün önde gelen firmalarının da akıllı gözlükleri üretim, bakım ve lojistik, kalite kontrol, tasarım ve işçi eğitimi gibi alanlarda kullanmaya başlamasıyla, firmalar arası rekabet artmıştır. Şirketlerin yapacağı akıllı gözlük seçimi, şirket bünyesine büyük değerler katabileceği için seçilen akıllı gözlüğün şirketin tüm ihtiyaçlarını karşılayabilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada endüstriyel alanda kullanılabilecek en uygun akıllı gözlük seçimi problemi ele alınmıştır. Problem doğrultusunda sektörün öncüsü olan 7 farklı akıllı gözlük ele alınmıştır. Bu alternatiflerin değerlendirilmesi için ürünün maliyeti, pil ömrü, ergonomik olması, dahili bellek kapasitesi ve görüş alanı özellikleri kriterler olarak belirlenmiştir. Bu kriterler doğrultusunda alternatifler, çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemi ile kriter ağırlıkları belirlenmiştir. Elde edilen bu ağırlıklar Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solutions (TOPSIS) ve The Preference Ranking Organization METhod for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) yöntem çözümlerinde kullanılmıştır. Yapılan çözüm sonucunda PROMETHEE yönteminde en iyi alternatif Magic Leap One olurken, TOPSIS yönteminde en iyi alternatif Google Glass Enterprise Edition 2 ürünü olmuştur.
Anahtar Kelimeler
Akıllı gözlük, Endüstriyel giyilebilir teknoloji, AHP, TOPSIS, PROMETHEE
Kaynakça
- Aksoy, S. (2017). Değişen teknolojiler ve endüstri 4.0: endüstri 4.0’ı anlamaya dair bir giriş. SAV Katkı, 4, 34-44.
- Aksüt, G., Eren, T., & Tüfekçi, M. (2020). Ergonomik risk faktörlerinin sınıflandırılması: bir literatür taraması. Ergonomi, 3(3), 169-192.
- Aksüt, G., Eren, T., & Tüfekçi, M. (2021). Tekstil sektör çalışanlarının maruz kaldığı ergonomik risklerin analitik ağ süreci ile değerlendirilmesi. Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi, 13(1), 231-242.
- Aromaa, S., Väätänen, A., Aaltonen, I., Goriachev, V., Helin, K. & Karjalainen, J. (2020). Awareness of the real-world environment when using augmented reality head-mounted display. Applied ergonomics, 88, 103145.
- Asoğlu, İ. & Eren, T. (2018). AHP, TOPSIS, PROMETHEE Yöntemleri ile Bir İşletme İçin Kargo Şirketi Seçimi. Yalova Sosyal Bilimler Dergisi, 8 (16), 102-122.
- Bedir, N. & Eren, T. (2015). AHP-PROMETHEE yöntemleri entegrasyonu ile personel seçim problemi: perakende sektöründe bir uygulama. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 4(4), 46-58.
- Bozyer, Z. (2019). Endüstride Artırılmış Gerçeklik Uygulamaları ve İnsan-Bilgisayar Etkileşimi Perspektifinden Değerlendirilmesi. Doktora Tezi, Kocaeli Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
- Brusie, T., Fijal, T., Keller, A., Lauff, C., Barker, K., Schwinck, J., Calland, J.F. & Guerlain, S. (2015). Usability evaluation of two smart glass systems. 2015 Systems and Information Engineering Design Symposium, 336-341.
- Büyüközkan, G., Güler, M. & Uztürk, D. (2016). Selectıon Of Wearable Glasses In The Logıstıcs Sector. International Logistics and Supply Chain Congress.
- Deringöz, A., Danışan, T. & Eren, T. (2021). Covid-19 Takibinde Giyilebilir Sağlık Teknolojilerinin ÇKKV Yöntemleri ile Değerlendirilmesi. Politeknik Dergisi, 1-1.