Öz
Veri madenciliğinin işletmelerin üretim süreçleri için uygulamalarına ilgili yazında çok fazla rastlanılmamaktadır. İşletmelerde üretim verilerinin ayrıntılı ve sistematik olarak toplanması genellikle yüksek maliyet kalemi olarak görülmektedir. Uygun veri düzenlemesinin olmaması üretim sürecine ait verilerin analitik ve çok boyutlu analizinin yapılmasını da zorlaştırmaktır. Bu çalışmada doğrusal ve ve alan bilgisine dayalı deterministik modeller ile yeterince açıklanamayan çelik üretim sürecinin başırımını arttırmak için veri madenciliği ile sürecin bir analizi yapılmaktadır. Analiz için veri madenciliği tekniklerinden yapay sinir ağı modeli kullanılmaktadır. Bu modelin yardımı ile mevcut üretim süreci verileri eğitilerek, süreç çıktılarının tahmini için kullanılabilecek bir sınıflama yapılmaktadır.
Anahtar Kelimeler
Öz
Veri madenciliğinin işletmelerin üretim süreçleri için uygulamalarına ilgili yazında çok fazla rastlanılmamaktadır. İşletmelerde üretim verilerinin ayrıntılı ve sistematik olarak toplanması genellikle yüksek maliyet kalemi olarak görülmektedir. Uygun veri düzenlemesinin olmaması üretim sürecine ait verilerin analitik ve çok boyutlu analizinin yapılmasını da zorlaştırmaktır. Bu çalışmada doğrusal ve ve alan bilgisine dayalı deterministik modeller ile yeterince açıklanamayan çelik üretim sürecinin başırımını arttırmak için veri madenciliği ile sürecin bir analizi yapılmaktadır. Analiz için veri madenciliği tekniklerinden yapay sinir ağı modeli kullanılmaktadır. Bu modelin yardımı ile mevcut üretim süreci verileri eğitilerek, süreç çıktılarının tahmini için kullanılabilecek bir sınıflama yapılmaktadır.
Anahtar Kelimeler
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 1 Mart 2004 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2004 Cilt: 5 Sayı: 1 |