BibTex RIS Kaynak Göster

Kurumsal Kaynak Planlama Sistemlerinde Yapay Sinir Ağlarının Değerlendirilmesi Yaklaşımı

Yıl 2017, Cilt: 5 Sayı: 2, 287 - 296, 01.04.2017

Öz

Bu çalışmada, Kurumsal Kaynak Planlama Sistemleri ile Yapay Sinir Ağları’nın birlikte değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Değerlendirme sırasında ise göz önünde tutulması gereken konuların belirlenmesi esas alınmıştır. Diğer yandan, Kurumsal Kaynak Planlama sistemlerinde geliştirilmeye açık olan konuların Yapay Sinir Ağları ile beklenen düzeye nasıl yaklaştırabileceği üzerinde durulmuş ve bu konuda yapılabilecek çalışmalara yeni bir bakış açısı kazandırılması istenmiştir.

Kaynakça

  • Arabacı, H. (2005), Asenkron Motorlarda Kırık Rotor Çubuğu Arızalarının Yapay Sinir Ağları ile Teşhisi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
  • Asghari, H. A., Nilashi, M., Ibrahim, O. B., Ağayev, F. and Barisamy, M. (2011), “A Balanced Scoredcard Approch to Critical Success Factor in Enterprise Resource Planning Systems Implementation with Fuzzy Logic”, Australian Journal of Basic and Applied Sciences, Volume: 5, Issue: 12, p.3092-3099.
  • Aygören, H., Sarıtaş, H. ve Moralı, T. (2012), “İMKB 100 Endeksinin Yapay Sinir Ağları ve Newton Nümerik Arama Modelleri ile Tahmini”, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt: 4, Sayı: 1, s.73-88.
  • Bilgili, M., Şimşek E. ve Şahin B. (2010), “Ege Bölgesindeki Toprak Sıcaklıklarının Yapay Sinir Ağları Yöntemi İle Belirlenmesi”, Isı Bilimi ve Tekniği Dergisi (J. of Thermal Science and Technology), Cilt: 30, Sayı: 1, s.121-132.
  • Bulat Al Sweedan, F. (2010), Hazır Giyim İşletmelerinde Kurumsal Kaynak Planlaması (ERP) Sistemleri (E-MOR TM Örneği), Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Gazi Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
  • Canan, S. (2006), Yapay Sinir Ağları ile GPS Destekli Navigasyon Sistemi, Yayınlanmamış Doktora Tezi, T.C. Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
  • Ceylan, Murat (2004), Kompleks Değerli Yapay Sinir Ağı ile Algoritma Geliştirilmesi ve Uygulamaları,Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
  • Chaudhari, J. C (2011), “Design of Artificial Back Propagation Neural Network for Drug Pattern Recognition”, International Journal on Computer Science & Engineering (IJCSE), Özel Sayı (Special Issue), p.1-6.
  • Cura, T. (2004), Karar Verme Aracı Olarak Yapay Sinir Ağları ve Yapay Sinir Ağları ile Portföy Optimizasyonu, Yayınlanmamış Doktora Tezi, T.C. İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
  • Çevik, K. K. ve Dandıl, E. (2012), “Yapay Sinir Ağları İçin .Net Platformunda Görsel Bir Eğitim Yazılımının Geliştirilmesi”, Bilişim Teknolojileri Dergisi, Cilt: 5, Sayı: 1, s.19-28.
  • Eser, S. (2006), Yapay Sinir Ağları ile Yüz Sezimi ve Takibi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Hiçyılmaz, M. (2006), Çerçeve Sistemlerde Moment Dağılımı-Atalet Momenti İlişkisinin Yapay Sinir Ağları ile İncelenmesi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Afyon.
  • Hoch, J. E. and Dulebohn, J. H. (2013), “Shared Leadership in Enterprise Resource Planning and Human Resource Management System Implementation”, Human Resource Management Review, Volume: 23, Issue: 1, p.114-125.
  • Jain, A. K., Mao, J. and Mohiuddin, K.M. (1996), “Artificial Neural Networks: A Tutorial”, Computer, Volume: 29, Issue: 3, p.31-44.
  • Karadal, H. (2003), Enerji Sistemlerinde Yapay Sinir Ağları ile Gerilim Kararlılığı Analizi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Niğde Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Niğde.
  • Keçek, G. ve Yıldırım, E. (2009), “Kurumsal Kaynak Planlaması (ERP) ve İşletme Açısından Önemi”, Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 8, Sayı: 29, s.240-258.
  • Madapusi, A. and D’Souza, D. (2012), “The Influence of ERP System Implementation on the Operational Performance of An Organization”, International Journal of Information Management, Volume: 32, Issue: 1, p.24-34.
  • Önal, D. (2010), Veri Zarflama Analizinin ve Regresyon Analizinin Kurumsal Kaynak Planlama Süreçlerine Uygulanabilirliği, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
  • Öztemel, E. (2006), Yapay Sinir Ağları, 2. Basım, Papatya Yayıncılık, İstanbul.
  • Özveren, U. (2006), PEM Yakıt Hücrelerinin Yapay Sinir Ağları ile Modellenmesi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Sungur, C. ve Altun, A. A. (2010), “Konya Bölgesindeki Don Olaylarına Karşı Mistleme Sisteminin Yapay Sinir Ağları ile Modellenmesi”, Selçuk Tarım ve Gıda Bilimleri Dergisi, Cilt: 24, Sayı: 4, s.70-75.
  • Thavapragasam, X. T. (2004), “ERP Systems and User Perceptions: An Approach for Implementation Success”, Issues in Informing Science & Information Technology, Volume: 1, p.521-531.
  • Tsai, W.-H., Lee, P.-L., Shen, Y.-S. and Lin, H.-L. (2012), “A Comprehensive Study of the Relationship Between Enterprise Resource Planning Selection Criteria and Enterprise Resource Planning System Success”, Information & Management, Volume: 49, Issue: 1, p.36- 46.
  • Tunçer, H. (2011), İşletmelerde ISO 9001:2008 Kalite Yönetim Sistemine Sahip Olmanın Kurumsal Kaynak Planlaması Üzerine Etkisi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
  • Turan, S. (2011), KOBİ’lerin Kurumsal Kaynak Planlama Yazılımlarından Beklentileri ve Sektörel Bazda Yazılım Geliştirilmesi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.

The Approach of Artificial Neural Networks Evaluation for Enterprise Resource Planning Systems

Yıl 2017, Cilt: 5 Sayı: 2, 287 - 296, 01.04.2017

Öz

In this study, evaluation of Artificial Neural Networks with Enterprise Resource Planning Systems together was aimed. Identification of issues that need to be taken into consideration during the evaluation, was based on. On the other hand, how to get open-ended subjects for Enterprise Resource Planning Systems closer to the expected level with Artificial Neural Networks was dwelled on and gaining a new perspective into the studies that can be done about it, was desired.

Kaynakça

  • Arabacı, H. (2005), Asenkron Motorlarda Kırık Rotor Çubuğu Arızalarının Yapay Sinir Ağları ile Teşhisi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
  • Asghari, H. A., Nilashi, M., Ibrahim, O. B., Ağayev, F. and Barisamy, M. (2011), “A Balanced Scoredcard Approch to Critical Success Factor in Enterprise Resource Planning Systems Implementation with Fuzzy Logic”, Australian Journal of Basic and Applied Sciences, Volume: 5, Issue: 12, p.3092-3099.
  • Aygören, H., Sarıtaş, H. ve Moralı, T. (2012), “İMKB 100 Endeksinin Yapay Sinir Ağları ve Newton Nümerik Arama Modelleri ile Tahmini”, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt: 4, Sayı: 1, s.73-88.
  • Bilgili, M., Şimşek E. ve Şahin B. (2010), “Ege Bölgesindeki Toprak Sıcaklıklarının Yapay Sinir Ağları Yöntemi İle Belirlenmesi”, Isı Bilimi ve Tekniği Dergisi (J. of Thermal Science and Technology), Cilt: 30, Sayı: 1, s.121-132.
  • Bulat Al Sweedan, F. (2010), Hazır Giyim İşletmelerinde Kurumsal Kaynak Planlaması (ERP) Sistemleri (E-MOR TM Örneği), Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Gazi Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
  • Canan, S. (2006), Yapay Sinir Ağları ile GPS Destekli Navigasyon Sistemi, Yayınlanmamış Doktora Tezi, T.C. Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
  • Ceylan, Murat (2004), Kompleks Değerli Yapay Sinir Ağı ile Algoritma Geliştirilmesi ve Uygulamaları,Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
  • Chaudhari, J. C (2011), “Design of Artificial Back Propagation Neural Network for Drug Pattern Recognition”, International Journal on Computer Science & Engineering (IJCSE), Özel Sayı (Special Issue), p.1-6.
  • Cura, T. (2004), Karar Verme Aracı Olarak Yapay Sinir Ağları ve Yapay Sinir Ağları ile Portföy Optimizasyonu, Yayınlanmamış Doktora Tezi, T.C. İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
  • Çevik, K. K. ve Dandıl, E. (2012), “Yapay Sinir Ağları İçin .Net Platformunda Görsel Bir Eğitim Yazılımının Geliştirilmesi”, Bilişim Teknolojileri Dergisi, Cilt: 5, Sayı: 1, s.19-28.
  • Eser, S. (2006), Yapay Sinir Ağları ile Yüz Sezimi ve Takibi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Hiçyılmaz, M. (2006), Çerçeve Sistemlerde Moment Dağılımı-Atalet Momenti İlişkisinin Yapay Sinir Ağları ile İncelenmesi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Afyon.
  • Hoch, J. E. and Dulebohn, J. H. (2013), “Shared Leadership in Enterprise Resource Planning and Human Resource Management System Implementation”, Human Resource Management Review, Volume: 23, Issue: 1, p.114-125.
  • Jain, A. K., Mao, J. and Mohiuddin, K.M. (1996), “Artificial Neural Networks: A Tutorial”, Computer, Volume: 29, Issue: 3, p.31-44.
  • Karadal, H. (2003), Enerji Sistemlerinde Yapay Sinir Ağları ile Gerilim Kararlılığı Analizi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Niğde Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Niğde.
  • Keçek, G. ve Yıldırım, E. (2009), “Kurumsal Kaynak Planlaması (ERP) ve İşletme Açısından Önemi”, Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 8, Sayı: 29, s.240-258.
  • Madapusi, A. and D’Souza, D. (2012), “The Influence of ERP System Implementation on the Operational Performance of An Organization”, International Journal of Information Management, Volume: 32, Issue: 1, p.24-34.
  • Önal, D. (2010), Veri Zarflama Analizinin ve Regresyon Analizinin Kurumsal Kaynak Planlama Süreçlerine Uygulanabilirliği, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
  • Öztemel, E. (2006), Yapay Sinir Ağları, 2. Basım, Papatya Yayıncılık, İstanbul.
  • Özveren, U. (2006), PEM Yakıt Hücrelerinin Yapay Sinir Ağları ile Modellenmesi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Sungur, C. ve Altun, A. A. (2010), “Konya Bölgesindeki Don Olaylarına Karşı Mistleme Sisteminin Yapay Sinir Ağları ile Modellenmesi”, Selçuk Tarım ve Gıda Bilimleri Dergisi, Cilt: 24, Sayı: 4, s.70-75.
  • Thavapragasam, X. T. (2004), “ERP Systems and User Perceptions: An Approach for Implementation Success”, Issues in Informing Science & Information Technology, Volume: 1, p.521-531.
  • Tsai, W.-H., Lee, P.-L., Shen, Y.-S. and Lin, H.-L. (2012), “A Comprehensive Study of the Relationship Between Enterprise Resource Planning Selection Criteria and Enterprise Resource Planning System Success”, Information & Management, Volume: 49, Issue: 1, p.36- 46.
  • Tunçer, H. (2011), İşletmelerde ISO 9001:2008 Kalite Yönetim Sistemine Sahip Olmanın Kurumsal Kaynak Planlaması Üzerine Etkisi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
  • Turan, S. (2011), KOBİ’lerin Kurumsal Kaynak Planlama Yazılımlarından Beklentileri ve Sektörel Bazda Yazılım Geliştirilmesi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, T.C. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
Toplam 25 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Research Article
Yazarlar

Osman Yakıt Bu kişi benim

Yılmaz Özkan Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 1 Nisan 2017
Yayımlandığı Sayı Yıl 2017 Cilt: 5 Sayı: 2

Kaynak Göster

ISNAD Yakıt, Osman - Özkan, Yılmaz. “Kurumsal Kaynak Planlama Sistemlerinde Yapay Sinir Ağlarının Değerlendirilmesi Yaklaşımı”. Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi 5/2 (Nisan 2017), 287-296.