Yapay sinir ağı yaklaşımıyla, peçete makinesi imalatı yapan işletmede makine işleme süresinin tahmin edilmesi
Application of artificial neural network in forecasting machine manufacturing time of a napkin machine producer
Yazar: BURCU ÖZCAN
Danışman: Y.DOÇ.DR. PINAR KILIÇOĞULLARI
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
sletmeler arasındaki artan rekabet nedeniyle, müsterinin istedigi özelliklerdeürün üretmek (müsteri memnuniyeti), tam zamanında teslim ve maliyetlerindüsürülmesi tüm isletmeler için önem arz etmektedir. sletmeler için, müsterilerininistedikleri özellikleri, spesifikasyonları tasıyan ürünleri, istedikleri zamanda ya daisletmenin öngördügü zaman dilimi içerisinde teslim etmeleri çok önemlidir.Zamanında teslim edilemeyen geciken ürünler isletmenin prestijini olumsuz yöndeetkilemektedir.Bu çalısmada makine islem sürelerinin tahminine yönelik bir yapay sinir agıgelistirilmis ve performansı belirlenmistir. Yapay sinir agı topolojisininbelirlenmesinde deney tasarımı yaklasımı kullanılmıs, yapay sinir agının ürettigisonuçların gerçegi ne kadar temsil ettigi istatistiksel olarak arastırılmıstır.Uygulama siparise göre peçete makinesi imalatı yapan isletmede yapılmıstır.sletmenin en önemli sorunu müsteriden gelen siparisleri yetistirememesi vedolayısıyla zamanında teslimin gerçeklesememesidir. Bu isletme için teslimsüresindeki gecikme isletme kayıtlarına göre 117 günü bulmaktadır. Bunun enönemli nedeni ise müsterinin istedigi spesifikasyondaki peçete makinesinin üretimiiçin gerekli olan parçaların isletmedeki makinelerdeki islem süresininbilinmemesinden kaynaklanmaktadır. Özellikle diger peçete makinelerinden farklılıkgösteren makinelerin tamamlanma süresini sezgisel olarak hesaplamak daha dazordur.Çalısmada makineler ve bu makinelerde çalısan isçilerin yaptıkları faaliyetlerkameraya alınarak bu konuda uzman kisilerle birlikte beyin fırtınası yöntemiuygulanarak islem süresine etki eden faktörler belirlenmistir. sletmede bu faktörlergöz önünde tutularak is etüdü çalısması yapılmıstır. Her bir makine için 100'denfazla örnek alınarak Yapay Sinir Agına örnek verisi olarak girilmistir. Testverileriyle denenerek sonuçların güvenilirligi arastırılmıs; elde edilen sonuçlarınistatistiksel olarak anlamlı oldugu görülmüstür. sletme yapay sinir agının girdisiolarak belirlenen faktörleri göz önüne alarak tasarımı yapılmıs olan yeni makinelerinçizimlerinden hareketle islem sürelerini tahmin edebilecektir ve böylelikle isletmeleriçin en uzun asamalardan biri olan veri toplama asaması tamamlanmıs olacaktır.

Abstract:
High quality but low-cost products and processes are necessary tocompete in today?s global economy. Increasing competition is forcing businesses topay more attention to customer satisfaction, just in time delivery and cost reduction.It is crucial for enterprises to deliver products with desired features punctually.Products not delivered on time have a demoting effect on enterprise reputation.This implementation is conducted in a napkin machine producer. The biggestbottleneck in the managing of the enterprise is the inability to fulfill the requisitionsof the customers on time. The delay in delivery time is up to 117 days for theenterprise (Company Records). The main reason for the delay is the lack ofmanufacturing time information for the required parts of the napkin machine with adifferent specification. Especially for the machines with different specifications, it isharder to calculate the manufacturing time intuitively.During execution machines and the processes done by the operators captured on film.The factors affecting the manufacturing times are determined by subject matterexperts by using brain storming methodology. While bearing in mind the affectingfactors, a work study is conducted. For each machine a sample group with more than100 instances entered into the Artificial Neural Network. The accuracy of the resultschecked against the test data. The enterprise will be able to forecast themanufacturing time for newly designed machines in the light of learned factors.Therefore the data collection phase which is one of the time consuming events for anenterprise is concluded.