Kocaeli Akçaray ulaşım sisteminin bakım ve onarım süreçlerinin veri madenciliği ile analizi
Analysis of maintenance and repair processes of Kocaeli Akçaray transportation system using data mining
Yazar: MELEK ERTUĞ YILDIRIM
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ UMUT ALTINIŞIK
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mühendislik Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Ulaşım birçok insanın günlük rutinleri arasında bulunmaktadır ve günlük zamanının uzun bir kısmı ulaşımda geçmektedir. Bu nedenle konforlu, güvenli ve hızlı ulaşım, kaliteli yaşam sürdürebilmenin önemli şartları arasında bulunmaktadır. Konforlu, güvenli ve hızlı ulaşım için de taşıtların bakım ve onarımlarının düzenli yapılması önem arz etmektedir. 
Günümüzde akıllı ulaşım uygulamaları ile ulaşım kalitesini artırmaya yönelik birçok ça-lışma yapılmaktadır. Ve bu uygulamalar kapsamında birçok ulaşım sistemi akıllı hale getirilmektedir. Akıllı ulaşım sistemleri ile birçok veri üretilmektedir. Sistemler veri üre-tirken bu verilerin bilgiye dönüştürülmesi ve bu bilgilerin doğru yorumlanması hizmet kalitesini artırmak için şarttır. Fakat veri miktarı arttıkça verilerin bilgiye dönüştürülmesi güçleşmektedir. Bu nedenle birçok araç kullanılmaktadır ve bunlardan biri de Veri Ma-denciliği (VM)'dir. Çalışmada, Kocaeli Büyükşehir Belediyesi tramvay işletmesinde yapılan bakım ve onarım işlemleri için sisteme girilen veriler VM yöntemleri ile analiz edilerek bakım ve onarım faaliyetlerinin kalitesinin artırılması amaçlanmıştır. Bakım ve onarım verileri üzerinde VM algoritmalarından K-NN(K-nearest neighbors) sınıflandır-ma, Karar Ağaçları ve Derin Öğrenme algoritmaları uygulanmıştır. Çalışma ile tramvayların bakım ve onarım nedeniyle servis dışı kalma süreleri ve bakım onarım yapan personellerin iş bitirme süreleri değerlendirilerek hem personel performansı hem de tramvayların performansı değerlendirilmiştir. 

Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, K-NN, Karar Ağaçları, Derin Öğrenme, Tramvay Bakım ve Onarım.

Abstract:
Public transportation is a crucial part of many people's daily routine, with a significant portion of our day being spent in transit. Access to comfortable, safe, and timely transportation has become essential to life quality. Regular maintenance and repairs are of the utmost importance to ensure that transportation vehicles adhere to high standards. 
Numerous studies are being conducted to improve transportation quality through smart transportation applications. Within the scope of these applications, many transportation systems are being transformed into smart systems. A large amount of data is produced by smart transportation systems. Transforming this data into information and correctly interpreting this information is essential for improving service quality. However, as the amount of data increases, transforming this data into information becomes more challenging. Various tools are used to extract useful information from large-scale data. One of these tools is Data Mining (DM). 
This study aims to improve the quality of maintenance and repair activities by analyzing the data entered into the system during the maintenance and repair activities of the Kocaeli Metropolitan Municipality tramway operation using DM methods. DM algorithms such as K-NN (K-nearest neighbors) classification, Decision Tree, and Deep Learning algorithms were applied to maintenance and repair data. The study evaluated both the performance of the personnel and the trams by assessing the out-of-service times of the trams due to maintenance and repair and the job completion times of the maintenance and repair personnel.

Keywords: Data Mining, K-NN, Decision Tree, Deep Learning, Maintenance and Repair.