Bir ürün üretme sürecine ait risklerin bulanık modelleme ile ölçülmesi
Risk measurement for the process of realize products with fuzzy modeling
Yazar: ŞERİFE ÇINAR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ADEM GÖLEÇ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Kurumsal risk yönetimi = Enterprise risk management ; Operasyonel risk = Operational risk

Özet:
Bu çalışmada, üretim işletmesinin bir ürün üretme sürecinde meydana gelebilecek olan kurumsal risklerin tanımlanması ve bulanık mantık yöntemleri ile değerlendirilmesi yapılmıştır. Ürünü üretme süreci dört bölümde incelenmiştir. Bunlar; ürünün tasarımı, ürünün imalat mühendisliği, üretim sistemi mühendisliği ve ürünün üretilmesidir. Bu süreçlere ait prosedürler ve prosedürlere ait işlemler tanımlanmıştır. Tanımlanmış olan her işleme ait, riskin meydana gelme ihtimali, riskin etkisi ve Bulanık AHP metodu kullanılarak işlemlerin önem seviyesi değerleri, ?0? ile ?1? arasında olacak şekilde belirlenmiştir. Belirlenen verilerde, matematiksel modelleme gerektiren, belirsizliklerle ilgilenmeyen klasik mantık ile modelleme yerine; matematiksel modelleme gerektirmemesi, sayısal veya dilsel verileri deneysel olarak öğrenmesi, eğitilebilmesi, insan gibi düşünmesi ve karar verebilmesi, belirsizliği formüle edebilmesi, hassasiyeti artırması ve daha elverişli olması sebebiyle bulanık mantık ile modelleme kullanılmıştır. Meydana gelme ihtimali ve etki girdileri bulanık mantık ile modellenerek, risk seviye bilgisi elde edilmiştir. Risk seviyesi ve işlemlerin önemi girdileri yine bulanık mantık ile modellenerek, her işleme ait öneme bağlı risk seviyeleri elde edilmiştir. Daha sonra, prosedür ve süreçlerin risk seviyeleri bulanık sayılar ile belirlenerek, bir ürünü üretmek için meydana gelecek olan risk değerleri ölçülmüştür. Bulanık mantık ile modelleme için yedi yöntem kullanılmıştır. Bunlar; Tip-1 Mamdani BMS, Tip-1 Sugeno BMS,  Tip-2 Mamdani BMS, Tip-2 Sugeno BMS, Bulanık C-Ortalama (FCM) Mamdani Algoritması, Bulanık C-Ortalama (FCM) Sugeno Algoritması ve Anfis yöntemleridir. Son olarak ise, her yönteme ait riski değerlendirme süreci incelenmiştir.

Abstract:
In this study, we have made identification of enterprise risks which may occur in the process of realize products for the manufacturing companies, and evaluated with fuzzy logic methods. The process of realize products are examined in four sections. These are design of product, engineering  manufacture of product, engineering production system and production of products. The procedures of these processes, and the processes of these procedures are described. Effect and probability to occur of risk which is defined per process, and the importance level of processes using of Fuzzy AHP method are determined to be between ?0? and ?1?. Instead of modeling with classical logic that require mathematical modeling and are not interested with uncertainties; fuzzy logic modeling is used in the specified data due to the fact that not require mathematical modeling, learning a numeric or linguistic data as experimental, to be educated, to think like humans and decide, to be able to formulate the uncertainty, to increase sensitivity and more favorable. While inputs, which are effect and probability to occur of risk, are modeled with fuzzy logic, the level of risk was obtained. While inputs, which are the level of risk and the importance level of processes, are modeled with fuzzy logic, levels of risk depending on the importance for each process was obtained. While the level of risk in the procedures and processes are determined with fuzzy number, Risk?s values of realize products are measured. Seven methods are used for modeling with fuzzy logic. These are Type-1 Mamdani FIS, Type-1 Sugeno FIS,  Type-2 Mamdani FIS, Type-2 Sugeno FIS, Fuzzy C-Means (FCM) Mamdani Algorithm, Fuzzy C-Means (FCM) Sugeno Algorithm and Anfis methods. Finally, the risk assessment process for each method are investigated.