Standart süre hesabında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanılması ile üretim planlama faaliyetlerinin etkinliğinin arttırılması
Increasing the efficiency of production planning activities by using machine learning methods in standard time calculation
Yazar: HALİL ERKAN AKDOĞAN
Danışman: DOÇ. DR. BURCU YILMAZ KAYA
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; İnsan faktörü = Human factor

Özet:
Standart zaman hesaplamaları üretim ve planlama faaliyetlerinin temelini oluşturan ve maliyetleri düşürmek ve müşteri taleplerini zamanında karşılamak için kritik bir süreçtir. Standart zaman hesaplamalarında en sık kullanılan geleneksel iş ölçümü yöntemlerinden zaman etüdü uygun üretim ve hizmet sistemlerinde temel, dinlenme ve dağılım zamanlarının hesabı ile doğru standart sürenin belirlenmesi ve performans düzeylerinin analizinde hem bilimsel yazında hem de alan uygulamalarında çoklukla tercih edilmektedir. Ancak uzun çevrimler, tek seferlik siparişler, yüksek elişçiliği oranlı üretim süreçleri, parça geometrisinde talep kaynaklı yüksek değişkenlik gibi faktörler nedeni ile dolaysız iş ölçümü yöntemlerinin yetersiz kaldığı durumlarda, tahmin ve karşılaştırma ile dolaylı iş ölçümü gibi yöntemler tercih edilmektedir. Bu çalışmada, savunma sanayinde faaliyet gösteren büyük ölçekli bir firmanın yoğun el işçilikli değişkenliği yüksek ürün aileleri için yürütülen üretim planlama faaliyetlerinde geleneksel yöntemler ile hesaplanamayan standart süreler günümüzde gelişen hesaplama teknolojileri ve veri bilimindeki ilerlemeler ile YSA, DVM ve rasgele orman makine öğrenmesi algoritmaları ile hesaplanmış, hesaplanan standart süreler dört farklı performans metriği temelinde derinlemesine analiz edilmiş, çıktı güvenilirlikleri karşılaştırmalı olarak yorumlanmış, sonuçlar açıklayıcı görseller ile desteklenmiştir.

Abstract:
Standard time calculations are the basis of production and planning activities and are a critical process for reducing costs and meeting customer demands on time. Time study, one of the most frequently used traditional work measurement methods in standard time calculations, is widely preferred both in scientific literature and in field applications to determine the correct standard time and analyze performance levels by calculating basic, rest and distribution times in appropriate production and service systems. However, in cases where direct work measurement methods are insufficient due to factors such as long cycles, one-off orders, production processes with high craftsmanship rates, high variability in part geometry due to demand, methods such as indirect work measurement with estimation and comparison are preferred. In this study, the standard times that cannot be calculated with traditional methods in the production planning activities of a large-scale company operating in the defense industry for production planning activities carried out for product families with high variability with intensive manual labor are calculated with artificial neural networks, support vector machines and random forest machine learning algorithms with the advances in computing technologies and data science. The calculated standard times are analyzed in depth on the basis of four different performance metrics, output reliability is interpreted comparatively, and the results are supported with explanatory visuals.