Denim kumaşların kalite parametrelerinin tahmin ve sınıflandırması için yapay arı kolonisi tabanlı algoritma önerileri
Artificial bee colony based algorithm recommendations for prediction and classification of quality parameters of denim fabrics
Yazar: GÖZDE KATIRCIOĞLU
Danışman: PROF. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN ; DOÇ. DR. YILMAZ DELİCE
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Bilgi teknolojilerinin hızla gelişmesi neticesinde büyük miktarda verinin elde edilmesi ve saklanması oldukça kolaylaşmıştır. Ancak tek başına anlamsız olan veriler, belirli bir amaç doğrultusunda işlendiği zaman anlam kazanmaktadır. Ham verinin anlamlı bilgiye dönüştürülmesinde veri madenciliği tekniklerinden yararlanılmaktadır. 
Denim, toplumun her kesimi tarafından tercih edilen özel bir kumaş türüdür. Birçok üretim faktörü, denim ürünlerinin özelliklerini, performans seviyelerini ve kalitesini etkilemektedir. Günümüz tekstil üretim yönetimi açısından kalite parametrelerinin doğru tahmini oldukça önemlidir. 
Denim kumaş üretiminde enerji ve su tasarrufunu sağlayarak, üretimde ortaya çıkan atık suların ve bu atık suların içerdiği kimyasalların azaltılması ile sürdürülebilirlik ve doğaya verilen olumsuz etkilerin azaltılması oldukça önemlidir. Yapılan tez çalışmasında, sürdürülebilirlik temel hedefi doğrultusunda yapılacak deneme üretim sayısını da azaltan, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Yapay Arı Kolonisi (YAK) algoritmasına dayanan, tahminlemeye yönelik YSA-YAK hibrit algoritması ve sınıflandırma ile kural çıkarımına yönelik ABCLASS-miner algoritması olarak isimlendirilen 2 farklı yeni algoritma literatüre kazandırılmıştır. 
Önerilen YSA-YAK hibrit algoritması ile denim kumaş üreticisinden toplanılan üretim parametreleri verileri kullanılarak denim kalite parametreleri tahmin edilmiştir. Seçilen üretim parametreleri denim kumaşların kullanım konforu ve kalite parametreleri üzerinde etkilidir. Geliştirilen algoritma yapısı ile henüz üretimi yapılmamış kumaşların test sonuçlarını da girdi parametre değerlerine bağlı olarak tahmin etmek mümkündür. ABCLASS-miner algoritması ile ise, sınıflandırma kuralları elde edilmektedir. Elde edilen sonuçlara göre, önerilen algoritmalar ile tüm özniteliklerin birlikte tahmin edilebilmesi ve işletmenin kalite parametrelerine yönelik öngörü sahibi olması sağlanmıştır.

Abstract:
As a result of the rapid development of information technologies, it has become very easy to obtain and store large amounts of data. However, data that is meaningless on its own gains meaning when it is processed for a specific purpose. Data mining techniques are used to transform raw data into meaningful information. 
Denim is a special fabric preferred by all segments of society. Many production factors affect the properties, performance levels and quality of denim products. Accurate estimation of quality parameters is very important for today's textile production management. 
By providing energy and water savings in denim fabric production, it is very important to reduce the waste water in production and the chemicals contained in these waste waters, and to reduce the negative effects on sustainability and nature. In the thesis study, the ANN-ABC hybrid algorithm for prediction and the ABCLASS-miner algorithm for classification and rule extraction, based on Artificial Neural Networks (ANN) and Artificial Bee Colony (ABC) algorithms, which also reduces the number of trial productions to be made in line with the main goal of sustainability. Two different new algorithms have been introduced to the literature.
With the proposed ANN-ABC hybrid algorithm, denim quality parameters were estimated using the production parameters data collected from the denim fabric manufacturer. The selected production parameters are effective on the comfort of use and quality parameters of denim fabrics. With the developed algorithm structure, it is possible to predict the test results of fabrics that have not been produced yet, depending on the input parameter values. With the ABCLASS-miner algorithm, classification rules are obtained. According to the results obtained, it has been ensured that all the features can be estimated together with the proposed algorithms and that the enterprise has a foresight about the quality parameters.
later