Veri madenciliği yöntemleri ile dokümantasyon süreçlerinin iyileştirilmesi: Havacılık sektöründe bir vaka çalışması
Improving documentation processes with data mining methods: A case study in the aviation industry
Yazar: SÜMEYYE GÜNDÜZ
Danışman: DOÇ. DR. ERSİN NAMLI
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Birçok işletme müşteri beklentileri, güvenlik gereksinimleri, çevreye uyum gibi konularda,
kendilerinden beklenen gereksinimleri karşılayabilmek için ulusal ve uluslararası standartlar
çerçevesinde faaliyet göstermek zorundadır. Havacılık sektörünün, diğer sektörlere ek olarak
yüksek güvenlik gereksinimleri mevcuttur. "Yaptığını yaz, yazdığını yap" temel kalite prensibi
ve tabi olunan standart mecburiyetleri sebebiyle icra edilen faaliyetlerin süreç bakış açısıyla
yorumlanması ve tüm süreçlerin dokümante edilmesi mecburidir. Ancak doküman yayımlama
faaliyeti zamanla doküman enflasyonuna sebep olmuş ve yalın felsefeden uzak, bir doküman -
süreç yapısı oluşmuştur.
Söz konusu problem ışığında bu çalışma, araştırmaya konu olan havacılık şirketinde yalın
felsefeye hizmet eden, sade bir doküman – süreç sistemi geliştirmeyi hedeflemektedir. Tez iki
bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde, İngilizce dilinde yayımlı tüm süreç dokümanları
arasındaki benzerlik oranları, uzaklık temelli bir yöntem olan kosinüs yöntemi ile tespit
edilmiştir. Aralarında %50'nin üzerinde benzerlik oranı olan dokümanlar incelenerek bu
dokümanların birleştirilmesi ve/veya dokümanlar arası ilişkinin kurulması önerilmiştir.
İkinci bölüm de ise amaç, yayımlanmak istenen dokümanın ait olduğu sınıfın makine öğrenmesi
algoritmaları marifeti ile tahmin edilmesidir. Bu bölümde birçok makine öğrenmesi algoritması
kullanılmıştır. En yüksek doğruluk oranı veren Destek Vektör Makinaları (SVM) ve Lojistik
Regresyon algoritmalarının birleştirilmesi ile hibrit bir model oluşturulmuştur. Bu modelle,
algoritmaların tekil olarak elde ettikleri başarı oranı %6 arttırılarak %76 doğruluk oranına
ulaşılmıştır. Uygulama kapsamında Python yazılım dili kullanılmıştır.

Abstract:
Many businesses have to operate within the framework of national and international standards
to meet customers' expectations, security requirements, and environmental regulations.
Compared to other industries, the aviation industry has high-security requirements. Following
the fundamental quality principle of "Write what you do and do what you write" and standard
obligations, it is essential to interpret the activities from a process perspective and document all
processes. However, the continuous publication of documents has resulted in document
inflation over time, document-process structure that deviates from a simple philosophy.
Given the problem at hand, this study aims to develop a streamlined document processing
system that aligns with the lean philosophy in the aviation company under investigation. The
thesis consists of two chapters. In the first chapter, the cosine method, a distance-based
approach, was used to determine the similarity rates among all published English documents.
Documents with a similarity rate exceeding 50% were examined, and a proposal was made to
either combine these documents or establish relationships between them. The second chapter
focuses on predicting the category to which a document to be published belongs. Various
machine-learning algorithms are used in this section. A hybrid model consisting of a Support
Vector Machine (SVM) and Logistic Regression algorithms achieved an increase of 6%,
reaching a 76% accuracy rate.The application was implemented using Python programming
language.