Atölye tipi üretim için makine öğrenmesi yöntemleri ile üretim saati tahmini: Havacılık ve savunma sanayii uygulaması
Estimating manufacturing hours in a job shop manufacturing environment: Aerospace and defense industry application
Yazar: BARIŞ ÖZKAYA
Danışman: PROF. DR. AYDIN ULUCAN
Hacettepe Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; İşletme = Business Administration
Dizin: Atölye tipi üretim = Workshop type production ; Havacılık ve uzay endüstrisi = Aerospace industry ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Maliyet tahmini = Cost estimation ; Rastgele ormanlar = Random forests ; Öğrenme eğrisi = Learning curve

Özet:
Özellikle havacılık ve savunma sanayiinde, teklif verme süreçlerinde firmaların maliyet tahminlerini doğru olarak yapmalarının yanı sıra hızlı yapmaları, firmaların rekabetçiliği ve sürdürülebilirlikleri açısından oldukça önemlidir. İçinde bulundukları koşullara göre firmalar kabiliyetlerindeki farklı tahmin yöntemlerinden duruma en uygununu seçmek zorundadırlar. Bu çalışma kapsamında firmaların hız ve hassasiyet dengesini gözeterek maliyet tahmini yapabilme becerileri ile ilgili bazı araştırma sorularına cevaplar aranmıştır. Bu araştırma sorularına cevap bulabilmek için bir havacılık ve uzay sanayi firması tarafından üretimi yapılan bazı ürünlere ait gerçek veri seti kullanılarak ürünlerin üretim saatlerinin tahmini için 3 farklı detayda tahmin yaklaşımları oluşturulmuştur. Her tahmin yaklaşımı kapsamında regresyon, yapay sinir ağları ve rastgele orman metotları kullanılarak modellerin tahmin performansları kıyaslanmıştır. Her tahmin yaklaşımı farklı detay seviyesinde olduğundan tahmin oluşturma süreleri ve tahmin performansları birbirlerinden farklılıklar göstermektedir. Bu çalışmada elde edilen sonuçların karar vericiye, tahmin yaklaşımı ve kullanılacak metotlarla ilgili kısıtlar ile teklife özgü diğer kısıtları bir arada değerlendirerek hangi tahmin yaklaşımını ve metodunu seçmesi gerektiği konusunda yol göstermesi amaçlanmıştır. Ayrıca bu çalışma kapsamında oluşturulan modellerdeki bağımlı değişken olan üretim saatlerine öğrenme eğrisine göre veri dönüşümü uygulanmasının model performansı üzerindeki etkisi araştırılmıştır.

Abstract:
Especially for the aerospace production companies, besides making accurate cost estimations in the bidding process, it is also important to make cost estimations fast enough. This is important for the companies to maintain their competitiveness and sustainability. In such an environment, companies should choose the best of their cost estimating methodologies they are capable of regarding to the constraints of the proposal and the company. In this dissertation, some research questions arise about the ability of the company for making cost estimations accurate and fast enough. To find the answers for these research questions, a real data set belonging to an aerospace company is used in the models. Three different cost estimating approaches are built according to their level of detail. Artificial neural networks, random forest and linear regression methods are used in each approach and their estimating performances are compared to each other. Since each three cost estimating approaches are different in level of detail, time needed for making the estimation and the accuracy of each approach is also different from each other. Findings of this dissertation is aimed to help the decision maker to choose the right estimating approach and the right estimating method subject to the related constraints. Also, the impact of the data transformation of the manufacturing hours according to the learning curve on the model performance is investigated in this dissertation.