Sarf malzeme kullanımından veri madenciliği birliktelik kurallarının elde edilmesi, kuralların analizi ve sınıflandırılması
Obtaining data mining association rules from use of consumables, analysis and classification of these rules
Yazar: HASAN TONTUŞ
Danışman: PROF. DR. ERTAN GÜNER
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Her geçen gün kabiliyetleri artan bilgisayar sistemleri sayesinde büyük miktardaki verilerin saklanıp işlenebilmesine rağmen, bunlardan elde edilen bilgi miktarının yeterli düzeyde olmadığı veya amaca yönelik kullanışlı bilgiye odaklanılamadığı bilinmektedir. Kurumlar veri toplama, saklama ve analiz işlemleri için yatırımlarına devam ederlerken, verilerin hacimlerinin çok büyük olması ve yapılarının da etkin bir veri analizi yapılmasına uygun olmaması nedeniyle, uygulamalarda bu verilerin bir kısmı kullanılabilmektedir. Sanayi üretimi sektöründe de üretimin bütün detaylarının saklanabildiği görülmektedir. Bu detaylardan bir tanesi de, iş emirlerinde kullanılan sarf malzemelerdir. Sarf malzeme kullanımı neredeyse tüm üretim çeşitleri için ortak payda olduğundan, bu alana yönelik bir veri analizine ihtiyaç duyulması kaçınılmazdır. İşlenmemiş verilerden işe yarayacak bilgi ya da örüntü elde etme sürecine veri madenciliği denir. Veri madenciliği çeşidi olan ve veriler içinde birlikte hareket eden öğelerin keşfedilmesini sağlayan birliktelik kurallarının tespiti için geliştirilen algoritmalar arasında en sık kullanılan model Apriori algoritmasıdır. Bu çalışmada Apriori algoritması seçilerek, bir kamu kurumunun yürüttüğü bakım-onarım faaliyetlerinde ihtiyaç duyulan sarf malzemelere yönelik bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Son beş yıl içinde meydana gelen arızalar için kullanılan malzemelerin verileri incelenerek yapılan çalışma sonucunda elde edilen bilgilerin kullanılmasıyla, etkin ve hızlı bir planlama süreci, uygun depo düzeni, malzeme tedarik maliyetinde ve standart birim adam saatte azalma, iş yükü ve iş gücü konularında iyileştirmeler sağlanacağı değerlendirilmiştir. Ayrıca, veri setinin birbiriyle ilişkili gruplar halinde ele alınmasının önemi anlatılmıştır. Bu bağlamda bütün veri setinden elde edilen sonuçlarla, alt grup veri setlerinden elde edilen sonuçlar birbiriyle kıyaslanmıştır. Çalışmada büyük boyutlu veri seti kullanıldığından, elde edilen çok sayıdaki birliktelik kurallarına yönelik ikinci bir analiz yapılarak, kuralların amaca yönelik sınıflandırılması yapılmıştır. Çalışmada, genellikle analizcinin sezgisel olarak seçtiği minimum destek değerinin tespiti için bir formül geliştirilerek algoritmada bu formül aracılığıyla elde edilen değerler kullanılmıştır. Ayrıca, veri setinin sunduğu verilerle, ortaya çıkan kural sayısı arasındaki ilişki araştırılmıştır.

Abstract:
It is known that even though large amounts of data can be stored and processed by computer systems with increasing capabilities every day, the amount of information obtained from them is not sufficient or cannot be focused on useful information. While organizations continue to invest in data collection, storage and analysis operations, only some of these data can be used in applications because the data volumes are very large and their structures are not suitable for efficient data analysis. It is seen that all the details of production can be kept in the industrial production sector as well. One of these details is the consumables used in work orders. Since the use of consumables is the common denominator for almost all types of production, it is inevitable that a data analysis is needed for this area. The process of obtaining information or patterns that will work from raw data is called data mining. Apriori algorithm was the most commonly used model for the identification of association rules, which is a type of data mining and which enables the discovery of elements that move together within the data. In this study, an application was made for the consumables that a public institution would need for maintenance-repair activities. As a result of the study, the data obtained during the last five years were evaluated by using the information obtained, effective and fast planning process, appropriate warehouse layout, material procurement cost and unit man hours reduction, workload and labor force improvements were evaluated. The importance of examining the data set in related groups is explained. Since the results obtained from the analysis without sub-group were assumed to be insufficient at the point of service, the results obtained from the whole data set and the results obtained from the sub-group data sets were compared. Since a large-scale data set was used in this study, a second analysis was made for the large number of association rules and the classification of the rules was made. In this study, a formula has been developed to determine the minimum support value that the analyst has intuitively selected and the values obtained by this formula are used in the algorithm. In addition, the relationship between the data set and the number of rules was investigated.