İmalat sektöründe yapay sinir ağları uygulaması
Implementing of artificial neural network to manufacturing 
sector
Yazar: EMİNE SEVİNÇTEKİN
Danışman: DOÇ. DR. SEMİH ÖNÜT
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Sistem Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Gelecek her zaman belirsizdir ve bu belirsizlik gerek insanları gerek işletmeleri geleceği
tahmin etmeye zorlar. Talep tahmini ile işletmeler bir sonraki dönem satışlarını tahmin
etmeye ve buna göre tüm planlarını oluşturmaya çalışır. Gelecek dönem talepleri ne
kadar gerçeğe yakın olursa işletme o kadar başarılı olur.
Yapay sinir ağları metodu insan beyni gibi çalışmaktadır. Beyin örnek bir olayda
öğrendiği bilgilerin ışığında yeni kararlar vermekte, yeni tahminlerde bulunmaktadır.
Yapay sinir ağları metodunda ağ öncelikle aynı beyin gibi eğitime tabi tutulur ve ağın
öğrenmesi sağlanır. Öğrenen ağ artık kendi tahminlerini yapabilir. İş hayatında daha
tecrübeli olan kişilerin daha doğru karar alıp daha doğru tahmin yapması gibi çok iyi
kurulan bir yapay sinir ağı da gerçeğe yakın tahmin yapabilir.
Tez çalışmasında birinci bölümde yapay sinir ağları kullanılarak yapılan tahminlere
yönelik literatür araştırması yapılmıştır; makalelerde YSA yapısının nasıl kurulduğu
incelenmiştir. İkinci bölümde ise yapay sinir ağları detaylı bir şekilde anlatılmıştır.
Uygulama bölümünde ise makine imalatı yapan, satışları mevsime ve piyasaya göre çok
değişkenlik gösteren bir firmanın talep tahmini YSA metodu ile gerçekleştirilmiştir.
Uygulama MATLAB bilgisayar programında yapılmıştır. Oluşturulan yapay sinir
ağında makine modeli, ay, ilgili ayda seçilen makinenin satış miktarı girdi değişkenleri ;
bir sonraki sene ilgili makine modeli satışı ise çıktı değişkeni olarak tanımlanmıştır.
Farklı ağ yapıları minimum hataya göre incelenmiştir.

Abstract:
Future is always unknown. This makes people and company predict future. Companies try to
forecast new period sales and prepare all its plans in related to new sales demand by demand
forecasting. More correctly forecasted demad, more successfull company.
Artificial neural network works as human brain. The brain takes new decisions, makes new
predictions under learned information at sample events. At artificial neural network metod
firstly, network educated as brain and got learned. Yet this learned network can make
predictions itself. As more experienced person can predict more correctly in life; well
educated network can predict more truly.
In this thesis, at first section literature research made. On articles structure of artificial neural
network investigated. At second section artificial neural network explained elaborately.
In practice section demand forecasting done for a company manufacturing machine, its sales
changing with trend behavior and seasonality by artificial neural network. MATLAB
programme used for this. At designed artificial neural network machine model, months, sales
on related month accepted as inputs and coming year same month sales predictions accepted
as output. Different network constructions investigated for minimum error.