Kurumsal kaynak planlama yazılımlarında yapay zeka teknikleri kullanılarak kullanıcı destek sistemine yönelik model tasarımı ve geliştirilmesi
Model design and development for user support system using artificial intelligence techniques in enterprise resource planning software
Yazar: HAKAN AŞAN
Danışman: PROF. DR. VAHAP TECİM
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Artırılmış gerçeklik = Augmented reality ; Kullanıcı destekli yazılımlar = User supported software ; Kurumsal kaynak planlaması = Enterprise resource planning ; Sanal gerçeklik = Virtual reality

Özet:
Organizasyonlar açısından iş süreçlerinin hatasız, tutarlı ve şeffaf yönetilmesi çok önemlidir. Süreçlerin yönetimi de verinin doğru yönetilmesi ile ilgilidir. Bu da merkezi bir veritabanı etrafında kurgulanmış tüm departmanların entegre çalışabildiği kurumsal kaynak planlama (KKP) yazılımları ile mümkündür. Organizasyon açsından KKP yazılımlarının başarılı olmasında en önemli etkenlerden birisi kullanıcılardır. Eğitim ve tecrübe eksikliği, teknik sorunlar gibi birçok nedenden dolayı kullanıcılar KKP yazılımları kullanımı sırasında destek ihtiyacı duymaktadır. Bu destek ister iç ister dış kaynaklardan sağlanıyor olsun bir maliyete neden olmaktadır. 
Bu çalışmada, kullanıcıların destek taleplerini kendilerinin çözebilecekleri bir yapı geliştirilip geliştirilemeyeceği sorusuna yanıt aranmaktadır. Bu amaç doğrultusunda KKP kullanıcılarına yönelik yapay zeka tabanlı süreç motoruna sahip akıllı bir kullanıcı destek sistemi modeli önerilmektedir. Bu modelle, doğal dille oluşturulmuş yapısal olmayan kullanıcı destek talepleri, doğal dil işleme yöntemleri ile yapısal hale getirilip çok sınıflı makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılmaktadır. İlgili sınıfa ait süreç işletilerek kullanıcının sorununa çözüm üretebilmesi sağlanmaktadır. Yapılan çalışmada, gerçek verilere dayanan 10 farklı kategoride 1000 adet doğal dille yazılmış metin örneği öğrenme sürecinde kullanılmıştır. Verilere doğal dil işleme yöntemlerinden sonra farklı terim ağırlıklandırma yöntemleri uygulanmıştır. Ardından makine öğrenmesi algoritmaları ile (K-En Yakın Komşu, Naive (Naif) Bayes, C4.5, Destek Vektör Makinesi, Rastgele Orman, Sıralı Minimal Optimizasyon, LibSVM) ve derin öğrenme algoritması (Uzun Kısa – Vadeli Bellek) ile analiz edilmiştir. En iyi sınıflandırma TF-IDF ağırlıklandırma ile Sıralı Minimal Optimizasyon (SMO) ile elde edilmiştir.
Tezin uygulama geliştirme kısmında ise SMO sınıflandırma algoritması ile akıllı bir destek robotu geliştirilmiştir. Destek robotunun sahip olduğu süreç motoru sayesinde kullanıcı destek talepleri, önceden tanımlanan akışlara yönlendirilmektedir. Ayrıca bu kısımda kullanıcı destek sisteminde insan bilgisayar etkileşimini sağlamak için sanal gerçeklik ve artırılmış gerçeklik teknolojisinin kullanımına yer verilmiştir. Bu tez çalışması, hem kullanıcıların sorunlarına odaklanan bir destek robotu geliştirilmesi hem de bu süreçte kullanılan teknolojiler açısından alana katkı sağlamaktadır.

Anahtar Kelimeler: Kurumsal Kaynak Planlama, Kullanıcı Destek, Yapay Zeka, Sanal Gerçeklik, Artırılmış Gerçeklik, a-KKP

Abstract:
From the point of view of organizations, it is very important to manage business processes correctly, consistently and transparently. The management of processes is also related with the proper management of data. Thus, this is possible with enterprise resource planning (ERP) software designed around a central database, where all departments can work integrated. Users are one of the most important factors in the success of ERP software for the organization. Due to many reasons such as lack of training and experience, technical problems, users need support during the use of ERP software. This support, whether it is provided from internal or external sources, causes a cost. 
This study aims to find an answer the question as to whether a structure can be developed in which users can resolve their support requests themselves. For this purpose, an intelligent user support system model with an artificial intelligence-based process engine is proposed for ERP users. With this model, unstructured user support requests created with natural language are structured with natural language processing methods and classified by multi-class machine learning algorithms. It is ensured that the process belonging to the relevant class is operated and the users can produce solutions to their own problems. Moreover, 1000 text samples written in natural language in 10 different categories based on real data were used in the learning process. Different term weighting methods were applied after the natural language processing methods of the data. Then, it was analyzed with machine learning algorithms (K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, C4.5, Support Vector Machine, Random Forest, Sequential Minimal Optimization, LibSVM) and deep learning algorithm (Long Short - Term Memory (LTSM). The best classification was obtained by Sequential Minimal Optimization (SMO) with TF-IDF weighting.
In the application development phase, an intelligent support robot was developed with the SMO classification algorithm. Thanks to the process engine of the support robot, user support requests are directed to predefined flows. In addition, this section includes the use of virtual reality and augmented reality technology to provide human-computer interaction in the user support system. This thesis contributes to the field in terms of both the development of a support robot that focuses on the problems of the users and the technologies used in this process.

Keywords: Enterprise Resource Planning, User Support, Artificial Intelligence, Virtual Reality, Augmented Reality, i-ERP