İmalatta makine öğrenmesi: Potansiyel kullanım alanları ve bibliyometri analizi
Machine learning in manufacturing: Potential applications and bibliometrics analysis
Yazar: MURAT AKKALENDER
Danışman: DOÇ. DR. HAYDAR YALÇIN
Ege Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems ; İşletme = Business Administration

Özet:
Bu tez çalışması, ürün ve süreç kalitesini ve verimliliğini artırmaya yönelik teknolojik gelişmelerle yönlendirilen imalat sanayisindeki büyük dönüşümü araştırmaktadır. Yüksek teknoloji üretim ortamlarında, üretim sırasında ürün koşullarında meydana gelen ufak sapmalar bile pahalıya mal olan yeniden işleme veya hurdaya çıkma ile sonuçlanabilir. Üretim süreci boyunca her ürünün durumunun ayrıntılı bir açıklamasını sağlamak, süreç parametrelerinde yapılan ayarlar gibi ilgili tüm bilgileri içerecek şekilde, kalite standartlarını karşılamak ve rekabetçiliği sürdürmek için hayati önem taşımaktadır. Geleneksel, neden-sonuç modellemeye dayalı yöntemler, modern üretim süreçlerinin hızlı karmaşıklığı ve ölçeği nedeniyle giderek sınırlı hale gelmektedir. Bu nedenle, bu karmaşıklığı ve ölçeği etkili bir şekilde yönetmek için yeni yaklaşımlara, özellikle makine öğrenmesine acilen ihtiyaç vardır. Bu da makul bir çaba ile harekete geçirilebilir içgörüler sağlarken aynı zamanda verimliliği, kaliteyi ve inovasyonu artıracaktır.
İmalatta makine öğrenmesiyle ilgili geniş literatürü analiz edebilmek ancak sofistike metotlar ile mümkün olabilmektedir. Tez çalışmasında bibliyometrik yöntemler kullanılarak anahtar kelime, yazar, kaynak, kurum ve ülke temelinde analizler yapılmıştır. Bibliyometri analizi için gerekli veri Web of Science veritabanından "machine learning" + manufacturing sorgusu yapılarak 19.11.2023 tarihinde indirilmiştir. Yayın sayısındaki yıllık büyüme oranı üstel bir model izlemektedir (R2 = 0,9135). Bu, imalatta makine öğrenmesinin yeni ortaya çıkan bir teknoloji olduğunu göstermektedir. Bilimsel yayın sayısının tırmanışa geçtiği 2016 yılı Endüstri 4.0'ın kilometre taşlarından olan Dünya Ekonomik Forumu'nun İsviçre'nin Davos-Klosters şehrinde düzenlenen "Dördüncü Sanayi Devriminde Ustalaşmak" temalı toplantısıyla aynı yıla denk gelmektedir. 1988-2017 yılları arasındaki "sistem" kavramı, 2018-2022 yılları arasında "tahmin"e, 2023 yılında ise "tasarım"a dönüşmüştür. "Model", "tahmin", "sınıflandırma", "mekanik özellikler", "davranış" ve "mikroyapı" önem kazanacak kavramlardır. Chinese Academy of Sciences, Nanyang Technological University, United States Department of Energy (DOE), and Pennsylvania State University imalatta makine öğrenmesi alanına en çok katkı sağlayan kurumlardır. Bibliyometrik analizler ile alandaki literatürdeki örüntülerin keşfedilmesi mümkün olabilmiştir.

Abstract:
This dissertation explores the substantial transformations in the manufacturing industry driven by technological advancements aimed at enhancing product and process quality and efficiency. In high-tech production environments, even minor deviations in product conditions during manufacturing can lead to costly reprocessing or scrapping. Providing a detailed description of the status of each product throughout the production process, including all related information such as adjustments in process parameters, is crucial for meeting quality standards and maintaining competitiveness. Current methods for understanding production lines are struggling to keep up with how complex and large they've become. We need fresh ideas, like machine learning, to handle this growing size and intricacy. These new tools can efficiently uncover valuable information, leading to better production, higher quality products, and a more innovative environment.
Analyzing the extensive literature on machine learning in manufacturing is only possible with sophisticated methods. In this dissertation, bibliometric methods have been used to conduct analyses based on keywords, authors, sources, institutions, and countries. The data required for the bibliometric analysis was downloaded from the Web of Science database on 19.11.2023 using the query "machine learning" + manufacturing. The annual growth rate in the number of publications follows an exponential model (R2 = 0.9135). This indicates that machine learning in manufacturing is an emerging technology. The year 2016, when the number of scientific publications started to climb, coincides with the World Economic Forum's "Mastering the Fourth Industrial Revolution" themed meeting held in Davos-Klosters, Switzerland, which is one of the milestones of Industry 4.0. The concept of "system" from 1988 to 2017 evolved into "prediction" between 2018 and 2022, and into "design" in 2023. Concepts such as "model," "prediction," "classification," "mechanical properties," "behavior," and "microstructure" are gaining importance. The Chinese Academy of Sciences, Nanyang Technological University, the United States Department of Energy (DOE), and Pennsylvania State University are the institutions that contribute the most to the field of machine learning in manufacturing. Bibliometric analyses have made it possible to discover patterns in the literature in the field.