Otomotiv satış sonrası hizmetleri için eş zamanlı sinirsel bulanık sistem önerisi
A concurrent neuro-fuzzy infrence system proposal for automotive after sale services
Yazar: FEHMİ EVREN DİNÇ
Danışman: PROF. DR. ZERRİN ALADAĞ
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Bulanık çıkarsama = Fuzzy inference ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Maliyet tahmini = Cost estimation ; Sinirsel bulanık mantık = Neuro fuzzy logic

Özet:
Eşzamanlı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi ile otomotiv servis endüstrisi üzerine yapılan bu çalışmada, seçilen bir otomotiv firmasının yetkili servisleri tarafından kullanılan Servis Müşteri Takip Sistemi incelenmiştir. Sayısal değerlerle ölçülebilen kriter ve sayısal olarak ölçülemeyen, iletişim yoluyla belirlenen dilsel kriterlerin bir arada değerlendirilebileceği, araçlardaki arızaların tespiti ve tahmin için bir model olarak Yapay Sinir Ağları ve Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi ile Eşzamanlı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi (Concurrent Neuro-Fuzzy System - CNFS) geliştirilmiştir.Sistemin tasarlanabilmesi için farklı bütünleşik kriterleri ve veri gruplarını sınıflandırmak ve sıralamak gerekmiştir. Müşteri şikâyetleri ile gelen öznellik Yapay Sinir Ağlarından faydalanılarak aşılmıştır. Model, Yapay Sinir Ağlarının özel bir türü olan Öz Örgütlenmeli Harita (Self organize Map - SOM) yöntemi kullanarak çeşitli müşteri şikâyetleri ile servise getirilen araçları gruplamakta, gruplanan şikâyetleri belirli bir puanlama sistemine göre sıralamaktadır. SOM heterojen veri gruplarında kümeleme ve sınıflama için uygun bir metodoloji olması sebebiyle seçilmiştir.Arızaları tahmin etmenin; yüksek metodolojik ve çevresel belirsizlik özellikleri taşıdığı bilinmektedir. Eşzamanlı Sinirsel Bulanık Çıkarım sisteminde oluşturulan Öz Örgütlenme Harita çıktıları tahmin ve sınıflandırmadaki belirsizlikleri azaltmak amacıyla, aracın kilometre ve yaş bilgileri ile beraber özel bir sinirsel bulanık sistem olan Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi (Adaptive Neural Fuzzy Inference System ANFIS)' nde hesaplamaya sokulmuş ve arıza tespiti ve arıza tutarının tahmin edilebilmesi için kullanılmıştır.Model yapısı içinde yer alan Öz Örgütlenmeli Ağ, ANFIS' in öncül girdi besleyicisi olarak konumlandırılmıştır.

Abstract:
In this operation that was carried out over Concurrent Neural Fuzzy Inference System (CNFS) and automotive service industry, Service Consumer Tracking System (SCTS), used by authorized service of a selected automotive company, was analyzed. As a system in which measures that can be measured with numerical values and linguistic measures that cannot be determined with numerical values but with communication can be evaluated together, CNFS has been developed with Artificial Neural Networks and Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS), for the detection and estimation of the vehicles? malfunctions.The subjectivity that came with consumer complaints is exceeded by using Artificial Neural Networks. Model groups vehicles that comes to service with various consumer complaints by using a special type of Artificial Neural Networks, Self-Organized Map (SOM), and then lines the grouped complaints in a specific scoring system. SOM is selected for the reason that it is a suitable methodology for clustering and classifying in heterogeneous data groups.It is known that estimating malfunctions has high methodological and environmental obscureness features. SOM outputs, which are generated in CNFS, have been put into calculation in ANFIS which is a special neural fuzzy system, with vehicle?s kilometer and age information and have been used for estimating the malfunction detection and malfunction cost in an aim to decrease the suspense in estimation and classification.The SOM Network, which takes part in model structure, has been positioned as ANFIS's antecedant input feeder.