Öz
Değişen ve globalleşen dünya koşullarında firmalar, artan rekabet koşulları sebebiyle maliyetlerini azaltmakta ve sıfır hata çalışmalarına ağırlık vermektedir. Son yıllarda bilimsel araştırmalarda ve işletmelerde, karmaşık problemlerin çözümü için yapay zekâ yöntemleri yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Süreçlerin sıfır hata çalışmaları kapsamında otomotiv sektöründe de kullanılmaya başlayan bu yöntemler, etkin problem çözme çalışmalarının yanında, süreçlerdeki kontrol mekanizmalarına etkili destekler sağlamaktadır. Bu çalışmada, bir otomotiv yan sanayisindeki üretim prosesinde, operatöre bağlı işlemleri elimine etmek için yapılan bir yapay zekâ çalışmasına yer verilmiştir. Üretim proseslerinde, operatörlerin karar verme mekanizmasındaki hataların minimuma indirilerek, daha stabil ve hatasız bir üretim süreci tasarlanması hedeflenmiştir. Yapılan çalışma ile oluşturulan yapay zekâ yöntemi kullanılarak müşteride memnuniyetsizliğe yol açan problem, üretim tesisinde tespit edilmiş ve müşteriye sevk edilmesi engellenmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Anderson, T. (1990), Understanding Knowledge Engineering, John Wley&Son, New York. Andrisano A.O., Leali F., Pellicciari M., Pini F., Vergnano A., (2012) Hybrid Reconfigurable System design and optimization through virtual prototyping and digital manufacturing tools. Int J Interact Des Manuf 6(1):17–27.
- Arora, P., Haleem, A., Ksingh, M., Kumar, H., Kaushik, M., (2014). Design of a Production System Using Genetic Algorithm, Procedia Technology, 14/ 390-396.
- Baykal, N., Beyan, T. (2004). Bulanık Mantık İlke ve Temelleri. Bıçaklar Kitabevi, Ankara. Chiang, T. L., Su, C. T., Optimization of TQFP Molding Process Using Neuro-Fuzzy-GA Approach, European Journal of Operation Research, 147, 156-164, 2003.
- Cohen, R. (1987), The Handbook Artificial Intelligence, McGraw-Hill, New York.
- Doro, M. M., (2009). Solução integrada para auxiliar na garantia da qualidade na produção em pequenos lotes, Doctor thesis, Faculty of Mechanical Engineering at the Federal University of Santa Catarina, Brasil.
- Firebaugh, M. W. (1989) Artificial Intelligence, A Knowladge-Base Approach, PSW-Kent Publishing Company, Boston.
- Garcia T., Cook G., Nosal R., (2008). PQLI key topics – criticality, design space and control strategy. J Pharm Innov.
- Karpiński, T., (2007), Production Engineering, Publishing house WNT, Warsaw.
- Kaya, İ., Engin, O., Gözen, S. (2004), Kalite Kontrol Problemlerinin Çözümünde Uzman Sistemlerin Kullanımı, Havacılık ve Uzay Teknolojisi Dergisi, İstanbul.
- Kaya, İ., Oktay, S., Engin, O. (2005), Kalite Kontrol Problemlerinin Çözümünde Yapay Sinir Ağlarının Kullanımı, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Kayseri.
Öz
Kaynakça
- Anderson, T. (1990), Understanding Knowledge Engineering, John Wley&Son, New York. Andrisano A.O., Leali F., Pellicciari M., Pini F., Vergnano A., (2012) Hybrid Reconfigurable System design and optimization through virtual prototyping and digital manufacturing tools. Int J Interact Des Manuf 6(1):17–27.
- Arora, P., Haleem, A., Ksingh, M., Kumar, H., Kaushik, M., (2014). Design of a Production System Using Genetic Algorithm, Procedia Technology, 14/ 390-396.
- Baykal, N., Beyan, T. (2004). Bulanık Mantık İlke ve Temelleri. Bıçaklar Kitabevi, Ankara. Chiang, T. L., Su, C. T., Optimization of TQFP Molding Process Using Neuro-Fuzzy-GA Approach, European Journal of Operation Research, 147, 156-164, 2003.
- Cohen, R. (1987), The Handbook Artificial Intelligence, McGraw-Hill, New York.
- Doro, M. M., (2009). Solução integrada para auxiliar na garantia da qualidade na produção em pequenos lotes, Doctor thesis, Faculty of Mechanical Engineering at the Federal University of Santa Catarina, Brasil.
- Firebaugh, M. W. (1989) Artificial Intelligence, A Knowladge-Base Approach, PSW-Kent Publishing Company, Boston.
- Garcia T., Cook G., Nosal R., (2008). PQLI key topics – criticality, design space and control strategy. J Pharm Innov.
- Karpiński, T., (2007), Production Engineering, Publishing house WNT, Warsaw.
- Kaya, İ., Engin, O., Gözen, S. (2004), Kalite Kontrol Problemlerinin Çözümünde Uzman Sistemlerin Kullanımı, Havacılık ve Uzay Teknolojisi Dergisi, İstanbul.
- Kaya, İ., Oktay, S., Engin, O. (2005), Kalite Kontrol Problemlerinin Çözümünde Yapay Sinir Ağlarının Kullanımı, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Kayseri.
Ayrıntılar
| Bölüm | Makaleler |
|---|---|
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 28 Aralık 2016 |
| Gönderilme Tarihi | 31 Ocak 2017 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2016 Cilt: 6 Sayı: 12 |
Kaynak Göster
Yalova Sosyal Bilimler Dergisi, Açık Erişimli bir dergidir ve yayımladığı içeriği doğrudan açık erişime sunar. Dergi, yayımladığı içerikle bilimin Açık Erişim politikasıyla desteklenmesi ve geliştirilmesine katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. Okurlar, ticari amaç haricinde, yayıncı ya da yazardan izin almadan dergi makalelerinin tam metnini okuyabilir, indirebilir, kopyalayabilir, arayabilir ve link sağlayabilir. Derginin tüm içeriği okura ya da okurun dahil olduğu kuruma ücretsiz olarak sunulur. Yalova Sosyal Bilimler Dergisi Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı (CC BY-NC 4.0) ile yayınlanmaktadır. Dergi, Libre Açık Erişim sağlama politikasını benimsemiştir. Ayrıca Budapeşte Açık Erişim Deklarasyonunu (BOAI) imzalamıştır (Tıklayınız). Yalova Sosyal Bilimler Dergisi Committee on Publication Ethics (COPE) ve World Association of Medical Editors (WAME) yayın etiği ilkelerini benimsemiştir.