GEMİ ANA MAKİNA SEÇİMİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİ AHP VE SMART UYGULAMASI
|
|
- Aysel Özal
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Yapım Matbaacılık Ltd., İstanbul, 1999 Editörler :A. İ. ALDOĞAN Y. ÜNSAN E BAYRAKTARKATAL GEMİ İNŞAATI VE DENİZ TEKNOLOJİSİ TEKNİK KONGRESİ 99 BİLDİRİ KİTABI GEMİ ANA MAKİNA SEÇİMİNDE ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİ AHP VE SMART UYGULAMASI Engin HERİŞÇAKAR 1 ÖZET Bu çalışmada bir çok endüstri alanında uygulama bulmakta olan Cok Kriterli Karar Verme yöntemlerinden SMART ve AHP yöntemleri tanıtılmış ve daha sonra her iki yöntem de gemi ana makina seçimi problemine uygulanmış ve sonuçları verilmiştir. Çalışmanın amacı ana makina seçimini karar verme mekanizmaları kullanarak çözülür hale getirebilecek bir model kurmaktır. GİRİŞ Çok Kriterli Karar Veme Yöntemleri, 1960'lı yıllarda, karar verme işlerine yardımcı olacak bir takım araçların gerekli görülmesiyle geliştirilmeye başlanmıştır. Seçimde ulaşılmak istenen hedefi bir çok parametrenin balirlediği ve seçim için değerlendirilecek alternatiflerin her birinin kendine has avantajlarının bulunduğu durumlarda karar verme işi çok zor bir durum alacaktır. Böyle durumlarda kararı verecek olan kişi ya tüm bu kararsızlık sıkıntısından kurtulmak için, sağlıklı olup olmadığını önemsemeden, bir karara varacak; ya da uzun ve rasyonel olmayan analizler sonunda kuşku içerisinde bir karara varacaktır. Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri'ni kullanmaktaki amaç alternatif ve parametre (kriter) sayılarının fazla olduğu durumlarda karar verme mekanizmasını kontrol altında tutabilmek ve karar sonucunu mümkün olduğu kadar kolay ve çabuk elde etmektir. 1 Gemi İnşaatı ve Gemi Mak. Mühendisi. Yüksek Lisans öğrencisi: University of New Orleans, Engineering Build. Room 911, New Orleans, LA A.B.D. 240
2 Gemi dizayn ve inşaat aşamaları bir çok kez birden fazla parametrenin önemli olduğu ve seçilebilecek bir çok alternatifin mevcut olduğu karar verme işlemlerini içerirler. Bu kararların en önemlilerinden biri kuşkusuz gemide kullanılacak ana makinanın seçimidir. Tek başına gemi maliyetinin önemli bir bölümünü kapsayan ve bakım, tutum ve onarımı düşünüldüğünde tüm gemi ömür çevrim masraflarında büyük paya sahip olan ana makina için en uygun alternatifin seçilmesi büyük bir önem taşımaktadır. Karar verme işinin bir optimizasyondan çok belirlenmiş alternatifler arasından en uygun olanın secilmesi olduğu Ana Makina Seçimi gibi durumlarda yararlanılabilecek bir çok yöntem mevcuttur. AHP (Analytic Hierarchy Process) ve SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) bunlardan kararın modellenmesindeki basitlikleri bakımından Ana Makina Seçiminde kullanılmaya elverişli ve alternatiflerin değerlendirilmelerindeki farklılıkları bakımından sonuçların karşılaştırılması mümkün olan iki yöntemdir. AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) AHP; T. Saaty [1977,1982] bağıl önemler için yapılan kişisel atamaları, ağırlıklar kümesine dönüştürmekte kullanılan bir tekniktir. AHP nin en kritik yanı karar vericinin bir çok kriterli karar verme problemini görsel olarak, kriter hiyerarşisi formunda görebilmesine olanak sağlamasıdır. Bu şekilde oluşturulmuş bir hiyerarşi en az üç seviyeden oluşur: en üstte problemin en üst amacı, ortada alternatifleri tanımlayan kriterler, ve en altta da seçim yapılacak olan alternatifler bulunur. Bir kriter iyi olmak gibi çok soyut ya da geniş kapsamlı olduğunda alt kriterler ya da alt-alt kriterler türetilerek çok seviyeli hiyerarşiye yerleştirilir. AHP yönteminde temel olarak üç prensip uygulanır: (1) problemler, önemli olan faktörlerin tanımlanmasıyla parçalanır, (2) problemin parçalanmış elemanları üzerinde karşılaştırmalı yargılara varılır, (3) çiftli karşılaştırma matrislerinden bağıl önem ölçüleri elde edilir ve bunlar daha sonra elde bulunan seçeneklerin genel değerlendirilmesi için birleştirilirler. Karar vericinin bu çiftli karşılaştırmalarına yardımcı olması için Saaty iki elemanın arasındaki önemi belirleyebilmek amacıyla dokuz noktalı bir skala geliştirmiştir. İki elemanın arasındaki tercih oranını belirleyecek rakamlar ve bunların sözel karşılıkları Tablo 1 de gösterilmiştir. Arada bulunan değerler (2, 4, 6 ve 8) iki ifadenin arasında kalan kararlar için kullanılabilir. 241
3 TABLO 3.1 Dokuz Noktalı Puanlama Skalası ve Karşılıkları. Eğer A, B ye ( den) ise atanacak tercih rakamı eşit önemde 1 az çok daha önemli 3 kuvvetle daha önemli 5 çok kuvvetle daha önemli 7 aşırı derecede daha önemli 9 Bu şekilde her seviyedeki kriterler ve en nihayetinde de her kritere göre alternatifler biribirileriyle karşılaştırıldıktan sonra karşılaştırmalar matrisleri oluşturulur. Bu matrislerde satır ve sütunları karşılaştırılan kriter ya da alternatifler meydana getirir ve matrisin her elemanı satırdaki elemanın sütundaki elemana karşılaştırılmasından elde edilen orandır. Bu şekilde oluşturulan matrisin simetrik oolacağı aşikardır. K1, K2, K3 gibi üç kriter için oluşturulan matris Şekil 1'de; A1, A2, ve A3 gibi üç alternatif için oluşturulan matris ise Şekil 2'de gösterilmiştir. Şekil 1: K1,K2 ve K3 kriterlerinin karşılaştırma matrisi Şekil 2: A1,A2 ve A3 alternatiflerinin K1 kriteri için karşılaştırma matrisi Çiftli karşılaştırmalar matrisinin oluşturulmasından bir sonraki adım; matriste bulunan elemanların ağırlıklarının elde edilmesidir. Bir çok durumda yakın sonuçlar elde edebilmek için Saaty, satırların geometrik ortalamalarının alınmasını tavsiye etmektedir: (a) Her satırdaki n elemanı çarp, n. kökünü al ve elde edilen değerler için yeni bir kolon oluştur, (b) yeni kolonu normalleştir (her değeri değerlerin toplamına böl). Bu şekilde her kriterin 1 üzerinden önem ağırlığı ve her alternatifin de her kriterden aldığı puan 1 üzerinden elde edilmiş olur. Alternatiflerin nihai değerlerini elde etmek içinse alternatifin her bir kriterden aldığı puanla o kriterin çarpımları toplanır. 242
4 SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) 1971, 1977 yılları arasında Edwards tarafından geliştirilen SMART yöntemi çok kriterli yararlılık teorisini uygulamaya yardımcı olan basit bir yöntemdir. Edwards kararların, her ikisi de öznel olan, değer ve olasılık fikirlerine bağlı olduğundan yola çıkmıştır. Hata, problemin modellenmesinden ya da sağlanan bilgilerden meydana çıkabilir. Modelleme hataları basitleştirilmiş modellerin uygulanmasıyla ortaya çıkarken, bilgi hataları elde edilen ölçülerin gerçek tercih ölçülerini yansıtmamasından ortaya çıkar. Karar vericiye yöneltilen sorular karmaşıklaştıkça (AHP'deki ikili karşılaştırmalar gibi) bilgi hatalarının meydana gelme olasılığı artacaktır. SMART diğer bir çok ÇKKV yönteminin aksine kuramsal alternatifler hakkında tecih ya da farklılık yargılarına ihtiyaç duymaz. Edwards kuramsal yargıların güvenilemez ve gerçek tercihlerin karşılığı olamayacağını iddia etmiştir. Karar vericiden bu tür bilgiler istenmesi karar vericinin bilgi sağlama aşamasını reddetmesine ya da bu aşamayı en çabuk şekilde sonlandıracak herhangi bir kararı en kısa yoldan kabul etmesine yol açacaktır. SMART yöntemi her biri değişik ölçü birimine sahip alternatifleri tek bir skala ile göstererek ve ağırlıkları bu şekilde etkiterek sonuca ulaşmayı amaçlayan bir yöntemdir. Alternatifler her kriter için tek tek değerlendirilirler ve her kriterden aldıkları notun o kriterin ağırlığı ile çarpımı alternatifin genel puanlamasına etkiyecek değeri olur. Edwards on adımdan oluşan bir yöntem meydana getirmiştir. Adım 1: Faydaları maksimize edilecek kişi ya da kurumu belirle. Adım 2: Konu ya da konuları belirle. Fayda kararın amaç ve içeriğine göre değişmektedir. Adım 3: Değerlendirmeye girecek alternatifleri belirle. Adım 4: Alternatiflerin değerlendirilmesi için uygun kriterleri belirle Adım 5: Kriterleri önemlerine göre sıraya koy. Adım 6: Önem sırasına göre kriterleri oranlarla değerlendir. En az öneme sahip olan kritere 10 olarak önem atanabilir. Bir sonraki en az öneme sahip kritere en az öneme sahip olan kritere olan oranına göre bir değer atanır. Bu proses atanan her yeni oranın kontrol edilmesiyle birlikte devam eder. Karşılaştırma sayısının çok artmaması ve çözümün zorlaşmaması için kriterlerin sınırlı sayıda tutulmasında yarar vardır. Adım 7: Önem ağırlıklarını topla ve her birini toplama böl. Bu adım bağıl önemlerinin normalize edilerek toplamalarının 1,0 olmasını sağlayacaktır. Adım 8: Her alternatifin kriterlerdeki yerlerini ölç: Kriterler öznel, kısmen öznel ve nesnel olarak sınıflandırılabilir. Öznel olan kriterler için konu üzerinde uzman bir kişi alternatifleri, 0 makul olan minumum ve 100 de makul olan maksimum değer olmak üzere, 0 ile 100 arasında bir skala üzerinde değerlendirebilir. Kısmi öznel olan kriterler için ölçüler bellidir ancak bazı alternatiflerin değerleri için tahmin yürütülebilir. Tamamen nesnel olan kriterler ölçülebilirler. Edwards en kestirme yol olarak minimum makul değer 243
5 ile maksimum makul değeri bir doğru ile birleştirmeyi ve aradaki değerleri bu şekilde lineer olarak atamayı önermektedir. Lineer atamalarla elde edilen sonuçların iyi derecede yaklaşımları sağladığı iddia edilmektedir. Adım 9: Alternatifler için fayda değerlerini hesapla: Uf = Σ wj * uij Burada Uf, i. Alternatifin fayda değeri; wj, j kriterinin normalleştirilmiş ağırlığı; uij ise i. Alternatifin k kriterindeki skala üzerinden belirlenmiş değeridir. Wj değerleri adım 6 dan, uij değerleri ise adım 8 den alde edilmiştir. Adım 10: Karar ver. Eğer tek bir alternatif seçilecekse en büyük Uf değerine sahip olan alternatif seçilir. Eğer bütçe kısıtlaması söz konusu ise alternatifler Uf /Ci değerlerine göre sıralanırlar. Burada Ci i. Alternatifin fiyatıdır. Bundan sonra alternatiflerden, ta ki bütçe aşılana dek, en yüksek orana sahip olan ilk olarak seçilirler. ÇKKV YÖNTEMLERİNİN UYGULAMASI AHP ve SMART yöntemlerinin kısaca açıklanmasından sonra bu bölümde AHP ve SMART yöntemleri Bir Geminin Ana Makina Seçimi ne uygulanacaktır. Ana makina seçimi bir optimizasyon ya da geliştirme işi olmayıp sadece mevcut alternatifler arasından en uygun olanını seçme işi olduğundan bu çalışmada incelenen yöntemler uygulama alanı bulabilir. Bu bölümde eldeki yöntemlerin probleme uygulanması ve gerçek bir problemden yola çıkarak elde edilen sonuçların verilmesi amaçlanmaktadır. ANA MAKİNA SEÇİMİ Ana makina seçimi bir çok kriteri göz önünde bulundurarak, belirlenmiş alternatiflerin (makinaların) uygunluğunun belirlendiği ve söz konusu durum için en iyi alternatifin seçilmesinin gerektiği karmaşık bir problemdir. Güvenilirlik En uygun ana makinanın seçiminde dikkate alınan tüm faktörler arasında en önemli yerlerden bir tanesini servis güvenilirliği teşkil etmektedir. Sevk makinasındaki herhangi bir hasar çoğu zaman geminin servisten çıkması anlamına gelir ki; bu hem gemi sahibi hem de operatörler açısından çok ciddi bir sorundur. Güvenilirlikten ayrı olarak ele alınan ve ilk aşamalarda çok daha önemli gibi görünen yakıt ekonomikliği, ağırlık, ilk fiyat gibi faktörler daha sonraki aşamalarda geminin servisten çıkmasından oluşacak yüklü masrafların yanında çok önemsiz kalırlar. Bu yüzden gemi inşaat mühendisleri güvenilirliği ispat edilmiş makinaları kullanmalıdırlar. Genellikle güvenilirlik ve basitlik beraberce ele alınırlar. Mühendisliğin tüm dallarında modern gelişmeler daha karmaşık mekanik düzenlemeleri beraberinde getirmiştir. 244
6 Bu ilerlemenin doğal bir sonucudur; zira çalışmalar mevcut sistemleri geliştirme amaçlı yapılmaktadır. Muhafazakar gemi makinaları mühendisleri daha fazla mekanik karmaşıklığı içeren gelişmelere kuşku ile bakmaktadırlar. Bunun tipik bir örneği bugünkü manuel kontrolden otomatik kontrole geçiş dönemidir. Bu tip uygulamaların tamamen geliştirilip, makinayı işletenler tarafından anlaşılmadıkları takdirde meydana gelecek kullanım hataları ve zorluklarından dolayı, rağbet görmeleri mümkün olmayacaktır. Bakım Tutum Tamir sırasında ve periyodik bakımlardaki parça bulunabilirliği kullanılacak makinenin seçimini etkileyen faktörlerden biridir. Bu, özellikle yabancı sularda çalışan ve uzun periyotlarla kendi limanına uğrayan gemilerde daha da büyük bir önem arz etmektedir. Belli parçaları sadece makina üreticisinin kendisinden temin edilebilen ya da standartlar dışında parçalar bulunduran makinalar işletim ve bakım tutum işlerinde bir çok sorun çıkarırlar. Bu hendikaplar yeter miktarda yedek parçayı gemide bulundurmakla giderilebilir ancak bu makinanın büyük parçaları için pratik olmaktan uzak bir çözümdür. Makina Ağırlığı Makinanın ağırlığı gemi dizaynında her zaman önde tutulan bir faktördür çünkü bu ağırlık gemi ağırlığının önemli bir kısmını oluşturur. Geminin ön dizaynının ilk safhalarında, gemi ana değerlerinin saptanması için makina ağırlığının ve ağırlık dağılımının yaklaşık değerlerle bilinmesi gerekmektedir. Ana makina ile pervane arasına dişli kutusu konulan durumlarda dişli kutusunun ağırlığı da önem kazanmaktadır ve hem gemi dizayneri hem de ana makinayı seçecek kişler tarafından dikkate alınmalıdır. Maliyetler Ana makinanın gerçek fiyatının önceden tahmin edilmesi oldukça güçtür. Fiyat, malzeme için yapılan ödemeler ve makinanın tersaneye ulaşım masraflarına bağlıdır ve tüm bunlar makina üreticisinin üretim için tanıdığı süreye ve geminin inşa edildiği tersaneye uzaklığına bağlıdır. Bunun yanı sıra makina üreticisinin üretiminde bulunduğu önceden yapılmış makinaların istenmesi veya üretilecek makinanın üretici imkanlarına uygun olması daha düşük teklifler alınabilmesini sağlayacaktır. Diğer bir değişle fiyat ve masraflar tamamen ticari bir takım faktörlere bağlıdır ve dolayısıyla zaman ve yere göre değişiklikler gösterir. 245
7 Titreşim ve Gürültü Hiç bir makina titreşimsiz ve gürültüsüz olamaz ancak bazıları bu konuda diğerlerine göre dah iyi olabilir. Bu iki unsurun önemi doğal olarak gemi tipine göre değişir. Yük gemilerinde önemleri daha azdır zira etkileri anormalin dışında olmadığı sürece mürettebat titreşim ve gürültüye alışmıştır ve aşırı olmadıkça etkilerinden rahatsızlık duymazlar. Yolcu gemileri içinse durum çok daha farklıdır. Gemi sahibi, gemisinin konforlu bir gemi olarak isim yapmasını isteyecek ve geminin konforunu azaltacak etkileri ortadan kaldırmasını isteyecektir. Yakıt Tipinin Etkileri Göz önünde bulundurulması gereken bir husus seçilen makinanın ön görülen gücü minimum yakıtla ve güvenilir olarak sağlayıp sağlayamadığıdır. Gemi sahibi tarafından bakıldığında elde edilen güç için gereken yakıt sarfiyatı kadar kullanılan yakıtın birim fiyatından dolayı bu gücü elde etmek için gereken yakıt masrafı da önem kazanır. Makina Boyutları Ana makinanın kapladığı alan ve hacim de makina seçimini etkileyen faktörlerden biridir. Makinanın ve dolayısıyla makina dairesinin boyutlarının küçülmesi gemide kullanılabilir alanları arttıracak ve daha fazla yük taşınabilmesini sağlayacaktır. Vergi ödemelerinde geçerli olan gemi kapalı hacimlerinden türetilen tonajlarda makina dairesi yerine kargo hacimlerinin olması gemi sahibi açısından önemli bir husustur. ÇKKV YÖNTEMİYLE ANA MAKİNA SEÇİMİ YAPILAN GEMİ ÇKKV yöntemlerinden AHP ve SMART ın ana makina seçimine uygulanmasında için Çelik Tekne Tersanesi nde inşa edilen Furtrans Şirketi ne ait 6000 DWT luk kimyasal tankerler kullanılmıştır. Bu gemilerin dizaynında ana makinanın gücü 4000kW olarak belirlenmiştir. 246
8 KRİTER TÜRETİLMESİ VE HİYERARŞİ KURULMASI Bu çalışmada ana makina seçimi yapılacak olan gemi belirlendikten sonra gemi sahiplerinin makina üreticilerinden aldıkları tekliflerle oluşan alternatifleri göz önüne almadan, genel olarak ana makina seçimi problemi için gerekli olan kriterlerin türetilmesi yoluna gidilmiştir. Burada; yalnız bir seçim için değil ileride yapılacak başka seçimler için de bir temel oluşturmak ve bir takım yeni düzenlemelerle başka ana makina seçimi problemlerine de uygulanabilecek bir model elde etmek amaçlanmıştır. Belirtmek gerekir ki ÇKKV yöntemlerinde kriterleri türetmek ve hiyerarşi içerisinde düzenlemek için iki ayrı yol bulunmaktadır. Bunlardan birincisi elde bulunan alternatifler hakkında sahip olunan bilgilerden yola çıkarak kriterleri türetmektir. Bu yol yaygın olarak aşağıdan yukarıya türetme olarak adlandırılır. Bir diğer yol ise alternatifleri dikkatte almadan seçimin amacına yönelik olarak amaçların belirlenmesi ve daha sonra da bu amaçlara ulaşmada etkin olacak kriterlerin türetilmesi ile gerçekleşen yukarıdan aşağıya türetme dir. Bu çalışmada en iyi seçimi elde etmek için makinada gerekli görülen amaçlar önceden belirlenmiş ve bu amaçlara hizmet eden kriterler türetilerek bu kriterler bir hiyerarşi içerisinde düzenlenmiştir. Probemin karmaşıklaşmaması ve puanlamada zorlular çıkmaması için hiyerarşi mümkün olduğu kadar basit tutulmuş ve sadece iki seviye kritere yer verilmiştir. İlk aşamada belirlenen kriterler başka kriterler içerisinde tanımlanabildikleri ya da bağıl önemleri çok az olduklarında elenmişlerdir. Problemin çözümünde kullanılacak olan hiyerarşiyi kurabilmek amacıyla aynı konu üzerinde çalışmakta olan bir yüksek lisans öğrencisinin yaptırmış olduğu anketlerden faydalanılmıştır. Anketlerde gemi ana makinaları konusunda bilgi ve tecrübe sahibi olan kişilerden ana makina seçiminde kendilerinin önemli gördükleri faktörleri sıralamaları istenmektedir. Daha sonra bu anket sonuçlarından elde edilen kriterler düzenlenmiş ve bir çok uzmanın dahil ettiği kriterler ile gemi makinaları hakkındaki yayınlardan elde edilen kriterler birleştirilmiş ve hiyerarşi şeklinde düzenlenmiştir. Elde edilen kriterler ana makina seçiminde ulaşılması gereken beş ana amaç olduğunu göstermiştir. Bunlar: maliyetin en az olması, güvenilir bir makinaya sahip olunması, teknik özelliklerin en iyi olması, bakım ve tutumun kolay ve yapılabilir olması ve çevre için belirlenmiş uluslararası kural ve kaidelere uyumlu bir makina seçilmesidir. Bundan sonra bu ana amaçlar hiyerarşi içerisinde birinci seviye kriterler haline getirilmiştir. Bunlar: mali kriterler, güvenilirlik, teknik özellikler, bakım tutum ve çevreciliktir. İlk başta elde edilen kriterler de bu ana kriterlerlerin altında düzenlenmiş ve Şekil 3'te verilen hiyerarşi elde edilmiştir. 247
9 ANA MAKİNA İÇİN TEKLİF ALINAN ALTERNATİFLER Seçilen gemi için Furtrans Teknik Departmanı tarafından altı adet makina üreticisinden teklif alınmıştır. Alınan altı teklifteki makinaların güçleri 4000kW civarındadır. Bu makinalar markaları, tipleri ve kw cinsinden güçleriyle Tablo 2 de sıralanmıştır: Tablo 2: Uygulama yapılacak gemi için teklif alınan makinalar ve güçleri... MAK 8M kW WRTSL 9R kW MAN 8L32/ kW SULZER 6ZAL40S 4320kW UL. BERGEN BRM9 3975kW DEUTZ 645L8 3680kW.. PUANLAMANIN YAPILMASI Kriterlerin türetilmesi ve mevcut alternatiflerin belirlenmesinden sonra ana makina seçimi için kullanılacak modelin puanlanmasına çalışılmıştır. Elde edilen kriterlerin puanlamalarının yapılması ve alternatiflerin kriterler üzerinden aldıkları değerlerin belirlenmesi buradaki asıl sorunu teşkil etmektedir. Amaç olarak belirlenen ana makina seçiminin altında bulunan ana kriterlerin tümü niteliksel kriterlerdir ve ana makina seçimine katkıları nümerik olmayan bir skala ile belirlenebilir. Burada kullanılan iki ayrı yöntemden dolayı iki ayrı puanlama şekli mevcuttur. AHP yöntemi bu kriterler arasında karşılaştırmalı bir değerlendirmeyi ön görürken SMART yöntemi direkt değerlendirme ile çalışmaktadır. Çalışma sırasında bilgisayar programının sağladığı olanaklar da göz önünde bulundurularak karşılaştırmalı değerlendirmelerde dokuzlu, direk değerlendirmede ise beşli skala kullanılmıştır. Puanlama yapılmasında en önemli hususlardan biri program ile kriterleri karşılaştıracak uzman ya da uzmanlar arasında bir iletişim kurabilmektir. Bunun için programın ön gördüğü puanlama yöntemleri tablolar vasıtasıyla uzmanlara ulaştırılmıştır. Direkt puanlamada kullanılan skala şu şekildedir: herhangi bir kriterin bir üst seviyedeki kritere olan katkısı o kriterin önemi ile belirlenmektedir. Kullanılan skalanın değerleri ise Tablo 3 de verilmiştir: 248
10 Şekil 3: Gemi Ana Makina Seçimine Ait Kriter Hiyerarşisi 249
11 TABLO 3: Kriter katkıları için sözel skala.. 1: dikkate değmez 2: önemsiz 3: önemli 4: çok önemli 5: kritik.. Altenatiflerin kriterler üzerinden değerlendirmesinde ise iki çeşit skala kullanılmıştır. Nümerik olarak ölçülen kriterler için her alternatifin bu kriterden aldığı değer belirlenmiş ve daha sonra bunlar SMART yönteminde anlatılan yolla 1 ile 100 arasında puanlara dönüştürülmüştür. Alış fiyatı ve kw başına yakıt fiyatı bu türden kriterlerdir. Nümerik olarak ölçülemeyecek kriterler için ise yine sözel bir skala kullanılmıştır. Burada kullanılan bilgisayar programının da ön gördüğü şekilde yedilik bir skala kullanılmıştır. Bu skalanın değerleri Tablo 4 de verilmiştir. TABLO 4: Altenatif değerlendirmelerindeki sözel sakala.. 1: Tatmin edemez 2: Zayıf 3: Vasatın altında 4: Vasat 5: Vasatın Üstünde 6: Çok iyi 7: En iyi.. AHP yönteminin ön gördüğü karşılaştırmalı değerlendirmede ise tüm karşılaştırmalar için dokuzlu skala kullanılmıştır. Nümerik olarak ölçülebilen kriterlerde ise kriterden alınabilecek makul en düşük ve makul en yüksek değerlerin arası dokuza bölünmüş ve alternatiflerin karşılaştırılmasında elde ettikleri değerlerin bu aralığın neresinde kaldığına göre puanlama yapılmıştır. Kullanılan karşılaştırma değerleri Tablo 5 de verilmiştir. 250
12 TABLO 5: Karşılaştırmalı skala değerleri... Alternatif1 Alternatif2 ye göre: 1: Eşittir 2: Çok az daha iyi 3: Zayıfça iyi 4: Orta derecede iyi 5: Bariz iyi 6: Kuvvetlice iyi 7: Çok kuvvetlice iyi 8: Kritik olarak iyi 9: Kesinlikle iyi.. Uygulamada alternatiflerin kriterler üzerinden alacakları değerlerin toplanması konusunda bir takım sıkıntılar yaşanmıştır. Yedek parça bulunabilirlik, güvenilirlik gibi öznel olan kriterlerde bu makinalar hakkında bilgi ve tecrübe sahibi kişilerin değerlendirmelerinden yararlanılmıştır. Şirket politikalarından ve ya özel bilgiler olduğundan dolayı bilgi edinilemeyen kriterler içinse tüm alternatiflere eşit değerler atanmıştır. Böylece mevcut olan bilgilerle genel sonuç hakkında bir bilgiye sahip olunması ve ileride yapılacak seçimler için de modelin aynı şekilde korunması amaçlanmıştır. Oluşturulan modelin ileride kullanılacak olması durumunda tüm alternatifler için mevcut değerlerin modele girilmesi yeterli olacaktır. UYGULAMA SONUÇLARI Uygulamada kullanılmak amacıyla internet vasıtasıyla "Criterium Decision Plus" adlı yazılım programının 30 günlük deneme versiyonu indirilmiştir. Kullanılan yazılım programı her iki yöntem için de karar puanlarını, duyarlılık analizlerini, kriter katılımlarını ve belirsizlik katılımlarını hesaplayarak sonuçları grafikler halinde vermektedir. Oluşturulan modelin bir temel oluşturması amaçlandığından burada sadece karar puanları ve kriter katılımları grafikleri sunulmuştur. Duyarlılık analizi ve kriter katılımları daha dogru bir model oluşturulmasına yardımcı olan elemanlar olduğundan modelin geliştirilmesinde kullanılmıştır. Bu grafiklerde ilk önce her iki yöntemden de elde edilen karar puanlarıö alternatifler en iyiden en kötüye sıralanarak, bar grafikler halinde verilmiştir. Daha sonra verilen "kriterlerin alternatiflerin genel puanlarına oranları" grafiklerinde ise her alternatifin aldığı genel puana, ılk olarak ana kriterlerin daha sonra da kriterlerin katkıları gösterilmektedir. 251
13 Şekil 4: AHP ile elde edilen karar puanları Şekil 5: SMART ile elde edilen karar puanları 252
14 Şekil 6: SMART yöntemi uygulamasında ana kriterlerin alternatiflerin genel değerine oranı. (kriterlerin her kolondaki yukarıdan aşağı sırası: int. kural ve kısıtlar, teknik özellikler, bakım tutum, güvenilirlik ve mali kriterler şeklindedir). Şekil 7: AHP yöntemi uygulamasında ana kriterlerin alternatiflerin genel değerlerine oranı. (kriterlerin her kolondaki yukarıdan aşağı sırası: bakım tutum, teknik özellikler, güvenilirlik, int. kural ve kısıtlar, mali kriterler şeklindedir). 253
15 Şekil 8: SMART yöntemi uygulamasında kriterlerin alternatiflerin genel değerlerine oranları. (Kriterlerin her kolondaki yukarıdan aşağıya sırası: diğer, operasyon kolaylığı, gürültü, yedek parça bulunabilirlik, alış fiyatı, NOx emisyonu ve yedek parçaö tamir ve overhaul masrafları şeklindedir.) Şekil 9: AHP yöntemi uygulamasında kriterlerin alternatiflerin genel değerlerine oranları. (Kriterlerin her kolondaki yukarıdan aşağıya sırası: diğer, operasyon kolaylığı, yedek parça bulunabilirlik, gürültü, yedek parçaö tamir ve overhaul masrafları, NOx emisyonu ve alış fiyatı şeklindedir.) 254
16 SONUÇLAR VE ÖNERİLER Bu çalışmada Çok Kriterli Karar Verme yöntemlerinin "Bir Geminin Ana Makina Seçiminde" ne şekilde kullanılabileceği gösterilmiştir. Çok Kriterli Karar Verme yöntemlerinden, ikisi de ayrı puanlama yöntemi ile çalışan, AHP ve SMART yöntemleri kullanılmıştır. SMART yöntemiyle modelin çözülmesinde SULZER 6ZAL40S ve DEUTZ 645L8 alternatifleri eşit puanla en iyi alternatifler olmuşlar, AHP ile çözümde ise SULZER 6ZAL40S en iyi punaı alan alternatif olmuştur. Kriterlerin alternatiflerin genel puanlarına katkılarını gösteren grafikler incelendiğinde Sulzer makinasının en önemli avantajının güvenilirlikten kaynaklandığını Deutz'un ise en büyük katkıyı mali kriterlerden aldığı görülmektedir. Ancak burada elde edilen sonuçlar ulaşılamayan bir takım bilgiler için bazı kabuller yapılması neticesinde elde edilmiş sonuçlardır. Örneğin her iki yöntem için de verilen bakım tutum ana kriterinin ağırlıkları için duyarlılık analizi yapılmış ve yapılan "alternatiflerin eşit değerli olduğu" kabulünden dolayı bu ana kriterde yapılan değişikliklerin genel sıralamaya bir etkisi olmayacağı görülmüştür. Aynı durum uluslararası kural ve kısıtlar ana kriteri için de geçerlidir. Bunların yanında kriter ve ana kriterlere başka kişi ya da ekipler tarafından farklı önemler atanması farklı sonuçlar elde edilmesini sağlayacaktır. Örneğin SMART yönteminde teknik özellikler ana kriterine daha yüksek bir öncelik değeri atandığında Sulzer ve Deutz arasındaki eşitlik bozulacaktır. Bu çalışmada ana makina seçimi için oluşturulan model ancak bu konuya Çok Kriterli Karar Verme yöntemleri AHP ve SMART'ın uygulamasının bir temelini oluşturabilecektir. Bundan sonra bu konu için bahsedilen yöntemleri kullanırken oluşturulmuş bulunan model karar vericiye göre adapte edilebilir, burada göz önüne alınmayan bir takım parametreler modele eklenebilirya da bu uygulamada kriterlere atanmış olan öncelik değerleri ve karşılaştırmaları yeniden düzenlenebilir. Burada Çok Kriterli Karar Verme yöntemlerinin esneklik yanı da meydana çıkacaktır zira farklı görüşlere sahip olan karar vericiler modeli yeniden kurmak yerine atamalardan uygun görmediklerini değiştirerek sonuçları elde edebileceklerdir. Bir diğer önemli husus ta elde bulunan alternatiflerin hakkında sağlıklı bilgilerin elde edilebilmesidir. Bu çalışma sırasında bir takım eksiklikler göz ardı edilmiş ve çalışmanın yöntemlerin uygulamasına yönelik bir örnek oluşturması amaçlanmıştır. Ancak bu karar verme işlemi ticari bir kuruluş için yapıldığı takdirde doğru ve eksiksiz bilgilerin elde edilebilmesinden dolayı daha sağlıklı sonuçlara ulaşılacaktır. 255
17 KAYNAKLAR 1. Criterium Decision Plus v TW 2. EDWARDS,W. How To Use Multı Attrıbute Utılıty Measurement for Social Decisionmaking, IEEE Transactions On Systems, Man, and Cybernatics, Vol. SMC-7, No.5, May LEE, Y-W., AHN, B-H. Static Valueation of Combat Force Potential by the Analytic Hierarch Process, IEEE Transactions On Engineering Management, Vol.38, NO.3, August SEÇER, Turhan Mülakat 5. SUVAR, Mehmet Mülakat 6. OLSON, D.L. Decision Aids for Selection Problems, Springer Series in Operations Research, California, (1996) 7. YOON, K.P., HWANG, C-L. Multiple Attribute Decision Making, Sage Publicatıons, Iowa City,
AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) YÖNTEMİ VE HAZIR BETON TESİSİ ARAZİ SEÇİMİNDE UYGULAMASI
AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) YÖNTEMİ VE HAZIR BETON TESİSİ ARAZİ SEÇİMİNDE UYGULAMASI ANALYTIC HIERARCHY PROCESS METHOD AND APPLICATION IN AREA SELECTION OF READY MIXED CONCRETE PLANT ÖZET Ömür TEZCAN*
DetaylıAnalitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN
Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN Giriş AHP Thomas L.Saaty tarafından 1970'lerde ortaya atılmıştır. Amaç alternatifler arasından en iyisinin seçilmesidir. Subjektif
DetaylıAHP ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ AHP AHP. AHP Ölçeği AHP Yönteminin Çözüm Aşamaları
ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ 1970 li yıllarda Wharton School of Business da çalışan Thomas L.Saaty tarafından Karmaşık çok kriterli karar verme problemlerinin çözümü için geliştirilmiştir. Tüm kriterler
DetaylıBu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.
ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution) PROF. DR. İBRAHİM ÇİL 1 Bu bölümde; Çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSİS yöntemi anlatılacaktır.
DetaylıAHP ye Giriş Karar verici, her alternatifin her kriterde ne kadar başarılı olduğunu değerlendirir. Her kriterin amaca ulaşmadaki görece önemini değerl
AHP ye Giriş 2 Analitik Hiyerarşi Süreci Bölüm 3 AHP, birebir değerlendirerek alternatifleri sıralamaya dayanan çok nitelikli karar verme yöntemidir. Amaçlar ve alt amaçlar iç içe katmanlar halinde ve
DetaylıÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİ. Dersin Amacı Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımının Genel Yapısı. Dr.Öğr.Üyesi Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ
ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME TEKNİKLERİ Dr.Öğr.Üyesi Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ Zeleny (1982) multiple criteria decision making kitabına aşağıdaki cümle ile başlar: ıt has become more and more difficult to see
DetaylıDEN 322. Gemi Sevk Makinaları
DEN 322 Gemi Sevk Makinaları Ana Makina Seçim Kriterleri gerekli beygir gücü ağırlık hacim maliyet işletme masrafları geminin elektrik ve ısı enerjisi gereksinimi güvenilirlik ve bakım gereksinimi gemiden
DetaylıKaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997
Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2016-2017 Güz Dönemi Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997 2 Tesis Yer Seçimi Problemi (TYSP) TEK AMAÇLI
DetaylıKALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ
FMEA-HATA TÜRLERİ VE ETKİ ANALİZİ Tanımlama Mevcut veya olası hataları ortaya koyan, bu hataların yaratabileceği etkileri göz önünde bulunduran ve etkilerine göre hataları önceliklendirerek oluşmalarının
DetaylıBULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ
BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ 1 İpek Nur Erkmen ve 2 Özer Uygun 1 Karabük-Sakarya Ortak Program, Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği ABD, 2 Sakarya Üniversitesi
DetaylıKARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
KARAR TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karar Ortamları Karar Analizi, alternatiflerin en iyisini seçmek için akılcı bir sürecin kullanılması ile ilgilenir. Seçilen
DetaylıSüleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.133-144.
Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.133-144. ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİNİN TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE UYGULANMASI: OTOMOTİV SEKTÖRÜNDEN BİR ÖRNEK APPLICATION
DetaylıDr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/
Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ KARAR VERME? Algılanan
DetaylıBİR MONTAJ HATTI ÜRETİM SİSTEMİNDE OPTİMAL İŞGÜCÜ DAĞILIMININ ARENA PROCESS ANALYZER (PAN) VE OPTQUEST KULLANILARAK BELİRLENMESİ
BİR MONTAJ HATTI ÜRETİM SİSTEMİNDE OPTİMAL İŞGÜCÜ DAĞILIMININ ARENA PROCESS ANALYZER (PAN) VE OPTQUEST KULLANILARAK BELİRLENMESİ Özgür ARMANERİ Dokuz Eylül Üniversitesi Özet Bu çalışmada, bir montaj hattı
DetaylıKarar Verme. Karar Verme ve Oyun Teorisi. Kararların Özellikleri. Karar Analizi
Karar Verme Karar Verme ve Oyun Teorisi Yrd.Doç.Dr. Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ Belirli bir amaca ulaşabilmek için, Değişik alternatiflerin belirlenmesi ve Bunlar içinden en etkilisinin seçilmesi işlemidir.
DetaylıTOPSIS yönteminin adımları 5 Adım 1. Normalize karar matrisinin oluşturulması 6 Karar matrisinin normalizasyonu aşağıdaki formül kullanılarak yapılır:
Giriş 2 TOPSIS Bölüm 5 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 1981 yılında Hwang ve Yoon tarafından geliştirilmiştir. Uygulanması basit, ulaşılan sonuçlar çok gerçekçidir.
DetaylıMOBİL İLETİŞİM SEKTÖRÜNDE PAZAR PAYLAŞIMININ ANP YÖNTEMİ İLE TAHMİNLENMESİ / PAZAR PAYI ARTTIRMA AMAÇLI STRATEJİ ÖNERİ SÜRECİ
MOBİL İLETİŞİM SEKTÖRÜNDE PAZAR PAYLAŞIMININ ANP YÖNTEMİ İLE TAHMİNLENMESİ / PAZAR PAYI ARTTIRMA AMAÇLI STRATEJİ ÖNERİ SÜRECİ Yıldız YULUĞKURAL Sevgi FELEK Zerrin ALADAĞ Özet Cep telefonları, son yıllarda
DetaylıAraştırmada Evren ve Örnekleme
6. Bölüm Araştırmada Evren ve Örnekleme 1 İçerik Örnekleme Teorisinin Temel Kavramları Örnekleme Yapmayı Gerekli Kılan Nedenler Örnekleme Süreci Örnekleme Yöntemleri 2 1 Giriş Araştırma sonuçlarının geçerli,
DetaylıMühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş
Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 2 Kuvvet Vektörleri Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R.C.Hibbeler, S.C.Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö.Soyuçok. 2 Kuvvet Vektörleri Bu bölümde,
DetaylıTedarik Zinciri Yönetimi
Tedarik Zinciri Yönetimi -Tedarikçi Seçme Kararları- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Satın Alma Bir ișletme, dıșarıdan alacağı malzeme ya da hizmetlerle ilgili olarak satın alma (tedarik) fonksiyonunda beș
DetaylıGEMİ ÇELİK TEKNE AĞIRLIK DAĞILIMININ MODELLENMESİNDE BİR YAKLAŞIM: HACİMSEL ORANLAR YAKLAŞIMI
GEMİ İNŞAATI VE DENİZ TEKNOLOJİSİ TEKNİK KONGRESİ 08 BİLDİRİLER KİTABI GEMİ ÇELİK TEKNE AĞIRLIK DAĞILIMININ MODELLENMESİNDE BİR YAKLAŞIM: HACİMSEL ORANLAR YAKLAŞIMI Ertekin BAYRAKTARKATAL 1, Alican KILINÇ
DetaylıDers 8: Çok Kriterli Karar Verme
09.2.20 Genel Bakış Ders 8: Çok Kriterli Karar Verme 2 Tek bir amaç yerine çok sayıda kriter ile çalışmak suretiyle karar verme. Üç teknik: hedef programlama (goal programming), analitik hiyerarşi prosesi
DetaylıBİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM HAFTA 6 COSMOSWORKS İLE ANALİZ
BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM HAFTA 6 COSMOSWORKS İLE ANALİZ Makine parçalarının ve/veya eş çalışan makine parçalarından oluşan mekanizma veya sistemlerin tasarımlarında önemli bir aşama olan ve tasarıma
DetaylıFonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar
01-12-06 Ümit Akıncı Fonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar 1 Fonksiyon Optimizasyonu Fonksiyon optimizasyonu fizikte karşımıza sık çıkan bir problemdir. Örneğin incelenen sistemin kararlı durumu
DetaylıKarar Destek Sistemleri. Prof.Dr. Günay Erpul
Karar Destek Sistemleri Prof.Dr. Günay Erpul Karar Verme Karar verme, karar vericinin/karar vericilerin mevcut tüm seçenekler arasından amaca/amaçlara en uygun bir veya birkaç seçeneği seçmesi olarak tanımlanır.
DetaylıBÖLÜM13 3- EXCEL DE VERİ İŞLEMLERİ
BÖLÜM13 3- EXCEL DE VERİ İŞLEMLERİ Excel de veritabanı dosyaları oluşturmak oldukça kolay ve pratiktir. Böyle bir dosya herhangi özel bir işlem gerektirmeden, veri alanlarının direkt hücrelere girilmesi
DetaylıDC Beslemeli Raylı Ulaşım Sistemlerinin Simülasyonu
DC Beslemeli Raylı Ulaşım Sistemlerinin Simülasyonu M. Turan SÖYLEMEZ İstanbul Teknik Üniversitesi Elektrik Müh. Bölümü Süleyman Açıkbaş İstanbul Ulaşım A.Ş. Plan Giriş - Neden Raylı Sistem Simülasyonu?
DetaylıDERS SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES UYGULAMASI APPLICATION OF ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS IN COURSE SELECTION
Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2008, C.13, S.2 s.217-226 Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.2008,
DetaylıBilgi Güvenliği Risk Değerlendirme Yaklaşımları www.sisbel.biz
ISO/IEC 20000-1 BİLGİ TEKNOLOJİSİ - HİZMET YÖNETİMİ BAŞ DENETÇİ EĞİTİMİ Bilgi Güvenliği Risk Değerlendirme Yaklaşımları E1-yüksek seviye bilgi güvenliği risk değerlendirmesi Yüksek seviye değerlendirme,
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI-2 -Markov Zincirleri-
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI-2 -Markov Zincirleri- Hazırlayan Yrd. Doç. Selçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi - Endüstri Mühendisliği Bölümü Giriş Zaman içerisinde tamamen önceden kestirilemeyecek şekilde
DetaylıİNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ
İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ İş Değerleme ve Ücret Yöntemi İş Değerleme ve Ücret Yöntemi İş Değerleme: Herhangi bir örgütte yapılan her işin bir diğeriyle karşılaştırılarak zorluk ya da kolaylık düzeyinin
DetaylıGİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI. Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon
GİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon www.gislab.ktu.edu.tr GİRİŞİMCİLİK 1. İŞLETMELERİN KURULUŞ
DetaylıBİLİŞİM SİSTEMLERİNİN PRENSİPLERİ
BİLİŞİM SİSTEMLERİNİN PRENSİPLERİ Derleyen: Prof. Dr. Güngör BAL Bölüm 09 Bilişim ve Karar Destek Sistemleri Prensipler ve Öğrenme Hedefleri İyi karar-verme ve problem çözme yetenekleri etkin bilişim ve
DetaylıOYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
OYUN TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü TANIM ''Oyun Teorisi'', iki yada daha fazla rakibi belirli kurallar altında birleştirerek karşılıklı olarak çelişen olasılıklar
DetaylıPerformans değerlendirmenin belli aşamaları vardır. Bu aşamalar:
Performans değerlendirmenin belli aşamaları vardır. Bu aşamalar: 1)Amacın belirlenmesi: Performans değerlendirmede sürecin mi, sonucun mu? yoksa her ikisinin birlikte mi değerlendirileceğine karar verilmelidir.
DetaylıMühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş
Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 10 Eylemsizlik Momentleri Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R. C.Hibbeler, S. C. Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö. Soyuçok. 10. Eylemsizlik Momentleri
DetaylıDeprem Kayıtlarının Seçilmesi ve Ölçeklendirilmesi
İNŞAAT MÜHENDİSLERİ ODASI SAKARYA TEMSİLCİLİĞİ EĞİTİM SEMİNERLERİ Deprem ve Yapı Bilimleri Deprem Kayıtlarının Seçilmesi ve Ölçeklendirilmesi 12 Haziran 2008 Yrd. Doç. Dr. Yasin Fahjan fahjan@gyte.edu.tr
DetaylıANALİTİK HİYERARŞİ PROSES YÖNTEMİ İLE RÜZGAR TÜRBİN SEÇİMİ. Selçuk Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, KONYA
S.Ü. Müh. Mim. Fak. Derg., c.25, s.1, 2010 J. Fac.Eng.Arch. Selcuk Univ., v.25, n.1, 2010 ANALİTİK HİYERARŞİ PROSES YÖNTEMİ İLE RÜZGAR TÜRBİN SEÇİMİ Ahmet SARUCAN 1, Mehmet Cabir AKKOYUNLU 2, Aydoğan BAŞ
DetaylıDERS BİLGİLERİ. Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ESYE562 2 3+0 3 7
DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME ESYE562 2 3+0 3 7 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü İngilizce Yüksek Lisans Seçmeli Dersin Koordinatörü
DetaylıDR. SERHAN KARABULUT DOÇ.DR. EBRU V. ÖCALIR AKÜNAL LPG TAŞIMA TANKERLERİ İÇİN COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ TABANLI RİSK ANALİZİ
DR. SERHAN KARABULUT DOÇ.DR. EBRU V. ÖCALIR AKÜNAL LPG TAŞIMA TANKERLERİ İÇİN COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ TABANLI RİSK ANALİZİ Takdim Planı Çalışmanın Amacı Problemin Tanımlanması Tehlikeli Madde Taşımacılığında
DetaylıG.M.K. Bulvarı No: 71 Maltepe / Ankara
2016/3. DÖNEM SERBEST MUHASEBECİ MALİ MÜŞAVİRLİK SINAVI MUHASEBE DENETİMİ SINAVI SORULARI 3 ARALIK 2016 CUMARTESİ Soru 1. Aşağıdakileri açıklayınız. (40 Puan) a) Denetim modelinde bulgu riski (10 Puan)
DetaylıANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ
ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ 1 Bu derste; Analitik Hiyerarşi prosesi AHP Uygulama Aşamaları AHP Modellerinde Tutarlılığın Test Edilmesi AHP nin Uygula Örnekleri AHP Puanlama Yöntemi Analitik Hiyerarşi Prosesi
DetaylıGenel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez
Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez Çözüm yöntemine geçmeden önce bazı tanımlara ihtiyaç vardır. Dikkate alınan G grafındaki düğümleri 1 den n e kadar numaralandırın. Uzunluğu a(i, j)>0 olarak verilen
DetaylıDEMİRYOLU PROJELERİNDE RAMS YÖNETİMİ
DEMİRYOLU PROJELERİNDE RAMS YÖNETİMİ ve LCC( Life Cycle Cost) KAVRAMI Feyzullah GÜNDOĞDU Kayseri Ulaşım A.Ş Sabit Tesisler Müdürü e posta: feygun@kayseriulasim.com Emrah DAL Kayseri Ulaşım A.Ş Araç Bakım
DetaylıÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30
ÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30 NİÇİN ÖRNEKLEME Zaman Kısıdı Maliyeti Azaltma YAPILIR? Hata Oranını Azaltma Sonuca Ulaşma Hızı /30 Örnekleme Teorisi konusunun içinde, populasyondan örnek alınma şekli, örneklerin
DetaylıULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ
ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTIRMA MODELİNİN TANIMI Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.
DetaylıİZMİR BÜYÜKŞEHİR BELEDİYESİ İÇ KONTROL SİSTEMİ ÇALIŞMALARI SUNUCU AYDIN GÜZHAN MALİ HİZMETLER DAİRE BAŞKANI
İZMİR BÜYÜKŞEHİR BELEDİYESİ İÇ KONTROL SİSTEMİ ÇALIŞMALARI SUNUCU AYDIN GÜZHAN MALİ HİZMETLER DAİRE BAŞKANI * 5018 Sayılı Kanun Md.55 İç Kontrol Nedir? İç kontrol;idarenin amaçlarına, belirlenmiş politikalara
DetaylıBİR İŞLETMEDE TEDARİKÇİ SEÇİMİNE YÖNELİK BİR MODEL VE UYGULAMASI
32 Osmangazi Üniversitesi Müh.Mim.Fak.Dergisi C.XIV, S.1, 2001 Eng.&Arch.Fac.Osmangazi University, Vol.XIV, No 1, 2001 BİR İŞLETMEDE TEDARİKÇİ SEÇİMİNE YÖNELİK BİR MODEL VE UYGULAMASI İnci SARIÇİÇEK 1,
DetaylıToplam maliyete/gelire göre yer seçimi Faktör ağırlıklandırma Başabaş noktası analizi Oyun kuramı
Anadolu Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2013-2014 Güz Dönemi Toplam maliyete/gelire göre yer seçimi Faktör ağırlıklandırma Başabaş
Detaylıİş Hijyeni Ölçümleri ve Mevzuat
T.C. ÇALIŞMA VE SOSYAL GÜVENLİK BAKANLIĞI İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ İş Hijyeni Ölçümleri ve Mevzuat ZEKİYE KARAKAYA İş Sağlığı ve Güvenliği Araştırma ve Geliştirme Enstitüsü Başkanlığı İSGÜM
DetaylıİNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ
İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ T.C. Marmara Üniversitesi İşletme Fakültesi vturker@marmara.edu.tr 12. DERS İKY - Teknik (Fonksiyonel) Kapsamı 7. Fonksiyon: İŞ DEĞERLEME (Devamı) Sınıflama (Dereceleme) Yöntemi
DetaylıMehmet KARA Bozok Üniversitesi İİBF İşletme Bölümü E-posta: mehmetkara44@yahoo.com
ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİN İŞLETME BÖLÜMÜNÜ SEÇMELERİNDE ETKİLİ OLAN ÖNCELİKLİ FAKTÖRLERİN ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ METODU İLE ANALİZİ: BOZOK ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİNDE BİR UYGULAMA
DetaylıT.C. ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ
T.C. ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ İÇ KONTROL SİSTEMİ EĞİTİMİ DEĞERLEMESİ RAPORU Mart 2010 1 ÖNSÖZ İç kontrol sistemi eğitiminin değerlendirmesi amacıyla Ç.K.Ü. de 253 yanıtlayıcıya uygulanan anket çalışması,
DetaylıCAEeda TM GENEL TANITIM. EDA Tasarım Analiz Mühendislik
CAEeda TM GENEL TANITIM EDA Tasarım Analiz Mühendislik İÇİNDEKİLER 1. FARE TUŞLARININ GÖSTERİMİ...2 2. CAEeda TM YAZILIMININ GÖRSEL ARAYÜZ YAPISI...3 3. CAEeda TM VARSAYILAN İKON PANELİ TANIMLAMALARI...4
DetaylıÖN DİZAYN AŞAMASINDA GEMİ GÜCÜNÜN BELİRLENMESİ ve DEĞİŞİK TİP GEMİLER İÇİN MODEL DENEYLERİ ile KARŞILAŞTIRILMASI
Yapım Matbaacılık Ltd., İstanbul, 1999 Editörler :A. İ. ALDOĞAN Y. ÜNSAN E BAYRAKTARKATAL GEMİ İNŞAATI VE DENİZ TEKNOLOJİSİ TEKNİK KONGRESİ 99 BİLDİRİ KİTABI ÖN DİZAYN AŞAMASINDA GEMİ GÜCÜNÜN BELİRLENMESİ
DetaylıPopülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi
Güven Aralıkları Popülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi Tanımlar: Nokta Tahmini Popülasyon parametresi hakkında tek bir rakamdan oluşan tahmindir. Popülasyon ortalaması ile ilgili en iyi nokta tahmini
DetaylıISSN : 1308-7231 iozdemir@ogu.edu.tr 2010 www.newwsa.com Istanbul-Turkey
ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 2012, Volume: 7, Number: 1, Article Number: 1A0294 Ömür Tezcan 1 Osman Aytekin 2 Hakan Kuşan 3 Ilker Özdemir 4 Oyak Construction 1 Eskisehir Osmangazi
Detaylı127 - Twoing Algoritması ile Sınıflandırma Kalp Hastalığı Uygulaması MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ İLHAN UYSAL MEHMET BİLEN SAMİ ULUKUŞ
127 - Twoing Algoritması ile Sınıflandırma Kalp Hastalığı Uygulaması MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ İLHAN UYSAL MEHMET BİLEN SAMİ ULUKUŞ Veri Madenciliği : Bir sistemin veri madenciliği sistemi olabilmesi
DetaylıNETWORK MODELİ İLE AĞ ANALİZİ İÇİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE KARŞILAŞTIRMALI ÇÖZÜM
NETWORK MODELİ İLE AĞ ANALİZİ İÇİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE KARŞILAŞTIRMALI ÇÖZÜM Deniz Koçak Gazi Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler, Ekonometri Bölümü, Ankara denizkocak36@gmail.com
Detaylı**MAN 502T ĠĢletme Yönetimi için AraĢtırma Yöntemleri**
**MAN 502T ĠĢletme Yönetimi için AraĢtırma Yöntemleri** **** ARAġTIRMA YÖNTEMLERĠNE GĠRĠġ ** 1. Yarıyıl** **Hafta 6** Hazırlayan: **Dr. Özlem Ġnanç, IĢık Üniversitesi-Ġstanbul** GiriĢ Bu haftaki dersimizde
DetaylıKARAYOLU SINIFLANDIRMASI
GEOMETRİK STANDARTLARIN SEÇİMİ PROJE TRAFİĞİ ve TRAFİK TAHMİNİ KARAYOLU SINIFLANDIRMASI 2 3 Karayollarını farklı parametrelere göre sınıflandırabiliriz: Yolun geçtiği bölgenin özelliğine göre: Kırsal yollar
DetaylıÇalışma Ortamında Kişisel Maruziyet ve Ortam Ölçümleri
T.C. ÇALIŞMA VE SOSYAL GÜVENLİK BAKANLIĞI İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ Çalışma Ortamında Kişisel Maruziyet ve Ortam Ölçümleri ZEKİYE KARAKAYA İş Sağlığı ve Güvenliği Araştırma ve Geliştirme
DetaylıİNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNDE LİSANS SONRASI AKADEMİK EĞİTİM: SAYILARLA TÜRKİYE DEKİ MEVCUT DURUM
- 169 - İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİNDE LİSANS SONRASI AKADEMİK EĞİTİM: SAYILARLA TÜRKİYE DEKİ MEVCUT DURUM Cemalettin Dönmez * Özet Türkiye de inşaat mühendisliğinde lisans sonrası eğitimin hacim ve temel uzmanlık
DetaylıİŞ AKIŞI ve YERLEŞTİRME TİPLERİ
İŞ AKIŞI ve YERLEŞTİRME TİPLERİ İş akışı tipleri önce, fabrika binasının tek veya çok katlı olmasına göre, yatay ve düşey olmak üzere iki grupta toplanabilir. Yatay iş akışı tiplerinden bazı örneklerde
DetaylıISK116 - Bölüm 1. Grup Teknolojisi
ISK - Bölüm Grup Teknolojisi Grup Teknolojisi (GT) Grup teknolojisi benzerliklerden faydalanarak büyük ve karmaşık bir üretim sisteminin, küçük ve kolay kontrol edilebilir sistemlere dönüştürülmesi hedeflenmektedir.
DetaylıBKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )
4. SUNUM 1 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı
DetaylıİLERİ SEVİYE BİLGİSAYARLI SAYISAL KONTROLLÜ (CNC) DİK İŞLEME TEZGÂHI KULLANMA ve PROGRAMLAMA EĞİTİMİ KURS PROGRAMI
İLERİ SEVİYE BİLGİSAYARLI SAYISAL KONTROLLÜ (CNC) DİK İŞLEME TEZGÂHI KULLANMA ve PROGRAMLAMA EĞİTİMİ KURS PROGRAMI 1. KURUMUN ADI : 2. KURUMUN ADRESİ : 3. KURUCUNUN ADI : 4. PROGRAMIN ADI : İleri Seviye
DetaylıÖrnekleme Yöntemleri
Örnekleme Yöntemleri Evren & Örneklem (Fraenkel & Wallen, 1990) Evren & Örneklem 2 Evren Evren, araştırma sonuçlarının genelleneceği (geçerli olacağı) büyük grup. Hedef evren, araştırmacının ulaşmak istediği,
DetaylıTEMEL KAVRAMLAR MÜHENDİSLİK EKONOMİSİ GİRİŞ GİRİŞ
GİRİŞ MÜHENDİSLİK EKONOMİSİ Yrd. Doç. Dr. Beytullah EREN beren@sakarya.edu.tr 0264 295 5642 Günümüzde tüm üretim faaliyetleri ve mühendislik hizmetlerinin ne derece ekonomik olup olmadığı ilk aşamada dikkate
DetaylıDr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/
Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME
DetaylıSTATİK. Ders_9. Doç.Dr. İbrahim Serkan MISIR DEÜ İnşaat Mühendisliği Bölümü. Ders notları için: GÜZ
STATİK Ders_9 Doç.Dr. İbrahim Serkan MISIR DEÜ İnşaat Mühendisliği Bölümü Ders notları için: http://kisi.deu.edu.tr/serkan.misir/ 2017-2018 GÜZ ALANLAR İÇİN ATALET MOMENTİNİN TANIMI, ALAN ATALET YARIÇAPI
DetaylıDr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/
Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ ÇOK ÖLÇÜTLÜ KARAR VERME
DetaylıBİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM HAFTA 6 COSMOSWORKS İLE ANALİZ
BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM HAFTA 6 COSMOSWORKS İLE ANALİZ Makine parçalarının ve/veya eş çalışan makine parçalarından oluşan mekanizma veya sistemlerin tasarımlarında önemli bir aşama olan ve tasarıma
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Kümeleme İşlemleri Kümeleme Tanımı Kümeleme Uygulamaları Kümeleme Yöntemleri Kümeleme (Clustering) Kümeleme birbirine
DetaylıBETONARME YAPILARDA BETON SINIFININ TAŞIYICI SİSTEM DAVRANIŞINA ETKİSİ
BETONARME YAPILARDA BETON SINIFININ TAŞIYICI SİSTEM DAVRANIŞINA ETKİSİ Duygu ÖZTÜRK 1,Kanat Burak BOZDOĞAN 1, Ayhan NUHOĞLU 1 duygu@eng.ege.edu.tr, kanat@eng.ege.edu.tr, anuhoglu@eng.ege.edu.tr Öz: Son
DetaylıELEKTRİK MOTORLARI VE SÜRÜCÜLER
BÖLÜM 4 A.A. MOTOR SÜRÜCÜLERİ 4.1.ALTERNATİF AKIM MOTORLARININ DENETİMİ Alternatif akım motorlarının, özellikle sincap kafesli ve bilezikli asenkron motorların endüstriyel uygulamalarda kullanımı son yıllarda
DetaylıSÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI
SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde
Detaylı1).S.Ü. MÜH.-MİM. FAKÜLTESİ, MİMARLIK BÖLÜMÜ/KONYA mutosun@selcuk.edu.tr, mustosun@hotmail.com tel: 0542 644 83 19
YAPILARDA ENERJİ TASARRUFUNA YÖNELİK ÇABALAR İÇİN BİR BİLGİSAYAR ANALİZ PROGRAM MODELİ Dr. Mustafa TOSUN 1 1).S.Ü. MÜH.-MİM. FAKÜLTESİ, MİMARLIK BÖLÜMÜ/KONYA mutosun@selcuk.edu.tr, mustosun@hotmail.com
DetaylıİSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ
İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ ZTM 433 KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON PROF: DR: AHMET ÇOLAK İstatistiksel işlem kontrolü (İPK), işlemle çeşitli istatistiksel metotların ve analiz sapmalarının kullanımını
DetaylıÖnceden belirlenmiş sonuçlara ulaşabilmek için organize edilmiş faaliyetler zinciridir.
PROJE YÖNETİMİ Proje: Önceden belirlenmiş sonuçlara ulaşabilmek için organize edilmiş faaliyetler zinciridir. Proje Yönetimi: Kısıtlı zaman, maliyet ve teknik durumları dikkate alarak, projenin en etkin
DetaylıEĞĠTĠMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME BÖLÜM V Test ve Madde Ġstatistikleri
Test Geliştirme EĞĠTĠMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME BÖLÜM V Test ve Madde Ġstatistikleri Test, bireylerin ölçme konusu olan özelliklerinin belirlenmesi amacıyla kullalan ölçme araçlarına verilen genel bir
DetaylıDARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI
DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI PROJENİN ADI: OYUN TEORİSİ İLE İSTANBUL TRAFİĞİNİN İNCELENMESİ HAZIRLAYANLAR: ECE TUNÇKOL-BERKE OĞUZ AKIN MEV KOLEJİ ÖZEL
DetaylıMARKOV ZİNCİRLERİNDE DURUMLARIN SINIFLANDIRILMASI
SAKARYA UNIVERSİTESİ ENDUSTRI MUHENDISLIĞI YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI II MARKOV ZİNCİRLERİNDE DURUMLARIN SINIFLANDIRILMASI DERS NOTLARI 1 Önceki derslerimizde pek çok geçişten sonra n-adım geçiş olasılıklarının
DetaylıÇok Amaçlı Karar Verme
Çok Amaçlı Karar Verme [multi criteria decision making] Erdem Kocamustafaoğulları The George Washington University erdemk@gwu.edu Çok Kriterli Karar Verme Semineri Amaçlar Neden Çok Kriterli Karar Verme
DetaylıKarar Destek Sistemi
Karar Destek Sistemi Müşteri Seçimi ve Rut Optimizasyonu Üretilen bir mamülün/hizmetin üretici firma ya da pazarlama şirketlerince, satış noktalarına verimli olarak yapılan müşteri ziyaretlerine rut diyebiliriz.
DetaylıBULANIK AHP İLE TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ VE BİR UYGULAMA
BULANIK AHP İLE TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ VE BİR UYGULAMA Hacer GÜNER Pamukkale Üniversitesi Özcan MUTLU Pamukkale Üniversitesi Özet Günümüzün yok edici rekabet ortamında işletmeler, ayakta kalabilmek için
DetaylıİÇİNDEKİLER. 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi(AHP) Yöntemi 2. TOPSİS Yöntemi 3. ENTROPİ Yöntemi 4. MAUT Yöntemi
İÇİNDEKİLER 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi(AHP) Yöntemi 2. TOPSİS Yöntemi 3. ENTROPİ Yöntemi 4. MAUT Yöntemi 1. Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Analitik Hiyerarşi Süreci tekniği karmaşık karar problemlerinde
DetaylıEndüstriyel Yatık Tip Redüktör Seçim Kriterleri
Endüstriyel Yatık Tip Redüktör Seçim Kriterleri Gelişen imalat teknolojileri ile birlikte birim hacimde daha yüksek tork değerlerine sahip redüktörihtiyacı kullanıcıların en önemli beklentilerinden biri
DetaylıTemel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci
BÖLÜM 8 ÖRNEKLEME Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması
DetaylıGEMİ İNŞAATI PROJE II SEVK ANALİZİ VE MAKİNA SEÇİMİ İLE İLGİLİ GENEL ESASLAR. Proje II dersi kapsamında yapılması öngörülen çalışmanın genel hatları;
GEMİ İNŞAATI PROJE II SEVK ANALİZİ VE MAKİNA SEÇİMİ İLE İLGİLİ GENEL ESASLAR Proje II dersi kapsamında yapılması öngörülen çalışmanın genel hatları; 1. Pervane seçimi (Standart seri ya da temel dizayn)
DetaylıALTERNATİFLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
ALTERNATİFLERİN KARŞILAŞTIRILMASI KONU-5 EMY 521 KONU-5 MÜHENDİSLİK EKONOMİSİ 1 ALTERNATİFLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bu dersin temel amacı ekonomik analiz ve farklı alternatifler arasında karşılaştırma yapılması
DetaylıVANALARIN HĐDROLĐK KARAKTERĐSTĐKLERĐ
VANALARIN HĐDROLĐK KARAKTERĐSTĐKLERĐ (Hydraulic Characteristics of Valves) Prof. Dr. Haluk KARADOGAN 1949 yılında Mersin'de doğdu. 1966 da Mersin T.S. Gür Lisesinden mezun oldu. Đ.T.Ü. Makina Fakültesinden
DetaylıGENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ HİLAL KOCA
GENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ 201410306014 HİLAL KOCA 150306024 GENETİK ALGORİTMA Genetik Algoritma yaklaşımının ortaya çıkışı 1970 lerin başında olmuştur. 1975 te John Holland ın makine öğrenmesi üzerine
DetaylıMayıs 2014 ÇANKAYA ÜNİVERSİTESİ
Mayıs 2014 ÇANKAYA ÜNİVERSİTESİ İçindekiler I. KÜMELENME ALANLARI ÇALIŞMASI KAPSAMI... 2 II. İLLERE GÖRE SONUÇLAR... 3 2.1 AKSARAY İLİ... 3 2.2 KIRIKKALE İLİ... 6 2.3 KIRŞEHİR İLİ... 8 2.4 NEVŞEHİR İLİ...
Detaylı18.034 İleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret
DetaylıMekanları mahal olarak tanımlayabilmek için aracın Bilgi Kutusu nda üç yapılanma metodu bulunur:
23. Mahal Aracı Bu Konuda Öğrenilecekler: Mahal oluşturmak Mahal geçerli ayarlarıyla çalışmak Mahalleri düzenlemek Bir mahal listesi hazırlamak Mahaller bir projeye ait bir ya da daha fazla mekanı içerebilen
DetaylıBir ürün yada hizmetin belirlenen yada olabilecek ihtiyaçları karşılama yeterliğine dayanan özelliklerinin toplamıdır.
KALİTE KONTROL Kalite: Bir ürün yada hizmetin belirlenen yada olabilecek ihtiyaçları karşılama yeterliğine dayanan özelliklerinin toplamıdır. Kontrol: Mevcut sonuçlarla hedefleri ve amaçları kıyaslama
DetaylıMontaj Hatti Tasarımı ve Analizi - 7
Balıkesir Universitesi, Endustri Muhendisligi Bolumu 2017-2018 Bahar Yariyili Montaj Hatti Tasarımı ve Analizi - 7 Yrd. Doç. Dr. Ibrahim Kucukkoc http://ikucukkoc.baun.edu.tr 2 TEK MODELLİ U-TİPİ MONTAJ
DetaylıKalite Kontrol Yenilikler
Kalite Kontrol Yenilikler Amaç ve Fayda Kalite Kontrol modülünde ISO 2859 standardının desteklenmesine, kullanımın daha fonksiyonel ve rahat olabilmesine yönelik bazı iyileştirme çalışmaları yapılmıştır.
DetaylıGENEL İŞLETME İŞLETMEN. Yrd. Doç. Dr. Hasan ALKAN
GENEL İŞLETME İŞLETMEN LETMENİN N KURULUŞ ÇALIŞMALARI Yrd. Doç. Dr. Hasan ALKAN İşletme denince köşe başındaki bakkaldan büyük bir demir çelik işletmesine kadar çeşitli tipte girişimler söz konusu olabildiğine
Detaylı