DECISION THEORY AND ANALYSIS DECISION TREES

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "DECISION THEORY AND ANALYSIS DECISION TREES"

Transkript

1 DECISION THEORY AND ANALYSIS DECISION TREES

2 Decision Tree a 1 a m p(a 1, 2 ) p(a 1, m ) p(a 2, 1 ) p(a 1, 1 ) a n. m p(a 2, 2 ) p(a 2, m ) p(a n, 1 ) : Decision Node Choose best branch : Chance Node Find Expected Value m.. p(a n, 2 ) p(a n, m ) : Result

3 Karar Ağacı Karar Ağaçları, karar vericiye sunulan seçenekler ile şansa bağlı seçimleri bir arada aşama sırasına göre görsel olarak ortaya koyan bir modelleme yöntemidir. Karar probleminin grafik olarak gösterilmesi karar ağacı denilen bir şekil veya şema kullanmak suretiyle yapılır (Şekil 1). Bu gösteriliş biçimi karar verme işini oldukça kolaylaştırmaktadır. Şekilde de görüleceği gibi karar ağacının iki tür düğüm noktası vardır. Kare ( ) bir karar noktasını, daire ise (O) bir şans olayını göstermektedir. Beklenen Değeri Karar Düğümü Şans Düğümü Karar Seçeneği-1 Karar Seçeneği-2 Şans durumu-1 (0.40) Şans durumu-2 (0.60)

4 QUESTION 14: Dante Deve opment Corporation is considering bidding on a contract for a new office building complex. Figure shows the decision tree prepared by one of Dante's analysts. At node 1, the company must decide whether to bid on the contract. The cost of preparing the bid is 200,000. The upper branch from node 2 shows that the company has a 0,8 probability of winning the contract if it submits a bid. lf the company wins the bid, it will have to pay 2,000,000 to become a partner in the project. Node 3 shows that the company will then consider doing a market research study to forecast demand for the office units prior to beginning construction. The cost of this study is Node 4 is a chance node showing the possible outcomes of the market research study. Nodes 5, 6 and 7 are similar in that they are the decision nodes for Dante to either build the office complex or Sell the rights in the project to another developer. The decision to build the complex will result in an income of 5,000,000 if demand is high and 3,000,000 if demand is moderate. İf dante chooses to sell its rights in the project to another developer, income from the sale is estimated to be 3,500,000 The probabilities shown at nodes 4, 8 and 9 are based on the projected outcomes of the market research study. a) verify Dante's profit projections shown at the ending branches of the decision three by calculating the payoffs of 2,650,000 and 650,000 for the first two outcomes. b) What is the optimal decision Strategy for Dante, and what is the expected profit for this project? c) what would the cost of the market research study have to be before Dante would change its decision about market research study?

5

6 QUESTION 14: a) verify Dante's profit projections shown at the ending branches of the decision three by calculating the payoffs of 2,650,000 and 650,000 for the first two outcomes. b) What is the optimal decision Strategy for Dante, and what is the expected profit for this project? c) what would the cost of the market research study have to be before Dante would change its decision about market research study? SOLUTION: Bid = 200,000 Partner = 2,000,000 Market Research =150,000 Dem.High Complex = 5,000,000 Dem.Mod. Complex = 3,000,000 Sells = 3,500,000 a) 2650= =

7

8

9

10 Bir markette ekmeğe olan günlük talepler ve olasılıkları aşağıdaki şekilde olmaktadır. Günlük talep Olasılıklar 0,2 0,3 0,5 Bir ekmeğin satış fiyatı 105 kuruş, Ekmeklerin alış fiyatı 60 kuruş, o gün satılmayan ekmekler 55 kuruştan elden çıkarılmaktadır. Buna göre optimum stok seviyesini karar ağacıyla belirleyiniz. Önce karar düğümündeki alternatifler belirlenir. Bunlar sırasıyla 100 ekmek stoklama durumu, 120 ekmek stoklama durumu ve 130 ekmek stoklama durumu şeklindedir. Daha sonra 100 ekmek stoklandığında talep 100 ekmek olursa, talep 120 ekmek olursa yada 130 ekmek olursa şeklindeki olası durumlar şans düğümü olarak eklenir. Bu her üç seçenek için tekrarlanarak ağaç yapısı hazırlanır. Ağacın hazırlanışı soldan sağa doğru ilerlerken ağaç üzerindeki hesaplamalar sağdan sola doğru ilerleyerek yapılır

11 0,2 100 SATILMASI ,3 100 EKMEK ALINMASI 120 SATILMASI ,5 130 SATILMASI ,2 100 SATILMASI ,3 120 EKMEK ALINMASI 120 SATILMASI ,5 130 SATILMASI ,2 100 SATILMASI ,3 130 EKMEK ALINMASI 120 SATILMASI ,5 130 SATILMASI

12 Hesaplamalar ve kararın verilmesi En sondan, şans düğümlerinden hesaplamaya başlanır. Önce her bir düğümün beklenen değerleri belirlenip düğüm üzerine yazılır. En üsteki düğümün beklenen değeri şu şekildedir; 100*45=4500 BD=4500* * *0.5=4500 Diğer alternatifler içinde aynı hesaplamalar yapılır. 120 ekmek alınıp talebin 100 olması durumunda, (20 ekmek 5 kuruş zararla elden çıkarılmaktadır.) 45*100-20*5=4400 ve diğer durum içim 45*120=5400 Şans düğümleri karar çizgileriyle bağlantılı olduğu için bu düğümler üzerindeki en büyük beklenen değere sahip çizgi seçilerek diğer çizgiler kesilir. Yani bu değerler içerisinden e3n büyük değere sahip olan dal seçilmiş olur. Seçilen bu değer karar düğümünün üzerine yazılır. Böylece optimum stok seviyesi 130 ekmek/gün olarak belirlenmiş olur. 0,2 0,3 0,5 BD

13

14 REVİZE OLMUŞ SORU Bir markette ekmeğe olan günlük talepler ve olasılıkları aşağıdaki şekilde olmaktadır. Günlük talep Olasılıklar 0,3 0,2 0,5 Bir ekmeğin satış fiyatı 120 kuruş, Ekmeklerin alış fiyatı 70 kuruş, o gün satılmayan ekmekler 40 kuruştan elden çıkarılmaktadır. Müşteri memnuniyetsizliği ekmek başına 15 kuruş ise Buna göre karar ağacını çiziniz, optimum stok seviyesini karar ağacıyla belirleyiniz ve Tam bilginin beklenen değerini bulunuz.

15 Örnek Bir otomobil fabrikasına yedek parça (spare part) sağlayan bir yan kuruluşun(subsidiary) üretim müdürüne, Nisan 2004 de yeni model bir otomobilin bazı parçalarının üretilmesi konusunda bir teklif gelmiştir. Sipariş edilecek parça miktarı belli değildir. Ancak ya 20 birim ya da 40 birim olacaktır. Kesin rakam ise 7 ay sonra Kasım 2004 de belli olacaktır. Parçalar otomobil fabrikasına Ocak 2005 te teslim edilecektir. Parçaların birim fiyatı TL dir. Üretim müdürü bu siparişi üretip üretmeyecekleri konusunda bu hafta içerisinde karar verme durumundadır. Üretim departmanı yetkilileri bu parçayı üretmek için iki üretim yöntemi belirlediler. Bunlar Proses-1 ve Proses-2 dir. Proses-1 eğer başarılı olursa üretim daha ucuza gerçekleşecektir. Fakat başarısız olması da söz konusudur. Proses-2 de üretim daha pahalı olacak fakat kesinlikle başarılı olacaktır. Eğer Proses-1 kullanılırsa başarılı olup olmayacağı Temmuz 2004 te belli olacaktır. Başarısız olması durumunda hala Proses-2 yi kullanabilme imkanı vardır. Yada tekliften vazgeçilmektedir. Bu verilere göre hangi üretim prosesinin kullanılacağına karar vermek için problem Karar Ağacı ve Beklenen Değer Metodu kullanılarak nasıl çözüldüğü ayrıntılı olarak aşağıda açıklanmaktadır. Proses-1 in başarılı olma ihtimali 0.50 dir. Sipariş miktarının 40 birim olma olasılığı 0.40 dır. 20 birim olma olasılığı ise 0.60 dır. Maliyet verileri : Proses-1 için; Test etme maliyeti: , Başarılı olma durumunda Birim üretim maliyeti=4.000 TL. Proses-2 için; Birim üretim maliyeti=6.000 Kabuller: Eğer 20 birim üretilir de 40 birim talep olursa, geri kalan parçalar 9.000TL den dışardan alınacaktır. Eğer 40 birim üretilir de 20 birim talep olursa fazla olan parçalar 2.000TL den elden çıkarılacaktır. Karar ağacı Şekil 5 de görüldüğü şekilde hazırlanmıştır.

16 124 D 40 br üretilmesi 20 br üretilmesi 124 G 108 Talebin 40 br olması(0,4) Talebin 20 br olması (0,6) Talebin 40 br olması(0,4) A Proses-1 Proses-2 96 B Başarılı(0,5) Başarısız (0,5) 68 E Proses-2 68 F H İptal 40 br üretilmesi 20 br. Üretilmesi 44 I 68 J Talebin 20 br olması (0,6) Talebin 40 br olması(0,4) Talebin 20 br olması (0,6) Talebin 40 br olması(0,4) Talebin 20 br olması (0,6) Talebin 40 br olması(0,4) C K 88 Talebin 20 br olması (0,6) Talebin 40 br olması(0,4) L Talebin 20 br olması (0,6) 80 Şekil 5 Otomotiv yedek parça üretimiyle ilgili karar probleminin karar ağacı yapısı

17 Karar ağacındaki her bir düğüm için yapılan hesaplamalar aşağıda gösterilmektedir. 1-) Proses-1 başarılı ve 40 birim üretilip, 40 birim talebin olması durumunda net kâr; Satış geliri= 40* = TL Maliyetler: Üretim maliyeti= 40*4.000 = Test maliyeti = Toplam maliyet = TL Net Kâr = = ) Proses-1 başarılı 40 birim üretilip, 20 birim talep edilirse: Satış geliri = 20* = Üretilen diğer 20 birimi 2000TL den elden çıkarmadan dolayı elde edilen gelir 20*2.000 = TL. Toplam gelir = Maliyetler: Üretim maliyeti= 40*4.000 = Test maliyeti = Toplam maliyet = TL. Net Kâr = = TL. 3-) Proses-1 başarılı, 20 birim üretilip 40 birim talep olursa; Gelirler: 20* = Diğer 20 birimi dışardan 9.000TL den alıyoruz. Birim başına yalnızca 1.000TL kâr kalıyor ( = 1.000) 1.000*20 = TL Toplam gelir = = Maliyetler: Üretim maliyeti= 20*4.000 = Test maliyeti = Toplam maliyet = TL Net Kâr = = TL.

18 4-) Proses-1 başarılı, 20 birim üretilip, 20 birim talep durumu: Gelir: 20* = TL. Maliyetler: Üretim maliyeti= 20*4.000 = Test maliyeti = Toplam maliyet = TL Net Kâr = = TL. 5-) Proses-1 başarısız ve anlaşma iptal edilirse = TL. 6-) Proses-1 başarısız ve Proses-2 uygulanırsa ve 40 birim üretilip 40 birim talep olması durumunda: Satış geliri: 40* = Maliyetler: Üretim mal. =40*6.000 = Test mal. = Toplam maliyet = Net Kâr = = TL 7-) Proses-1 başarısız ve Proses-2 uygulanması ve 40 birim üretilip 20 birim talep olması durumunda; Gelirler: 20* = Diğer 20 birimi elden çıkan: 20*2.000 = Toplam = Maliyetler: Üretim mal. 40*6.000 = Test mal. = Toplam maliyet = Net Kâr = =

19 8-) Proses-1 Başarısız, Proses-2, 20 birim üretilip 40 birim talep varsa; Gelirler: 40* = = (20 birimi dışardan 9.000TL den aldığımızda 20*9.000 = dir) Maliyetler: Üretim mal. 20*6.000 = Test mal. = Toplam maliyet = Net Kâr = = TL. 9-) Proses-1 Başarısız, Proses-2 ve 20 birim üretilip 20 birim talep durumunda; Gelirler 20* = Maliyetler: Üretim mal. 20*6.000 = Test mal. = Toplam maliyet = Net Kâr = = TL. 10-) Proses-2 uygulanması ve 40 birim üretilip 40 birim talep olması durumu: Gelirler 40* = Maliyetler 40*6.000 = Net Kâr = = TL 11-) Proses-2 uygulanması ve 40 birim üretilip 20 birim talep olması durumu: Gelirler 20* = *20 = Toplam = TL Maliyetler 40*6.000 = Net Kâr = = 0 TL

20 12-) Proses-2 uygulanması ve 20 birim üretilip 40 birim talep olması durumu: Gelirler 40* = = (20 birimin dışardan alınması 9.000*20 = ) Maliyet 20*6.000 = Net Kâr = = TL 13-) Proses-2 uygulanması ve 20 birim üretilip 20 birim talep olması durumu: Gelirler 20* = Maliyet 20*6.000 = Net Kâr = = TL Düğümlerin Beklenen Değerleri Proses-1 başarılı ve 40 birim üretilmesi durumu G için * *0.6 = TL Proses-1 başarılı ve 20 birim üretilmesi H için * *0.6 = TL Sonuç: 40 birim üretilmesi daha kârlıdır. I için; Proses-1 başarısız, Proses-2 kullanılmakta ve 40 birim üretilmesi durumu; B.D. = *0.4 + ( *0.6) = TL. J için; 20 birim üretilmesi B.D. = * *0.6 = TL. Sonuç: 20 birim üretilsin. Diğer Beklenen Değerler Şekil üzerinde görülmektedir. En son dallardaki değerlerde; Proses-1= TL,proses-2 ise TL. değerlerine sahiptir. Bu iki sonucun karşılaştırılması sonunda geirisi daha büyük olduğu için, Proses-1 seçilir. Diğer aşamalı kararlar ise şöyledir; Proses başarılı olması durumunda 40 birimlik üretim kararı verilmel. Eğer Proses-1 başarısız olursa, Proses 2 seçilmeli ve ardından da 20 birim üretilmeli kararı verilmelidir.

21

22 Örnek Bir şirket şu anda tam kapasiteli büyük bir fabrika kurmak veya önce küçük bir fabrika kurup, talep durumuna göre (yüksek talep olursa) ileride daha sonra bunu genişletme imkanına sahiptir. Karar problemi için zaman ufku 10 yıldır. Şirket gelecek 10 yılın yüksek ve düşük talep olasılıklarını sırasıyla 0,75 ve 0,25 olarak tahmin etmektedir. Hemen şimdi büyük bir tesisin kurulması $5 milyona, ve küçük bir tesisin kurulması $1 milyon a mâl olmaktadır. İki yıl sonra genişletilmesi durumundaki maliyeti ise $4.2 milyona mâl olacaktır. İşletmenin 10 yıl boyunca geliri aşağıdaki tabloda verilmiştir: Alternatif Yüksek talep Düşük talep Büyük tesisin şimdi kurulması Küçük çaplı tesisin şimdi kurulması Tesisi 2 yıl sonra büyütme durumunda İşletmenin iki yıl sonra tesisi genişletebileceğini veya genişletmeyeceğini de göz önünde bulundurarak karar ağacını geliştiriniz. Karar ağacı üzerinde beklenen değer kriterine göre verilecek karar ne olmalıdır. 22

23 Yüksek talep 0,75 2 Düşük talep 0, Büyük fabrika kurma Yüksek talep 0, Genişleme yapılıyor Düşük talep 0,25 Küçük fabrika kurma 4 0,75 Yüksek talep Yüksek talep 0,75 Genişleme yok Düşük talep 0, Düşük talep 0,25 1.kademe 2 yıl 2.kademe 8 yıl 23

24 Hesaplamar Hesaplamalar kademe 2 de başlayıp geriye doğru kademe 1 e gidecektir. Bu sebeple son sekiz yıl için 4 düğümündeki alternatifleri şöyle değerlendirebiliriz: E(net kar/genişleme var)=( * *0.25)* = E(net kar/genişleme yok)=( * *0.25)*8= Bu duruma göre 4 düğümündeki karar genişleme olmaması şeklindedir. Beklenen net kar $ dır. Buna göre, 4 düğümünden çıkan bütün düğümleri bir tek düğümle değiştirebilir veya bunun gelirini $ olarak son sekiz yıl için göz önüne alabiliriz. Şimdi birinci kademe hesaplarını yapabiliriz (birinci düğümle ilgili). E(Net kar/büyük Fabrika)=( * *0.25)* = E(Net kar/küçük Fabrika)= * *2* *10* = Bu duruma göre 1 düğümündeki optimum karar şimdi Büyük bir fabrika kurulmasıdır. Başlangıçta bu kararın verilmesi böylece 4 düğümündeki alternatifleri göz önüne alma gereğini ortadan kaldıracak. 24

25

RİSK ALTINDA KARAR VERMEK PROF. DR. İBRAHİM ÇİL

RİSK ALTINDA KARAR VERMEK PROF. DR. İBRAHİM ÇİL RİSK ALTINDA KARAR VERMEK PROF. DR. İRAHİM ÇİL 1 u bölümde; Risk Altında Karar Verme konusu açıklanacaktır. Önce Risk altında karar verme problemleri için gözönüne alınan kriterleri tanıyacağız. Daha sonra

Detaylı

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 1) Can Akkan

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 1) Can Akkan Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 1) Can Akkan 1 Data! Data! Data! I can t make bricks without clay - Sherlock Holmes,The Adventure of Copper Beeches, Sir Arthur Conan Doyle In God we trust, everyone else

Detaylı

Girişimcilikte Simülasyon: Eğitimcinin Eğitimi

Girişimcilikte Simülasyon: Eğitimcinin Eğitimi Girişimcilikte Simülasyon: Eğitimcinin Eğitimi Giriş Modeller Uygulamalar Risk analizi Olası Analiz Simülasyon Yöntemi Envanter Simülasyonu Bekleme Hatları Avantajlar ve dezavantajlar Referanslar SUNUM

Detaylı

1 I S L U Y G U L A M A L I İ K T İ S A T _ U Y G U L A M A ( 5 ) _ 3 0 K a s ı m

1 I S L U Y G U L A M A L I İ K T İ S A T _ U Y G U L A M A ( 5 ) _ 3 0 K a s ı m 1 I S L 8 0 5 U Y G U L A M A L I İ K T İ S A T _ U Y G U L A M A ( 5 ) _ 3 0 K a s ı m 2 0 1 2 CEVAPLAR 1. Tekelci bir firmanın sabit bir ortalama ve marjinal maliyet ( = =$5) ile ürettiğini ve =53 şeklinde

Detaylı

İŞ MAKİNALARI SERVİS ve YEDEK PARÇA

İŞ MAKİNALARI SERVİS ve YEDEK PARÇA .egeatlas.com.tr İŞ MAKİNALARI SERVİS ve YEDEK PARÇA kaliteli servis en iyi malzeme seçimi yüksek hassasiyetli makinalarda üretim .egeatlas.com.tr EGE ATLAS, kurulduğu 2012 yılından bu yana yeraltı ve

Detaylı

KYM363 Mühendislik Ekonomisi. FABRİKA TASARIMI ve MÜHENDİSLİK EKONOMİSİ

KYM363 Mühendislik Ekonomisi. FABRİKA TASARIMI ve MÜHENDİSLİK EKONOMİSİ KYM363 Mühendislik Ekonomisi FABRİKA TASARIMI ve MÜHENDİSLİK EKONOMİSİ Prof.Dr.Hasip Yeniova E Blok 1.kat no.113 www.yeniova.info yeniova@ankara.edu.tr yeniova@gmail.com FABRİKA TASARIMI ve MÜHENDİSLİK

Detaylı

KARAR AĞAÇLARI. Prof.Dr.Aydın ULUCAN

KARAR AĞAÇLARI. Prof.Dr.Aydın ULUCAN KARAR AĞAÇLARI Prof.Dr.Aydın ULUCAN Karar Ağaçları Karar problemleri şebeke yapısı altında görsel olarak da ifade edilip çözülebilir. Karar analizinde bu yaklaşım karar ağaçları olarak adlandırılmaktadır.

Detaylı

Karar Ağaçları. Prof.Dr. Aydın Ulucan 3/14/2013

Karar Ağaçları. Prof.Dr. Aydın Ulucan 3/14/2013 Karar Ağaçları Prof.Dr. Aydın Ulucan Karar problemleri şebeke yapısı altında görsel olarak da ifade edilip çözülebilir. Karar analizinde bu yaklaşım karar ağaçları olarak adlandırılmaktadır. Karar ağacı

Detaylı

Üretim/İşlemler Yönetimi 7. Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN

Üretim/İşlemler Yönetimi 7. Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Üretim/İşlemler Yönetimi 7 Kapasite Kapasite tanımı üretim faaliyetine katılan her faktör ya da kaynak -tesis, fabrika, bölüm, atölye, makine veya insan- için söz konusu olabilen geniş kapsamlı bir kavramdır.

Detaylı

Etki Diyagramları ve Karar Ağaçları

Etki Diyagramları ve Karar Ağaçları Etki Diyagramları ve Karar Ağaçları IENG 456 Karar Vermede Analitik Yaklaşımlar Bu ders notlarının hazırlanmasında Dr. Vildan Ç. Özkır ın ders notlarından faydalanılmıştır. Yrd. Doç. Dr. Hacer GÜNER GÖREN

Detaylı

PROJE YÖNETİMİ: PERT VE CPM ANALİZİ: Prof. Dr. Şevkinaz Gümüşoğlu (I.Üretim Araştırmaları Sempozyumu, Bildiriler Kitabı-İTÜ Yayını, Ekim1997, İstanbul

PROJE YÖNETİMİ: PERT VE CPM ANALİZİ: Prof. Dr. Şevkinaz Gümüşoğlu (I.Üretim Araştırmaları Sempozyumu, Bildiriler Kitabı-İTÜ Yayını, Ekim1997, İstanbul PROJE YÖNETİMİ: PERT VE CPM ANALİZİ: Prof. Dr. Şevkinaz Gümüşoğlu (I.Üretim Araştırmaları Sempozyumu, Bildiriler Kitabı-İTÜ Yayını, Ekim1997, İstanbul Proje:Belirli bir işin tamamlanabilmesi için yapılması

Detaylı

Total Contribution. Reduced Cost. X1 37,82 480 18.153,85 0 basic 320 512. X2 22,82 320 7.302,56 0 basic 300 M. Slack or

Total Contribution. Reduced Cost. X1 37,82 480 18.153,85 0 basic 320 512. X2 22,82 320 7.302,56 0 basic 300 M. Slack or HRS şirketi BRN Endüstrileri ile bir anlaşma yapmış ve her ay BRN ye üretebildiği kadar A ürününden sağlamayı garanti etmiştir. HRS de vasıflı ustalar ve çıraklar çalışmaktadır. Bir usta, bir saatte 3

Detaylı

Kredi Limit Optimizasyonu:

Kredi Limit Optimizasyonu: Kredi Limit Optimizasyonu: «Teorik Değil Pratik" Simge Danışman Analitik Direktörü, Experian EMEA Kar Gelişimi Kredi Limit Optimizasyonu Optimizasyona Genel Bakış Profilleme Modelleme Karar Matrisleri

Detaylı

Gürcan Banger 21 Mayıs 17 Haziran 2012

Gürcan Banger 21 Mayıs 17 Haziran 2012 Gürcan Banger 21 Mayıs 17 Haziran 2012 Üretim Yatırımı Girişim kapsamında hedeflenen ürün veya hizmetlerin üretilmesi için gerekli işletme faaliyetleri planlanmalıdır. Girişimcinin uzmanlığına da bağlı

Detaylı

BAY.T ENTEGRE PRO V5.3 YENİLİKLER

BAY.T ENTEGRE PRO V5.3 YENİLİKLER BAY.T ENTEGRE PRO V5.3 YENİLİKLER GENEL 5.2 versiyonuna kadar \entegre\rapor\rapor.rpr olarak adlandırılan raporlama için kullanılan uygulama \entegre altına rapor.dll olarak değiştirildi. 5.2 versiyona

Detaylı

Temel Elektronik Basic Electronic Düğüm Gerilimleri Yöntemi (Node-Voltage Method)

Temel Elektronik Basic Electronic Düğüm Gerilimleri Yöntemi (Node-Voltage Method) Temel Elektronik Basic Electronic Düğüm Gerilimleri Yöntemi (Node-Voltage Method) Konular Düğüm Gerilimleri Yöntemi o Temel Kavramlar o Yönteme Giriş o Yöntemin Uygulanışı o Yöntemin Uygulanması o Örnekler

Detaylı

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan 1 Ders Planı 1. Karar Problemleri i. Karar problemlerinin bileşenleri ii. Değerler, amaçlar, bağlam iii. Etki diagramları 2. Model Girdilerinde Belirsizlik

Detaylı

ALIŞ ANLAŞMALARI C:\vegawin\Contractor\Vega.Contractor.exe OLARAK ÇALIŞMAKTADIR.

ALIŞ ANLAŞMALARI C:\vegawin\Contractor\Vega.Contractor.exe OLARAK ÇALIŞMAKTADIR. ALIŞ ANLAŞMALARI C:\vegawin\Contractor\Vega.Contractor.exe OLARAK ÇALIŞMAKTADIR. Dikkat edilecek Husular dan bir tanesi; Yapılan anlaşmalar sonucu Fiyat Fark Faturası oluşturuldğunda Fatura içerisinde

Detaylı

Erol KAYA Yönetim Kurulu Başkanı Chairman Of The Board

Erol KAYA Yönetim Kurulu Başkanı Chairman Of The Board Arifiye Fidancılık 1989 yılında Adapazarı Arifiye ilçesinde kurulmuştur. Kuruluşumuz 300 m2 alanda mevsimlik çiçek üretimi ve satışı ile faaliyet göstermeye başlamıştır. Geçen süre içersinde marka haline

Detaylı

IE 303 SİSTEM BENZETİMİ

IE 303 SİSTEM BENZETİMİ IE 303 SİSTEM BENZETİMİ DERS 2 : S I M U L A S Y O N Ö R N E K L E R I...making simulations of what you're going to build is tremendously useful if you can get feedback from them that will tell you where

Detaylı

Proje/Sipariş/İş Emri (PSI) Bazında Maliyet Analizi

Proje/Sipariş/İş Emri (PSI) Bazında Maliyet Analizi Proje/Sipariş/İş Emri (PSI) Bazında Maliyet Analizi Amaç ve Fayda Bilindiği gibi mamul maliyetleri direkt hammadde (direkt ilk madde ve ambalaj), direkt işçilik ve genel üretim giderlerinden oluşmaktadır.

Detaylı

Güçlü, Gelişen, Şeffaf Bir Piyasa İçin. Gün Öncesi Piyasası. Kadir ÜNAL Gün Öncesi Piyasası Müdürlüğü. 11 Ekim 2011 Rixos Oteli - Ankara

Güçlü, Gelişen, Şeffaf Bir Piyasa İçin. Gün Öncesi Piyasası. Kadir ÜNAL Gün Öncesi Piyasası Müdürlüğü. 11 Ekim 2011 Rixos Oteli - Ankara Güçlü, Gelişen, Şeffaf Bir Piyasa İçin Gün Öncesi Piyasası Kadir ÜNAL Gün Öncesi Piyasası Müdürlüğü 11 Ekim 2011 Rixos Oteli - Ankara Güçlü, Gelişen, Şeffaf Bir Piyasa İçin 2 Neden Gün Öncesi Piyasası

Detaylı

BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-5 Bilgili Arama Yöntemleri. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA

BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-5 Bilgili Arama Yöntemleri. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA BLM-431 YAPAY ZEKA Ders-5 Bilgili Arama Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/ Arama Grafları Eğer arama uzayı ağaç yapısından değil de graf

Detaylı

KAPASİTE PLANLAMASI ve ÖLÇME KRİTERLERİ

KAPASİTE PLANLAMASI ve ÖLÇME KRİTERLERİ KAPASİTE PLANLAMASI ve ÖLÇME KRİTERLERİ Kuruluş yeri belirlenen bir üretim biriminin üretim miktarı açısından hangi büyüklükte veya kapasitede olması gerektiği işletme literatüründe kapasite planlaması

Detaylı

MRP Mantığı. MRP -- Proses

MRP Mantığı. MRP -- Proses MRP -- Proses 1 MRP Mantığı MRP, ana üretim çizelgesini baz alarak, tüm ürün ağaçları boyunca komponentlerin çizelgelerini oluşturmaktadır. MRP, çizelgelenen zaman ufku içerisindeki her bir zaman periyodunda

Detaylı

Gazi Üniversitesi, Kimya Mühendisliği Bölümü KM 378 Mühendislik Ekonomisi

Gazi Üniversitesi, Kimya Mühendisliği Bölümü KM 378 Mühendislik Ekonomisi Problem Seti 1 (Arz-Talep) 1. Bir firma, satış fiyatı ile talep arasında D=780$-10p eşitliğini geliştirmiştir. Aylık sabit gider 800$ ve ürün başına değişken gider 30$ dır. Aylık karı maksimum yapmak için

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I /0 İçerik Matematiksel Modelin Kurulması Grafik Çözüm DP Terminolojisi DP Modelinin Standart Formu DP Varsayımları 2/0 Grafik Çözüm İki değişkenli (X, X2) modellerde kullanılabilir,

Detaylı

SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI. ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE

SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI. ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE Sistem Tasarım ve Analiz Aşamaları Ön İnceleme Fizibilite Sistem Analizi Sistem Tasarımı Sistem Gerçekleştirme Sistem Operasyon ve Destek ÖN İNCELEME

Detaylı

Konforun Üç Bilinmeyenli Denklemi 2016

Konforun Üç Bilinmeyenli Denklemi 2016 Mimari olmadan akustik, akustik olmadan da mimarlık olmaz! Mimari ve akustik el ele gider ve ben genellikle iyi akustik görülmek için orada değildir, mimarinin bir parçası olmalı derim. x: akustik There

Detaylı

IKT 415 OYUN KURAMI ARA SINAV

IKT 415 OYUN KURAMI ARA SINAV IKT 415 OYUN KURAMI ARA SINAV Ayça Özdo gan 24 SUBAT 2016 AD ve NUMARA: Sınav 100 + 10 puan üzerindendir. Süreniz 120 dakikadir. Sınavda ders notlari, kitap veya hesap makinesi kullanılamaz. Başkasının

Detaylı

f (a+h) f (a) h + f(a)

f (a+h) f (a) h + f(a) DERS 7 Marjinal Analiz 7.. Marjinal Değerler. f fonksiyonunun (a, f(a noktasınaki teğetinin eğiminin f (a ve teğetin enkleminin e y f (a ( a + f(a oluğunu biliyoruz. a ya yakın bir a+h eğeri için f (a+h

Detaylı

10.7442 g Na2HPO4.12H2O alınır, 500mL lik balonjojede hacim tamamlanır.

10.7442 g Na2HPO4.12H2O alınır, 500mL lik balonjojede hacim tamamlanır. 1-0,12 N 500 ml Na2HPO4 çözeltisi, Na2HPO4.12H2O kullanılarak nasıl hazırlanır? Bu çözeltiden alınan 1 ml lik bir kısım saf su ile 1000 ml ye seyreltiliyor. Son çözelti kaç Normaldir? Kaç ppm dir? % kaçlıktır?

Detaylı

2. DA DEVRELERİNİN ANALİZİ

2. DA DEVRELERİNİN ANALİZİ 2. DA DEVRELERİNİN ANALİZİ 1 Hatları birbirini kesmeyecek şekilde bir düzlem üzerine çizilebilen devrelere Planar Devre adı verilir. Hatlarında kesişme olan bazı devreler de (şekil-a) kesişmeleri yok edecek

Detaylı

MÜHENDİSLİK EKONOMİSİ 2015-2016 ÖĞRETİM YILI ÖDEV SORULARI

MÜHENDİSLİK EKONOMİSİ 2015-2016 ÖĞRETİM YILI ÖDEV SORULARI MÜHENDİSLİK EKONOMİSİ 2015-2016 ÖĞRETİM YILI ÖDEV SORULARI ÖDEV TESLİM TARİHİ: 29 Aralık 2015 salı (Son Hafta) Ders Saatlerinde (ij öğrenci no.nuzun son iki rakamıdır, mesela öğrencinin numartasında son

Detaylı

OLASILIK (Probability)

OLASILIK (Probability) OLASILIK (Probability) Olasılık, bir olayın meydana gelme, ortaya çıkma şansını ifade eder ve P ile gösterilir. E i ile gösterilen bir basit olayın olasılığı P (E i ), A bileşik olayının olasılığıysa P

Detaylı

Turizm Pazarlaması. Tourism Marketing

Turizm Pazarlaması. Tourism Marketing Turizm Pazarlaması Tourism Marketing 1980 li yılların başında dünya üzerinde seyahat eden turist sayısı 285 milyon ve toplam gelir 92 milyar dolar iken, 2000 yılında bu rakam, 698 milyona ulaşmış ve bu

Detaylı

CRYSTAL BALL Eğitimi

CRYSTAL BALL Eğitimi CRYSTAL BALL Eğitimi İki günlük bu kursun ilk yarısında, Crystal Ball Fusion Edition kullanılarak Excel tablolarına dayalı risk analizi öğretilecektir. Monte Carlo simülasyonu, tornado analizi ve Crystal

Detaylı

Unlike analytical solutions, numerical methods have an error range. In addition to this

Unlike analytical solutions, numerical methods have an error range. In addition to this ERROR Unlike analytical solutions, numerical methods have an error range. In addition to this input data may have errors. There are 5 basis source of error: The Source of Error 1. Measuring Errors Data

Detaylı

FABRİKA ORGANİZASYONU Üretim Planlama ve Yönetimi 2. Uygulama: Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama

FABRİKA ORGANİZASYONU Üretim Planlama ve Yönetimi 2. Uygulama: Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama FABRİKA ORGANİZASYONU Üretim Planlama ve Yönetimi 2. Uygulama: Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama Uygulamalar 1. İhtiyaç Hesaplama 2. Sipariş ve Parti Büyüklüğü Hesaplama 3. Dolaşım Akış Çizelgeleme/Terminleme

Detaylı

MM103 E COMPUTER AIDED ENGINEERING DRAWING I

MM103 E COMPUTER AIDED ENGINEERING DRAWING I MM103 E COMPUTER AIDED ENGINEERING DRAWING I ORTHOGRAPHIC (MULTIVIEW) PROJECTION (EŞLENİK DİK İZDÜŞÜM) Weeks: 3-6 ORTHOGRAPHIC (MULTIVIEW) PROJECTION (EŞLENİK DİK İZDÜŞÜM) Projection: A view of an object

Detaylı

Akıllı Kod Desteği. Şekil 1

Akıllı Kod Desteği. Şekil 1 Akıllı Kod Desteği Ürün Grubu [X] Redcode Enterprise [X] Redcode Standart [X] Entegre.NET Kategori [X] Yeni Fonksiyon Versiyon Önkoşulu Uygulama Stok, sipariş, cari gibi istenen tüm kayıt kodlarının önceden

Detaylı

Yardım Masası Ekran Kullanım Kılavuzu

Yardım Masası Ekran Kullanım Kılavuzu 1 Yardım Masası Ekran Kullanım Kılavuzu 1. Giriş Ekranı Yardım Masası uygulamasına, http://yardimmasasi.anadolusigorta.com.tr linki üzerinden, Self Servis kullanıcı adı ve tek şifre ile giriş yapılmaktadır.

Detaylı

YAKIT TANKINDA EN YAKIN & YENİ ÇÖZÜM ORTAĞINIZ YOUR CLOSEST AND NEW SOLUTION PARTNER IN FUEL TANK.

YAKIT TANKINDA EN YAKIN & YENİ ÇÖZÜM ORTAĞINIZ YOUR CLOSEST AND NEW SOLUTION PARTNER IN FUEL TANK. YAKIT TANKINDA EN YAKIN & YENİ ÇÖZÜM ORTAĞINIZ YOUR CLOSEST AND NEW SOLUTION PARTNER IN FUEL TANK www.koctank.com KOÇ TANK KİM 1990 yılından bu güne otomotiv sektöründe tüm OEM ve AFTERMARKET Yerli ve

Detaylı

Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar. (Özet)

Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar. (Özet) 4 Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar (Özet) Günümüzde, teknolojinin gelişmesi ile yüz tanımaya dayalı bir çok yöntem artık uygulama alanı bulabilmekte ve gittikçe de önem kazanmaktadır. Bir çok farklı uygulama

Detaylı

2015/1.DÖNEM YEMİNLİ MALİ MÜŞAVİRLİK SINAVLARI YÖNETİM MUHASEBESİ 30 Mart 2015-Pazartesi 18:00

2015/1.DÖNEM YEMİNLİ MALİ MÜŞAVİRLİK SINAVLARI YÖNETİM MUHASEBESİ 30 Mart 2015-Pazartesi 18:00 2015/1.DÖNEM YEMİNLİ MALİ MÜŞAVİRLİK SINAVLARI YÖNETİM MUHASEBESİ 30 Mart 2015Pazartesi 18:00 SORULAR SORU 1 (25 Puan) : Tek bir mamul üretip satan ve normal kapasitesi 10.000 birim olan bir imalat işletmesinde

Detaylı

IKT 415 Exercise 1. Strategic Form (Normal form) Games. 1. Read Osborne (An Introduction to Game Theory) Chapters 1,2,3 and 4.

IKT 415 Exercise 1. Strategic Form (Normal form) Games. 1. Read Osborne (An Introduction to Game Theory) Chapters 1,2,3 and 4. IKT 415 Exercise 1 Ayça Özdo gan Strategic Form (Normal form) Games 1. Read Osborne (An Introduction to Game Theory) Chapters 1,,3 and 4.. Asagidaki sorularda koyu renkli yazilmis terim ve kavramlari tanimlayin.

Detaylı

ŞİKAYET YÖNETİM SİSTEMİ sys.gtu.edu.tr

ŞİKAYET YÖNETİM SİSTEMİ sys.gtu.edu.tr ŞİKAYET YÖNETİM SİSTEMİ sys.gtu.edu.tr Sistemin Amacı Sistem üniversitemizde, TSE ISO 10002:2014 Müşteri Memnuniyeti Yönetim Sisteminin etkin bir şekilde yönetilmesi amacıyla şikâyetlerin kayıt altına

Detaylı

DERS 8 BELIRSIZ TALEP DURUMUNDA STOK KONTROL. Zamanlama Kararları. Bir Seferlik Karar

DERS 8 BELIRSIZ TALEP DURUMUNDA STOK KONTROL. Zamanlama Kararları. Bir Seferlik Karar DERS 8 BELIRSIZ TALEP DURUMUNDA STOK KONTROL Zamanlama Kararları Miktar kararları Ne zaman sipariş verilecek? kararıyla birlikte verilir. Bu karar, stok yönetimindeki ana kararlardan biridir. Ne zaman

Detaylı

DARA PLUS PARAKENDE MODULU

DARA PLUS PARAKENDE MODULU DARA PLUS PARAKENDE MODULU PARAKENDE SATIŞ MÜŞTERİ BİLGİLERİ GİRİŞ VE DEĞİŞİKLİK Peşin satış adında bir tane cari hesap oluşturulur kod 1 adı peşin soyadı satış olan. Yeni bir müşteri açmak için : yeni

Detaylı

OPNET PROJECT EDİTÖRDE. Doç. Dr. Cüneyt BAYILMIŞ

OPNET PROJECT EDİTÖRDE. Doç. Dr. Cüneyt BAYILMIŞ BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET PROJECT EDİTÖRDE UYGULAMA GELİŞTİRME - 1 - Doç. Dr. Cüneyt BAYILMIŞ 1 OPNET MODELER PROJE EDİTÖRDE UYGULAMA GELİŞTİRME KABLOSUZ AĞ KURULUMU AD-HOC

Detaylı

Sandvik Coromant Türkiye

Sandvik Coromant Türkiye Sandvik Coromant Türkiye Metin Arıkfidan Coromant Müdürü +90 216 453 0 740 metin.arikfidan@sandvik.com Safety first At Sandvik Coromant safety is our top priority Emergency Exit Assembly Point Emergency

Detaylı

TESİS TASARIMI ve PLANLAMASI -Giriş-

TESİS TASARIMI ve PLANLAMASI -Giriş- TESİS TASARIMI ve PLANLAMASI -Giriş- Hazırlayan Yrd. Doç. Selçuk Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi - Endüstri Mühendisliği Bölümü İşletme: İnsanların ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla mal ve

Detaylı

Excel de Pivot Tablolar Tasarım ve Kullanımı

Excel de Pivot Tablolar Tasarım ve Kullanımı FARUK ÇUBUKÇU EXCEL AKADEMİ Excel de Pivot Tablolar Tasarım ve Kullanımı Pivot tablolar; satışlar, siparişler gibi verileri gruplamayı, alt toplamlarını almayı ve filtreleme işlemleri yapmayı sağlayan

Detaylı

Kafes Sistemler Turesses

Kafes Sistemler Turesses Kafes Sistemler Turesses Birbirlerine uç noktalarından bağlanmış çubuk elemanların oluşturduğu sistemlerdir. Turesses are a carrier system formed by the bar elements. Each bar element connects to others

Detaylı

Synergi Gas. Gelişmiş Hidrolik Modelleme. Doğalgaz dağıtım şebekeleri için optimizasyon ve simülasyon yazılımı ARCUMSOFT

Synergi Gas. Gelişmiş Hidrolik Modelleme. Doğalgaz dağıtım şebekeleri için optimizasyon ve simülasyon yazılımı ARCUMSOFT Synergi Gas Gelişmiş Hidrolik Modelleme Doğalgaz dağıtım şebekeleri için optimizasyon ve simülasyon yazılımı ARCUMSOFT 1 Giriş Doğalgaz dağıtım ve iletim şebekelerinde günlük ve uzun dönemli işletme ihtiyaçlarının

Detaylı

T.C. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ SPOR BİLİMLERİ FAKÜLTESİ SPOR YÖNETİCİLİĞİ BÖLÜMÜ

T.C. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ SPOR BİLİMLERİ FAKÜLTESİ SPOR YÖNETİCİLİĞİ BÖLÜMÜ T.C. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ SPOR BİLİMLERİ FAKÜLTESİ SPOR YÖNETİCİLİĞİ BÖLÜMÜ ARAŞTIRMA PROJESİ BİTİRME ÇALIŞMASI HAZIRLAMA KILAVUZU (LİSANS ÖĞRENCİLERİ İÇİN) ARAŞTIRMA PROJESİ BİTİRME ÇALIŞMASI YÖNERGESİ

Detaylı

Kafes Sistemler. Birbirlerine uç noktalarından bağlanmış çubuk elemanların oluşturduğu sistemlerdir.

Kafes Sistemler. Birbirlerine uç noktalarından bağlanmış çubuk elemanların oluşturduğu sistemlerdir. Kafes Sistemler Birbirlerine uç noktalarından bağlanmış çubuk elemanların oluşturduğu sistemlerdir. Kafes Sistemler Birçok uygulama alanları vardır. Çatı sistemlerinde, Köprülerde, Kulelerde, Ve benzeri

Detaylı

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR

YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#9: AÇGÖZLÜ ALGORİTMALAR Aç Gözlü (Hırslı) Algoritmalar (Greedy ) Bozuk para verme problemi Bir kasiyer 48 kuruş para üstünü nasıl verir? 25 kuruş, 10 kuruş,

Detaylı

ideal Sistem Tester Kullanım Klavuzu

ideal Sistem Tester Kullanım Klavuzu 1- Sistem Modülüne Giriş ideal Sistem Tester Kullanım Klavuzu Herhangi bir Grafik penceresinin başlığındaki S harfine basılarak açılan menüden yapılabilen seçimlerle kullanılmaya başlanır. Bu menüden,

Detaylı

de i im Kaizen Kamil BOLAT

de i im Kaizen Kamil BOLAT Kaizen Kamil BOLAT Kaizen İyiye doğru değişiklikleri Her gün daha iyi için yapılan küçük değişiklikleri Yavaş, küçük ama sürekli iyileştirmeleri Müşteri memnuniyetini arttırmaya yönelik, herkes tarafından,

Detaylı

DESTEK DOKÜMANI SATINALMA SĐPARĐŞ PLANLAMASI

DESTEK DOKÜMANI SATINALMA SĐPARĐŞ PLANLAMASI SATINALMA SĐPARĐŞ PLANLAMASI Stok satış hızları belirlenip eksik stokların siparişinin verilmesi yada ambar parametrelerindeki bilgilerin güncellenmesini sağlayan bir özelliktir. Satınalma sipariş şablonu

Detaylı

Meusburger Portal. Kullanım Kılavuzu

Meusburger Portal. Kullanım Kılavuzu Meusburger Portal Kullanım Kılavuzu 1. İçerik 2 Genel Bilgi Meusburger Portalı web sitemiz tarafından kullanılan tüm dillerde mevcuttur. Kayıt işlemi tamamlandıktan sonra üye girişi tüm kullanıcılar için

Detaylı

Yazılım Süreçleri Software Processes

Yazılım Süreçleri Software Processes Yazılım Süreçleri Software Processes Yazılım geliştirme Süreç Modelleri Software Development Process Models Proje Yönetimi Süreçleri Project Management Process Yazılım Geliştirme Süreçleri Software Development

Detaylı

FVAÖK yıllık bazda %129 artmış ve FVAÖK marjı da 9A09 da %12 olmuştur. Bu artış ARGE teşvikleri ve maliyet düşürücü önlemlerden kaynaklanmaktadır.

FVAÖK yıllık bazda %129 artmış ve FVAÖK marjı da 9A09 da %12 olmuştur. Bu artış ARGE teşvikleri ve maliyet düşürücü önlemlerden kaynaklanmaktadır. 9A09 (mntl) Satışlar FVAÖK Net Kar Açıklanan 160 19 23 GY tahmini 159 21 25 Netaş 9A09 finansal sonuçlarında 23mn TL net kar açıkladı, ki bu da bizim beklentimiz olan 25mn TL net karın biraz altındadır.

Detaylı

Webdepo Uygulaması Son Kullanıcı Dokümanı

Webdepo Uygulaması Son Kullanıcı Dokümanı Webdepo Uygulaması Son Kullanıcı Dokümanı Meryem Yavaş Boyut Ltd. Şti Temmuz 2008 Özet : Bu doküman, Selçuk Ecza Deposu web depo uygulaması hakkında bilgi vermek amacıyla hazırlanmıştır. Web depo uygulamasının

Detaylı

Müzakere Becerileri ile Satış Performansını Geliştirmek

Müzakere Becerileri ile Satış Performansını Geliştirmek Müzakere Becerileri ile Satış Performansını Geliştirmek Wilson Learning in yaptığı araştırma, Evet e Doğru Müzakere eğitiminin satış performansı üzerindeki etkisini değerlendirmek üzere geliştirilmiştir.

Detaylı

DESTEK DOKÜMANI. Karma Koli

DESTEK DOKÜMANI. Karma Koli Karma Koli Malzemeler alış/satış yöntemlerine ve şekillerine göre de farklılıklar gösterir. Karma koli bir satış yöntemidir. Firmanın elindeki ürünleri birleştirerek yeni bir sepet, paket oluşturmasıdır.

Detaylı

GENEL İŞLETME İŞLETMEN. Yrd. Doç. Dr. Hasan ALKAN

GENEL 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

ÖLÇME BİLGİSİ ALANLARIN ÖLÇÜLMESİ

ÖLÇME BİLGİSİ ALANLARIN ÖLÇÜLMESİ ÖLÇME BİLGİSİ ALANLARIN ÖLÇÜLMESİ Doç. Dr. Alper Serdar ANLI 5.Hafta ALANLARIN ÖLÇÜLMESİ Genel bir deyişle herhangi bir arazi parçasının şeklini ve büyüklüğünü belirtecek planın çıkarılabilmesi için gereken

Detaylı

İş Analitiği'ne Netezza ile Yüksek Performans Katın

İş Analitiği'ne Netezza ile Yüksek Performans Katın İş Analitiği'ne Netezza ile Yüksek Performans Katın Umut ŞATIR İleri Analitik Çözüm Mimarı 2012 IBM Corporation Netezza and IBM Business Analytics Baştan sona bir İş Analitiği çözümü Performans Kolaylık

Detaylı

İŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI

İŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI İŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ İŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI 2014 İŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI Açıklama Staj yapılan işletmelerde

Detaylı

YÖNT 101 İŞLETMEYE GİRİŞ I

YÖNT 101 İŞLETMEYE GİRİŞ I YÖNT 101 İŞLETMEYE GİRİŞ I 1 İşletme kurma fikriyle birlikte başlayıp, işletmenin kesin olarak kuruluşunun tamamlanmasına kadar sürdürülen çalışma ve araştırmalara işletmelerin kuruluş çalışmaları denmektedir.

Detaylı

1. Kalite kontrolde pazar lideri

1. Kalite kontrolde pazar lideri 1. Kalite kontrolde pazar lideri Güçlü Yönlerimiz kalite kontrolde 11 yıllık deneyim kalite kontrol alanında pazar lideri alanında uzman, tecrübeli yönetim ekibi hizmet kapsamını sürekli genişleten ve

Detaylı

RİSK DEĞERLENDİRME TEKNİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. Abidin Özler Makine Müh. İGU (A) Meditek Yazılım

RİSK DEĞERLENDİRME TEKNİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI. Abidin Özler Makine Müh. İGU (A) Meditek Yazılım RİSK DEĞERLENDİRME TEKNİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Abidin Özler Makine Müh. İGU (A) Meditek Yazılım Tanımlar Risk Değerlendirme : Risk yönetiminin bir parçası olup, hedeflerin nasıl etkilenebileceğini

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - I 1/71 İçerik n Bulunması Kuzey-Batı Köşe Yöntemi En Küçük Maliyetli Göze Yöntemi Sıra / Sütun En Küçüğü Yöntemi Vogel Yaklaşım Metodu (VAM) Optimum Çözümün Bulunması Atlama Taşı

Detaylı

FMEA. Hata Türleri ve Etkileri Analizi

FMEA. Hata Türleri ve Etkileri Analizi FMEA Hata Türleri ve Etkileri Analizi 2007 FMEA Tanımı FMEA (HTEA), bir ürün veya prosesin potansiyel hatalarını ve bunların sonucu olabilecek etkilerini tanımlama, değerlendirme, potansiyel hatanın ortaya

Detaylı

a, ı ı o, u u e, i i ö, ü ü

a, ı ı o, u u e, i i ö, ü ü Possessive Endings In English, the possession of an object is described by adding an s at the end of the possessor word separated by an apostrophe. If we are talking about a pen belonging to Hakan we would

Detaylı

Üretilen her bir kar mobile için $20 ücret konur: bu değişken maliyettir, batık maliyet değil.

Üretilen her bir kar mobile için $20 ücret konur: bu değişken maliyettir, batık maliyet değil. Sloan Yönetim Okulu 15.010/15.011 Massachusetts Teknoloji Enstitüsü ÖDEV SETİ #3 ÇÖZÜMLER 1. a. YANLIŞ Dayanıklı mallar kısa vadede uzun vadeden daha esnek oluyorlar (yani uzun vadede daha az esnek olur).

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Örnekleme Planlar ve Dağılımları Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İncelenen olayın ait olduğu anakütlenin bütünüyle dikkate alınması zaman, para, ekipman ve bunun gibi nedenlerden dolayı

Detaylı

Veri Akış Diyagramı (VAD)

Veri Akış Diyagramı (VAD) Veri Akış Diyagramı (VAD) Bir veri akış diyagramı (VAD), süreç yönlerini modellendiren bir bilgi sistemi vasıtasıyla verilerin "akışını" gösteren bir grafiktir. Bir VAD, daha sonra detaylandırılamayacak

Detaylı

NNR Raporlarında Grafik Desteği

NNR Raporlarında Grafik Desteği NNR Raporlarında Grafik Desteği Ürün Grubu [X] Fusion@6 [X] Fusion@6 Standard [X] Entegre@6 Kategori [X] Yeni Fonksiyon Versiyon Önkoşulu 4.0.4 Onaylı Sürüm Uygulama Rapor modülünde bulunan Đlişkisel Serbest

Detaylı

Öğretim içeriğinin seçimi ve düzenlenmesi

Öğretim içeriğinin seçimi ve düzenlenmesi Öğretim içeriğinin seçimi ve düzenlenmesi Öğretim hedefleri belirlendikten sonra öğrencileri bu hedeflere ulaştıracak içeriğin saptanması gerekmektedir. Eğitim programlarının geliştirilmesinde ikinci aşama

Detaylı

Aşağıda ara sınavın cevaplarını ve öğrenciler soruları yanıtlamaya çalışırken yaptıkları bazı ortak yanlışların listesini bulabilirsiniz.

Aşağıda ara sınavın cevaplarını ve öğrenciler soruları yanıtlamaya çalışırken yaptıkları bazı ortak yanlışların listesini bulabilirsiniz. Ara Sınav Cevap Kâğıdı 2003 Aşağıda ara sınavın cevaplarını ve öğrenciler soruları yanıtlamaya çalışırken yaptıkları bazı ortak yanlışların listesini bulabilirsiniz. Problem #1. Doğru, Yanlış, Belirsiz

Detaylı

Yeni Nesil 6.10 e-fatura Geliştirmeleri. Kasım - 2013

Yeni Nesil 6.10 e-fatura Geliştirmeleri. Kasım - 2013 Yeni Nesil 6.10 e-fatura Geliştirmeleri Kasım - 2013 Yeni Nesil 6.10 da e-fatura ile ilgili Yapılan Değişiklikler 1. Cari Hesap Sistemi Parametreler; Cari Hesap Sistemi\Parametreler menüsünde yer alan

Detaylı

SATIN ALMA VE TEDARİKÇİ DEĞERLENDİRME TALİMATI

SATIN ALMA VE TEDARİKÇİ DEĞERLENDİRME TALİMATI SAYFA NO 1 / 5 1. AMAÇ Bu talimatta; satın alma faaliyetlerinin belirlenmesi, tedarikçilerin tanımlanması, seçilmesi, değerlendirilmesi, yasal kriterlere ve firma; ISO 22000 Satın Alma Şartnamelerine uygun

Detaylı

Doküman No Revizyon No Yayın Tarihi Sayfa No PROSES FMEA TALİMATI

Doküman No Revizyon No Yayın Tarihi Sayfa No PROSES FMEA TALİMATI 1.0 AMAÇ VE KAPSAM Bu talimatın amacı; ürün veya proseste karşılaşabilecek potansiyel hataları ve bunların neden olabileceği sonuçları önceden analiz ederek, gerekli önlemlerin alınması için kullanılan

Detaylı

Nasıl Vinç Alınır? How to Buy a Crane? Recep Çimen Vice President

Nasıl Vinç Alınır? How to Buy a Crane? Recep Çimen Vice President Nasıl Vinç Alınır? How to Buy a Crane? Recep Çimen Vice President Vinç Seçim Kriterleri Crane Selection criteria Pazar / Ülke Koşulları Teknik Analiz Ürün Analizi Üretici / Bayi Analizi Finansal Analiz

Detaylı

Yarışma Sınavı A ) 60 B ) 80 C ) 90 D ) 110 E ) 120. A ) 4(x + 2) B ) 2(x + 4) C ) 2 + ( x + 4) D ) 2 x + 4 E ) x + 4

Yarışma Sınavı A ) 60 B ) 80 C ) 90 D ) 110 E ) 120. A ) 4(x + 2) B ) 2(x + 4) C ) 2 + ( x + 4) D ) 2 x + 4 E ) x + 4 1 4 The price of a book is first raised by 20 TL, and then by another 30 TL. In both cases, the rate of increment is the same. What is the final price of the book? 60 80 90 110 120 2 3 5 Tim ate four more

Detaylı

MIKROSAY YAZILIM ve BİLGİSAYAR SAN. TİC. A.Ş

MIKROSAY YAZILIM ve BİLGİSAYAR SAN. TİC. A.Ş MIKROSAY YAZILIM ve BİLGİSAYAR SAN. TİC. A.Ş TEOSMETER OTOMATİK SAYAÇ İZLEME SİSTEMİ Emrah KÜÇÜKALİ Rev1 (27/10/2004) SİSTEMİN AMACI Teosmeter Otomatik Sayaç İzleme Sistemi özellikle haberleşmeli dijital

Detaylı

Her işletmenin amacı, müşterilerin satın almaya istekli olduğu mal ve hizmet üretmektir. Ancak, müşteri ihtiyaçlarının ve tercihlerinin sürekli

Her işletmenin amacı, müşterilerin satın almaya istekli olduğu mal ve hizmet üretmektir. Ancak, müşteri ihtiyaçlarının ve tercihlerinin sürekli 1 2 Her işletmenin amacı, müşterilerin satın almaya istekli olduğu mal ve hizmet üretmektir. Ancak, müşteri ihtiyaçlarının ve tercihlerinin sürekli olarak değişmesinin yanında, rekabet ve üretim teknolojilerindeki

Detaylı

BIP116-H14-1 BTP104-H014-1

BIP116-H14-1 BTP104-H014-1 VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA (BIP116) Yazar: Doç.Dr.İ.Hakkı.Cedimoğlu SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Adapazarı Meslek Yüksekokulu Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir.

Detaylı

FOREX PİYASASI PLATFORM KULLANIMI

FOREX PİYASASI PLATFORM KULLANIMI FOREX PİYASASI PLATFORM KULLANIMI PLATFORMUN GÖRÜNÜMÜ FOREX PİYASASININ AVANTAJLARI Yukarıdaki grafiktede görüldüğü gibi kar al(tp) zarar durdur(sl) emirleri yeni emir penceresi ve terminal bölümündeki

Detaylı

AST416 Astronomide Sayısal Çözümleme - II. 6. Monte Carlo

AST416 Astronomide Sayısal Çözümleme - II. 6. Monte Carlo AST416 Astronomide Sayısal Çözümleme - II 6. Monte Carlo Bu derste neler öğreneceksiniz? Monte Carlo Yöntemleri Markov Zinciri (Markov Chain) Rastgele Yürüyüş (Random Walk) Markov Chain Monte Carlo, MCMC

Detaylı

Isuzu Garaj (Kurum İçi Girişimcilik ve İnovasyon Takımı Kurulumu)

Isuzu Garaj (Kurum İçi Girişimcilik ve İnovasyon Takımı Kurulumu) II. AR-GE MERKEZLERİ İYİ UYGULAMA ÖRNEKLERİ ZİRVESİ GİRİŞİMCİLİK Isuzu Garaj (Kurum İçi Girişimcilik ve İnovasyon Takımı Kurulumu) Anadolu Isuzu Otomotiv San. ve Tic. A.Ş. Isuzu Garaj (Kurum İçi Girişimcilik

Detaylı

ENM 525 İleri Üretim Planlama ve Kontrolü PAÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

ENM 525 İleri Üretim Planlama ve Kontrolü PAÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı ENM 525 İleri Üretim Planlama ve Kontrolü PAÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı Bu ders notları, 2012-2013 ve 2013-2014 Bahar yarıyılında PAÜ Endüstri Mühendisliği bölümünde

Detaylı

KIYASLAMA (Benchmarking)

KIYASLAMA (Benchmarking) KIYASLAMA (Benchmarking) Ortaya Çıkışı 1980 li yıllarda ABD li Xerox, satış fiyatları kendi maliyetlerinden daha düşük olan Japon firmalarıyla rekabet edebilmek için geliştirmiştir. Başarılı faaliyetleri

Detaylı

YORKA DÖKÜMHANE OTOMASYONU

YORKA DÖKÜMHANE OTOMASYONU YORKA DÖKÜMHANE OTOMASYONU Yorka Bilgisayar Yazılım Dan.Hiz.San.Tic.LTD.ŞTİ. Fakülte Cad. No:24 DENİZLİ 0(258) 211 66 33 211 66 43 FAX:0(258) 211 66 20 http://www.yorkayazilim.com e-mail:yorka@yorkayazilim.com

Detaylı

Stok Kontrolü 1 (Inventory Control)

Stok Kontrolü 1 (Inventory Control) PAU ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ IENG 318 - Üretim Planlama ve Kontrolü 1 Stok Kontrolü 1 (Inventory Control) Amaç Ürüne olan talep bilindiğinde (yani talep tahmin hatasının sıfır olduğu durumda) stok kontrolü

Detaylı