Makine öğreniminde sıralayıcı ölçekteki verilerin sınıflandırma yöntemleri ile modellenmesi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: İLKE GENÇ

Danışman: ÖZGÜL VUPA ÇİLENGİROĞLU

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Üretim yapan şirketler işlemlerini yönetmek ve iyileştirmek için makine & ekipman performanslarının belirlenmesine önem vermektedir. Toplam Ekipman Etkinliği (TEE), üretim yapan şirketlerin makine performanslarının incelenmesinde kullanılan, performans, kalite ve kullanılabilirlik ölçütlerini dikkate alan bir hesaplamadır. Toplam Ekipman Etkinliği puan olarak hesaplanmakta ve ona göre yorumlanmaktadır. Toplam Ekipman Etkinliği yöntemi pek çok farklı sektörde kullanılmaktadır. Son yıllarda bu yöntem tek başına değil başka istatistiksel yöntemlerle de desteklenmektedir. Bu çalışmada İzmir ilinde plastik sektöründe faaliyet gösteren uluslararası bir şirketin 2018-2019 üretim verileri kullanılmıştır. Toplam Ekipman Etkinliği puanları kategorileştirilerek (sınıflayıcı ve sıralayıcı) bu puanın üzerinde etkili olduğu düşünülen değişkenlerin bulunması için Makine Öğrenimi Algoritmaları kullanılmıştır. Makine öğrenimi algoritmalarından regresyon (Lojistik) ve karar ağaçları (CART VE CHAID) algoritmaları kullanılarak kurulan modellerin yorumlaması farklı istatistiksel ölçütlerle yapılmıştır.