2022 Cilt 27 Sayı 1

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11452/27900

Browse

Browsing by Department "Endüstri Mühendisliği Bölümü"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Ergonomik risk analizi yöntemleri ve metabolik hız hesabı yazılım uygulaması
    (Bursa Uludağ Üniversitesi, 2022-01-06) Aydın, Ferdi; Özalp, Besim Türker; Gündüz, Tülün; Mühendislik Fakültesi; Endüstri Mühendisliği Bölümü; 0000-0002-3607-6141; 0000-0003-0307-1026; 0000-0002-7134-3997
    Ergonomik açıdan uygun olmayan çalışma koşullarının sırt, boyun, omuzlar, üst ve alt ekstremitelerde, kas iskelet sistemi rahatsızlıklarına neden olduğu bilinmektedir. Bu rahatsızlıklar fiziksel güç gerektiren ve tekrarlayan işleri yapan çalışanlarda sıklıkla görülmekte, ayrıca üretimdeki verimliliğin de düşmesine yol açmaktadır. Bu çalışmada, işletmelerde çalışanlara daha kolay bir şekilde ergonomik risk analizi yöntemlerini uygulamak ve analiz sonuçlarını karşılaştırabilmek amacı ile ergonomik risk analizlerini ve metabolik hız hesabını içeren bir yazılım uygulaması tasarlanmıştır. Geliştirilen yazılım, REBA, OWAS, RULA, NIOSH Aksiyon Sınırı (AL), Tavsiye Edilen Ağırlık Sınırı (RWL), ManTRA, ROSA ve HMD yöntemlerini içermektedir. Yazılım ayrıca, farklı koşullarda çalışanın harcadığı enerjiyi hesaplayarak ortaya koyduğu metabolik hızı hesaplayan bir modül ihtiva etmektedir. Gerçekleştirilen risk analizleri ve hesaplamaların detayları ve sonuçları MS Access veri tabanında depolanmaktadır. Çalışanın mevcut ve iyileştirilmiş risk analizi sonuçları, daha sonra karşılaştırma yapabilmek amacıyla geliştirilen raporlama ara yüzü ile incelenebilmektedir. Yazılım, ISO/IEC 25010:2011 kalite standartlarına göre ergonomi uzmanlarınca değerlendirilmiş ve uygulamanın firmalar için kullanılabilirliği ve uygunluğu sunulmuştur.
  • Thumbnail Image
    Item
    Parça ıskartalarının makine öğrenmesi kullanılarak azaltılması: Otomotiv sektöründe bir uygulama
    (Bursa Uludağ Üniversitesi, 2022-03-09) Yürek, Emine Eş; Yağmahan, Betül; Akyüz, Burak Celal; Samast, Ebubekir Sıddık; Çetrez, Nezire Dilan; Mühendislik Fakültesi; Endüstri Mühendisliği Bölümü; 0000-0002-0871-3385; 0000-0003-1744-3062; 0000-0002-5085-5272; 0000-0003-0775-3657; 0000-0003-1890-0835
    Bu çalışmada, enjektör imal eden bir firmanın taşlama makinesindeki insan faktörüne bağlı ıskartaların azaltılması amaçlanmıştır. İnsan faktörüne bağlı ıskartalar, makinenin taş değişimi, arıza gibi çeşitli nedenlerle durmasından sonra makine operatörünün, makine ve ürün parametrelerinde yaptığı ayarlamalardan kaynaklanmaktadır. Iskartaların azaltılması amacıyla iki aşamalı bir çözüm yaklaşımı önerilmiştir. İlk aşamada, makine öğrenmesi kullanılarak kalite tahminlenmiştir. Kalite tahminleme, bir sınıflandırma problemi olarak ele alınmıştır. Farklı sınıflandırma algoritmaları modellenerek en yüksek performansa sahip Destek Vektör Makineleri (DVM) algoritması seçilmiştir. İkinci aşamada ise, DVM kullanılarak kaliteli ürün ile sonuçlanması beklenen uygun parametre değerleri belirlenmiştir. Güncel veri dikkate alınarak parametre değerlerinin otomatik olarak revize edilmesi ve operatöre sunulması amacıyla bir öneri sistemi geliştirilmiştir. Bu öneri sistemi ile, taşlama işleminin insan etmenine olan bağlılığının ortadan kaldırılarak dijitalleşmesi amaçlanmıştır.