Bursa Teknik Üniversitesi Kurumsal Akademik Arşivi
DSpace@BTÜ, Bursa Teknik Üniversitesi tarafından doğrudan ve dolaylı olarak yayınlanan; kitap, makale, tez, bildiri, rapor, araştırma verisi gibi tüm akademik kaynakları uluslararası standartlarda dijital ortamda depolar, Üniversitenin akademik performansını izlemeye aracılık eder, kaynakları uzun süreli saklar ve telif haklarına uygun olarak Açık Erişime sunar.
Güncel Gönderiler
Ecological Infrastructures on Road Networks in and around Forested Areas
(EJFE, 2015) Gülci, Sercan; Akay, Abdullah Emin
The road networks are located in and around forested areas to ensure sustainable management of forest resources. However, it is crucial to improve roads due to their habitat fragmentation and the barrier effects on forest ecosystems. Especially the wild animals, as one of the important components of ecosystem, are detrimentally affected by road networks due to degradation, alteration, conversion, and loss of their habitats. In recent years, ecological infrastructures have been developed to provide wild animals with transition zones between their habitats. In this study, ecological effects of road networks on wild animals were presented, functions of ecological infrastructures were indicated, and their types were described.
Planning Optimum Logging Operations through Precision Forestry Approaches
(EJFE, 2015) Gülci, Neşe; Akay, Abdullah Emin; Erdaş, Orhan; Wing, Michael G.; Sessions, John
In this study, it was aimed to determine optimum logging operations by using Geographical Information System
(GIS) techniques as one of the effective tools of a precision forestry approach. In the first stage of the application
process, a high resolution Digital Elevation Model (DEM) of the study area was produced by using Real Time
Kinematic GPS in the field. Then, the DEM was used to classify the area into slope classes specified by the
International Union of Forest Research Organizations (IUFRO). A map for the optimum logging operations was
generated for two scenarios (i.e. maximum productivity and minimum residual stand damage) considering
current terrain conditions. Four different logging methods were evaluated: ground skidding logs using a portable
winch integrated with skidding cone, winching logs by using a farm tractor, downhill sliding of logs by chute
system with gravity, and controlled sliding of logs downhill by chute system integrated with portable winch.
During the assessment of logging methods, the results from the previous empirical studies conducted in similar
stand characteristics and topographical conditions were used. For both scenarios, results indicated that skidding
by portable winch integrated with skidding cone was the optimum logging method for more than half of the
study area, followed by downhill sliding by chute system and controlled sliding by chute system integrated with
portable winch.
Risks Factors Associated with Post-Fire Salvage Logging Operations
(EJFE, 2015) Bilici, Ebru; Akay, Abdullah Emin
Logging operations are generally listed in the most dangerous work groups since they require very heavy and difficult tasks. Besides, they are performed in varying, unpredictable, and uncontrolled work environment. In Turkey, traditional logging operations with limited usage of mechanized harvesting systems potentially increase occupational health and work safety problems. On the other hand, the logging operations can become even more dangerous during timber salvage activities after fire because regular work conditions dramatically change and work environment may carry different risks in fire-damaged stands. In this study, it was aimed to evaluate risk factors associated with post-fire salvage logging operations considering occupational health and safety problems. By synthesizing previously conducted studies and works, potential risk factors in regular logging operations were presented and then additional risk factors related with salvage logging operations were discussed. Finally, some suggestions were provided to reduce risks associated with post-fire salvage logging operations.
Orman İçi ve Kenarı Yol Ağlarında Ekolojik Sanat Yapıları
(TMMOB Orman Mühendisleri Odası, 2014) Gülci, Sercan; Akay, Abdullah Emin; Gülci, Neşe
Ormanlık alanların içerisinden ve yakın çevrelerinden geçen yol ağları orman kaynaklarınınsürdürülebilir yönetimi açısından çok önemli fonksiyonlara sahiptir. Ancak, ekolojik hassasiyetler dikkatealınmadan planlanan yol ağlarının orman ekosistemleri ar asında bariyer etkisi oluşturma ve yaşamalanlarını parçalama potansiyeli bulunmaktadır. Ekosistemin önemli unsurlarından olan yaban hayvanları,yaşam alanlarının bu şekilde bozulması, değiştirilmesi ve dönüştürülmesi nedeniyle hayatlarını sağlıklıbir şekilde sürdürememektedirler. Yaban hayvanlarının devamlılığını sağlamak için yol ağlarının bariyeretkisini ortadan kaldıracak ekolojik sanat yapıları (ekolojik geçitler) geliştirilmiştir. Bu çalışmada, ormaniçi ve kenarı yol ağlarının ekolojik etkileri üzerinde durulmuş ve bu olumsuz etkileri önlemek amacıylageliştirilen ekolojik sanat yapıları tanıtılmıştır. Aynı zamanda ekolojik sanat yapılarının yapısal özelliklerive sınıflandırması üzerinde durulmuştur. Ülkemizde hidrolojik amaçlı inşa edilen sanat yapıları kısmenyaban hayvanları tarafından geçit olarak kullanılmaktadır. Ancak, hidrolojik amaçlı geliştirilen bu yapılarekolojik sanat yapılarına olan ihtiyacı karşılamamaktadır. Bu çalışmanın ekolojik amaçlı inşa edilecekyeni sanat yapılarının yaban hayvanları tarafından ekolojik geçit olarak kullanabileceği noktasında yenibir bakış açısı sunacağı düşünülmektedir.
Yapay zekâ destekli maliyet yönetimi: istatistiksel ve makine öğrenmesi modelleri ile bir inceleme
(Bursa Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2025) İpek, Senanur; Şahin, Hasan
Günümüz iş dünyası, teknolojik gelişmelerin ve küreselleşmenin etkisiyle sürekli bir dönüşüm içerisindedir. Özellikle üretim sektöründe artan rekabet, işletmeleri maliyetlerini düşürmek, kaynaklarını daha verimli kullanmak ve müşteri taleplerine hızla uyum sağlamak için yeni yöntemler benimsemeye zorlanmaktadır. Geleneksel yönetim ve üretim planlama yaklaşımlarının bu karmaşık ve dinamik ortamda tüm ihtiyaçların aynı anda karşılanması hususunda yetersiz kalabileceği düşünülmektedir. Bu bağlamda, yapay zekâ ve veri analitiği gibi modern yöntemler, işletmelerin hem maliyetlerini optimize etmesine hem de operasyonel verimliliklerini artırmasına olanak tanımaktadır. Bu tez, yapay zekâ destekli veri analitiği ve maliyet optimizasyonunun entegrasyonunu incelemektedir. Çalışma, otomotiv sanayisinde kullanılan X ürününün satış ve maliyet tahminleri için çoklu doğrusal regresyon ve makine öğrenmesi modelleri kullanarak, her iki yöntem arasındaki farkları analiz etmiş ve belirli değişkenlerin satış ve maliyet tahminlerinde ne derece etkili olduğunu ortaya koymuştur. Elde edilen bulgular, yapay zekâ ve veri analitiği teknolojilerinin işletmelerin maliyet optimizasyonu süreçlerinde nasıl etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir. Çoklu doğrusal regresyon modelinde yapılan analizler, satış miktarları üzerinde etkili olan bağımsız değişkenleri belirlemiştir. Bu değişkenler arasında Motorlu Kara Taşıt Sayısı (MKTS), Sanayi Üretim Endeksi (SÜE), Tüketici Fiyatlarının Değişimine İlişkin Düşünce (TFDD) ve Ücretlerin Değişimine İlişkin Beklenti (ÜDİB) yer almaktadır. Satış miktarlarına ilişkin modelin Düzenlenmiş R² değeri 0,916 olup, bu da modelin satış miktarlarını yüksek bir doğrulukla açıklayabildiğini göstermektedir. Öte yandan, maliyet tahminlerine yönelik modelin Düzenlenmiş R² değeri 0,974 olarak hesaplanmış ve bu da modelin maliyet tahmininde oldukça güçlü bir açıklayıcılığa sahip olduğunu ortaya koymuştur. Elde edilen sonuçlar, satış ve maliyet tahminlerinde belirli değişkenlerin kritik bir rol oynadığını ve işletmelerin bu değişkenlere dikkat etmelerinin önemli olduğunu vurgulamaktadır. Gradyan Arttırmalı Regresyon Ağaçları (GBRT) ve yapay sinir ağları (YSA) modelleri ile yapılan analizlerde, her iki bağımlı değişken için en iyi performans YSA modellerinden elde edilmiştir. YSA modelleri, doğrusal olmayan ilişkileri daha başarılı bir şekilde modelleyerek daha doğru tahminler sunmuş ve geleneksel istatistiksel yöntemlere kıyasla daha düşük hata oranları ve daha yüksek doğruluk oranlarına ulaşmıştır. Özellikle, X ürünü satış adetleri için yapılan analizde R² değeri 0,98 ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) değeri 0,08 olarak hesaplanırken, maliyetler için R² değeri 0,997 ve MAPE değeri 0,02 olarak belirlenmiştir. Çoklu doğrusal regresyon modeli sonucunda raporlanan değerler ise, X ürünü satış adetleri için yapılan analizde düzenlenmiş R2 değeri 0,916 ve X ürünü maliyetleri için yapılan analizde de düzenlenmiş R2 değeri 0,974'tür. Bu bulgular karşılaştırıldığında, makine öğrenmesi modellerinin geleneksel istatistiksel yöntemlere göre daha güçlü tahminler sunduğunu ve işletmelerin karar alma süreçlerine daha fazla katkı sağladığını göstermektedir. Sonuçlar, MKTS ve SÜE gibi değişkenlerin satış ve maliyet tahminleri üzerinde önemli etkiler oluşturduğunu ortaya koymuştur. Bu bağlamda, işletmelerin üretim ve maliyet planlamalarında bu değişkenleri düzenli olarak takip etmeleri, daha doğru ve verimli stratejiler geliştirmelerine yardımcı olacaktır. Sonuç olarak, bu tez hem geleneksel istatistiksel yöntemlerin hem de modern makine öğrenmesi yaklaşımlarının maliyet optimizasyonu süreçlerinde nasıl etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir. Yapay zekâ ve makine öğrenmesi tabanlı modellerin, üretim ve maliyet planlamalarında daha güvenilir tahminler sağladığı ve işletmelerin stratejik karar alma süreçlerine katkı sağladığı ortaya çıkmıştır. Elde edilen bulgular, işletmelerin daha doğru tahminler yapabilmesine ve verimli planlamalar gerçekleştirerek rekabet avantajı elde etmelerine yardımcı olacaktır.
