Yazar "Çelik, Miraç Tuba" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 4 / 4
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe A Fuzzy-based model proposal for forecasting greenhouse gas-free supply chain potential(2024) Işık, Gürkan; Çelik, Miraç TubaVarious greenhouse gas emission control approaches, such as filtration, require costly audits and are not suitable for creating foresight to scale gains across the supply chain. Thus, these practices are not suitable for building effective policies to reduce greenhouse gas emissions. This study proposes an approach to forecast greenhouse gas-free supply chain potential based on the producible renewable energy certificate amount to be able to build consistent, realistic, effective, and applicable policies to reduce emissions and promote renewable energy production. The greenhouse gas-free supply chain potential of countries and states can be measured and tracked through their total energy consumption certified with renewable energy certificates. By proportioning this value to the total energy consumption of the supply chain, the extent to which the green transformation has been achieved can be measured and scaled. The proposed model is built on fuzzy logic since renewable energy certificates contain uncertainties, and there is not enough data to make machine learning-supported forecasts because it is a developing field and an innovative business. The developed model is applied to the example of Türkiye, and the practical greenhouse gas-free supply chain potential of Türkiye is forecasted as 30.9 million megawatts (equivalent to 221 thousand ten-year trees) for 2024. Even in possible adverse events in the market and climatic conditions, it is not expected to decrease below 22.7 million megawatts. By considering these calculations, more realistic and more applicable obligatory energy policies can be produced without bringing additional audit burdens to the industrialists across the country.Öğe Determining critical factors for the success of machine learning libraries considering fuzzy interrelationships(Pamukkale Üniversitesi, 2026) Parlak, İsmail Enes; Çelik, Miraç Tuba; Işık, Gürkan; Yildiz, AytaçAdvances in Machine Learning have led to groundbreaking developments across various fields. A key driver of this progress is the growing capabilities of machine learning libraries. However, these libraries still face certain limitations, which can hinder their application in some areas. In particular, developers often need to integrate their solutions across different libraries, languages, and platforms, which can reduce the effectiveness of machine learning applications. This study examines the direct and indirect impacts of various factors on the success of machine learning libraries, leveraging expert evaluations. Focusing on critical factors that shape library development based on user experiences is crucial. This approach ensures strategic advancement and optimizes energy and resource use. Given that many of these factors involve human perception-related uncertainties, the methodology incorporates a fuzzy linguistic approach with z-numbers to address the inherent vagueness. The findings reveal that considering the interrelationships among factors significantly alters their importance, as it accounts for both direct and indirect influences. Moreover, these interrelationships highlight which factors should be strategically prioritized, as improvements in one factor can drive improvements in others. The results obtained can support guiding the community developing artificial intelligence libraries toward the right objectives and formulating effective strategies to ensure the sustainability of artificial intelligence transformation.Öğe Evaluation of Factors Affecting Innovation Productivity by Pythagorean Fuzzy AHP Method(2024) Çelik, Miraç Tuba; Yıldız, AytaçPurpose: In this study, it is aimed to rank the factors affecting the innovation productivity of enterprises. Methodology: The Pythagorean Fuzzy Analytical Hierarchy Process (AHP) method, which gives successful results in modelling uncertainty and uses Pythagorean fuzzy sets, is used to rank the factors affecting innovation productivity according to their importance. Findings: In the application part of study firstly, the factors affecting the innovation productivity were determined and as a result of expert evaluations, the steps of the method were applied and the factors were ranked according to their importance. Finally, the most important factors were determined by performing a sensitivity analysis. When the results obtained from the study are examined, it has been determined that the factor of preparing the technology roadmap affects the innovation productivity the most, while the sector and market structure affect the innovation productivity the least among the determined factors. Originality: It is the first study in the literature in which the factors affecting innovation productivity are determined and ranked according to their importance.Öğe YOLOv8 nesne tespit modeli ile plastik parça yüzey kusurlarının gerçek zamanlı tespit edilmesi(Bursa Teknik Üniversitesi, 2024) Çelik, Miraç Tuba; Yıldız, Aytaç; Arslankaya, SeherÜretim sürecinde ürünlerdeki kusurların tespit edilmesi önemli bir konudur. Tespit edilemeyen kusurlu parçaların müşterilere ulaşması firma için iyi bir izlenim oluşturmayacağından dolayı kusurların doğru bir şekilde tespit edilmesi önem arz etmektedir. Çoğu firmanın bu iş için insan gücünden yararlanması pek çok sorunu da beraberinde getirmektedir. İnsan görüşüyle hızlı ve doğru tespitin mümkün olmaması nedeniyle birçok hatalı parçanın üretilmesi ve sonrasında müşteriye gönderilmesi maliyete ve zaman kaybına neden olduğundan kusur tespitinin otomatik hale getirilmesi gerekmektedir. Kusurların tespit edilmesi her sektör için çok önemlidir ancak otomotiv sektöründe üretilen parçalarda görülen kusurların tespit edilmesi özellikle büyük bir önem taşımaktadır. Bu kusurlardan biri olan araç içi parçaların yüzeylerinde görülen kusurlar müşteri memnuniyetini büyük ölçüde etkilediğinden dolayı üretim sırasında dikkatli olunması gerekmektedir. Bu çalışmada, otomotiv yan sanayi sektöründe faaliyet gösteren bir firmada üretilen plastik parçalardaki kusurların YOLOv8 nesne tespit modeli kullanılarak tespiti amaçlanmıştır. Çalışma toplamda üç aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada firmadaki plastik parçalarda görülen kusur tipleri pareto analizi yardımıyla değerlendirilmiş ve en çok görülen kusur tipleri olarak çizik, leke ve parlama seçilmiştir. Daha sonra belirlenen üç kusur tipi için veriler toplanmış ve ön işlemeye tabi tutulmuştur. İkinci aşamada kusurlu parça görüntüleri kullanılarak YOLOv8 modellerinin eğitimi yapılmıştır. Eğitim sonucunda en yüksek mAP değeri 0,990 ile YOLOv8s modelinde, en kısa eğitim süresi ise YOLOv8n modelinde elde edilmiştir. En yüksek mAP değerini veren YOLOv8s modelinde parti boyutu (8, 16 ve 32) ve öğrenme oranı (0,005, 0,01 ve 0,02 ) üzerinden hiper parametre ayarı yapılmıştır ve en iyi çıktıyı veren değerler ile test aşamasına geçilmiştir. Parti boyutu 16 ve öğrenme oranı 0,01 hiperparametre değerleri en iyi sonucu verdiği için test aşamasında bu değerler kullanılmıştır. Üçüncü aşama olan son aşamada ise model test edilmiş ve mAP değeri 0,902 olarak elde edilmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlar incelendiğinde YOLOv8 nesne tespit algoritmasının plastik parça kusurlarını tespit etmede yüksek hız ve doğrulukla çalışması üretilen parçaların kalite kontrolünde insan faktörlü hataların önlenmesi anlamında katkı sağlayacaktır. Bu yüzden yapılan tez çalışmasının, özelde çalışmanın yapıldığı firmaya genelde ise kusurlarını hızlı ve düşük maliyetle tespit etmek isteyen diğer firmalar için bir rehber olması hedeflenmektedir.
