Üretimde yapay zekâ; kalite kontrolü kolaylaştırma, tasarım süresini kısaltma ve malzeme israfını azaltma, kestirimci bakım gerçekleştirme gibi çok geniş imkanlar sağlıyor. Üretimde yapay zekânın benimsenmesiyle; hızlı, veriye dayalı kararlar verilebilir, üretim süreçleri optimize edilebilir, operasyonel maliyetler en aza indirilebilir ve müşteri hizmetleri iyileştirilebilir.
Ön Koşullar
Eş Koşullar
Özel Koşullar
Öğretim Üyeleri
Öğr. Gör. Dr. Barış Safran
Asistanlar
Ders Gün,Saat ve Yeri
Görüşme Saatleri ve Yeri
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Anlatım, tartışma, demonstrasyon
Temel Kaynaklar
Endüstri 4.0, Yazar: Ömer Faruk Görçün, Yayınevi: Beta Yayınları
Diğer Kaynaklar
Endüstri 4.0, Yazar: Ömer Faruk Görçün, Yayınevi: Beta Yayınları
Haftalık Ders Programı
Hafta
Dersin İçeriği
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1. Hafta
Üretim Yönetimi ve Yapay Zekânın Tarihçesi
Sunum, Tartışma, Dijital Araçlar
2. Hafta
Üretim Yönetimi ve Yapay Zekâda Temel Kavramlar
Sunum, Tartışma, Dijital Araçlar
3. Hafta
Sanayi Devrimleri ve Endüstri 4.0’ın Etkileri
Sunum, Tartışma, Dijital Araçlar
4. Hafta
Karar Destek Sistemleri
Sunum, Tartışma, Dijital Araçlar
5. Hafta
Ürün Tasarımında Yapay Zekâ
Sunum, Tartışma, Dijital Araçlar
6. Hafta
Üretim Süreci Seçiminde Yapay Zekâ
Sunum, Tartışma, Dijital Araçlar
7. Hafta
Tesis Yerleşimi ve Yapay Zekâ
Sunum, Tartışma, Dijital Araçlar
8. Hafta
Kapasite Planlaması ve Yapay Zekâ
Sunum, Tartışma, Dijital Araçlar
9. Hafta
Stok Yönetimi ve Yapay Zekâ
Sunum, Tartışma, Dijital Araçlar
10. Hafta
Üretim Planlaması ve Yapay Zekâ
Sunum, Tartışma, Dijital Araçlar
11. Hafta
Kaynak Planlaması ve Yapay Zekâ
Sunum, Tartışma, Dijital Araçlar
12. Hafta
Kalite Kararlarında Yapay Zekâ
Sunum, Tartışma, Dijital Araçlar
13. Hafta
Tedarik Zincirinde Yapay Zekâ
Sunum, Tartışma, Dijital Araçlar
14. Hafta
Üretim Yönetiminin Geleceği
Sunum, Tartışma, Dijital Araçlar
15. Hafta
Final Sınavı
Değerlendirme
16. Hafta
Final Sınavı
Değerlendirme
17. Hafta
Final Sınavı
Değerlendirme
Değerlendirme Ölçütleri
Ölçüt Tipleri
Adet
Yüzdesi(%)
Ara sınav(lar)
1
40
Final
1
60
ÖÇ-1
Üretim yönetimi, kalite ve yapay zeka arasındaki ilişkileri ve günümüzdeki etkilerini tarihsel bir perspektifle analiz eder.
ÖÇ-2
Üretim yönetimi, kalite ve yapay zeka ile ilgili temel kavramları bilir ve doğru kullanır.
ÖÇ-3
Endüstri 4.0 ve Karar Destek Sistemleri hakkında yeterli bilgiye ve kullanabilecek beceriye sahiptir.
ÖÇ-4
Ürün tasarımı ve üretim süreci seçiminde yapay zeka kullanımının önemini kavrar.
ÖÇ-5
Tesis yerleşimi ve kapasite planlamasında yapay zekanın değerini anlar.
ÖÇ-6
Stok yönetimi ile üretim ve kaynak planlamasında yapay zeka kullanımı hakkında bilgi sahibidir.
ÖÇ-7
Kalite kararları ve tedarik zincirinde yapay zekanın işlevini anlar.
ÖÇ-8
Üretim yönetiminin geleceğinde yapay zekanın getireceği değişimlerin ve yaratacağı fırsatların farkına varır.
Program Çıktıları
PÇ-1
Lisans derecesi yeterlilikleri üzerine kurulan, aynı ya da farklı bir alandaki bilgilerin genişletilmesi ve derinleştirilmesiyle birlikte bilimsel araştırma yaparak bilgiye ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama yapar
PÇ-2
Alanı sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi geliştirir; bu verileri bilimsel, toplumsal ve etik sorumluluk ile kullanabilme becerisi kazanır.
PÇ-3
Mesleki sorumluluklarının bilincinde olarak kalite ve üretim değerlendirme uygulamalarının teknolojik, ekonomik, sosyal ve çevresel etkilerini tanımlar; bilimsel ve kurumsal etik değerleri gözeterek bireysel olarak bağımsız ve takım üyesi olarak çalışır, sorumluluk alır ve liderlik yapar.
PÇ-4
Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder; yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır.
PÇ-5
Sürdürülebilir kalkınma ve kalite sağlama ve iyileştirme alanında gelişmelerin sürdürülebilirliğini sağlamak için yaşam boyu öğrenme ve gelişmeleri izleme ve uygulama gerekliliğini bilir ve bunun için kendini sürekli yenileme becerisine sahip olur.