Akıllı depolamada yapay zeka tabanlı hibrit yöntemlerin kullanılması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, YAPAY ZEKA VE ROBOTİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: EMİNE CAMCI

Danışman: Fulya Aslay

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüzde depo yönetimi, lojistik ve tedarik zinciri süreçlerinde kritik bir rol oynamakta, ürünlerin etkili bir şekilde yerleştirilmesi operasyonel verimliliği artırırken maliyetleri azaltmaktadır. Depodaki ürünlerin verimli bir yerleşim planıyla düzenlenmesi, ürün toplama süreçlerini hızlandırmakta ve iş gücünü daha etkin bir şekilde kullanılabilir hale getirmektedir. Ancak, bu işlemi manuel yürütmek hem zaman alıcı hem de hataya açıktır. Bu nedenle, yapay zeka teknikleri depo operasyonlarını optimize etmek için etkili bir çözüm sunmaktadır. Bu tez çalışmasında depo raflarının optimizasyonunda veri madenciliği birliktelik kurallarından Apriori algoritması ve çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan TOPSIS yönteminin entegrasyonunu ele almaktadır. Çiloğlu Handels GmbH firmasının 2024 yılına ait sipariş verileri kullanılarak sıklıkla birlikte sipariş edilen ürünler tespit edilmiş ve bu ürünlerin depo içinde yakın raflara yerleştirilmesi sağlanmıştır. TOPSIS yöntemi ise, kriterlerin belirlenmesi ve yedek raf yerleşimlerinin optimize edilmesi süreçlerinde kullanılarak karar verme mekanizmasına destek sunmuştur. Elde edilen sonuçlar, depo içinde daha kısa mesafelerde hareket edilerek iş akışlarının iyileştirildiğini, operasyonel hızın artırıldığını ve lojistik maliyetlerin azaltıldığını göstermiştir. Bu yaklaşım, depo yönetiminde veri madenciliği ve çok kriterli karar verme tekniklerinin entegrasyonunun karar vericilere stratejik karar verme aşamasında avantaj sağladığını ortaya koymaktadır.