| LOJİSTİK YÖNETİMİ | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| INE4011 | Sistem Simulasyonu | Güz | 2 | 2 | 3 | 6 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
| Öğretim Dili: | English |
| Dersin Türü: | Non-Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Prof. Dr. MUSTAFA ÖZBAYRAK |
| Dersi Veren(ler): |
Prof. Dr. MUSTAFA ÖZBAYRAK Arş.Gör. ESRA ADIYEKE Prof. Dr. FAİK TUNÇ BOZBURA |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
| Dersin Amacı: | Bu ders endüstri mühendisliği ve yakın disiplinlerde öğrenim gören öğrencilere kesikli olaylı simülasyonla modellemenin temel kavramlarını, sistem modellenmesini ve analizini öğretmek üzere tasarlanmıştır. Ders, istatistik ve olasılık analiz kavramlarını kullanarak, oluşturulan simülasyon modelinin kapsamlı bir girdi-çıktı analizini öğrettiği gibi genel bir simülasyon modelleme programı yardımı ile hem imalat hem de servis sistemlerinden örneklerin programlamasını ele alır. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; I. Simülasyon modellemenin temel prensiplerinin anlaşılması. II. Bir sistem modellenirken uygun performans ölçütlerinin tanımlanması ve kullanılması. III. Kesikli olaylı simülasyon modellerinin akış şemaları ve olay listeleri gibi temel kavramlarının anlaşılması. IV. Performans ölçüm verilerinin toplanması ve yönetilmesi. V. Modellemede kullanılanılacak verilerin toplanması yada örnek bir veri seti kullanılarak üretilmesi. Bu örnek veri setinin istatistiksel olarak analiz edilerek probabilistik dağılımının ve parametrelerinin tahmin edilmesi. VI. ARENA simülasyon programı kullanılarak çeşitli sistemlerin (imalat ve servis sistemlerinin) simülasyon modellerinin kurulması ve analiz edilmesi. VII. Kritik araştırma veya endüstriyel kavramları ele alan simülasyon modellerinin geliştirilmesi. VIII. Simülasyon programları yardımı ile karmaşık sistemlerin nasıl modelleneceğinin, farklı çalışma senaryolarının ve benzer karar problemlerinin nasıl çözüleceğinin anlaşılması. IX. Bir simülasyon modelinin farklı senaryolarla çalıştırılması, kısa ancak çoklu denemeler yada çok uzun süreli çalıştırılarak farklı çıktılar elde edilmesi ve bu çıktıların istatistiksel olarak analiz edilmesi. X. Bir simülasyon projesinin tasarımı, veri toplanması veya üretilmesi, modelin kurulması, çalışma senaryolarının oluşturulması ve modelin bu çalışma senaryolarına göre çalıştırılıp çıkan sonuçların analiz edilip bir rapor olarak yazılması aşamalarının baştan sona uygulanması. |
| Bu ders, matematik modellemelere alternatif olarak kullanılan ve yine analitik bir sistem modelleme metodu olan Simülasyon ile sistem modellemeye giriş niteliğindedir. Ders, simulasyon modellemenin prensiplerini, adımlarını, veri oluşturma ve kullanımını, bir bilgisayar programı yardımı ile modellenecek sistemin tasarımını, model kurulumunu, modelin çeşitli senaryo ve veri setleri ile çalıştırılıp çıktılarının istatistiksel olarak analiz edilip raporlanmasını hedefler. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Simülasyon Modellemesine Giriş | |
| 2) | Modellemenin prensipleri ve adımları | |
| 3) | Simulasyon için İstatistik ve Olasılık I | |
| 4) | Simülasyon Modelleme için İstatistik ve Olasılık II | |
| 5) | Simulasyon yazılımı ile basit sistem modellemesi | |
| 6) | Sistem Modelleme I | |
| 7) | Sistem Modelleme II | |
| 8) | Girdi verilerinin seçiminin analizi I | |
| 9) | Girdi istatisiksel dagılımının ve parametrelerinin tahmini II | |
| 10) | Sistem Modelleme I | |
| 11) | Rassal Sayı Üretimi ve Animasyonlar | |
| 12) | Karmaşık sistemlerin modellenmesi | |
| 13) | Çıktı Analizi | |
| 14) | Çıktı Analizi II | |
| 15) | Modellemede Nesnelerin Transferi | |
| 16) | Karmaşık İmalat Sistemlerinin Simülasyonu |
| Ders Notları / Kitaplar: | W. D. Kelton, R. P. Sadowski, D. T. Sturrock, Simulation with Arena-6th Edition, McGraw-Hill, 2015. J. Banks, J. S. Carson II, B. L. Nelson, D.M. Nicol, Discrete-Event System Simulation, 5th Edition, Prentice Hall, 2010. |
| Diğer Kaynaklar: | Lecture Notes and supporting materials collected from several academic resources as well as company reports and white papers. |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Küçük Sınavlar | 2 | % 10 |
| Ödev | 4 | % 10 |
| Projeler | 1 | % 20 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 20 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 40 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 60 | |
| Toplam | % 100 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 28 |
| Laboratuvar | 14 | 28 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 13 | 34 |
| Proje | 3 | 9 |
| Ödevler | 2 | 6 |
| Küçük Sınavlar | 2 | 18 |
| Ara Sınavlar | 1 | 10 |
| Final | 1 | 12 |
| Toplam İş Yükü | 145 | |
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Sorun tespit etmek ve doğru soruları sorabilmek | |
| 2) | Problem çözme becerisine sahip olmak ve bunun için gerekli analitik yaklaşımları geliştirebilmek | |
| 3) | İş süreçlerini ayıt edebilmek ve süreç tasarlama, planlama ve uygulama bilgisine sahip olmak. | |
| 4) | Lojistik yönetimi alanında gerekli bilgi ve iletişim teknolojileri araçlarını kullanmak. | |
| 5) | Lojistik kavramının bileşenlerini ayırt edebilme, ve uyum halinde bir bütün oluşturmasının önemini anlamak. | |
| 6) | İş hayatında üretkenliği artırmaya yönelik gereksinimlerin farkında olmnak | |
| 7) | Karmaşık durumlar karşısında yenilikçi ve yaratıcı düşünce yapısına sahip olmak | 4 |
| 8) | Hem yerel hem uluslararası boyutta düşünce ve davranış geliştirebilmek | |
| 9) | Küreselleşme ve Lojistik Yönetimi arasındaki çift yönlü etkileşimi anlamak ve verimli bir yönetim için kullanmak. | |
| 10) | En az bir yabancı dili akademik ve günlük iletişimde kullanabilmek | 2 |
| 11) | İş etiğinin önemini kavramak, iş etiğini akademik dünyanın ve iş hayatının temel ögesi olarak uygulamak |