YAPAY SİNİR AĞLARI İLE OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE NORM KADRO HESAPLAMASI
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ÇİLEM SİNEM ŞENDOĞAN
Danışman: Mustafa Yılmaz
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Amaç: Küresel rekabetin giderek arttığı günümüzde, işletmelerin sürdürülebilirliğini sağlaması ve stratejik hedeflerine ulaşabilmesi için insan kaynaklarının etkin bir şekilde planlanması kritik bir öneme sahiptir. Bu kapsamda, norm kadro belirleme süreci, iş gücünün verimli kullanımı ve maliyet kontrolü açısından önemli bir araç olarak öne çıkmaktadır. Otomotiv sektörü gibi iş gücüne dayalı alanlarda doğru personel planlaması, üretim sürecinin kesintisiz devamlılığını sağlamakla birlikte, işletme performansını doğrudan etkilemektedir. Yöntem: Bu çalışmada, otomotiv sektöründe norm kadro hesaplamaları için yapay zekâ tabanlı bir yaklaşım önerilmiştir. Araştırmada hem geleneksel zaman serileri analizi (ARIMA) hem de yapay sinir ağları (YSA) yöntemleri kullanılmış, bu iki yöntemin güçlü yönleri birleştirilerek bir tahmin modeli geliştirilmiştir. Model, geçmiş dönem verilerini kullanarak 12 dönemlik ileriye dönük norm kadro tahminleri üretmiş ve ARIMA ile YSA tahmin sonuçları karşılaştırılmıştır. Bulgular: Uygulama sonuçları, geliştirilen modelin tahmin doğruluğu açısından yüksek performans sergilediğini göstermiştir. Elde edilen sonuçlara göre, yapay zekâ destekli modelin insan kaynakları planlamasında kullanılabilirliği artmış, norm kadro tahminlerinde geleneksel yöntemlere kıyasla daha tutarlı ve güvenilir sonuçlar elde edilmiştir. Sonuç: Sonuç olarak, önerilen modelin insan kaynakları planlamasında norm kadro tahminlerinin daha doğru yapılmasına olanak sağladığı görülmüştür. Bu yaklaşımın, farklı sektörlerdeki personel planlaması süreçlerine de uyarlanabilir bir yöntem sunduğu değerlendirilmektedir. Anahtar Kelimeler: Norm Kadro, Yapay Sinir Ağları, Zaman Serileri, Otomotiv Sektörü, Tahmin Modeli