ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ PROGRAMI
Lisans TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu: END 375
Ders İsmi: Karar Analizi
Ders Yarıyılı: Bahar
Ders Kredileri:
Teorik Pratik Kredi AKTS
3 0 3 5
Öğretim Dili: TR
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Dersin Türü: Bölüm/Fakülte Seçmeli
Dersin Seviyesi:
Lisans TYYÇ:6. Düzey QF-EHEA:1. Düzey EQF-LLL:6. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Dr.Öğr.Üyesi ADNAN ABDULVAHİTOĞLU
Dersi Veren(ler):
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Bu dersin amacı; öğrencilere karşılaştıkları karar problemlerini tanımlama, karara etki eden kriterleri tespit etme, karar seçeneklerini ortaya koyma ve analiz etme, karar verme sürecini modelleme ve çözüme ulaşma, risk ve belirsizlik ortamında karar verme, böylece mühendislik alanında karşılaşabilecekleri karar problemleri ile başa çıkma yetkinliğini kazandırmaktır.
Dersin İçeriği: Karar teorileri, karar probleminin yapısı, karar probleminin elemanları, karar verme ortamlarının incelenmesi, risk altında karar verme, karar analizinin temelleri, karar problemlerinin tanımlanmasında kullanılan teknikler, karar ağaçları ve etkileşim diyagramları, olasılıklı karar modelleri, duyarlılık analizinin yapılması, fayda teorisinin kullanımı, karar vermede tercih teorisi, çok faktörlü karar verme yaklaşımları dersin temel konularını oluşturmaktadır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Öğrenme Kazanımları
1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) Türkçe dilinde sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma ve sunum yapma becerisi Karar teorileri, karar problemleri, karar problemlerinin analizi, karar problemlerinin çözümünde kullanılacak metotların seçimi vb konularda farkındalık yaratma,
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
1) Karar problemleri ile karara etki eden faktörlerin tespitinde ve tanımlanmasında kullanılan teknikleri kullanabilme becerisi. Karar problemlerini tanımlama, analiz etme ve uygun araçları kullanarak modelleme becerisi. Karşılaştığı mühendislik problemlerinde, içinde bulunduğu belirsizlik ortamında olasılıksız karar verme yöntemlerini kullanma becerisi. Karşılaştığı mühendislik problemlerini, içinde bulunduğu belirsizlik ortamında olasılıklı karar verme modellerini kullanarak değerlendirme, yorumlama ve karar verme becerisi. Karşılaştığı mühendislik problemlerini ek bilgi veya tam bilgi elde ederek çözme, ek bilgi ve tam bilginin beklenen değerini hesaplama ve karar vermede kullanma becerisi. Risk, riskin özellikleri ve karar vericinin riske karşı davranışlarına göre fayda fonksiyonunu oluşturabilme, tercih yapabilme ve sonuçları karşılaştırabilme becerisi Birden fazla faktörün etkili olduğu mühendislik problemlerinde hangi çok faktörlü karar verme yaklaşımını kullanacağına karar verme, sonuçlara etki eden kriterlerde yapacağı değişikliklerin sonuçlarını duyarlılık analizi ile ortaya koyabilme becerisi.
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
1) Mühendislik alanlarında, risk, belirsizlik, karar problemleri, karar analizi ve karar verme konularında yeterli bilgiye sahip olma; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgi birikimlerini karmaşık mühendislik problemlerini çözmede kullanabilme ve analiz sonuçlarını karara esas bir rapor olarak ortaya koyabilme. Alanında karşılaşabileceği karar problemlerini tanımlama; karar verme aşamasında kullanabileceği yönetsel araçlar ile uygulama yapma, çözüme ilişkin verileri toplama ve analiz etme. Etkili ve bilimsel bir karar verme süreci uygulama: belirsizlik ve risk ortamında olasılıklı ve olasılıksız yöntemleri kullanarak verdiği kararları iletişim teknolojilerini etkin kullanarak uygulayabilme ve hedef kitleyi etkileyecek mesajı verebilme.
Öğrenme Yetkinliği
1) İş hayatında gerçek karar problemlerini tanımlama, analiz etme, en uygun kararı verme ve duyarlılık analizi ile seçtiği kararda hangi iyileştirme çalışmaları yapması gerektiği sonucuna ulaşabilme Toplumsal değerlere saygılı olma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci ile karar verme süreçlerinde şeffaf olma, yeni gelişmeleri takip ederek elde ettiği bilgi ve brikimi karar problemlerinde kullanabilme.
Alana Özgü Yetkinlik
1) Alanını ile ilgili konularda ileri düzeyde bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanarak karar verme problemlerini ele alma, belirsizlik ve risk ortamında modeller oluşturma ve bunları analiz ederek çözüm bulma.
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği
1) Araştırma, veri toplama, derleme, analiz yapma ve elde ettiği sonuçları yorumlayabilme becerisi ile kazandığı özgüven sayesinde, karar problemlerini tek başına ele alma, analiz yapma ve en uygun kararı verebilme.

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Dersin tanıtımı, karar verme ve karar analizi ile ilgili temel kavramlar, Karar probleminin yapısı Karar probleminin elemanlar
2) Karar teorileri - Beklenen değer teorisi - Beklenen fayda teorisi - Beklenti teorisi - Tatmin teorisi
3) Karar problemleri ile karara etki eden faktörlerin tespitinde ve tanımlanmasında kullanılan teknikler - Uzman görüşü alınması - Nominal grup tekniği - Özelliklerin sıralanması tekniği, - Ters çevirme tekniği, - DAADİ modeli, - SQUID modeli - Sürat Teknesi modeli - Herbert Simon yöntemi - Altı Şapka Düşünce tekniği - Delphi tekniği..vb
4) Karar problemlerinin modellenmesinde kullanılan araçlar - Etki diyagramları - Karar matrisleri - Karar ağaçları
5) Belirsizlik altında (olasılıksız) karar verme yöntemleri - Maksimaks karar verme yöntemi - Maksimin karar verme yöntemi - Minimaks pişmanlık karar verme yöntemi - Hurwicz (Gerçekçilik) karar verme yöntemi - Dengelenmiş iyimserlik-kötümserlik karar verme yöntemi - Eş olasılık karar verme yöntemi
6) Belirsizlik altında (olasılıksız) karar verme yöntemleri - Maksimaks karar verme yöntemi - Maksimin karar verme yöntemi - Minimaks pişmanlık karar verme yöntemi - Hurwicz (Gerçekçilik) karar verme yöntemi - Dengelenmiş iyimserlik-kötümserlik karar verme yöntemi - Eş olasılık karar verme yöntemi
7) Risk ortamında karar verme - Tercih analizi - Risk ve belirsizlik - Riskin sınıflandırılması - Riske karşı tutumlar - Risk ve riskin ölçütü - Fayda fonksiyonu - Risk tolerans fonksiyonu - Fayda fonksiyonunun belirlenmesi
8) Ara sınav
9) Çok faktörlü karar verme yaklaşımları - Çok faktörlü karar problemleri - Ağırlıklandırma için kullanılan yöntemler - Sıralama için kullanılan yöntemler - Hem ağırlıklandırma hem de sıralama için kullanılan yöntemler - Normalizasyon ve Normalizasyon Teknikleri
10) Çok faktörlü karar verme yaklaşımları - Çok faktörlü karar problemleri - Ağırlıklandırma için kullanılan yöntemler - Sıralama için kullanılan yöntemler - Hem ağırlıklandırma hem de sıralama için kullanılan yöntemler - Normalizasyon ve Normalizasyon Teknikleri
11) Analitik Hiyerarşi (AHP) Metodu
12) Analitik Hiyerarşi (AHP) Metodu
13) Karmaşık Oransal Değerlendirme (COPRAS) Yöntemi
14) İdeal Çözüme Benzerliğe Göre Tercih Sıralaması (TOPSIS) Yöntemi

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Dersin tanıtımı, karar verme ve karar analizi ile ilgili temel kavramlar,
Karar probleminin yapısı
Karar probleminin elemanlar
Karar teorileri
- Beklenen değer teorisi
- Beklenen fayda teorisi
- Beklenti teorisi
- Tatmin teorisi
Karar problemleri ile karara etki eden faktörlerin tespitinde ve tanımlanmasında kullanılan teknikler
- Uzman görüşü alınması
- Nominal grup tekniği
- Özelliklerin sıralanması tekniği,
- Ters çevirme tekniği,
- DAADİ modeli,
- SQUID modeli
- Sürat Teknesi modeli
- Herbert Simon yöntemi
- Altı Şapka Düşünce tekniği
- Delphi tekniği..vb
Karar problemlerinin modellenmesinde kullanılan araçlar
- Etki diyagramları
- Karar matrisleri
- Karar ağaçları
Belirsizlik altında (olasılıksız) karar verme yöntemleri
- Maksimaks karar verme yöntemi
- Maksimin karar verme yöntemi
- Minimaks pişmanlık karar verme yöntemi
- Hurwicz (Gerçekçilik) karar verme yöntemi
- Dengelenmiş iyimserlik-kötümserlik karar verme yöntemi
- Eş olasılık karar verme yöntemi
Risk ortamında karar verme
- Tercih analizi
- Risk ve belirsizlik
- Riskin sınıflandırılması
- Riske karşı tutumlar
- Risk ve riskin ölçütü
- Fayda fonksiyonu
- Risk tolerans fonksiyonu
- Fayda fonksiyonunun belirlenmesi
Ara Sınav
Çok faktörlü karar verme yaklaşımları
- Çok faktörlü karar problemleri
- Ağırlıklandırma için kullanılan yöntemler
- Sıralama için kullanılan yöntemler
- Hem ağırlıklandırma hem de sıralama için kullanılan yöntemler
- Normalizasyon ve Normalizasyon Teknikleri
Analitik Hiyerarşi (AHP) Yöntemi
Karmaşık Oransal Değerlendirme (COPRAS) Yöntemi
Duyarlılık analizi
Dersin genel değerlendirmesi
----------------------
Introduction to the course, basic concepts of decision making and decision analysis.
Structure of the decision problem
Elements of the decision problem
Decision theories
- Expected value theory
- Expected utility theory
- Expectation theory
- Satisfaction theory.
Techniques used in identifying and identifying decision problems and factors affecting the decision;
- Obtaining expert opinion
- Nominal group technique
- Feature ranking technique,
- Inversion technique,
- DAADİ model,
- SQUID model,
- Speedboat model,
- Herbert Simon method
- Six Thinking Hats technique
- Delphi technique
Tools used in modeling decision problems;
- Influence diagrams
- Decision matrices
- Decision trees
Decision making methods (improbability) under uncertainty;
- Maximax decision making method
- Maximin decision making method
- Minimax regret decision making method
- Hurwicz (Realism) decision making method
- Balanced optimism-pessimism decision making method
- Equiprobability decision making method
Decision making in a risk environment
- Preference analysis
- Risk and uncertainty
- Classification of risk
- Attitudes towards risk
- Risk and risk criteria
- Benefit function
- Risk tolerance function
- Determination of benefit function
Midterm Exam
Multi-factor decision making approaches
- Multi-factor decision problems
- Methods used for weighting
- Methods used for ranking
- Methods used for both weighting and ranking
- Normalization and Normalization Techniques
Analytical Hierarchy (AHP) Method
Complex Proportional Assessment (COPRAS) Method
Sensitivity analysis
Overall evaluation of the course
Diğer Kaynaklar: Sayısal Karar Verme Yöntemleri; Ramazan Aktaş, Beta-2019.
Çok Kriterli Karar Analizi; Ahmet Aytekin, Nobel-2023
Karar Verme Yöntemleri, Kaan Yaralıoğlu, Detay-2010
Karar Analizi ve Karar Verme Yaklaşımları, İhsan Kaya, Seçkin-2022
İşletmelerde Karar Verme Teknikleri, Hasan Durucasu, Anadolu Üniversitesi-2016

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları

1

2

3

4

5

6
Program Kazanımları
1) Matematik, fen bilimleri ve mühendislik ile ilgili yeterli teorik ve uygulamalı bilgilere sahip olarak bu bilgileri mühendislik problemlerinin çözümünde uygulama becerisi
2) Endüstri mühendisliği problemlerinin incelenmesi için kaynak araştırması yapma, veri toplama, deney tasarlama, deney yapma, sonuçları analiz etme, yorumlama ve değerlendirme becerisi
3) Endüstri mühendisliği problemlerinin tespiti, tanımlanması, formüle edilmesi ve çözülmesi için uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi
4) Karmaşık bir sistemi, süreci veya ürünü gerçekçi kısıtlar altında, gerekli ihtiyaçları karşılayacak şekilde tasarlama ve modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi
5) Disiplin içi ve disiplinler arası hem bireysel hem de takım içi çalışma becerisi
6) Bilgi teknolojilerini ve mühendislik uygulamaları için gerekli diğer modern teknikleri etkin bir şekilde kullanma becerisi
7) Yaşam boyu öğrenmenin bilincine vararak bilim ve teknoloji alanındaki gelişmeleri takip etme ve kendini sürekli geliştirme becerisi
8) Türkçe ve İngilizce yazılı, sözlü ve görsel iletişim kanallarını kullanarak etkin iletişim kurma becerisi
9) Yönetim bilgi ve becerisi
10) Mesleki sorumlulukların ve etik ilkelerinin benimsenmesi
11) Endüstri mühendisliği uygulamalarının toplumsal ve evrensel boyutlarda çevre, ekonomi, sağlık ve güvenlik üzerindeki etkilerinin kavranması

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Matematik, fen bilimleri ve mühendislik ile ilgili yeterli teorik ve uygulamalı bilgilere sahip olarak bu bilgileri mühendislik problemlerinin çözümünde uygulama becerisi
2) Endüstri mühendisliği problemlerinin incelenmesi için kaynak araştırması yapma, veri toplama, deney tasarlama, deney yapma, sonuçları analiz etme, yorumlama ve değerlendirme becerisi
3) Endüstri mühendisliği problemlerinin tespiti, tanımlanması, formüle edilmesi ve çözülmesi için uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi
4) Karmaşık bir sistemi, süreci veya ürünü gerçekçi kısıtlar altında, gerekli ihtiyaçları karşılayacak şekilde tasarlama ve modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi
5) Disiplin içi ve disiplinler arası hem bireysel hem de takım içi çalışma becerisi
6) Bilgi teknolojilerini ve mühendislik uygulamaları için gerekli diğer modern teknikleri etkin bir şekilde kullanma becerisi
7) Yaşam boyu öğrenmenin bilincine vararak bilim ve teknoloji alanındaki gelişmeleri takip etme ve kendini sürekli geliştirme becerisi
8) Türkçe ve İngilizce yazılı, sözlü ve görsel iletişim kanallarını kullanarak etkin iletişim kurma becerisi
9) Yönetim bilgi ve becerisi
10) Mesleki sorumlulukların ve etik ilkelerinin benimsenmesi
11) Endüstri mühendisliği uygulamalarının toplumsal ve evrensel boyutlarda çevre, ekonomi, sağlık ve güvenlik üzerindeki etkilerinin kavranması

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım
Beyin fırtınası /Altı şapka
Ders

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Devam 1 % 10
Ara Sınavlar 1 % 35
Final 1 % 50
Kanaat Notu 1 % 5
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 50
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 50
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Sınıf Dışı Ders Çalışması 14 3 42
Ara Sınavlar 1 20 20
Final 1 35 35
Toplam İş Yükü 139