Fen Bilimleri Enstitüsü / Science Institute
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11727/1392
Browse
12 results
Search Results
Item Çok kriterli karar verme yaklaşımları ile farklı sektörlerde çevikliği sağlayan kritik başarı faktörlerinin analizi(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2025) Yılmaz, YiğithanGünümüzün rekabetçi ve hızla değişen iş dünyasında, proje yönetimi organizasyonların başarısında kritik bir rol oynar. Belirsizliklerin ve karmaşık süreçlerin yoğun olduğu projelerde, çeviklik kavramı etkili çözümler sunarak firmalara rekabet avantajı sağlar. Çeviklik, projelerde değişimlere hızla uyum sağlama ve müşteri beklentilerini karşılama becerisi olarak tanımlanabilir. Bu çalışma, otomotiv, savunma sanayi ve tüketici elektroniği sektörlerinde üretim ve satış sonrası projelerde çevikliğin önemini ve bu çevikliği artıran kritik başarı faktörlerini incelemektedir. Çalışmada, çok kriterli karar verme yöntemlerinden Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ile kritik başarı faktörlerinin ağırlıkları belirlenmiş; bu ağırlıklar kullanılarak TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution), VIKOR (Vise Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje) ve MOORA (Multi-objective Optimization By Ratio Analysis) yöntemleriyle sektörlerdeki firmalar sıralanmıştır. Profesyonellerin görüşleri doğrultusunda karar matrisleri oluşturularak analizler yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak sektörlerin ve firmaların çeviklik performansları değerlendirilmiştir. Sonuç olarak, incelenen sektörlerde çevikliği en çok etkileyen kritik başarı faktörleri tespit edilmiştir. Bulgular, firmaların çevikliği artırarak rekabet avantajı sağlamalarına ve proje yönetim süreçlerini geliştirmelerine katkı sunmaktadır. Çalışmanın, sektörel bazda çeviklik yönetimi literatürüne ve uygulamaya değer katması hedeflenmektedir.In today's competitive and rapidly changing business world, project management plays a critical role in organizational success. In projects characterized by uncertainty and complex processes, agility offers effective solutions and provides companies with a competitive advantage. Agility is defined as the ability to quickly adapt to changes and meet customer expectations. This study examines the importance of agility in production and after-sales projects within the automotive, defense, and consumer electronics sectors, as well as the critical success factors that enhance it. Using the Analytic Hierarchy Process method, one of the Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) techniques, the study determined the weights of critical success factors. Based on these weights, companies in the sectors were ranked using TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution), VIKOR (Vise Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje), and MOORA (Multi-objective Optimization By Ratio Analysis) methods. Decision matrices were created from professional input, and the results were analyzed and compared to assess sector and company agility performance. The thesis identifies the critical success factors most influencing agility in the studied sectors. These findings help companies enhance agility, gain a competitive edge, and improve project management processes. The study aims to contribute significant value to both the literature and practice in managing agility on a sectoral basis.Item İleri teknoloji ürünleri için teknoloji yönetimi özelinde yatırım önceliklendirilmesi: Savunma sanayi sektör incelemesi(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2024) Ünsal, Beyza; Dinler, EsraÜlke kalkınması için, sınırlı kaynakların doğru kullanımı, teknoloji seçiminde stratejik bir vizyonun oluşturulması ve bu vizyon doğrultusunda yapılan yatırımlar, kritik bir öneme sahiptir. Doğru teknoloji önceliklendirmesi ile bu teknolojilere yapılan stratejik yatırımlar, bir ülkenin ekonomik büyümesini desteklerken aynı zamanda küresel düzeyde rekabet edebilirliğine katkı sağlar. Yatırım kararları sürecinde, sadece mevcut ihtiyaçları değil, aynı zamanda gelecekteki talepleri de göz önünde bulundurulmalıdır. Böylelikle, bir ülkenin kalkınma hedeflerine ulaşabilmesi için yapılan yatırımlar uzun vadeli bir vizyon çerçevesinde oluşturulabilir. Teknoloji seçimi, kaynak yönetimi ve teknoloji yönetimi gibi stratejik konularda etkili kararlar almak, günümüzde sınırlı kaynaklarla çalışan kurumlar ve ülkeler için bir gerekliliktir. Bu tezin temel amacı, kaynakların doğru yönetilmesi için kritik teknolojilere yatırım yapan organizasyonların perspektifinden hareketle, çok kriterli karar verme yöntemi kullanarak karar vericiler için destek modeli oluşturmaktır. Bulanık-AHP, WEDBA ve TOPSIS yöntemleri kullanarak farklı sektörlere ait çeşitli alanlarda hizmet sunan teknolojiler karşılaştırılmıştır. Teknoloji; olgunluk, katma değer, stratejik önem, yetkinlik ve pazar potansiyeli faktörleri üzerinden değerlendirilmiş ve teknoloji önceliklendirmesi modeli geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu model, kaynakların doğru yönetilmesi, sürdürülebilir kalkınma hedeflerine uygun teknoloji tercihleri ve rekabet avantajı elde etmek isteyen kurum/kuruluş ve ülkeler için stratejik bir rehberlik sunmayı amaçlamaktadır. For the country's development, the correct use of limited resources, creating a strategic vision in technology selection, and the investments made in line with this vision are critical. Strategic investments in these technologies with correct technology prioritization support a country's economic growth while contributing to its global competitiveness. The primary purpose of this study is to create a support model for decision-makers using a multi-criteria decision-making method from the perspective of organizations that invest in critical technologies for the correct management of resources. Using Fuzzy-AHP, WEDBA and TOPSIS methods, technologies providing services in various fields from different sectors were compared. Technology: It was evaluated based on maturity, added value, strategic importance, and market potential factors, and it was aimed to develop a technology prioritization model. This model aims to provide strategic guidance for institutions/organizations and countries that want to manage resources correctly, make technology choices aligned with sustainable development goals, and gain competitive advantage.Item Hata içeren yazılım modüllerinin tespitinde kullanılan makine öğrenme algoritmalarının çok kriterli karar verme yöntemleriyle sıralanması(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2024) Alper Işık, Merve; Mamak Ekinci, Elmas BurcuYazılım projelerindeki en önemli sorunlardan biri hata içeren yazılım modülleri olmaktadır. Bu modüller için en önemli unsurlar, programda hatalara neden olabilen, performansı azaltabilen ve programın çökmesine yol açabilen kod parçaları olmaktadır. Bu modüllerin, yazılım döngüsünün başlarında fark edilmesi ve düzeltilmesi, yazılım projelerinin başarısı için çok büyük önem taşımaktadır. Hata içeren yazılım modüllerinin yazılım döngüsünün erken safhalarında fark edilmesi için istatistiksel analiz yöntemleri ve makine öğrenme algoritmaları gibi farklı yöntemler bulunmaktadır. Yapılan çalışmalara göre bu yöntemleri kullanarak, hata içeren yazılım modüllerinin erken tespit edilmesi ve düzeltilmesinin yazılım projelerinin başarı şansını artırdığını, daha az maliyetli olduğunu ve yazılım döngüsünün daha verimli yönetilebileceğini ortaya koymaktadır. Bu yöntemlerin kullanılması ve yazılım döngüsünün en başından itibaren uygulanması, yazılım projelerinin başarısını arttırabilmekte ve maliyetlerini düşürebilmektedir. Bu çalışmada hata içeren yazılım modüllerinin tespitinde kullanılan makine öğrenme algoritmalarının seçimi problemi ele alınmıştır. Bu kapsamda, C++ programlama dilinde kodlanan NASA’nın kamusal alan (public domain) olan KC1 hata veri kümesi kullanılarak Naive Bayes, Bagging, Stacking, IBk (Knn), Logistic Regression, Random Tree, Random Forest, SMO ve Neural Networks makine öğrenme algoritmalarının hata yönünden performansları WEKA uygulaması ile incelenmiştir. Analiz sonucunda, Kappa İstatistikleri (Kappa Statistics), Doğru Sınıflandırılmış Örnekler (Correctly Classified Instances), Ortalama Mutlak Hata (Mean Absolute Error), Hata Kareler Ortalamasının Karekökü (Root Mean Squared Error), Bağıl Mutlak Hata (Relative Absolute Error) ve Kök Bağıl Kare Hatası (Root Relative Squared Error) değerleri elde edilmiştir. Bu metrikler, belirlenen makine öğrenme algoritmalarının sıralanması probleminde kullanılan ÇKKV yöntemleri için kriterler olarak belirlenmiştir. Çalışmada ÇKKV yöntemlerinden CRITIC, ARAS ve TOPSİS yöntemleri kullanılmıştır. Yapılan sıralama sonucunda hata metriklerini minimize eden en iyi makine öğrenme algoritması k-En Yakın Komşu (kNN) olarak bulunmuştur. One of the most important problems in software projects is software modules containing errors. The most important elements for these modules are pieces of code that can cause errors in the program, reduces the performance of the program and cause the program to crash. Recognizing and fixing these modules early in the software cycle is of great importance for the success of software projects. There are different methods such as statistical analysis methods and machine learning algorithms to detect software modules containing errors in the early stages of the software cycle. Studies show that early detection and correction of software modules containing errors by using these methods increases the chance of success of software projects, software can be managed more efficiently and software projects can be less costly. Using these methods and applying them from the very beginning of the software cycle can increase the success of software projects and reduce their costs. In this study, the problem of selecting machine learning algorithms used in detecting software modules containing errors is discussed. In this context, Naive Bayes, Bagging, Stacking, IBk (Knn), Logistic Regression, Random Tree, Random Forest, SMO and Neural Networks machine learning algorithms were used by using NASA's public domain KC1 error dataset, coded in C++ programming language. Their performance in terms of errors was examined with the WEKA application. As a result of the analysis, Kappa Statistics, Correctly Classified Instances, Mean Absolute Error, Root Mean Squared Error, Relative Absolute Error and Root Relative Error. Root Relative Squared Error values were obtained. These metrics were determined as criteria for MCDM methods used in the problem of ranking specified machine learning algorithms. CRITIC, ARAS and TOPSIS methods, which are among the MCDM methods, were used in the study. As a result of the sorting, the best machine learning algorithm that minimizes error metrics was found to be k-Nearest Neighbor (kNN).Item Yenilenebilir enerji kaynaklarının elektrik üretimi açısından incelenmesi ve modellemesi(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021) Oluklu, Dicle; İç, Yusuf TanselÜlkeler, gelecekte yenilenebilir enerji kaynaklarından elektrik üretimine yönelik sermaye yatırımlarını iyileştirmeyi hedeflemektedir. Karar vericiler, yenilenebilir elektrik enerjisi kaynaklarıyla ilgili yatırım kararları verirken kWh başına maliyet, yenilenebilirlik, toplam elektrik üretim kapasitesi sürdürülebilirliği, arz güvenliği, talep ve bütçe kısıtlamaları gibi çeşitli kriterleri göz önünde bulundurmalıdır. Bu çalışmada, yenilenebilir enerji alternatiflerini sıralamak yerine, yenilenebilir enerji kaynaklarının en iyi üretim miktarlarını ve diğer yenilenebilir enerji kaynaklarına göre kaynağın talebe göre en iyi yatırım düzeyini hesaplamak için matematiksel bir model geliştirilmiştir. Çalışmada Türkiye için bir vaka çalışması gerçekleştirilmiştir. En iyi sonucun elde edilmesinde, TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution) yöntemi ile doğrusal programlama (DP) modelinin bir kombinasyonu kullanılmaktadır. Geliştirilen modelinin uygulanabilirliği bu çalışmada gösterilmiştir. The countries want to improve capital investments in electricity generation from renewable energy sources in the future. The decision-makers should consider various criteria such as the cost per kWh, renewability, total electricity generation capacity, sustainability, supply security, demand, and budget constraints when making investment decisions related to renewable electrical energy resources. In this study, instead of ranking the renewable energy alternatives, a mathematical model is developed for calculating the optimal amounts of the renewable energy sources and their optimal investment level according to the source’s desirability compared with other renewable energy sources. We propose a case study for Turkey. A combination of approaches Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) and linear programming (LP) model is used in obtaining an optimal result. The developed model’s applicability is illustrated in this study.Item Böbrek nakil başarısının izlenmesi için bir karar destek aracı(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019) Arısoy, Suna; İç, Yusuf TanselOrgan nakli son yıllarda oldukça gelişen bir tedavi yöntemi haline gelmiştir. En yaygın olarak gerçekleştirilen organ nakilleri ise böbrek ve karaciğer naklidir. Böbrek nakli kadavradan ya da canlı vericiden sağlanabilmektedir. Türkiye’de kadavra vericinin azlığından kaynaklı olarak daha çok canlı vericiden nakil sağlanmaktadır. Nakil işleminin başarılı olarak gerçekleşmesinden sonra hastanın ameliyat sonrası rutin kontrolleri büyük önem taşır. Aksi halde nakil sonrası organ kayıpları görülebilmektedir. Bu noktada hastanın bilinçli davranıp rutin testleri, ölçümleri yaptırması ve doktoru ile temasta kalması gerekmektedir. Bu çalışmada, canlı vericiden böbrek nakli gerçekleştirmiş hastaların nakil sonrası böbrek başarısı incelenmiştir. Bu amaçla Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve Tercihlerin İdeal Çözüme Yakınlık Derecelerine Göre Sıralanması Tekniği (TOPSIS) ile çok ölçütlü karar verme modeli oluşturulmuştur. Hastaların test sonuçlarında zaman içerisinde meydana gelen iyileşmeler ve kötüleşmeler doğrultusunda hastaların bireysel bazda durumlarının izlenebileceği bir model ortaya konmuştur. Modelde en kritik nokta nakil sonrası rutin testlerinin ağırlıklandırılmasıdır. Bu sebeple kriter ağırlıklandırma işlemi için nefroloji alanında uzman doktorların görüşlerinden faydalanılmıştır. Bu ağırlıklandırmalar AHP ve TOPSIS modellerine girdi olarak verilerek hasta durumlarının nakil sonrası belirli periyotlarla değerlendirilebileceği bir model önerilmiştir. Organ transplantation has become a highly developed treatment method in recent years. The most common organ transplants are kidney and liver transplantation. Renal transplantation can be obtained from cadaver or live donor. Due to a shortage of cadaveric donor in Turkey, live donor kidney transplant is done more. After the successful transplantation, the patient's routine postoperative controls have great importance. Otherwise, organ losses may occur after transplantation. At this point, the patient should act consciously and have routine tests. Additionally, the patient should stay in contact with his doctor. In this study, the renal success of patients who underwent renal transplantation from a live donor was investigated. For this purpose, multi-criteria decision making model was developed by using the Analytic Hierarchy Process (AHP) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) methods. In line with the improvements and deterioration of the patients' test results over time, a performance evaluation model has been put forward in which patients can be evaluated. The most critical point in the model is the weighting of the after transplantation routine tests. For this reason, the opinions of specialists in the field of nephrology were used for criterion weighting. These weightings were given as input to AHP and TOPSIS models and patient conditions were evaluated after transplantation period.Item Development of a decision support system for purchasing of dental implants(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019) Özdiler Çopur, Funda G.; Çökeliler Serdaroğlu, DilekMost attractive treatment option for the replacement of missing teeth is Dental implants. Dental implantation is a very troublesome process since there are a lot of factors affect the success of implantation. While some factors may depend on patient related parameters, others may depend on surgeon and dental implant design. One of the significant parameters is the quality of dental implants. Therefore, it is very important to choose the one which has the best quality and optimum price as well. There are a few dental implant brands placed on Turkish market, but it is very struggling for hospitals to find a standardized way to select appropriate suppliers or brand according to the specific needs and requirements of dentists. In this thesis, a procurement tool has been designed by using Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution (TOPSIS), MCDA method, to facilitate decision making for procurers and prove that lowest priced brand might not be the best option to purchase. Kaybedilen dişleri yerine koymak için en doğru tedavi seçeneği Dental implantlardır. Dental implant tedavisi oldukça zahmetli bir işlemdir. Çünkü implantasyonun başarısını etkileyen birçok faktör vardır. Bazı faktörler hastayla ilgili parametrelere bağlı olsa da, bazıları ise cerrah ve dental implant tasarımına bağlıdır. Buradaki en önemli parametrelerden biri diş implantının kalitesidir. Bu nedenle, en iyi kalitede ve en uygun fiyata sahip olan dental implantı seçmek çok önemlidir. Türkiye pazarına arz edilen çok fazla sayıda dental implant markası vardır, ancak hastaneler tarafından, dişhekimlerinin ihtiyaçlarına ve gereksinimlerine göre uygun tedarikçi veya marka seçimi için sistematik bir yol belirlemek oldukça zordur. Bu tezde, tedarikçiler için karar vermeyi kolaylaştırmak ve en düşük fiyatlı markanın her zaman en iyi seçenek olamayacağını kanıtlamak için ÇKKV yöntemlerinden İdeal Çözüme Yakınlık ile Sıralama Tercihi Tekniği (TOPSIS) kullanılarak bir satın alma aracı tasarlanmıştır.Item Kalder kalite çemberi ve kaizen ödül değerlendirme sürecinin iyileştirilmesi: Çok ölçütlü karar verme uygulaması(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019) Albayrak, Neslişah; Keçeci, BarışBu çalışmada Türkiye Kalite Derneği (KalDer) Ankara Şubesi’nin 2008 yılından bu yana firmalarda sürekli iyileştirme faaliyetlerini ve ekip çalışmalarını desteklemek adına uyguladığı Kalite Çemberleri ve Kaizen Ödül Süreci incelenmiştir. Değerlendirici kararlarının ödül puanlaması üzerinde ve sıralamada hangi etkilere sahip olduğu araştırılmıştır. Değerlendirmelerin, değerlendiriciler arası farkları azaltacak şekilde matematiksel metodlarla desteklenmesi için çok ölçütlü karar verme (ÇÖKV) teknikleri uygulanmıştır. Çalışmada 2018 yılında ödüle başvuran 13 Kobetsu Kaizen ekibi ve 2017 yılında ödüle başvuran 7 Kobetsu Kaizen ekibinin verilerinden yararlanılmıştır. Kriter ağırlıklarının belirlenmesinde AHP metodu kullanılmıştır. Ödül sıralamasında ise AHP-GRA ve AHP-TOPSIS bütünleşik olarak kullanılarak sonucunda duyarlılık analizleri de uygulanmıştır. Geometrik ortalama kullanılarak yapılan sıralamalarda değerlendiricilerin puanlamalarının, sıralamaları değiştirdiği gözlemlenmiştir. Değerlendiricilerin yüzyüze gerçekleştirdiği uzlaşım toplantısında uygulanan yöntemin matematiksel metoda göre yapıldığında farklı sonuçlar vereceği ve dolaylı olarak ödül sıralamasını etkileyeceği söylenebilir. Duyarlılık analizi sonucunda ise GRA ve TOPSIS yöntemleri kriter üstünlükleri ile değil de uzaklık bazlı çalıştıklarından sıralamalarda değişiklikler meydana gelmiştir. In this study, Quality Circles and Kaizen Award process is inspected. This award process has been organized by Turkish Society for Quality (KalDer) Ankara Branch since 2008 to support the continuous improvement activities and teamwork within the companies.The effects of evaluaters decisions’ on award scoring and ranking are observed. Multi-criteria decision making techniques are applied to support the assessment of mathematical methods to reduce the differences caused by the evaluaters. The data of 13 Kobetsu Kaizen teams which applied for 2018 award and 7 Kobetsu Kaizen teams which applied for 2017 award, are used. The AHP method is used to determine the criteria weights. In the award ranking, AHP-GRA and AHP-TOPSIS are used as integrated and sensitivity analyzes are performed. It is observed that the final ranking is changed with the use of geometric mean in the calculations. It can be said that the method applied by the evaluators in face to face meeting will give different results, then applied according to the mathematical method and indirectly affect the award ranking. As a result of the sensitivity analysis, since the GRA and TOPSIS are rather than criteria based but distance based methods, changes are occured.Item Hibrit otomobillerin seçimine yönelik bir modelin geliştirilmesi(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2018) Şimşek, Esra; İç, Yusuf TanselSürekli artan dünya nüfusu, şehirleşme ve sanayileşmenin çok büyük etkisiyle enerji ihtiyacımız her geçen gün artmakta fakat buna paralel olarak aynı kolaylıkta bu ihtiyaç karşılanamamaktadır. Talep edilen enerjinin arzı için ülkeler farklı kaynak araştırmaları yapıp bunlara başvurmaktadır. Bu nedenle teknoloji de süratle gelişmektedir. Teknolojinin gelişmesiyle araç yoğunluğu artmakta buna bağlı olarak karbon gibi zararlı gazlar atmosfere salınmaktadır. Kıtlaşan enerji kaynaklarından dolayı petrol fiyatları artmakta, enerji pahalılaşmakta, kullanılan zararlı maddelerle doğaya zarar verilmekte ve küresel ısınmaya neden olunmaktadır. Ülkelerin bu durumlara karşı önlem almak amacıyla yaptığı çalışmalar bu zararlı etkenleri azaltmaya yöneliktir. Bu kapsamda bazı hukuksal düzenlemeler getiriyor ve buna yönelik araç üretimlerine izin veriyor hatta bu araçlara vergi indirimi sağlıyorlar. Bu doğrultuda hibrit otomobillerin seçimine yönelik çok ölçütlü karar verme yöntemiyle bir modelin geliştirilmesine yönelik bir tez çalışması sunulmaktadır. Bu çalışmayla en uygun şartlarda en verimli aracı seçmek hedeflenmiştir. Bu çalışmada geleneksel TOPSIS modeli ve çalışma penceresi yaklaşımı uygulanmaktadır. Çalışmanın sonucunda klasik TOPSIS yöntemi yerine, ÇP’nin kullanımı daha doğru sıralama sonuçları verebilmektedir. Our energy requirement increases day by day with the huge effect of the monotone increasing world population, urbanization and industrialization. As a result, the needs for the energy cannot be satisfied with the suitable resources. For the supply of requested energy, the governments investigate different suitable energy sources. For this reason, technology develops rapidly. With the progress of technology vehicle density increases and this causes the atmospheric release of harmful gases like carbon. Because of the running short of the energy sources; oil prices increase, the energy prices become higher, and the using of the harmful materials such a crude oil increase the global warming. The governments studies for the purpose of taking precautions against these situations are aimed at reducing these detrimental effects. In this context they put up some legal arrangement and allow the production of hybrid vehicles in the direction of their studies even they debate these vehicles. In this direction a study is carried out towards being developed a model towards choosing hybrid vehicles with the method of multiple criteria decision making. By this means, it is aimed to choose the most suitable vehicle under the most applicable conditions. In this study, traditional TOPSIS model and Operating Window approach are applied. As a result of the study, instead of the classical TOPSIS method, the use of operating window in critical criteria can yield more accurate sorting results.Item Savunma sanayinde faaliyet gösteren bir elektronik firması için erp yazılımının çok ölçütlü karar verme yöntemi ile seçilmesi(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2018) Özdemir, Batuhan; Keçeci, BarışGünümüzde önemli bir yeri olan ERP yazılımları, son yıllarda yazılım teknolojileri alanında gerçekleşen gelişmeler ve yazılımların sağladıkları faydalardaki artış ile beraber şirketler için stratejik bir yatırım konusu haline gelmiştir. Şirket ihtiyaçlarına en uygun ERP yazılımının seçimi, dünyada pek çok ERP yazılımı tedarikçisi bulunduğundan ve bu süreçte değerlendirilmesi gereken pek çok kriter olduğundan, şirketler açısından zordur. Bu karar problemi, Çok Ölçütlü Karar Verme (MCDM) yöntemleri kullanılarak çözümlenebilir. Bu çalışmada, Çok Ölçütlü Karar Verme yöntemi olarak Bulanık TOPSIS yöntemi seçilmiştir. Soru formları oluşturularak savunma sanayinde faaliyet gösteren farklı firmalardan ve çalışmanın yapıldığı firma içi karar vericilerden veriler toplanmıştır. Belirsizlik ve öznellikten arınmak amacıyla, üçgen bulanık sayılar ile ifade edilen dilsel terimler kullanılmıştır. Toplanan veriler ışığında, ERP seçim kriterlerinin önem seviyeleri ve çalışmanın yapıldığı firma tarafından seçilmiş alternatif yazılımların kriterler açısından seviyeleri belirlenmiştir. Daha sonra elde edilen bu veriler kullanılarak, firmanın ihtiyaçlarını karşılayacak en uygun ERP yazılımının seçilmesi hedeflenmiştir. ERP softwares which are extremely popular for industry nowadays became a strategic investment subject for companies, with the improvements in software technologies and the increasing benefits they provide. It is hard to select the best-fitting ERP software for the company requirements, because there are numerous ERP software suppliers and there are various criteria to evaluate. This decision problem may be resolved by multi criteria decision making (MCDM) methods. In this study, fuzzy TOPSIS method was selected as multi criteria decision making method. Questionnaires were generated and data were collected from other companies that trade in defense industry and internal decision makers. For removing subjectivity and vagueness, linguistic terms expressed by triangular fuzzy numbers were used. By the gathered data, ERP software selection criteria importance levels were set and scores of the alternative softwares selected by the firm (that the study was performed) were determined according to selection criterias. Following, with this data it is aimed to select the best fitting ERP software for the company requirements.Item Plastik boru üretimi yapan bir firmada ıso 9001:2015 kalite yönetim sisteminin kurulması(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017) Yeşiloğlu, Arife Gül; İç, Yusuf TanselPlastik boru üretimi yapan firmada mevcut kalite yönetim sistemi olan ISO 9001:2008 standardının revize olması ile yeni standart ISO 9001:2015'e uygun kalite yönetim sisteminin kurulması gerekmektedir. Bu çalışmada XYZ Ltd. Şti. olarak adlandırılan firmada ISO 9001:2015 standardına göre kurulumu gerçekleştirilen kalite yönetim sistemi ayrıntılı olarak ele alınmıştır. Ayrıca kalite yönetim sisteminin gerekliliklerinden detaylarıyla bahsedilmiştir. Bu çalışma doğrultusunda firmada 2015 standardına geçiş sonrasında kalite yönetiminde iyileşme düzeyi, ÇÖKV (Çok Ölçütlü Karar Verme) tekniklerinden olan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) yöntemi ile değerlendirilmiş ve uygulamanın firmaya önceki yıllara göre katkı sağladığı görülmüştür. Bu tez, imalat sektöründeki firmalara, ISO 9001:2008 standardının yerine geçen ISO 9001:2015 standardının kurulumuna ve yeni versiyonun getirdiği yenilik ve değişikliklerin anlaşılması konusunda yardımcı olması amacıyla hazırlanmıştır. At the plastic pipe manufacturing company, establishing a quality management system conforming to the new standard ISO 9001: 2015 with the revision of the existing ISO 9001: 2008 quality management system is necessary. In this study, the quality management system that is installed according to ISO 9001: 2015 standard is discussed in detail in the company called XYZ Ltd. Sti. In addition, the requirements of the quality management system are mentioned in detail. In this study, the level of improvement in quality management after the transition to the 2015 standard at the firm, it was evaluated by TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method which is one of the MCDA (Multiple Criteria Decision Making) techniques and it is seen that the application contributes to the firm according to previous years. This thesis has been prepared to help companies in the manufacturing sector to establish the ISO 9001: 2015 standard instead of the ISO 9001: 2008 standard and to understand the innovations and changes introduced by the new version.