Home > Doktora Programları > Endüstri Mühendisliği > Beşiktaş > Endüstri Mühendisliği Doktora Programı - Beşiktaş - İstanbul

Endüstri Mühendisliği Doktora Programı

Sorularınız herhangi bir ücret alınmadan, doğrudan ilgili kuruma yönlendirilecektir İstanbul Teknik Üniversitesi - Maçka Kampüsü

Iteği göndermek için Gizlilik politikasını kabul etmelisiniz

Hakkında yorumlar Endüstri Mühendisliği Doktora Programı - Kurumda - Beşiktaş - İstanbul

  • Giriş gereklilikleri
    ALES Sayısal Puanı minimum 86 olmalıdır. Minimum Lisans mezuniyet not ortalaması 2.5/4.00 (62.5/100), yüksek lisans mezuniyet not ortalaması 3.0/4.00 (75/100) olmalıdır. Lisansı mühendislik programlarından olanlar, Lisansı veya Yüksek Lisansı Endüstri Mühendisliği, Mühendislik Yönetimi ya da İşletme Mühendisliği programlarından olanlar başvurabilir. Lisansı Endüstri Mühendisliği olmayan öğrenciler kabul edildikten sonra Doktora Program Yürütme Kurulu'nun öngördüğü koşulları yerine getirmek zorundadır. İstenen belgeler: Kişisel özgeçmiş, yüksek lisans tezi ve/veya lisans bitirme çalışması.
  • Program tanımları
    Endüstri Mühendisliği Doktora Programı

    Ders Listesi


    Stochastic Models in Operations Research
    Operations Research and Mathematical Modeling
    Modelleme Felsefesi
    Sequencing and Scheduling    
    Uzmanlık Alan Dersi
    Advanced Quality Engineering
    Group Decision Making Under Multiple Criteria
    Fuzzy Logic and Modeling
    Üretim Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı
    Yönetim Bilimlerinde İleri Konular    
    Uzmanlık Alan Dersi

    Ders İçerikleri

    Stochastic Models in Operations Research (Yöneylem Araştırmasında Stokastik Modeller)

    Stokastik Modeller, Markov Zinciri: Giriş, Durumların Sınıflandırılması, Sonlu Markov Zincirleri, Sayılabilir Sonsuz Durumlarda Markov Zincirleri, Basit Markov Süreçleri, Markov Karar Süreçleri, Kuyruk Modelleri, Güvenilirlik Teorisinde Stokastik Süreçler, Zaman Serisi Analizleri, Sosyal ve Davranış Süreçleri, Uygulamada Bazı Markov Modelleri.

    Operations Research and Mathematical Modeling (Yöneylem Araştırması ve Matematik­sel Modelleme )
    Yöneylem Araştırması Modelleme Yaklaşımının Genel Tekrarı, Deterministik Dinamik Programlama, Matris Kuramı ve Matrislerle Modelleme, Çok Değişkenli Fonksiyonlarda Değişken Dönüşümü ve Uygulamaları, Non-Lineer ve Lineer Model Kurma ve Uygulamaları, Stokastik Modeller, Markov Zincirlerine Giriş, Kuyruk Modelleri ve Uygulamaları, Çok Değişkenli İstatistiksel Analize Giriş, Simülasyon Modelleri ve Uygulamaları, Seçilmiş Diğer Modelleme Konuları.

    Modelleme Felsefesi
    Karar verme ve sayısal karar verme kavramları, Modelleme felsefesi ve kuramı, Model düşüncesinin evrimi, Model tanımı, terminolojisi ve yapısal analizi, Modellerin sınıflandırılması, Modelleme süreci ve aşamaları, Modellerin geçerliliği, Modellemedeki kabuller, Kullanım alanları, Doğrusal programlama, Üretim Planlama, Proje planlama, Envanter planlama, İş gücü planlama, Bakım planlama ve diğer modellerden uygulama örnekleri...

    Sequencing and Scheduling (İş Sıralama ve Programlama)
    Tek tezgahlı sıralama problemleri, Tek tezgahlı modeller için genelleştirilmiş yöntemler, Paralel tezgah modelleri, Akış tipi atölye modelleri, Şipariş tipi atölye modelleri, Proje İş Sıralama Yöntemleri.

    Uzmanlık Alan Dersi
    Danışmanın yönetimindeki tez seviyesinde olan tüm doktora öğrencilerinin çalışma konularının ve bu konulardaki yeni gelişmelerin değerlendirilmesi.

    Advanced Quality Engineering (İleri Kalite Mühendisliği)
    Kalite Fonksiyonu Yayılımı (KFY), Hata Türü ve Etkileri Analizi (HTEA), 6-sigma Yaklaşımı, Deneysel Tasarım ve uygulamaları, İleri İstatistiksel Süreç Kontrol (İSK) Yöntemleri, Süreç Yetenek İndeksleri, Taguchi Kayıp Fonksiyonu, Kalite Sistemi ve Süreçlerini Geliştirme, Tedarikçi Değerlendirmesinde Probabilistik Modeller, Üstel Ağırlıklandırılmış Hareketli Ortalama ve diğer zaman serisi yöntemlerinin kullanımı, Kabul Örneklemesinde İleri Teknikler ve Uygulamaları.

    Group Decision Making Under Multiple Criteria (Grup Halinde Çok Amaçlı Karar Verme)
    Grup karar verme teknikleri tanıtılırken; aynı zamanda gerçek hayatta problemlerin yapılandırılması workshoplar aracalığı ile tanımlanmaktadır. Problem çözümü için alternatif stratejiler üzerinde durulmaktadır. GKV ile ilgili çeşitli tartışmalar yapılmaktadır:

    o Avantaj-dezavantajları nelerdir?
    o Ne zaman ve niçin yapılmalıdır?
    o Yaklaşımların sınıflandırılması.
    o Yaratıcılığı arttırma teknikleri.

    Karar tabloları ve diğer yardımcı karar teknikleri.

    Fuzzy Logic and Modeling (Bulanık Mantık ve Modelleme)

    Klasik ve Bulanık kümeler, Bulanık Kümelerin Deterministik Kümelere Göre Farklılıkları. Bulanık Kümelere ait işlemler. Bulanık Aritmetik. Bulanık Bağıntılar. Bulanık Bağıntı İşlemleri. Olabilirlik Kuramı. Bulanık Mantık. Kesin Olmayan Verilere Dayalı Enformasyon. Bulanık Kümelerin Bulanık Veriler ve Enformasyon Sistemlerine göre oluşturulması. Bulanık Karar Verme. Mühendislik Uygulamaları. Diğer Uygulamalardan örnekler.

    Üretim Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı
    Üretim Sistemleri ve Modeller - Yapay Zeka Yardımıyla Hücre Oluşturma - Üretim ve Montaj Hatlarının Modellenmesi - Üretim Çizelgeleme Sorunu - Esnek Üretim Sistemlerinin Tasarımı ve Planlanması - Otomatik Depolama Sistemleri - Üretim Sistemlerinin Benzetim Yoluyla Modellenmesi - Üretim Sistemlerinin Aksiyomlarla Tasarımı.

    Yönetim Bilimlerinde İleri Konular    
    Makale sorun alanını tanımlama, makaledeki kullanılan yöntemi belirleme, makaledeki veri toplama yöntemini tanımlama, sonuçları belirleme, sorun, yöntem ve sonuç arasındaki ilişkiyi irdeleme.

    Uzmanlık Alan Dersi

    Danışmanın yönetimindeki tez seviyesinde olan tüm doktora öğrencilerinin çalışma konularının ve bu konulardaki yeni gelişmelerin değerlendirilmesi.

Endüstri Mühendisliği ile ilgili diğer programlar

Bu site çerezleri kullanmaktadır. Devam etmek istiyorsanız, yelken, kabul eder. Daha Fazlası  |   X