Galatasaray Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü

  • Increase font size
  • Default font size
  • Decrease font size

Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans Programı

e-Posta Yazdır PDF

Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans Programı

Genel Bilgiler:

Anabilim Dalı Başkanı: Prof. Dr. E. Ertuğrul KARSAK

Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans Programı'nın amacı, küreselleşmenin de etkisiyle imalat ve hizmet sektörlerindeki işletmelerde ortaya çıkan karmaşık problemler karşısında mevcut sistemleri geliştiren ve yeni sistemler tasarlayan, araştırmacı kimliği ön planda olan yüksek mühendisler yetiştirmektir. Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans Programı, sistemlerin, ürünlerin ve hizmetlerin yaşam çevrimleri içinde, etkinlik, verimlilik, uyumluluk, kalite ve sürekli gelişim ilkelerini uygulamaya yönelik bir öğretim programını öğrencilere sunmaktadır. öğrencilerin, mevcut kantitatif ve kalitatif yöntemlerle donanımının yanında, araştırma yapabilme kapasitelerinin de oluşumu ve geliştirilmesi hedeflenmiştir.

Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans Programı; toplamda en az 60 AKTS kredilik en az sekiz (8) adet ders ve bir seminer dersi ile yarıyıl başına 30 AKTS kredi ile ölçülen yüksek lisans tez çalışmasından oluşur. Yüksek lisans tezinde alınacak toplam AKTS kredisi en az 30 en fazla 60 olabilir.

     

2014-2015 Öğretim Yılı Güz Yarıyılı Haftalık Ders Programı

    

2014-2015 Öğretim Yılı Güz Yarıyılı Bilimsel Hazırlık Haftalık Ders Programı

    

Başvuru Koşulları

Yüksek Lisans programlarına başvuran adayların, Yükseköğretim Kurumu  tarafından denkliği tanınan Üniversitelerden Mühendislik alanlarında alınan, lisans diplomasına sahip olmaları gerekir.

  

Galatasaray Üniversitesi bir Devlet Üniversitesidir. Tezli Yüksek Lisans ve Doktora Programlarında normal öğrenim süresi boyunca herhangi bir öğrenim ücreti alınmamaktadır.

  

Programa ön kayıt yaptırmak için;

1) Otomasyon sistemine giriş yaparak gerekli bilgileri vermeniz (otomasyon sistemi için tıklayınız),

2) Aşağıdaki belgelerle beraber Enstitümüze bizzat gelmeniz gerekmektedir:

  1. Lisans diplomasının ya da çıkış belgesinin aslı (henüz mezun olmamış adayların mezun durumunda olduklarını gösteren üniversitelerinden alınmış resmi yazı),

  2. Lisans transkripti,

  3. ALES sonuç belgesinin internet çıktısı,

  4. Yabancı dil belgesinin aslı,

  5. Nüfus cüzdanının aslı,

  6. Otomasyon sisteminden alınmış başvuru formu çıktısı.

    

Kontenjan

20

ALES

Sayısal En Az 70 

GRE

Sayısal En Az 155 

TOEFL

En Az 79

IELTS (14 Şubat 21012-14 Şubat 2014 tarihleri arasında girilen sınavlar geçerlidir.)

En Az 6

YDS

En Az 75 

     

Önemli Tarihler

Önkayıt İçin Başvuru Tarihleri

26 Mayıs-27 Haziran 2014

Mülakat Tarihleri

02-03 Temmuz 2014

Kesin Kayıt Tarihleri

07-09 Temmuz 2014

    

Dersler

IND501 Doğrusal Optimizasyon (zorunlu) (3+0) 7 AKTS

Klasik optimizasyon. Temel doğrusal programlama modeli ve simpleks çözüm yöntemi kavramlarının tekrarı. Büyük M yöntemi, iki fazlı yöntem. Dejenere çözüm ve döngüye girme. Gözden geçirilmiş simpleks yöntemi. Farkas önsavı ve dual çözüm. Dual simpleks yöntemi. Duyarlılık analizi. Parametrik doğrusal programlama. Sınırlanmış değişkenler yöntemi. Çok zamanlı ve çok bölümlü problemler, ayrıştırma algoritması. Hedef programlama.

Önkoşul dersi: Yöneylem Araştırması I (matematik programlama)

IND503 Kesikli Optimizasyon (seçmeli) (3+0) 7 AKTS

Tamsayılı programlama modelleri ve yöntemleri. Tamsayılı programların yapısı, saf tamsayılı ve karışık tamsayılı programlama modelleri. Sıfır-bir programlama, dal-sınır ve parçalama yöntemleri. Kesme düzlem yaklaşımı. Lagrange yevşetmesi. Kombinatoriyel eniyileme, sezgisel yöntem ve dinamik programlama uygulamaları. Sırt çantası problemleri, küme kapsama ve öbekleme problemleri. Kaynak atama, tesis yerleşimi planlaması ve çizelgeleme uygulamaları. Bilgisayar uygulamaları.

Önkoşul dersi: Yöneylem Araştırması I (matematik programlama)

IND504 Sezgisel Eniyileme Yöntemleri (seçmeli) (3+0) 7 AKTS

 

Kesikli ve sürekli eniyileme alanlarındaki çalışmaların çoğunda kesin sonuca ulaşmak amaçlansa da pek çok uygulamada sezgisel yöntemlerden yararlanılmaktadır. Sezgisel yöntemler, bir problemin iyi olan ama mutlak eniyi olması beklenmeyen sonuçlarının kabul edilebilir süreler içerisinde aranmasında kullanılır. Lojistik ve imalat gibi alanlarda ortaya çıkan gerçek problemlerin karmaşıklığı, ve hızla kaliteli çözümler elde etme gereği bu yöntemlerin önemini arttırmaktadır. Bu ders ile öğrenci temel meta-sezgisel yöntemler hakkında bilgi edinecek, ve bunları farklı matematiksel programlama problemlerine uygulamayı öğrenecektir.

IND511 Mühendislik Ekonomisinde İleri Yöntemler (zorunlu) (3+0) 7 AKTS

Belirlilik durumunda yatırım analizi konularının gözden geçirilmesi. Nakit akışı modellemesinde Laplace, Z ve Mellin dönüşümü uygulamaları. Yatırım projelerinin değerlenmesinde enflasyonun etkisi. Yenileme modelleri. Yatırım seçiminde matematik programlama uygulamaları. Risk ve belirsizlik altında yatırım seçimi. Yatırım analizinde çok amaçlı ve çok ölçütlü karar verme. Nakit akışlarının modellenmesinde bulanık kümelerin kullanımı.

Önkoşul dersi: Mühendislik Ekonomisi

IND513 Çok Ölçütlü Karar Verme (seçmeli) (3+0) 7 AKTS

 Ölçütlerin belirlenmesi ve ağırlıklandırılması. Telafi edici olmayan yöntemler. Değer veya fayda temelli yaklaşımlar. Puantaj yöntemleri. TOPSIS. ELECTRE. Bulanık küme teorisinin temel kavramları. Deskriptif yöntemler. Veri zarflama analizi.

IND514 Karar Analizinde Bulanık Kümeler Uygulamaları (seçmeli) (3+0) 7 AKTS

Bulanık kümeler üzerinde işlemler. Bulanık sayılar, sözel değişkenler. Bulanık aritmetik. Bulanık bağıntılar. Olabilirlik teorisi. Bulanık karar verme: bulanık grup karar verme, bulanık çok ölçütlü karar verme, bulanık çok aşamalı karar verme. Bulanık doğrusal programlama. Bulanık küme teorisinin mühendislik, yönetim, ekonomi ve finans uygulamaları.

Önkoşul dersi: Yöneylem Araştırması I (matematik programlama)

IND515 Oyun Teorisi ve Uygulamaları (seçmeli) (3+0) 7 AKTS

Oyun teorisini keşfetmek mühendis adayına zor karar anlarında kazançlı stratejileri belirlemede ve optimal kazanç arayışında yardım edecektir. Birinci kısım oyun teorisine girişe ayrılmıştır ve normal formda bir oyun, Von Neumann Mogenster faydası, karışık stratejiler, sıfır toplamlı oyunlar ve Nash dengesi’nden ibarettir. İkinci kısımda bireysel talep, üretim teorisi (ürün arzı ve üretim faktörleri talebi), tam rekabette fiyatlar (genel denge), monopol ve oligapol teorisi ve koalisyon oluşumları gibi oyun teorisinin mikroekonomiye temel uygulamaları işlenecektir.

Önkoşul dersi: Yöneylem Araştırması I (matematik programlama)

IND522 İstatistiksel Modellemede İleri Yöntemler (zorunlu) (3+0) 7 AKTS

Çoklu regresyon analizi. Çoklu regresyon analizi için hipotez testleri. Veri problemleri: mülticollinearite, ölçüm hataları. Lineer olmayan regresyon modelleri. Heteroskedastisite testleri. Otokorelasyon testi. Zaman serileri modelleri. Nonparametrik testler: Wilcoxon testi, Kruskall-Wallis testi, Friedman testi.

IND523 Kalite Mühendisliğinde İleri Konular (seçmeli) (3+0) 7 AKTS

 Deney Tasarımı: ortogonalite, tek faktörlü deneyler, k faktörlü deneyler, EVOP, kesirli faktörlü deneyler, Taguchi yöntemi, Shainin yöntemi, kayıp kalite fonksiyonları. Hataların nedenleri ve etkileri analizi. Kalite fonksiyonları açılımı yöntemi:kalite evi. Servis sektöründe kalite uygulamaları.

IND524 İstatistiksel Güvenilirlik (seçmeli) (3+0) 7 AKTS

Temel kavramlar. Güvenilirlik eğrisi. Güvenilirlik fonksiyonları. Yedekleme. Sistem güvenilirliği: seri, paralel, karma ve özel sistemler. Güvenilirlik yaşam testleri: zamana bağlı testler, hata sayısına bağlı testler, H-108 el kitabı. Bakıma uygunluk. Kullanılabilirlik. Onarılabilir ve onarılamayan sistemler.

Önkoşul dersi: Olasılık

IND532 İş Sıralama ve Programlama (seçmeli) (3+0) 7 AKTS

İş sıralama ve programlamanın rolü, iş sıralama ve programlama çeşitleri, deterministic modeler: tek makine, parallel makineler, deterministik akış, esnek imalat sistemleri, açık atölye, akış ve hücre tipi sistemlerde iş sıralaması; stokastik modeler. Uygulama: iş sıralama problemlerinin pratik problemler üzerinde modellenmesi.

IND533 Üretim Sistemlerinin Tasarımı ve Modelemesi (seçmeli) (3+0) 7 AKTS

Ürün araştırma ve geliştirme için yatırım modelleri ve talep tahmini. Bilgisayar destekli tasarım. İmalat veritabanı: sınıflandırma ve kod verme. İmalat bilişim sistemleri. Bilgisayar destekli mühendislik ve işlem planlama. Esnek imalat hücreleri, hatları ve sistemleri. Grup Teknolojisi. Tesis planlama ve hat dengeleme. CNC tezgahlar ve işleme merkezleri. Robot teknolojisi. Taşıma ve depolama sistemleri. Üretim planlama ve çizelgeleme. Sistem bakımı. Endüstrinin güncel problemlerinin incelenmesi.

IND541 Proje Yönetimi (seçmeli) (3+0) 7 AKTS

Proje kavramı ve projelerin sınıflandırılması. Proje yönetimi safhaları. Projenin yapısal planının oluşturulması:WBS. Proje organizasyon yapısı:OBS. Proje çizelgeleme teknikleri ve zaman planlaması: Gantt, CPM, PERT, PDM. Projelerde kaynak tahsisi ve kaynak dengeleme teknikleri: sezgisel öncelik kuralları, algoritmalar. Proje maliyet ve bütçe kontrol teknikleri: ACWP, BCWP, BCWS. Proje risk analizi.

IND542 Lojistik (seçmeli) (3+0) 7 AKTS

Lojistik sistemlerin analizi ve modellenmesi. En kötü ve ortalama durumları veren analitik teknikler ve bu tekniklerin taşıma, stok ve entegre dağıtım modellerine uygulanması, lojistik ağlar, iç ve dış lojistik, tedarikçi seçimi, lojistik sistemlerinin performansı.

IND551 Stratejik Yönetim (seçmeli) (3+0) 7 AKTS

Temel kavramlar ve strateji yöntemi. Yönetim stratejisi kavramının değerlendirilmesi. İşletme stratejisi ve öğeleri. Stratejik analiz. İşletme politikası seçimi: oluşum aşamaları. Yönetim stratejisi organizasyonu: planlama sistemleri. Yönetim stratejisinin gelişimi ve endüstriyel işletme için sonuçları.

IND552 Çağdaş Yönetim Kavramları (seçmeli) (3+0) 7 AKTS

 Teknolojik gelişimin yapısı. Teknolojik strateji analizi. Yeni teknolojinin uygulanması. Yeni teknoloji için yatırım. Teknoloji transferi. İyileştirme yönetimi. İş ve ürün geliştirme. Yenilikçi sistemlerin tanımı ve yönetimi.

IND561 Yapay Sinir Ağları (seçmeli) (3+0) 7 AKTS

Kognitif bilime giriş. Temel Nörofizyoloji bilgileri. Tek bir sinir hücresinin modellenmesi. Sipnapslar ve insan vücudundaki veri aktarımı, veri kontrolu. Çeşitli yapay sinir ağ mimarilerinin analizi (Hopfield,Tek ve çok katmalı Perceptron vs.) Öğrenme algoritmaları. Denetimli ve denetimsiz öğrenme. Paralel dağitık sistemler. Yapay sinir ağlarının kontrol,  sistem tanımlama, ilişkisel bellek ve optimizasyon problemlerine uygulanması. Bilgisayar öykünme ödevleri, bitirme projesi.

 

IND 590 Lisansüstü Semineri (zorunlu) (0+0) 4 AKTS

 Güncel bir makale veya araştırmanın incelenmesi ve öğrenciler tarafından sunumu. Lisansüstü seminer dersinin amacı, öğrencileri, lisansüstü tezlerini hazırlarken yapacakları araştırma çalışmalarında yönlendirmektir.


Şuanki Sayfa : Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans Programı