Lisans Dersleri
Credit Information: (3+1+0) 3
Description:
Endüstri mühendisliğine giriş ve yönlendirme: kavramlar ve yaklaşımlar; vaka çalışmaları ile süreç analizi ve modelleme; üretim ve hizmet sistemleri; temel veri analitiği; mühendislik etiği.
Credit Information: (2+0+2) 3
Description:
Introduction to object-oriented analysis and design: data encapsulation, inheritance, polymorphism, software engineering methodologies, UML; introduction to C++ programming language: class, inheritance, polymophism, basic input/output, operator overloading, exception handling, templates; fundamental data structures: array, list, tree, binary tree; fundamental algorithms: searching, sorting, recursion.
Prerequisite: CmpE 150 ya da eşdeğer.
Credit Information: (3+0+2) 4
Description:
Modelleme kavramları; doğrusal programlama gösterimleri; simpleks ve çifteş simpleks yöntemleri; çifteşlik ve duyarlılık çözümlemesi; taşıma, aktarmalı taşıma ve atama problemleri; ağ kuramında temel problemler: enküçük kapsar ağaç, enkısa yol, enbüyük akış; tamsayılı doğrusal programlama: modelleme
Prerequisite: MATH 201.
Credit Information: (3+0+2) 4
Description:
Tamsayılı doğrusal programlama: modelleme, dal-sınır yöntemi, kesen düzlem algoritması, doğrusallaştırma, dal-sınır yönteminde önişleme ve düğüm/değişken seçimi; belirlenimci dinamik programlama; doğrusal olmayan programlama: modelleme ve örnekler, kısıtsız ve kısıtlı eniyileme; Markov zincirleri; Poisson süreci ve üstel dağılım; kuyruk kuramı.
Prerequisite: IE 202, IE 255
Credit Information: (3+1+1) 4
Description:
Malzemeler ve özellikleri; metallerin yapısı ve imalatla ilgili özellikleri; metal malzeme dökümü; plastik şekil verme (haddeleme, kalıptan çekme, dövüm); sac şekillendirme; talaş kaldırma (tornalama, delme, frezeleme); aşındırma; plastiklerin işlenmesi.
Prerequisite: PHYS 121, CHEM 105.
Credit Information: (3+1+0) 3
Description:
Örnek uzay, kesikli olasılık uzayları ve olasılığın klasik tanımı, olaylar cebri ve sigma cebirler; olasılık teorisinin aksiyomlar; geometrik olasılık; koşullu olasılık ve bağımsız olaylar; toplam olasılık formülü ve Bayes teoremi; rastgele değişkenin tanımı, temel özellikleri; dağılımı ve dağılım fonksiyonu; ortak ve marjinal dağılımlar; beklenen değer; varyans ve yüksek dereceden momentlerin tanımı ve özellikleri; moment çıkaran ve karakteristik fonksiyonlar; Markov ve Chebyshev eşitsizlikleri; olasılığa göre yakınsama ve büyük sayılar kanunu; zayıf yakınsama ve merkezi limit teoremi.
Credit Information: (3+0+0) 3
Description:
Örneklem ve örnekleme seçimi, verilerin düzenlenmesi ve analizi, merkezsel eğilim ölçülerin hesaplanması, dağılım ölçülerinin hesaplanması, noktasal tahmin edicilerin temel özelliklerinin incelenmesi, en büyük olabilirlik yönteminin incelenmesi ve uygulanması, güven aralıklarının kurulması, hipotez testleri, testin gücü ve P-değerinin hesaplanması, regresyon modellerinin incelenmesi, korelâsyon katsayısının önemliliğinin test edilmesi.
Prerequisite: IE 255 ya da eşdeğer.
Credit Information: (3+0+2) 4
Description:
Basic concepts of discrete-event simulation modeling/analysis. Event-scheduling versus Process-interaction approach. Random number and random variate generation; inverse transformation and other selected techniques. Input data analysis and goodness of fit tests. Specific computer simulation languages. Analysis of simulation output and model validation.
Prerequisite: IE 256.
Credit Information: (3+0+2) 4
Description:
Economics and engineering decisions; principles of decision theory; generation and evaluation of alternatives; unconstrained and constrained optimization; duality and sensitivity analysis; application of LP; network models; simulation; case studies.
Prerequisite: MATH 201 ya da eşdeğer.
Credit Information: (3+0+2) 4
Description:
Üretim sistemlerinin sınıflandırılması. Ürün tasarımı. Talep tahmin yöntemleri; doğrusal regresyon, yürüyen ortalama ve üstsel düzgünleştirme yöntemleri. Uzun vadeli kapasite gereksinim planlaması. Kesikli üretim sistemleri tasarımı: ürün-temelli yerleşim planlaması ve montaj hattı dengeleme; Süreç-temelli yerleşim planlaması ve iş istasyonu tasarımı; grup teknolojisi ve hücresel imalat; malzeme besleme ve depolama sistemleri. Fabrika yer seçimi; sürekli ve kesikli yer seçimi modelleri.
Prerequisite: IE 256 ve IE 202.
Credit Information: (3+0+2) 4
Description:
Tedarik zinciri yönetimi ve kurumsal kaynak planlamasının (ERP) temelleri; toplu üretim planlaması: statik, dinamik, doğrusal olmayan ve parti büyüklüğü modelleri; operasyon çizelgeleme: akış tipi ve atölye tipi üretim; malzeme yönetimi ve malzeme ihtiyaç planlaması (MRP); kapasite kaynakları planlaması (CRP); dağıtım sistemi yönetimi; üretim yönetimi stratejilerinin uygulanması.
Prerequisite: IE 312 ya da eşdeğer.
Credit Information: (2+0+2) 3
Description:
Review of engineering materials (metals, ceramics, polymers) casting and forming processes (casting, powder forming, hot working, cold working); machining processes (shaping and planing, drilling and reaming, turning, boring and milling, abrasive machining, chipless machining); welding processes; processes and techniques related to manufacturing; case studies.
Prerequisite: ME 210 or equivalent.
Credit Information: (3+0+2) 4
Description:
Economic analysis for engineering decision making; the finance function in an industrial
enterprise, time value of money; basic interest formulas; annual cost comparison; present value
analysis; rate of return; depreciation and taxes; multiple alternatives; mathematical models for
equipment replacement; introduction to decision analysis; concepts of cost engineering.
Credit Information: (3+1+0) 3
Description:
Introduction to systems science and systems engineering; fundamental concepts, philosophy and historical development of systems science. Analogical dynamic systems in electrical, hydraulic and mechanical fields; demonstration of general systems analogy on industrial, socio-economic and managerial models. Analysis tools for linear dynamic systems; non-linear model structures and inherent difficulties in their mathematical solution; equilibrium and stability analysis. Introduction to stock-flow modeling and formulation principles to represent socio-technical problems. Simulation method and software for large scale, time-delayed, non-linear dynamic models.
Prerequisite: MATH 202
Credit Information: (2+0+2) 3 ECTS 6
Description:
Sayısal imalat teknolojileri ve otomasyonun temel unsurları: Sayısal kontrollü imalat, eklemeli imalat, endüstriyel robotlar, otomatik güdümlü malzeme taşıma araçları, esnek imalat, gerçek zamanlı fabrika kontrolü. Akıllı imalat kavramları: nesnelerin interneti, endüstriyel veri toplama sistemleri ve iletişim ağları, yatay ve dikey bütünleşme, siber-fiziksel sistemler, ağ bağlantılı akıllı fabrika. CAD/CAM, robot programlama, ileri imalat sistemlerinin modelleme, benzetim ve gerçek zamanlı operasyonel yönetimi üzerine laboratuvar uygulamaları.
Prerequisite: (eş zamanlı) IE 306 ya da eşdeğer
Credit Information: (2+0+2) 3
Description:
Overview of optimization, simulation, stochastic and multiobjective models; various application areas, underlying assumptions, and critical technical considerations of optimization models; typical implementation problems, practical points and obstacles encountered in applying operations research models to real life problems.
Prerequisite: IE 202 ya da IE 310.
Credit Information: (2+0+2) 3
Description:
Principles of quality control systems; process control concepts; specification and tolerances; process capability studies; control charts; acceptance sampling plans; cost aspects of quality decisions; quality improvement programs; quality information systems.
Prerequisite: IE 256 ya da eşdeğer.
Credit Information: (2+0+2) 3
Description:
Portraying and comparing distributions, quantile plots, box plots, stem and leaf diagrams; transformations; smoothing; multivariate data, scatter plot matrices, Kleiner-Hartigan trees, Chernoff faces, star diagrams, glyphs; developing regression models, outlier detection, partial residual plots, Cp plots; ridge regression; robust regression.
Prerequisite: IE 256 ya da öğretim görevlisinin onayı.
Credit Information: 3
Description:
This course will examine methods that proved to be useful in recognizing patterns and making predictions. We will review applications and provide an opportunity for hand-on
experimentation with data mining algorithms. At the end of the course students will have developed an understanding of the strengths and limitations of popular methods to solve regression and classification problems in data mining.
Credit Information: (3+0+1) 3
Description:
Ergonomi ve insan faktörleri ilkeleri; endüstriyel sistem tasarımı ve yönetimine uygulamaları. İnsan performansı; insan-teknoloji ilişkisi; iş, iş ortamı ve ürün tasarımı; iş sağlığı ve güvenliği. Yöntem geliştirme, iş ölçümü ve iş standartları. Üretimi ve kaliteyi artırma; maliyetleri azaltma. Endüstriyel uygulamalar.
Credit Information:
Description:
Analytical optimization, Iterative optimization, Convergence, Speed of convergence, Search methods, Approximation methods
Prerequisite: IE 305.
Credit Information: (3+0+1) 3
Description:
Planlama sürecinin irdelenmesi. Çok amaçlı ve amaç programlama; etkin yüzey. Veri Zarflama Analizi. Proje Yönetimi; kritik yol yöntemleri; rassal aktivite zamanları; matematiksel programlama teknikleri; yenilenebilir ve yenilenemez kaynak kısıtları; risk analizi. Vaka analizleri.
Prerequisite: IE 202.
Credit Information: (2+0+2) 3
Description:
Description of the organization and management, market study, choice of production capacity, project engineering, cost and revenue estimation, financing and preparation of financial tableaus, economic analysis, case studies.
Prerequisite: IE 341 ya da öğretim görevlisinin onayı.
Credit Information: (3+0+0) 3
Description:
Human capital concept; people, productivity and the quality of working life; evaluation of human resources management; legal and social contexts of personnel decisions; analyzing and designing jobs; determining human resources requirement; recruiting; screening and selecting employees; orienting and training employees; identifying and developing management talent; appraising employee performance; managing careers; compensation management; assessing the costs and benefits of personnel activities; international dimensions of human resources management.
Credit Information: (3+0+0) 3
Description:
Special topics in Industrial Engineering selected to suit research interests of the faculty.
Credit Information:
Description:
This course is designed to provide students with the tools and knowledge necessary to conduct a simulation supported analysis of socio-technical problems using agent-based models (ABMs). Students will gain understanding and awareness of the fundamental differences of agent-based modeling from other simulation modeling approaches, and nature of problems/objectives that ABMs fit the best. Besides, students will develop competency in building ABMs, analyzing and interpreting results from these models, and communicating a complete simulation supported analysis cycle to peers/clients. Example models used during the semester will be drawn from social, economic, environmental, industrial, energy and logistic/transportation problems. For the term project, students will go through a model supported analysis process as they develop an ABM in order to analyze a problem from their own areas of interest.
Credit Information: (3+0+0) 3
Description:
İnsan-bilgisayar etkileşimi (İBE), tüm bilgisayarlaştırılmış sistemler için kullanıcı deneyimlerini tasarlama ile ilgili teori, araştırma ve uygulama ile ilgilenir. Konular arasında teoriler ve modeller; etkileşim tasarım süreci ve ilkeleri; etkileşim tasarımının donanım, yazılım ve insan yönleri; kullanılabilirlik, kullanıcı deneyimi ve arayüz tasarım konuları; prototipleme ve somut tasarım; değerlendirme yöntemleri; İBE'de araştırma yöntemleri; ve Yapay Zeka, Nesnelerin İnterneti, her yerde mevcut bilişim ve insan-robot etkileşimi gibi bazı konular bulunmaktadır.
Credit Information: (3+0+0) 3
Description:
Special topics in Industrial Engineering selected to suit the interests of the individual students. The course is designed to give student an opportunity to do independent work at an advanced level.
Credit Information: ((1-3)+0+0) 3
Description:
Design or research projects will be the main topics. Students with special interest and qualifications may he permitted to take this course.
Credit Information: (0+0+8) 4
Description:
Listed under Engineering Core Courses.
