Arzu Organ

Scheduling can be defined as the assignment of jobs to machines that will be processed under certain constraints and measurements. Different scheduling problems arise when creating schedules and assigning jobs to machines. The problem of interest in this study is the Unrelated Parallel Machine Scheduling Problem with Sequence-Dependent Setup Times (UPMSPST), which is classified as NP-hard. The objective of the problem is to minimize the makespan (Cmax). In UPMSPST, machines have different processing times for jobs and there are machine-dependent setup times between jobs. Exact solution methods are not sufficient for solving the UPMSPST and many metaheuristics have been proposed by researchers to find approximate solutions. The aim of this paper is to propose two new parameters for solving the UPMSPST with the Variable Neighborhood Descent (VND) algorithm, which is a single-solution metaheuristic algorithm, in order to find better solutions. The proposed parameters are tested in four different scenarios and the results of the best parameter configuration are given. The results show that the proposed new parameters are effective in improving the existing solution.

Choosing the right sustainable supplier is a critical decision problem for businesses. Due to the increase in the number of competitors, the increase in evaluation criteria and the difficulty in defining evaluation criteria, the need for reliable methodologies that work with high accuracy increases as the complexity of the selection problem increases. This article discusses a new approach to the problem of sustainable supplier selection based on the Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System (ANFIS) and Artificial Neural Network (ANN) methods. In the study, firstly the sustainable supplier selection criteria have been reduced to four criteria by the ANFIS method. For sustainable supplier performance evaluation, ANFIS model and ANN model were developed. Multiple regression analysis was performed to compare the performance success of both models. The model with the highest success rate was determined as ANFIS model. At the end of the study, the most suitable sustainable supplier selection was made with ANFIS model.

Text mining is a new technology that attempts to find useful patterns, trends, patterns and rules from unstructured text data. One of the most commonly used techniques in Text Mining is Sentiment Analysis. Sentiment analysis is the most widely used classification tool to explore an author's attitude. It explores whether the author's attitude is positive, negative or impartial by means of a text. As most of the information in the internet age is found as text, the importance and usage areas of Sentiment analysis are increasing day by day. Sentiment analysis, which is frequently used in social media, can be used to expose users' ideas about a particular topic or product. The aim of this study is to transform drug reviews on websites into meaningful information. This information can help users in decision-making. In this study, personal data obtained from a social platform with Alzheimer's drug reviews of 78 users were evaluated. In particular, the selection of Alzheimer's drugs, unlike other drugs, allows the observations of the patients and relatives of the patient to be evaluated together. The 3723 people who read the review and found it useful strengthens the effect of the comment. In the implementation phase, polarity values of user comments were calculated with Sentiment analysis and Alzheimer's drugs were ranked with the formula developed. In this way, the satisfaction levels of consumers according to the drugs were determined.

Lojistik Performans Endeksi (LPI), Dünya Bankası tarafından ülkelerin lojistik performansını tanımlamak ve iyileştirmek amacıyla geliştirilmiştir. LPI 2023, 139 ülke arasında karşılaştırma yapılmasına olanak sunmaktadır. Bu çalışmanın amacı AB’ye üye 27 ülke ve Türkiye’nin de içinde bulunduğu 8 aday ülkenin lojistik performansını MEREC ve CoCoSo yöntemleri ile analiz etmektir. MEREC yöntemi sonuçlarına göre, kriterler ağırlık seviyelerine göre sırasıyla altyapı, gümrük yönetimi, izleme-takip etme, lojistik hizmet kalitesi, sevkiyatların planlanan veya beklenen sürelerde teslim edilmesi ve sevkiyat düzenleme kolaylığı şeklindedir. CoCoSo yöntemi uygulama sonuçlarına göre, 2023 yılı için en yüksek LPI gösteren ilk beş ülke içerisinde Finlandiya, Almanya, Danimarka, Hollanda yer almaktadır. AB’ye aday ülkeler içerisinde, Türkiye en yüksek, Arnavutluk ise en düşük lojistik performansına sahip ülke olarak bulunmuştur. Ayrıca, Türkiye’nin 2023 yılı için AB’ye üye olan 9 ülkeden daha yüksek lojistik performansı gösterdiği tespit edilmiştir. Bu çalışmada elde edilen sonuçlar ülkelerin lojistik performansı açısından üstünlükleri ve eksikliklerinin ortaya konması ve bu doğrultuda lojistik politikalarının uygulanması açısından katkı sağlayabilir.

The new age requires awareness of different types of leadership. Every enterprise may need a different type of leadership for their various purposes. Determining the most suitable leadership type for a specific industry is a quite complex issue so it can be considered a decision problem. This chapter aims to determine most suitable leadership type for hotel industry using best worst method (BWM) which is one of the multi-criteria decision-making (MCDM) tools. The results have revealed that transformational leadership is the most suitable leadership in hotel industry, followed by visionary leadership and authentic leadership. It is recommended that hotel managers should adopt these three leadership types to motivate followers, create positive culture, and maximize productivity in the hotel industry. This chapter is believed to fill the literature gap since limited studies have integrated MCDM methods with this area. Moreover, the findings of the study have revealed useful insights for hotel managers.

Veri ve metin madenciliği, anlamlı ilişkileri ve eğilimleri ayırt etmek için kullanıcıların taleplerine göre yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış büyük bir veri miktarını analiz etme sürecidir. İşletmeler, veri ve metin madenciliği teknikleri kullanarak hem kendi işletmeleri içerisinde hem de rakipleri ile rekabette yaşadıkları sorunlarına etkili çözümler üretebilmektedirler. Böylece elde ettikleri bilgiyi rekabet avantajına çevirebilmektedirler. Bu araştırmada, veri ve metin madenciliği algoritmaları kullanılarak rekabete dayalı pazarda müşterilerin istek ve ihtiyaçlarına göre hava yolu firmalarının üstün ve zayıf yönlerinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu araştırmada, sosyal medya sitelerinden olan TripAdvisor’daki çevrimiçi seyahat incelemeleri araştırma kapsamına alınmıştır. Star Alliance küresel hava yolu birliğine üye 26 hava yolu firması değerlendirilmiştir. Araştırmada kullanılan kriterler; her bir kullanıcının yorum ve skorları temel alınarak belirlenmiştir. Duygu Analizi ile müşteri yorumlarından polariteleri belirlendikten sonra Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, Derin Öğrenme Algoritmaları ile sınıflandırma ve tahminleme yapılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Bunun yanı sıra sonuçlar, Covid-19 pandemisi öncesi ve sonrası olarak da karşılaştırılmıştır. Yapılan karşılaştırmada Derin Öğrenmenin daha iyi sonuç verdiği saptanmıştır.

Günümüzde hava yolu taşımacılığı, müşteri beklentilerinin artması ile doğru orantılı olarak büyüme ve gelişme göstermektedir. Hava yolu taşımacılığında artan ilgi ile hava yolu şirketleri müşteri kaybını önlemek için en iyi hizmeti vermek istemektedirler. Değişen pazarlama dünyası ile hava yolu şirketleri yeni çözümler üretmeye başlamışlardır. Bu çözüm yöntemlerinin başında gelen veri bilimi sayesinde hava yolu şirketleri kendilerini yenilemektedirler. Müşteri beklentilerine göre hava yollarının ne gibi hizmet faktörlerine dikkat etmesi ve bu hizmet faktörlerinin önem derecelerinin belirlenmesi son derece önemlidir. Araştırmanın amacı, Star Alliance kuruluşuna bağlı hava yolu şirketlerinin hizmet faktörlerini önem derecelerini belirlemektir. Bu tür bir problemin çözümünde TripAdvisor sitesinde yer alan müşteri değerlendirmelerine başvurulmuştur. Çalışmada Star Alliance’nin 26 hava yolu şirketi örnek alınmıştır. Elde edilen müşteri değerlendirme verileri kullanılarak veri madenciliği tekniklerinden Karar Ağaçları algoritması ile hava yolu hizmet faktörlerinin önem dereceleri belirlenmiştir. Karar Ağaçları algoritmasının kullanılmasında ‘bilgi kazancı oranı’ özelliğinden yararlanılmıştır. Çalışmanın sonucunda Türk Hava Yolu ile diğer hava yollarının sonuçları karşılaştırılmıştır.

In today's world where the importance of digitalization is increasing day by day, companies to increase their competitiveness have focused on digital supply chain instead of traditional supply chain. In a world where resources are constantly decreasing, the concept of sustainability has become very crucial in every part of life. Digital technologies, on the other hand, have a direct relationship with sustainability. Sustainability has three main dimensions: economic, environmental, and social. Therefore, the aim of this study is to evaluate digital supply chain on 3 basic dimensions of sustainability. For this purpose, Fuzzy Best Worst Method (F-BWM) was used to define the importance level of criteria. Findings reveal that the concept of sustainability in textile firms in Turkey is generally perceived within an economic and environmental area, rather than within a social dimension. This study is very important in putting forward digital technologies which utilizing in supply chain and the impact of the digital supply chain on sustainability.

Günümüzde hem özel sektörde hem de kamu sektöründe birçok kurum ve kuruluş vardiya usulüne göre çalışmaktadır. Bu kurum ve kuruluşlarda çalışan personellerin verimli bir şekilde faaliyetlerini sürdürebilmeleri için vardiyalarının etkin bir biçimde planlanması gerekmektedir. Etkin bir biçimde planlanmayan vardiyalarda çalışan personellerde, uyku bozukluğu, yorgunluk, kanser, kalp ve damar hastalıkları, ailevi ve psikolojik problemler gibi sorunlar meydana gelebilmektedir. Bu tür sorunları ortadan kaldırmak amacıyla, çalışanların vardiyalarının etkin bir şekilde planlanması gerekmektedir. Ayrıca, çalışan personelin isteklerini dikkate alarak oluşturulan planlamalar, işyerinde verimlilik artışı ve rekabet avantajı sağlanması beklenir. Bu çalışmada itfaiye teşkilatında çalışan itfaiye erlerinin vardiya planlama problemi ele alınmıştır. Planlanmanın çözümü için tamsayılı programlama modeli oluşturulmuş ve oluşturulan model GAMS paket programı ile çözülmüştür. Bu yöntem ile birlikte itfaiye erlerinin ve idarenin istekleri tam yerine getirilmiş ve optimal sonuca ulaşılmıştır.