Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
YETERLİLİĞE HAZIRLIK	Üçüncü Düzey	ENM 777	Zorunlu	3	30.00	30.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	-
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	PROF. DR. ADEM GÖLEÇ
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	Bölüm Öğretim Üyeleri
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	Bölüm Öğretim Üyeleri
Dersin Veriliş Şekli	Bir dönem süresince öğrencinin temel konulara hazırlanması.
Dersin Amacı	Bu dersin amacı, Endüstri Mühendisliği doktora öğrencilerini doktora yeterlilik sınavına hazırlamak; öğrencilerin temel ve ileri düzey alan bilgilerini bütüncül bir şekilde kullanabilme, analitik düşünme, matematiksel model kurma, varsayımları sorgulama ve akademik düzeyde sözlü/yazılı ifade becerilerini geliştirmelerini sağlamaktır.
Dersin Tanımı	Bu ders kapsamında Endüstri Mühendisliği doktora programının temel alanlarına ilişkin konular sistematik biçimde tekrar edilir ve derinleştirilir. Ders; yöneylem araştırması, optimizasyon, olasılık ve stokastik süreçler, üretim ve hizmet sistemleri, çizelgeleme, simülasyon ve ilgili alanlarda klasik ve ileri düzey yeterlilik sınavı soruları üzerinden yürütülür. Öğrencilerin modelleme, ispat, yorumlama ve savunma becerileri geliştirilir. Ders, yazılı ve sözlü yeterlilik sınavı formatına uygun olarak problem çözme ve akademik tartışma odaklıdır.

Dersin İçeriği

1	Doktora yeterlilik sınavının amacı, kapsamı ve değerlendirme kriterleri; dersin işleyişi ve beklentilerin açıklanması.
2	Yöneylem araştırmasına giriş; doğrusal programlama modelleri, varsayımlar ve geometrik yorum.
3	Dualite teorisi, tamamlayıcı gevşeklik koşulları ve ekonomik yorumlar.
4	Tamsayılı programlama modelleri; dal-sınır yöntemi ve kesme düzlemleri.
5	Ağ modelleri (en kısa yol, maksimum akış, minimum maliyet akışı) ve uygulamaları.
6	Konveks optimizasyon, Lagrange gevşetme ve KKT koşulları.
7	Olasılık teorisi temelleri; rassal değişkenler, dağılımlar ve beklenti kavramı.
8	Stokastik süreçler; Markov zincirleri ve kuyruk modelleri.
9	Stok modelleri; deterministik ve stokastik envanter sistemleri.
10	Üretim ve hizmet sistemleri; çizelgeleme problemleri ve performans ölçütleri.
11	Simülasyon modelleme; ayrık olay simülasyonu, girdi-çıktı analizi ve doğrulama.
12	İstatistiksel yöntemler; regresyon analizi ve deney tasarımı temelleri.
13	Geçmiş doktora yeterlilik sınavı yazılı sorularının çözümü ve tartışılması.
14	Sözlü ve yazılı yeterlilik sınavı provası; model kurma, ispat ve akademik savunma uygulamaları.
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Endüstri Mühendisliği doktora yeterlilik sınavı kapsamındaki temel ve ileri düzey alan bilgilerini bütüncül olarak açıklayabilir.
2	Yöneylem araştırması ve optimizasyon problemleri için uygun matematiksel modelleri kurabilir ve varsayımlarını gerekçelendirebilir.
3	Stokastik süreçler, kuyruk ve stok modellerini analitik olarak çözümleyebilir ve sonuçlarını yorumlayabilir.
4	Üretim ve hizmet sistemlerine ilişkin çizelgeleme ve simülasyon problemlerini modelleyebilir ve performans ölçütlerini değerlendirebilir.
5	İleri düzey mühendislik problemlerinde farklı çözüm yaklaşımlarını karşılaştırabilir ve eleştirel bakış açısıyla tartışabilir.
6	Doktora yeterlilik sınavı formatına uygun olarak akademik düzeyde yazılı ve sözlü savunma yapabilir.
7	Matematiksel ispat, modelleme ve analiz süreçlerinde tutarlı bir mantık zinciri oluşturabilir.
8	Varsayımların model sonuçları üzerindeki etkilerini sorgulayabilir ve modelin geçerlilik sınırlarını belirleyebilir.
9	-
10	-

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	Endüstri mühendisliği alanında derinlemesine ve sistematik bilgiye sahip olarak, bu bilgiyi genişletebilecek ve yeniden yapılandırabilecek düzeyde kuramsal ve uygulamalı yetkinlik geliştirebilme.
2	Alanındaki karmaşık problemlere yönelik özgün model, yöntem veya algoritmalar geliştirebilme, bu katkıları bilimsel literatüre yenilikçi ve ileri düzeyde katkı sağlayacak şekilde sunabilme.
3	Bilimsel literatürü ileri düzeyde analiz edebilme, eleştirel değerlendirme yapabilme ve mevcut bilgi birikimindeki boşlukları tespit ederek yeni araştırma problemleri tanımlayabilme.
4	Karmaşık sistemleri yenilikçi modelleme, simülasyon, optimizasyon ve veri bilimi yaklaşımlarıyla analiz edebilme, elde edilen sonuçlardan genellenebilir ve teorik katkı sağlayan çıkarımlar üretebilme.
5	Bağımsız olarak özgün bir araştırma süreci tasarlayabilme, yönetebilme, uygulayabilme ve sonuçlarını bilimsel geçerlilik ve güvenilirlik kriterlerine uygun biçimde değerlendirebilme.
6	Disiplinlerarası araştırmalarda liderlik üstlenebilme, araştırma ekiplerini yönlendirebilme ve ulusal/uluslararası iş birlikleri geliştirebilme.
7	Bilimsel araştırma ve yayın süreçlerini etik ilkeler, akademik dürüstlük ve kalite standartları doğrultusunda yönetebilme ve bu ilkeleri yaygınlaştırabilme.
8	Araştırma çıktılarının uluslararası düzeyde saygın ve yüksek etkili bilimsel dergilerde yayımlanmasını sağlayarak alanın bilgi birikimine özgün katkı sunabilme.
9	Ürettiği bilimsel bilgiyi akademik, endüstriyel ve toplumsal bağlamlarda uygulamaya aktarabilme, karar vericilere ve politika yapıcılara katkı sağlayabilme.
10	Alanındaki gelişmeleri yönlendirebilecek düzeyde yenilikçi düşünme, teknoloji geliştirme ve bilgi üretme kapasitesi sergileyerek bilimsel ve teknolojik ilerlemeye katkı sağlayabilme.
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü

	Sayısı	Süresi (saat)	Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim	14	3	42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	14	12	168
Ödevler	6	20	120
Sunum / Seminer hazırlama	2	30	60
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	0	0	0
Ara sınavlar	0	0	0
Proje (Yarıyıl ödevi)	1	150	150
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	100	100
Yarıyıl sonu sınavı	1	6	6
Araştırma	1	100	100
Toplam iş yükü			746
AKTS			30.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	0	0
Kısa sınav	0	0
Ödev	0	0
Yarıyıl içi toplam		0
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı		40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı		60
Genel toplam		100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	Hillier, F. S., & Lieberman, G. J. Introduction to Operations Research, McGraw-Hill. Bazaraa, M. S., Jarvis, J. J., & Sherali, H. D. Linear Programming and Network Flows, Wiley. Bertsekas, D. P. Nonlinear Programming, Athena Scientific.
Yardımcı Kaynaklar	Ross, S. M. Introduction to Probability Models, Academic Press. Gross, D., Shortle, J. F., Thompson, J. M., & Harris, C. M. Fundamentals of Queueing Theory, Wiley. Silver, E. A., Pyke, D. F., & Peterson, R. Inventory Management and Production Planning and Scheduling, Wiley. Law, A. M. Simulation Modeling and Analysis, McGraw-Hill. Pinedo, M. Scheduling: Theory, Algorithms, and Systems, Springer. Montgomery, D. C. Design and Analysis of Experiments, Wiley. İlgili güncel SCI/SSCI indeksli dergi makaleleri (European Journal of Operational Research, Operations Research, Management Science vb.).

Ders İle İlgili Dosyalar

DBP Hakkında

Ders Hakkında

Bölüm Hakkında