Endüstri mühendisliğinde kariyer planlamasına etki eden faktörlerin yapay sinir ağları ile analizi

Abstract

Bu çalışma, aktif olarak çalışan endüstri mühendislerine yönelik bir araştırmayı kapsamaktadır. Çalışmada, belirli sayıdaki endüstri mühendisine, hazırlanan anket uygulanarak analiz için gerekli olan veriler toplanmıştır. Anket çalışmasında öncelikle kişileri tanımaya yönelik demografik sorular yöneltilirken ilerleyen kısımlarda yetkinliklerini değerlendirecek ve kariyer planlama süreçlerine etki eden durumları belirleyecek geniş kapsamlı sorular sorulmuştur. Amaç; endüstri mühendislerinin kariyer planlama sürecine etki eden faktörleri analiz ederek hangi faktörün etkisinin daha fazla olduğunu belirlemek ve bireylerin özelliklerine göre çalışma alanlarını tahmin etmektir. Bu amaç doğrultusunda toplanan veriler öncelikle SPSS programında çeşitli istatistiksel yöntemlerle incelenmiştir. Yapılan istatistikî analizler sonucunda hangi faktörün daha etkili olduğu bulunmuştur. Daha sonra, bireylerin kariyer planlamasına etki eden faktörlere bakarak uygun olan çalışma alanlarının tahmin edebilmesi için modeller oluşturulmuş ve bu modeller yapay sinir ağları ile analiz edilmiştir. Bu tahmin modellemesi sonucunda; bireylerin özelliklerine yönelik olarak çalışması gereken sektör, hizmet alanı, departman ve pozisyonlar belirlenmiştir.

This study covers a survey deal with actively working industrial engineer. In the study, prepared survey was applied to a certain number of industrial engineers and so, The data which is required for the analysis were collected. In the survey, in order to identify to people, demographic questions were firstly asked. In the following parts, a wide range of questions were asked to assess their competencies and to determine situations that affect career planning processes. The aim of the study is that to analyze the factors which affect the career planning process of industrial engineer and to determine which factor has the more characteristics of individuals. For this purpose, the data which were collected were firstly examined in this SPSS programme with various statistical methods. As a results of the statistical analysis, it was found out which factor was more effective. Then, models were created to predict the appropriate study areas by looking at the factors which affect individuals' career planning and these models were analyzed with artificial neural networks.The sector, service area, department and positions that are required to work deal with the characteristics of individuals were determined.