SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2021 / Cilt: 36 - Sayı: 4

Teknolojik değişimlerin patent verilerine dayalı istatistiksel kontrol grafikleri ile izlenmesi

Serkan Altuntaş
Nazlı Gülüm Mutlu
Pages
1875–1892
Publication Date
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Bununla birlikte, en uygun tahmin modeli 1947 ile 1988 ve 1988 ile 2012 dönemleri için tek üstel düzleştirme modelidir (single exponential smoothing “with optimal ARIMA parameters”). 2011 ile 2018 dönemi için ise en uygun modeli ikinci dereceden zaman serisi modeli (the quadratic time series model) en uygun modeldir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Teknoloji değişimlerinin izlnemesi, karar vericiler için üretim sistemlerinde verimlilik ve etkinliği sağlayacak sistemleri tanımalarını sağlamaktadır.
📊
Key Findings & Data:Bu nedenle, pratikte teknolojik gelişmeleri takip etmek çok önemli hale gelmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Bununla birlikte, en uygun tahmin modeli 1947 ile 1988 ve 1988 ile 2012 dönemleri için tek üstel düzleştirme modelidir (single exponential smoothing “with optimal ARIMA parameters”). 2011 ile 2018 dönemi için ise en uygun modeli ikinci dereceden zaman serisi modeli (the quadratic time series model) en uygun modeldir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2012 Verileri
⚙️Variables:İstatistiksel kontrol grafikleri · I-MR kontrol grafiği · patent analizi

Özet

Teknoloji değişimlerinin izlnemesi, karar vericiler için üretim sistemlerinde verimlilik ve etkinliği sağlayacak sistemleri tanımalarını sağlamaktadır. Bu nedenle, pratikte teknolojik gelişmeleri takip etmek çok önemli hale gelmiştir. Bu çalışmanın amacı, istatistiksel kontrol grafiklerini kullanarak iş sağlığı ve güvenliği alanındaki güvenlik teknolojilerinin gelişimini takip etmektir. Bu amaçla, güvenlik teknolojileri ile ilgili patent verileri, istatistiksel kontrol grafiklerinden I-MR grafiğini (individual moving range) oluşturmak için kullanılmıştır. Bununla birlikte, zaman serisi analizi de yürütülmüştür. Bu çalışmada, iş sağlığı ve güvenliği (İSG) alanındaki güvenlik teknolojilerine odaklanan çalışma sayısı son derece sınırlı düzeyde olup çalışmanın özgün yönünü oluşturmaktadır. Bu çalışmada elde edilen sonuçlara göre, tek bir teknoloji tahmin modelinin uzun vadeli kullanılması yanıltıcı olduğunu göstermiştir. Bununla birlikte, en uygun tahmin modeli 1947 ile 1988 ve 1988 ile 2012 dönemleri için tek üstel düzleştirme modelidir (single exponential smoothing “with optimal ARIMA parameters”). 2011 ile 2018 dönemi için ise en uygun modeli ikinci dereceden zaman serisi modeli (the quadratic time series model) en uygun modeldir.

🔖

Cite This Article

Altuntaş, S., Mutlu, N. G. (2022). Teknolojik değişimlerin patent verilerine dayalı istatistiksel kontrol grafikleri ile izlenmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 36 - Sayı: 4, 1875–1892. https://ajindex.com/articles/523463

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Badri, A., Boudreau-Trudel, B., & Souissi, A. S., Occupational health and safety in the industry 4.0 era: A cause for major concern?. Safety Science, 109, 403-411, 2018.
  2. Saritas, O., & Burmaoglu, S., The evolution of the use of Foresight methods: a scientometric analysis of global FTA research output. Scientometrics, 105(1), 497-508, 2015.
  3. Shih, M. J., Liu, D. R., & Hsu, M. L., Discovering competitive intelligence by mining changes in patent trends. Expert Systems with Applications, 37(4), 2882-2890, 2010.
  4. Karadal, F., Türk, M., İşletmelerde Teknoloji Yönetiminin Geleceği. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(1), 59-71, 2008.
  5. Brocal, F., González, C., & Sebastián, M. A., Technique to identify and characterize new and emerging risks: A new tool for application in manufacturing processes. Safety science, 109, 144-156, 2018. Hämäläinen, P., The effect of globalization on occupational accidents. Safety Science, 47(6), 733-742, 2009.
  6. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine., A smarter national surveillance system for occupational safety and health in the 21st century. National Academies Press. s.7, 2018.
  7. Özfırat, P. M., Bulanik önceliklendirme metodu ve hata türü ve etkileri analizini birleştiren yeni bir risk analizi yöntemi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 29(4), 2014.
  8. Ersoy, M., Celik, M. Y., Yesilkaya, L., & Colak, O., Combination of Fine-Kinney and gra methods to solve occupational health and safety problems. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 34(2), 752-770, 2019.
  9. Molero, G. D., Santarremigia, F. E., Poveda-Reyes, S., Mayrhofer, M., Awad-Núñez, S., & Kassabji, A., Key factors for the implementation and integration of innovative ICT solutions in SMEs and large companies involved in the multimodal transport of dangerous goods. European Transport Research Review, 11(1), 28, 2019.
  10. Korkusuz, A. Y., İnan, U. H., Özdemir, Y., & Başlıgil, H., Entegre çok kriterli karar verme yöntemleriyle sağlık sektöründe iş sağlığı ve güvenliği performansının ölçülmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 35(1), 81-96, 2020.
  11. Huang, L., & Ren, J., The negative impact of emerging technology: A Literature Review. In 2010 International Conference on E-Business and E-Government (pp. 2576-2579). IEEE., 2010,
  12. May. Myers, M. L., Anticipation of risks and benefits of emerging technologies: A prospective analysis method. Human and Ecological Risk Assessm