Hanife PALABIYIK, İbrahim CIL, Merve CENGİZ TOKLU

Bulanık Mantık Yaklaşımıyla Uzun Dönemli Stajyerlerin Firma Yerlerinin Belirlenmesi: Uygulamalı Eğitim Modelinde Uygulanması

Birden fazla değişkenin olduğu iş gücü talep eşleştirmesi problemlerinde en uygun eşleştirmenin yapılması oldukça uzun ve zorlu bir süreçtir. İş gücü ve talebin dengeli dağılımı sadece iş hayatında değil eğitim hayatında da önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada Sakarya Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü'nde uygulanan Uygulamalı Mühendislik Deneyimi Eğitimi (UMDE) programındaki öğrencilerin en uygun işletmeye atanması hedeflenmiştir. Bu amaçla hem öğrenci bilgi ve deneyimi hem de firma talepleri dikkate alınmıştır. Problemin çok değişkenli bir problem olması ve bu değişkenlerin kesin değerleri olmamasından dolayı Bulanık Mantık yaklaşımı kullanılmıştır. MATLAB yazılımı ile yapılan değerlendirmeler MS Excel programında işlenerek atama işlemi tamamlanmıştır.

Determination of Companies for Long-Term Internships with Fuzzy Logic Approach: An Implementation of Cooperative Education Model

It is a very long and difficult process to make the most suitable matching in the work force demand matching problems with more than one variable. The balanced distribution of labor supply and labor demand has an important position not only in business life but also in education life. In this study, it is aimed to assign the students in the Applied Engineering Experience Education (UMDE) program applied in Sakarya University Industrial Engineering Department to the most suitable enterprise. For this purpose, both student knowledge and experience and company demands were taken into consideration. The Fuzzy Logic approach is used because the problem is a multivariate problem and these variables do not have crisp values. Evaluations made with MATLAB software were processed in MS Excel program and assignment process was completed.

PDF

___

[1] P. Shahnazari-Shahrezaei, R. TavakkoliMoghaddam, and H. Kazemipoor, “Solving a multiobjective multi-skilled manpower scheduling model by a fuzzy goal programming approach,” Appl. Math. Model., vol. 37, no. 7, pp. 5424–5443, Apr. 2013.
[2] Y. Naveh, Y. Richter, Y. Altshuler, D. L. Gresh, and D. P. Connors, “Workforce optimization: Identification and assignment of professional workers using constraint programming,” IBM J. Res. Dev., vol. 51, no. 3.4, pp. 263– 279, May 2007.
[3] M. Gharote, R. Patil, S. Lodha, and R. Raman, “Assignment of trainees to software project requirements: A stable matching based approach,” Comput. Ind. Eng., vol. 87, pp. 228–237, Sep. 2015.
[4] L. D. Otero, G. Centeno, A. J. Ruiz-Torres, and C. E. Otero, “A systematic approach for resource allocation in software projects,” Comput. Ind. Eng., vol. 56, no. 4, pp. 1333–1339, May 2009.
[5] T. L. Saaty, K. Peniwati, and J. S. Shang, “The analytic hierarchy process and human resource allocation: Half the story,” Math. Comput. Model., vol. 46, no. 7–8, pp. 1041–1053, Oct. 2007.
[6] J. Lian, C. Liu, W. Li, and Y. Yin, “A multi-skilled worker assignment problem in seru production systems considering the worker heterogeneity,” Comput. Ind. Eng., vol. 118, pp. 366–382, Apr. 2018.
[7] L. A. Zadeh, “Fuzzy sets,” Inf. Control, vol. 8, no. 3, pp. 338–353, 1965.
[8] C. Kubat, Matlab Yapay Zeka ve Mühendislik Uygulamaları, 1st ed. Beşiz Yayınları, 2012.