Bu proje, İş Yükü Otomasyon Platformu verileri üzerinden yapay zeka destekli analizler yapmayı amaçlamaktadır. Çalışmada, Automic (UC4) 12.3 versiyonunun OH ve AH tablolarından elde edilen veriler kullanılarak, iş istatistiklerinin ve iş verilerinin değerlendirilmesi gerçekleştirilecektir. Proje kapsamında, OH ve AH tablolarından alınan veriler iki ayrı CSV dosyasında bulunmaktadır. Bu veriler kullanılarak, iş yüklerinin zamanlamaları, durumları ve diğer ilgili parametreler üzerinde detaylı analizler yapılacaktır. Projede, Python programlama dili kullanılarak çeşitli yapay zeka algoritmaları ve veri analitiği teknikleri uygulanacaktır. Bu kapsamda, iş yükü zamanlamaları, iş başarı oranları, hata oranları gibi metrikler değerlendirilecek ve bu metriklerin iş süreçlerine olan etkileri incelenecektir. Ayrıca, kullanıcı davranışlarının analiz edilmesi, iş yükü tahminleri ve optimizasyon önerileri sunulması hedeflenmektedir. Çalışma, iş yükü otomasyon platformlarının verimli kullanımını arttırmaya yönelik pratik öneriler geliştirmeyi amaçlamaktadır.
Eser Adı (dc.title) | İş Yükü Otomasyon Platformu Verileri Üzerinden Yapay Zeka Destekli Analiz: Automic (UC4) Kullanarak İş İstatistiklerinin ve Job Verilerinin Değerlendirilmesi |
Eser Sahibi (dc.contributor.author) | Cem Argunşah |
Yayıncı (dc.publisher) | İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü |
Esere Katkı Sağlayan (dc.contributor.other) | Mansur Alp TOÇOĞLU |
Tür (dc.type) | Diğer |
Açıklama (dc.description) | Tezsiz Yüksek Lisans Bitirme Projesi |
Özet (dc.description.abstract) | Bu proje, İş Yükü Otomasyon Platformu verileri üzerinden yapay zeka destekli analizler yapmayı amaçlamaktadır. Çalışmada, Automic (UC4) 12.3 versiyonunun OH ve AH tablolarından elde edilen veriler kullanılarak, iş istatistiklerinin ve iş verilerinin değerlendirilmesi gerçekleştirilecektir. Proje kapsamında, OH ve AH tablolarından alınan veriler iki ayrı CSV dosyasında bulunmaktadır. Bu veriler kullanılarak, iş yüklerinin zamanlamaları, durumları ve diğer ilgili parametreler üzerinde detaylı analizler yapılacaktır. Projede, Python programlama dili kullanılarak çeşitli yapay zeka algoritmaları ve veri analitiği teknikleri uygulanacaktır. Bu kapsamda, iş yükü zamanlamaları, iş başarı oranları, hata oranları gibi metrikler değerlendirilecek ve bu metriklerin iş süreçlerine olan etkileri incelenecektir. Ayrıca, kullanıcı davranışlarının analiz edilmesi, iş yükü tahminleri ve optimizasyon önerileri sunulması hedeflenmektedir. Çalışma, iş yükü otomasyon platformlarının verimli kullanımını arttırmaya yönelik pratik öneriler geliştirmeyi amaçlamaktadır. |
Kayıt Giriş Tarihi (dc.date.accessioned) | 2024-08-23 |
Açık Erişim Tarihi (dc.date.available) | 2024-08-29 |
Yayın Tarihi (dc.date.issued) | 2024 |
Tek Biçim Adres (dc.identifier.uri) | https://hdl.handle.net/11469/4166 |
Yayın Dili (dc.language.iso) | tr |
Konu Başlıkları (dc.subject) | İş Yükü Otomasyonu |
Konu Başlıkları (dc.subject) | Yapay Zeka |
Haklar (dc.rights) | Open access |