Breadcrumbs Image

Mühendislik ve Teknoloji Yönetimi ABD

Ders Tanımı

Mühendislik ve Teknoloji Yönetimi dersi, farklı sektörlerde görev yapan mühendislik ve teknoloji uzmanlarına yönelik olarak hazırlanmıştır. Ders, teknolojik gelişmeleri analiz etme, stratejik planlama yapma, yenilik süreçlerini yönetme ve teknik projeleri sistematik şekilde ele alma gibi yetkinlikler kazandırmayı hedefler.

Bu programa genellikle mühendislik geçmişine sahip profesyonellerin yanı sıra mesleki ve teknik eğitim alanında çalışan öğretmenler de katılmaktadır. Bu nedenle içerik, hem endüstride görev yapanlar hem de eğitim kurumlarında teknoloji uygulamalarını geliştirmek isteyen katılımcılar için kapsayıcı bir yapıdadır.
Dersin Amacı

Dersin temel amacı, katılımcıların mühendislik süreçleri ile teknoloji yönetimini bütüncül bir bakış açısıyla ele almasını sağlamaktır. Program, iş dünyasında ya da eğitim ortamlarında:

- Teknoloji odaklı karar verme,

- Proje ve süreç yönetimi,

- Yenilikçi uygulamalar geliştirme,

- Dijital dönüşüme uyum sağlama
Öğrenme Çıktıları

Dersi başarıyla tamamlayan katılımcılar:

- Teknoloji yönetiminin temel kavram ve modellerini açıklar.

- Mühendislik ve teknoloji projelerini planlayabilir, yürütebilir ve değerlendirebilir.

- Ar-Ge, inovasyon ve stratejik yönetim süreçlerini etkin şekilde kullanır.

- Dijital dönüşüm ve Endüstri 4.0 teknolojilerini analiz ederek kendi çalışma alanına entegre eder.

- Eğitim kurumlarında görev yapan katılımcılar için: Teknoloji tabanlı eğitim uygulamaları ve proje çalışmaları geliştirme becerileri desteklenir.
Kazanımlar

Bu ders ile katılımcılar:

- Teknoloji yönetimi alanında güncel bilgi ve uygulama becerisi kazanır.

- İşletmelerde veya eğitim kurumlarında teknoloji tabanlı süreçleri daha etkin yönetebilir.

- Proje geliştirme, kaynak planlama ve stratejik karar verme konularında ilerler.

- Öğretmen olarak programa katılanlar için: Eğitimde teknoloji kullanımı, proje tabanlı öğrenme ve kurumsal gelişim çalışmaları açısından ek katkılar sağlar.
Mezuniyet Koşulları
Mühendislik ve Teknoloji Yönetimi Tezsiz Yüksek Lisans (2. öğretim) programı en az 30 kredilik ve 80 AKTS’lik 10 ders ve 10 AKTS’lik bitirme projesinden oluşmaktadır. Öğrenciler en az 10 adet dersi ve 1 adet bitirme projesini en az 2 dönem ve en çok 3 dönem içerisinde almak zorundadırlar. Bitirme projesi kredisiz olup, başarılı veya başarısız olarak değerlendirilmektedir.
Mühendislik ve Teknoloji Yönetimi Tezsiz Yüksek Lisans programı yer alan zorunlu ve seçimlik dersler ile kredileri ve ders içerikleri aşağıda verilmiştir.

 

Mühendislik ve Teknoloji Yönetimi Tezsiz Yüksek Lisans Programı Ders Listesi ve Ders İçeriği

KODU

DERSİN ADI

Z/S

T

U

K

AKTS

İÇERİK

MTY501

Mühendislik ve Teknoloji Yönetimi

S

3

0

3

8

Mühendislik ve teknoloji projelerinin sınıflandırılması, proje yöneticisi, proje takımı, proje organizasyonu, pazarlıklar ve anlaşmazlıkların çözümü, projelerin bütçelendirilmesi (maliyet tahmini ve teklif hazırlama), proje çizelgeleme ve kontrolü, kaynak dağıtımı, malzeme dağıtımı ve lojistik, projelerde insan kaynaklarının yönetimi, bilgisayar destekli proje yönetimi sistemleri, proje sonuçlandırma ve tetkiki, örnek uygulamalar.

MTY502

Mühendislik Ekonomisi

S

3

0

3

8

Mühendislik Ekonomisinin Temel Kavramları, Mühendislik Ekonomisinin Prensipleri, Faiz Hesaplamaları, Bileşik Faiz, Bugünkü Değer Faktörü, Gelecek Değer Faktörü, Yıllık Değer Faktörü, Aritmetik ve Geometrik Artış Serileri, Bugünkü Değer Analizi, Gelecek Değer Analizi, Yıllık Değer Analizi, Geri Ödeme Oranı, Kar/ Maliyet Analizleri, Geri Ödeme Süresi Yöntemi, Duyarlılı Analizleri, Maliyet Tahmini Yöntemleri, Bilgisayar ile Mühendislik Ekonomisi

MTY503

Proje Yönetimi

S

3

0

3

8

Mühendislik ve teknoloji projelerinin sınıflandırılması, proje yöneticisi, proje takımı, proje organizasyonu, pazarlıklar ve anlaşmazlıkların çözümü, projelerin bütçelendirilmesi (maliyet tahmini ve teklif hazırlama), proje çizelgeleme ve kontrolü, kaynak dağıtımı, malzeme dağıtımı ve lojistik, projelerde insan kaynaklarının yönetimi, bilgisayar destekli proje yönetimi sistemleri, proje sonuçlandırma ve tetkiki, örnek uygulamalar

MTY504

Ar-Ge ve İnovasyon Yönetimi

S

3

0

3

8

Firma tipleri, organizasyon yapısı ve öğrenme yapısı. Rekabet. Teknoloji yol-haritası. Ar-Ge, teknoloji, keşif, inovasyon kavramları. Ar-Ge ortaklıkları ve olası işbirlikleri, Ar-Ge çıktıları: Ürün geliştirme, süreç iyileştirme kavramları, müşteri ihtiyaçları analizi. Ar-Ge’nin stratejik rolü, Ar-Ge biriminin kurulması ve yönetilmesi, proje seçimi, verimlilik arttırma Ar-Ge harcamalarının yönetilmesi.

MTY505

Girişimcilik

S

3

0

3

8

Teknoloji odaklı girişimlerin fırsat ve tehditleri. İş girişimlerinin bir işletmeye dönüşümündeki tüm aşamaların analizi. Vaka tabanlı yöntemlerle yeni ve yerleşik işletmelerin yaşam çevriminin analizi. Tanımlanacak yöntemlerle yeni fikirlerin yaratılması, değerlendirilmesi ve iş geliştirme için kullanılması. Finansman ve kaynak kullanımı.

MTY506

Enerji Yönetimi

S

3

0

3

8

Mevcut enerji kaynakları. Ulusal enerji üretimi ve tüketimi. Enerji sistemlerinde organizasyon ve yönetim. Enerji üretimi ve tüketiminde verimlilik. Enerji ve ekonomik büyüme. Enerji sistemleri. Alternatif enerji kaynakları. Enerji sistemlerinde ölçme ve proses kontrol. Türkiye'nin ulusal enerji politikası. Enerji yönetmeliği.

MTY507

Mühendislikte Simülasyon Uygulamaları

S

3

0

3

8

Simülasyonun yapısı, avantaj ve dezavantajları, çeşitleri, kullanım alanları, simülasyonda kullanılan istatistiksel dağılımlar, rassal sayı ve rassal değişken üretimi, sonlanan sistemlerin ve kesikli sistemlerin modellenmesi, Simul8 paket programı ile üretim ve hizmet sistemlerinin ve endüstriyel sistemlerin modellenmesi, girdi analizleri, çıktı analizleri, istatistiksel analizler.

MTY508

Tesis Tasarımı ve Planlanması

S

3

0

3

8

Tesis Planlama Temelleri, Üretim Sistemleri, Akış Modelleri, Akış Analiz Yöntemleri, Kapasite Planlama, Makine ve Alan Gereksinim Analizi, Mekan Analizi, İş Yeri Düzenleme Model ve Teknikleri, Tesis Yeri Seçimi, Depolama ve Depo Yönetimi.

MTY509

Üretim Planlama ve Stok Kontrolü

S

3

0

3

8

İmalat sistemlerinde üretim planlama. Ürün tasarımı ve süreç seçimi. Tahmin sistemi. Kapasite planlaması. Ana üretim planlaması. Üretim çizelgelemesi. Stok kontrolü ve yönetimi.

MTY510

Matematiksel Modelleme ve Optimizasyon

S

3

0

3

8

Doğrusal programlamaya giriş. Modelleme. Grafik çözüm. Simpleks ve dual simpleks metodu. Dualite ve duyarlılık analizi. Ulaştırma ve atama problemleri.

MTY511

Veri Analizi ve İstatistik Yöntemler

S

3

0

3

8

Çeşitli mühendislik ve teknoloji uygulamaları alanlarında verimli veri toplama ve analiz yöntemlerine genel bir bakış; deneysel tasarım kavramlarının ve veri analizinin istatistiksel modelleme araçlarının sergilenmesi; mühendislik çalışmalarında deneysel tasarımın rolü; temel istatistiksel kavramlar; ikiden fazla tedavinin karşılaştırılması (ANOVA analizi); faktöryel tasarımlar; regresyon ve korelasyon analizi; tepki yüzeyi metodolojisi; Taguchi'nin deneysel tasarıma katkısı; mühendislik uygulamalarında uygulamalı deneysel testler.

MTY512

Kalite Yönetim Sistemleri

S

3

0

3

8

Toplam kalite yönetimi Türkiye uygulaması, ISO 9000 standartları. Standardın üretim ve hizmet sektöründe önemi. Toplam kalite yönetimine ilişkin temel kavramlar, bu kavramların toplam kalite yönetimi içerisindeki yeri ve önemi. Standart ve standardizasyon. Toplam kalite yönetimi, kalite yönetim sistemleri.

MTY513

Sistem ve Verimlilik Analizi

S

3

0

3

8

Verimlilik kavramı, verimliliği etkileyen faktörler, verimlilik analizi, verimlilik ölçümü ve raporlama , verimlilik yönetimi, verimlilik arttırma teknikleri, verimlilik geliştirme programları.

MTY514

Karar Verme Teknikleri

S

3

0

3

8

Karar verme, karara etki eden faktörler, kişi-grup kararı, Pareto tekniği, grup tartışması tekniği, beyin fırtınası, sebep-sonuç analizi, çok kriterli seçme matrisi, SWOT analizi, risk ve karar verme, karar ağacı tekniği.

MTY515

Yalın Üretim Teknikleri

S

3

0

3

8

Değer Akışı Haritalandırma ve Süreç Analizleri; Hücrelerle Üretim/Yönetim ve Hücre Tasarımı; SMED, Üretim Düzgünleştirme ve İtme/Çekme Sistemleri; Yalın Lojistik; Yalın Yönetim Sistemi;Yalın Maliyet Muhasebesi; Yalın Ürün Geliştirme; Çeşitli Gerçek Yalın Üretim/Yönetim Uygulamalarından Örnekler.

MTY516

Modern Üretim Yöntemleri

S

3

0

3

8

Modern imalat yöntemlerinin önemi. Geleneksel ve modern imalat yöntemlerine genel bakış. Hassas talaşlı işleme, hassas şekil verme, toz metalurjisi ve sıcak izostatik presleme ve süperplastik şekillendirme yöntemleri. Kimyasal işleme, elektro-erozyonla işleme yöntemleri. Su jeti, lazer ve plazmayla kesme yöntemleri. Gelişmiş yüzey kaplama yöntemleri. Hızlı prototipleme.

MTY517

Bilgisayarlı Bütünleşik İmalat

S

3

0

3

8

Bilgisayarla bütünleşik imalat ve otomasyon; bilgisayar destekli tasarım ve imalat, sayısal kontrollü imalat; robotlar, esnek imalat sistemleri; otomasyon teknolojileri üzerine laboratuvar uygulamaları: CAD/CAM, robot programlama vb., Esnek imalat sistemleri tasarım ve benzetim uygulamaları.

MTY518

İnsan Kaynakları Yönetimi

S

3

0

3

8

Karar verme, iletişim, örgütsel etkinlik, Zaman yönetimi, Stres yönetimi, Çatışma ve kriz yönetimi, Uzlaşma sanatı, Örgütsel sosyalizasyon, kütür vb., Kariyer planlama, Kendini geliştirme, Özgeçmiş ve dilekçe hazırlama, Tavırlar, katılımlar, değerler, semboller ve önemi, Grup davranışları, Performans değerlendirme, Örgütlerde eğitim, İş güvenliği.

MTY519

Veri Bilimi ve Veri Yorumlama:

S

3

0

3

8

Veri bilimi ve analitik ile ilgili veri analizi, veri dönüştürme, veri yorumlama ve benzeri giriş düzeyindeki konular hakkında bilgi edinmelerini sağlamaktır. Öğrenciler bu bilgiler ile iş hayatında araştırmalarında karşılaşılabilecekleri veri elde etme, veri girişi, veri yorumlama ve veri ile ilgili gerçek problemleri tahmin etme konusunda fikir sahibi olurlar. Veriye dayalı modeller geliştirmek, bu modelleri veri bilimi alanında yaygın olarak tercih edilen yazılımlardan (MATLAB, R, Python ya da benzeri) birini kullanarak uygulamak ve sonuçları etkin şekilde paylaşmak konusunda da bilgi sahibi olurlar.

MTY 520

MATLAB ile Makine Öğrenmesi

S

3

0

3

8

Bu ders, regresyon, sınıflandırma ve kümeleme için bazı temel model ve algoritmaları kapsar. Konular doğrusal ve lojistik regresyon, düzenlileştirme, kNN, LDA, QDA, olasılık (Bayes) çıkarımı, SVM'ler ve çekirdek yöntemleri, kümeleme ve özellik seçimini içerir. MATLAB programlama dilini kullanarak öğrenciler makine öğrenme problemlerini işlerler.

MTY 521

MATLAB Uygulamaları

S

3

0

3

8

Temel MATLAB uygulamaları, MATLAB üzerinde matematiksel fonksiyonların gerçeklenmesi, MATLAB’da döngüler, MATLAB’da grafiksel işlemler, diziler, fonksiyon dosyalarının oluşturulması, matris işlemleri, interpolasyon, integral ve türev işlemlerinin gerçeklenmesi, dosya yazdırma ve okuma işlemleri, temel sinyal işleme ve kontrol uygulamaları, temel sınıflandırma ve kümeleme işlemleri.

MTY522

İleri Sayısal Tasarım Uygulamaları

S

3

0

3

8

Programlanabilir mantık devreleri, kodlama dillerine giriş, alanda programlanabilir kapı dizileri, kodlama dilleri kullanılarak mantıksal kapıların tasarımı, ardışık devre tasarımları, tasarımların simülasyon programı üzerinde gerçek zamanlı izlenmesi, bazı özel blokların kodlama dilleri kullanılarak tasarımı, alanda programlanabilir kapı dizilerinde matematiksel fonksiyonların uygulaması, FPGA üzerinde sinyal uygulamaları için RAM ve ROM uygulamaları, sinyallerin fourier dönüşümlerinin FPGA üzerinde gerçekleştirilmesi, endüstriyel alanda FPGA uygulamaları, elektrik şebekelerinde FPGA ile temel arıza teşhisleri, bazı sensör uygulamaları.

MTY523

Mühendislikte Gelişmiş Sezgisel Yöntemler

S

3

0

3

8

Optimizasyon Problemlerine Giriş, Optimizasyon Problemlerinin Sınıflandırılması, Optimizasyon Metotlarının Sınıflandırılması, Sezgisel ve Metasezgisel Yöntemlere Giriş, Evrimsel Algoritmalar: Genetik Algoritma, Diferansiyel Gelişim Algoritması, Doğal Esinlenmiş Algoritmalar: Parçacık Sürü Optimizasyonu, Yapay Arı Koloni Optimizasyonu, Hibrit Optimizasyon Algoritmaları, Güncel Metasezgisel Optimizasyon Algoritmaları, Gerçek dünya mühendislik problemlerinin sezgisel algoritmalar ile çözümü

MTY524

Mühendislikte Yapay Zekâ

S

3

0

3

8

Zeka ve yapay zekanın anlaşılması, Yapay zeka kullanarak problem çözme; problem bilgisi kullanan ve kullanmayan arama yöntemleri, Öznitelik, bilgi sistemi temsili, öznitelik indirgeme, Öğrenme çeşitleri: Kavram öğrenme, Find-s ve aday eleme algoritmaları, Kavram öğrenme algoritmaları uygulamaları, Kenar çıkarma, türevsel yaklaşımlar, filtreleme, Karar ağaçları ile problem çözme, öğrenme, Bulanık mantık teorisi, klasik mantıkla karşılaştırma, Takviyeli öğrenme: Q öğrenme algoritması ve uygulaması, Veri madenciliği giriş-birliktelik kuralları: Apriori Algoritması, Yapay sinir ağları, hata geri yayılım algoritması, Yapay sinir ağları öğrenme uygulamaları

MTY525

Mühendislikte Yapay Sinir Ağları

S

3

0

3

8

Veriden Modellere: Biyolojik, Ekolojik ve Doğal sistemleri anlamadaki zorluk ve karmaşa, Sinir Ağlarının Temelleri ve Lineer Veri Analizi için Modellerin Temelleri, Lineer Olmayan Örüntü Tanıma için Sinir Ağları, Sinir ağları ile Lineer Olmayan Örüntülerin Öğrenilmesi, Veriden Güvenilir Örüntü Çıkarmak için Sinir Ağ Modellerinin Uygulanması, Veri Keşfi, Boyut Azaltılması ve Özellik Çıkarımı, Belirsiz Sinir Ağ Modellerinin Bayesian İstatistiği ile Değerlendirilmesi, Bilinmeyen Kümelerin Kendi Kendini Organize Eden Haritalardaki Veriden Keşfedilmesi, Zaman Seri Tahminleri için Sinir Ağları

MTY526

Veri Madenciliği ve Uygulamaları

S

3

0

3

8

Veri madenciliği sınıflandırması, regresyon ve zaman serilerine genel bakış. Ölçme performansının ölçülmesi. Veri hazırlama, veri azaltma. Matematiksel çözümler, istatistiksel yöntemler, uzun mesafeden çözümler, veri madenciliği kavramları, veri hazırlama teknikleri, Naive Bayes sınıflandırıcı, karar ağaçları, karar kuralları, istatistiksel öğrenme teorisi, kümeleme yöntemleri, birliktelik kuralları, durum çalışmaları, programlama ile ilgili bazı tecrübeler ve daha fazla veri madenciliği araçları (R, RapidMiner, Weka, XLMiner vs.), Uygulamalar: Pazar Araştırması, Kurum kaynaklarının en optimal biçimde kullanımı, Risk Analizi

MTY527

Bilişim Sistemleri Tasarımı

S

3

0

3

8

Bilgisayar iletişimi ve ağ teknolojisinin temelleri (ağ mimarileri ve protokolleri); veri toplama sistemleri ve cihazları; istemci-sunucu ve 3 katmanlı mimariler; veri tabanı yönetim sistemleri (veri tabanı bağlantıları ve nesne yönelimli paradigma); bilgi sistemi yaşam döngüsü; iş analizi metodolojileri; mühendislik ve teknoloji işletmelerinin işlevleri ve davranışları; mühendislik ve teknoloji yönetiminde kurumsal entegrasyon; bilgi sistemi tasarımı için bir referans model geliştirmek için bir çerçeve; evrimsel sistemler için tasarım.

MYT528

Türk Bilim ve Teknoloji Politikaları

S

3

0

3

8

Günümüze türkiye’de ulusal bilim ve teknoloji politikalarının değişimi. Türkiye'deki bilimsel ve teknolojik araştırma geliştirme faaliyetlerinin durumu ve bilim politikasının ana esasları.

MYT529

Ölçme Tekniği

S

3

0

3

8

Mühendislikte ölçme tekniğine giriş ve temel kavramlar, Metroloji ve Kalibrasyon, Ölçme Tekniği ile İlgili Kullanılan Türk Standartları, Diğer Yabancı Standart, Norm ve Kuralların Tanıtılması, Deneysel Bulguların Analizi, Makro ve Mikro Geometri Ölçümleri, Mühendislikte boyut, basınç, açı ve alan, akış, sıcaklık, seviye, ısı, debi, kuvvet, moment ve mil gücü ölçümleri, Sensörler ve Sensörlerin Temel Fiziksel Karakteristikleri, Elektriksel Ölçümler, Fourier teknikleri, Deney verilerinin belirsizlik ve istatistik analizi, rapor yazımı ve sunuşu.

MTY530

Mühendislik ve Teknoloji Yönetimi Özel Konular / Sektörel Örnekler

S

3

0

3

8

Mühendislik ve teknoloji yönetimi, karşılaşılan problemler ve uygulamalarına yönelik konuların seminerler yolu ile incelenmesi

MTY500

Bitirme Projesi

S

0

0

0

10

Bir danışman yönetiminde yürütülen Mühendislik ve Teknoloji Yönetimi konularında uygulamalı veya teorik proje çalışmasıdır.

Mühendislik ve Teknoloji Yönetimi Tezsiz Yüksek Lisans Programı Ders Listesine erişmek için tıklayınız.

 

 

Görüntülenme Sayısı: 1024