İçindekiler
İÇİNDEKİLER
ÅžEKÄ°LLER LÄ°STESÄ°……………………………………. ………………………………………….. ……… IV
TABLOLAR LÄ°STESÄ°……………………………………. ………………………………………….. ……. VI
ÖZET………………………………………. ………………………………………….. ……………………….. VII
SUMMARY……………………………………. ………………………………………….. ……………….. VIII
BÖLÃœM 1. GÄ°RÄ°Åž……………………………………… ………………………………………….. …………. 1
BÖLÃœM 2. ÃœRETÄ°M SÄ°STEMLERÄ° ve GENEL ÃœRETÄ°M PLANLAMA SÃœRECÄ°…. 2
2.1. Sürekli Ãœretim Sistemi……………………………………. ……………………………………….. 2
2.2. Kimyasal Süreçlerin ve Kimyasal Süreç Endüstrisinin Genel Özellikleri… 3
2.3.Genel Ãœretim Planlama Süreci…………………………………….. …………………………… 6
2.4. Ä°LAÇ (PROSES) ENDÃœSTRÄ°SÄ° İÇİN ÃœRETÄ°M PLANLAMA SÄ°STEMÄ°…………. 9
2.4.1. Ana Ãœretim Planı:…………………………………….. …………………………………………. 9
2.4.2. Malzeme Ä°htiyaç Planı:…………………………………….. ………………………………… 10
2.4.3. Ayrıntılı Ãœretim Planı :…………………………………………. ……………………………. 10
BÖLÃœM 3. Ä°LAÇ Ä°MALATI VE ENDÃœSTRÄ°SÄ°…………………………………. ……………….. 12
BÖLÃœM 4. TEZÄ°LAÇ Ä°LAÇ FABRÄ°KASI………………………………….. ……………………. 15
BÖLÜM 5. KARAR DESTEK SİSTEMLERİ, YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER 19
5.1. Karar Destek Sistemleri…………………………………. …………………………………….. 19
5.2. Yapay Zeka………………………………………. ………………………………………….. ……….. 20
5.2.1 Yapay zekanın geliÅŸim süreci…………………………………….. ………………………… 21
5.2.2. Yapay zekaya farklı yaklaşımlar………………………………… ………………………… 25
5.2.2.1. Matematiksel yaklaşım…………………………………… ……………………………. 25
5.2.2.2. Fiziksel yaklaşım…………………………………… …………………………………….. 28
5.2.2.3. Psikolojik yaklaşım…………………………………… …………………………………. 31
5.2.2.4. Felsefi yaklaşım…………………………………… ……………………………………… 33
5.2.2.4.1. Turing makinesi ve turing testi……………………………………… ………… 33
5.2.2.4.2. Çin odası deneyi…………………………………….. ……………………………… 34
5.2.2.4.3. Bilgi, bilinç ve yapay zeka………………………………………. ………………. 35
5.2.2.5. Yönetim bilimleri ve yapay zeka teknikleri…………………………………. ….. 37
5.2.2.5.1. Bilgisayar bilimleri………………………………….. ……………………………… 38
5.2.2.5.2. Robotik……………………………………. ………………………………………….. . 38
5.2.2.5.3. DoÄŸal arabirimler………………………………… …………………………………. 41
5.2.2.5.4. Sinirsel aÄŸlar……………………………………… ………………………………….. 42
5.2.2.5.5. Bulanık mantık…………………………………….. ……………………………….. 44
5.2.2.5.6. Genetik algoritmalar……………………………….. ……………………………… 47
5.2.2.5.7. Sanal gerçeklik………………………………….. ………………………………….. 47
5.3. Uzman Sistemler ve Uygulamaları……………………………….. ………………………… 50
5.3.1. Uzman sistemlerin yapısı…………………………………….. …………………………….. 52
5.3.2. Uzman sistemlerin sınıflandırılması…………………………… ………………………… 58
5.3.2. Uzman sistem geliÅŸtirme aÅŸamaları………………………………….. …………………. 59
5.3.1. Uzman sistemlerin tıpta uygulamaları……………………………….. …………………. 63
5.3.2. Uzman sistemlerin farmöstatikte uygulamaları……………………………….. ……. 68
5.3.2.1. Cadila sistemi:…………………………………… ……………………………………….. 69
5.3.2.2. Galenical geliÅŸtirme sistemi, Heidelberg:………………………………… …….. 70
5.3.2.3. Capsugel sistemi:…………………………………… …………………………………… 70
5.3.2.4. Sanofi sistemi:…………………………………… ………………………………………… 71
5.3.2.5. Zeneca sistemi:…………………………………… ………………………………………. 71
5.3.2.6. Boots sistemi:…………………………………… ………………………………………… 72
BÖLÃœM 6. BÄ°R Ä°LAÇ FABRÄ°KASINDA UZMAN SÄ°STEM TASARIMI…………….. 73
6.1. Veri ve Bilgi Tabanları………………………………….. ………………………………………. 73
6.1.1.Ãœretim planlama veri ve bilgi tabanı…………………………………….. ………………. 74
6.1.2.Proses kontrol veri ve bilgi tabanı…………………………………….. ………………… 75
6.2. Ãœretim Planı:…………………………………….. ………………………………………….. ……… 76
Kural 2 : Ãœretim miktarı belirleme_2………………………………… …………… 76
5.3. Proses Kontrol……………………………………. ………………………………………….. …. 78
BÖLÃœM 7. UYGULAMA PROGRAMI…………………………………… ………………………… 84
7.1. Uygulama Programın Menü Yapısı…………………………………….. …………………… 84
BÖLÃœM 8. SONUÇ ve ÖNERÄ°LER…………………………………… ………………………….. 102
KAYNAKLAR………………………………….. ………………………………………….. ………………. 104
EKLER……………………………………… ………………………………………….. …………………….. 107
EK 1. Uygulama programı…………………………………… ……………………………………… 107
EK 2. Programın akış ÅŸeması (Malzemem stok giriÅŸi)………………………………….. 151
EK 3. Programın akış ÅŸeması (Mamul stok giriÅŸi)……………………………………. …. 152
EK 4. Programın akış ÅŸeması (Ãœrün aÄŸacı görüntüleme)……………………………… 153
EK 5. Programın akış ÅŸeması (Ãœretim planı)…………………………………….. …………. 154
EK 6. Program akış ÅŸeması (proses kontrol)…………………………………… ………… 155
ÅžEKÄ°LLER LÄ°STESÄ°
Åžekil 1. Tablet, Film Tablet ve Süspansiyon tipi ürünlerin akış ÅŸeması……………………………. 18
Åžekil 2. Aramis, Porthos ve Athos adlı üç robot……………………………………… ……………….. 39
Åžekil 3. ATÄ°LLA adlı robot……………………………………… ………………………………………….. 40
Åžekil 4. Uzman Sistemlerin Yapısı…………………………………….. …………………………………… 53
Åžekil 5. Belirli bir problem alanında, kural-tabanlı bir uzman sistemin yapısı [13]……………… 58
Åžekil 6. Uzman sistem geliÅŸtirmenin aÅŸamaları………………………………….. ………………………. 62
Åžekil 7. MYCIN’ in organizasyon yapısı [13]………………………………………….. ………………. 64
Åžekil 8. Genel veriler menüsü…………………………………….. …………………………………………. 84
Åžekil 9. Malzeme stok giriÅŸ ekranı…………………………………….. …………………………………… 85
Åžekil 10.Mamul stok giriÅŸi ekranı…………………………………….. ……………………………………. 86
Åžekil 11. Mamul ve malzeme stoku görüntüleme ekranı…………………………………….. ………. 87
Åžekil 12. Ãœrün aÄŸaçları ekranı…………………………………….. ………………………………………… 88
Åžekil 13. Standart üretim süreleri ekranı…………………………………….. …………………………… 89
Åžekil 14. Ãœretim planı ekranında stok miktarı ve ÅŸarj boyu………………………………………. …. 90
Åžekil 15. Ãœretim planı ekranında üretim miktarları ve dönem sonu stokları……………………… 90
Åžekil 16. Proses kontrol menüleri…………………………………… ……………………………………… 91
Åžekil 17. Granülasyon menüsü ekranı…………………………………….. ………………………………. 92
Åžekil 18. Granülasyon baÅŸlangıç mesajı…………………………………….. ……………………………. 92
Åžekil 19. Eleme önerisi……………………………………. ………………………………………….. ……… 93
Åžekil 20. Granül neminin durumuna göre yapılan öneri……………………………………… ……….. 93
Åžekil 21. Granül miktar tayinine göre yapılan öneri……………………………………… …………….. 93
Åžekil 22. Elektrostatik olaylara karşılık yapılan öneri 1…………………………………………. ……. 94
Åžekil 23. Elektrostatik olaylara karşılık yapılan öneri 2…………………………………………. ……. 94
Åžekil 24. Tablet baskı menü ekranı…………………………………….. …………………………………. 95
Åžekil 25. Tablet ağırlığı önerisi……………………………………. ………………………………………… 95
Åžekil 26. Tablet sertliÄŸi önerisi……………………………………. ………………………………………… 96
Åžekil 27. Tablet baskı örnek ekranı…………………………………….. …………………………………. 96
Åžekil 28. Tablet dağılmasına karşılık yapılan öneri……………………………………… ……………… 97
Åžekil 29. Tablet görünümü sorununa karşılık yapılan öneri……………………………………… …… 97
Åžekil 30. Tablet görünümünde lekelere karşılık yapılan öneri……………………………………… .. 98
Åžekil 31. Tablet baskı homojenitesinin önerisi……………………………………. …………………….. 98
Åžekil 32. Film kaplama mesünün ekranı…………………………………….. ……………………………. 99
Åžekil 33. Toz dolum menüsünün ekranı…………………………………….. ………………………….. 100
Åžekil 34. Film kaplama/Toz dolum menüsü uyarısı……………………………………. …………….. 100
Åžekil 35. Ambalaj menüsünün ekranı…………………………………….. …………………………….. 101
TABLOLAR LÄ°STESÄ°
Tablo 1. Ä°ngiliz kimya endüstrisinin sektörleri (1992)…………………………………….. ………………………………………….. . 3
ÖZET
Anahtar kelimeler: Uzman sistem, Farmasotik prosesler, Üretim planlama, Tıbbi teşhisler, Ürün formülasyonu, İlaç.
Ä°nsan zekasını ve becerisini her alanda yakalama isteÄŸi araÅŸtırmaları bu alana yoÄŸunlaÅŸtırmıştır. Günümüzde, Yapay Zeka yöntemleri ile çözülmüş bir çok gerçek dünya problemi ve Yapay Zeka’ nın bir çok ticari uygulaması vardır. Bu çalışmada, Yapay Zeka’nın en yaygın dalı, Uzman Sistem’ ler ve tıp ile farmasötikte uygulamalarından bahsedilmiÅŸtir. Buna ilave olarak, farmasotik prosesler için Delphi ‘de geliÅŸtirilmiÅŸ basit ve küçük bir Uzman Sistemin tasarımı ve bilgisayar programı da anlatılmıştır. Bu çalışmanın amacı Uzman Sistem’ lere dikkati çekmek ve bu metodu kullanarak farmasötik proseslerin verimliliÄŸini arttırma olasılığını göstermektir.
SUMMARY
Keywords : Expert system, Pharmaceutical processes, Production planning, Medicine diagnosis, Product formulation, Drug.
We always need expert experience, intelligence and ability to solve problem in every area. This necessity makes studies to concentrate about obtaining human experience. Today, there are many real-world problems that are being solved by Artificial Intelligence and many commercial application of Artificial Intelligence. In this study, Expert System that is the most popular branch of Artificial Intelligence and its application in pharmaceutical and medicine is considered. In addition of this, the design and programming of a little and simple expert system developed for pharmaceutical processes has been described. This program is written in Delphi 3. The goal of this study is to pay attention to Expert Systems and to show by using to these methods the increasing possibility of productivity of the pharmaceutical processes.
BÖLÜM 1. GİRİŞ
Yapay Zeka, insanın düşünme yapısını anlamak ve bunun benzerini ortaya çıkaracak bilgisayar işlemlerini geliştirmeye çalışmak olarak tanımlanır. Yani programlanmış bir bilgisayarın düşünme girişimidir. Daha geniş bir tanıma göre ise, yapay zeka, bilgi edinme, algılama, görme, düşünme ve karar verme gibi insan zekasına özgü kapasitelerle donatılmış bilgisayarlardır [1].
Yapay Zeka çok geniÅŸ bir kavram olup verilen bir problemi insanın yaptığı gibi yapabilen bilgisayar sistemi ve/veya bilgisayar programına denmektedir. Yapay Zeka, bilgisayar bilimlerinin bir alt dalıdır ve inceleme sahası insanların birbirlerinde zeki olarak gördükleri davranışlara sahip bilgisayar sistemlerinin ve programlarının tasarlanması ile ilgilidir. Yapay Zeka’nın çaÄŸdaÅŸ bir bilim dalı olarak geliÅŸmesi, 1956 yılında C. Shannon, M.Minsky ve J. McCarthy’nin çabaları ve katkıları ile baÅŸlamıştır. Günümüzde Yapay Zeka hızla geliÅŸmekte olup birçok dallara ayrılmaktadır. Bu dallardan robotik, sinir aÄŸları, uzman sistemleri vs. göstermek mümkündür. Bunlardan baÅŸka bulanık mantık teorisi, genetik algoritmalar ve diÄŸer yöntemlerden de Yapay Zeka incelemelerinde ve uygulamalarında geniÅŸ kullanılmaktadır.
Son yıllarda Yapay Zeka yöntemlerinin geleneksel uygulama alanları hayli geniÅŸlemiÅŸ, ilaç ve tıp gibi özel alanlarda da bu yöntemlerden kullanılmaya baÅŸlanmıştır. Bu çalışmanın amacı önce Yapay Zeka’ da uygulanan bazı yöntemleri kısaca anlatmak, sonra ise uzman sistemlerin ilaç ve kimyada kullanım örneklerini vererek, bu faydalı ve modern inceleme ve uygulama yöntemlerini faydasını bir uygulama yardımıyla ortaya koymaktır.
BÖLÜM 2. ÜRETİM SİSTEMLERİ ve GENEL ÜRETİM PLANLAMA SÜRECİ
2.1. Sürekli Üretim Sistemi
Eldeki makine ve tesislerin yalnız belirli bir mamule tahsis edilmesi ile yapılan üretimdir. Ana özelliği ürün akışı (ürünün hareket halinde olması) ve tesislerin üretilecek ürüne göre tasarlanmasıdır. Söz konusu mamulün talep düzeyi ve üretim miktarları çok yüksektir. Ayrıca talep süreklidir ve de sipariş tipi üretimde olduğu kadar değişken değildir.
Seri üretimde , sistemin başlangıç noktasından başlayan hammadde, yarı mamul ve parça gibi girdiler işlem birimlerinden geçer ve son ürün haline dönüşerek sistemden çıkarlar [2].
Bu tip üretimde ana sorun şunlardır:
·Sürekli üretim için iyi dengelenmiş bir üretim hattı tasarımı yapmak,
·Hat üzerindeki tezgahların güvenirliliği ve bakım-onarımı sorularına cevap bulmak,
·Hammadde ve yarı mamul ihtiyacını zamanında sağlamak,
·Ürün tasarımı çalışmalarını etkin bir düzeyde sürdürmek,
·Ürün hattının düzgün işleyişini sağlayacak şekilde ara stok düzeylerini tespit etmek.
Seri üretim, akışık ve kesikli seri üretim olmak üzere ikiye ayrılır. Akışık kitle üretiminde işlenen hammadde ve ürünler doğal yapıları itibariyle kendiliğinden akarlar. Çimento, şeker, petrokimya ve gıda maddeleri üretimi bu üretimin en önemli örnekleridir. Kesikli seri üretim, birim ürün akış hattı tipi üretim olarak da bilinir. Motorlu taşıt montaj hatları bu üretim tipinin en güzel örnekleridir. Bu üretim sistemlerinde ürün, tek tek birimler halinde, birbirini takip eden iş istasyonlarındaki gerekli işlemlerin yapılmasıyla oluşur. Tesislerin, üretilecek ürünün özelliklerine göre tasarlandığı bu sistemler teknolojik açıdan en gelişmiş üretim tipini oluşturur [3].
İki grup arasındaki önemli fark söyle belirlenebilir. Kesikli üretiminde bir mamulden çok büyük miktarlarda ve uzun sürede imal edilebilir. Fakat gerektiğinde makine , yerleşme düzeni, tertibat, kalıp vs. de bazı değişiklikler yapmak suretiyle başka tip mamulün üretimine geçme olasılığı vardır. Akış veya proses üretiminde makine ve tesisler yalnız bir cins mamulü üretecek şekilde dizayn edilmiş ve yerleştirilmiştir. Aynı yerde başka bir mamulü üretmek ya çok pahalıdır veya olanaksızdır.
Sürekli üretimde Üretim Planlama ve Kontrol faaliyetleri parti üretimine kıyasla çok daha basit ve az yoğundur [2].
2.2. Kimyasal Süreçlerin ve Kimyasal Süreç Endüstrisinin Genel Özellikleri
Kimyasal endüstriler, imalat endüstrilerinin en büyük olmasa da merkezi bir parçasıdır. Kimyasal endüstriler içinde sektörlerin oranları Tablo1.’de görülebilmektedir [4].
% Oran Farmasotikler
37 Özel kimyasal ürünler_ endüstriyel/tarımsal kullanılan
20 Organikler
10 Sabunlar ve temizlik malzemeleri
10 Sentetik reçineler, plastikler ve kauçuk
7 Boyalar, cilalar ve yazıcı mürekkepleri
5 Boya maddeleri
3 Ä°norganikler
4 Özel kimyasal ürünler_ev/ofis için kullanılan
3 Gübreler
1
Tablo 1. İngiliz kimya endüstrisinin sektörleri (1992)
(Büyüme değeri eklenmiştir).
Başlangıçta pek çok kimyasal madde süreksiz olarak üretilmiş, fakat pazar isteklerinin artması üzerine, sürekli üretime geçilmiştir. Bu değişimin en önemli sebebi, ürünün birim miktarı içi, yapılan gider (masraf) düşüşü olmuştur. Üretkenliğin hızlı bir şekilde yükselişi sonunda, kimyasal proses endüstrileri, teknolojik değişmenin bir sonucu olarak, çok karmaşık bir yapıya sahip oldular [5].
Purdue Ãœniversitesinden Dr. Theodore J.Williams “Systems Engineering for the Proses Industries” adlı kitabında, “Gün geçtikçe aha fazla mühendis, kimyasal maddeler üreten bir fabrikanın, tasarlanmış operasyon ve proseslerden ibaret olmadığını anlamaktadır. Bir fabrikada bulunan her bir ünite, açıkça görünen ve görünmesi güç olan bir ÅŸekilde, diÄŸerlerini etkiler” demektedir [6].
Kimyasal endüstriler, elektronik ve mühendislik alanlarındaki ilerlemelerden kazanılan avantajlarla yüksek teknolojili bir endüstri olmuştur. Bu nedenle, bilgisayarların kullanımı son derece geniş alana yayılmıştır : kimyasal fabrikaların otomatik kontrollerinden analitik aletlerin yeteneğini otomatikleştirmek ve/veya genişletmeye kadar [4].
Özellikle büyük kapasitelerde üretim yapan kuruluşlarda, süreksiz üretimden sürekli üretime geçiş eğilimi, gün geçtikçe artmaktadır. Böyle bir kimyasal üretimin enstrümentasyonu, sadece temperatör, basınç ve hacim gibi proses değişkenlerinin kaydedilmesinden ibaret olmayıp, belirlenmiş standartlardan sapmaların kontrol edilmesi ve sapmaların otomatik olarak düzeltilmesini de kapsar. Belirli bazı kimyasal üretimlerin, özelikle sürekli olanların, zaman ve işçilik yönünden ekonomi sağlayan, modern kompüterlerle kontrol edilmeleri, gün geçtikçe artmaktadır. Ayrıca süreksiz işlemler, yavaş reaksiyonlar için, sürekli ve dengeli durumdaki işlemlere oranla, optimum verim sağlamaya daha yatkındır. Bir de, daha kolay kontrol edilebilirler [5].
Büyük kapasiteli ve sürekli üretimlerde, en önemli işlerden biri fabrikanın düzgün ve en iyi şartlarda çalışmasını sağlamaktır. Ürünlerini etkileyebilecek ekonomik ve kimyasal faktörleri aynı seviyede tutmaya devam etmek zorunluluğundadır. Bu şekildeki bir bakım ve gözetim altında enstrümentasyon (ölçme, kayıt ve kontrol cihazları ile donatım), çok önemli bir rol oynar. Kimyasal üretimin ufak kapasiteli olması veya sürekli işlemlerin uygulanamaması gibi durumlarda, sürekli fakat ardarda (kademeli) proses kullanılmalıdır. Bu durum, işçiler ve mühendisler üzerinde, daha fazla kontrolu gerektirir. Çünkü şartlar veya işlemler, çoğunlukla işin başından sonuna kadar değişir. Belirli prensipler altında ve çeşitli formülasyonların yardımı ile, belirli bir yer ve zaman için, pek çok proses arasından en iyisinin seçilmesi, uygun bir karar olur. Bu yol faydalıdır, fakat mühendis son analizlerini, tecrübeye dayanan yargının yardımı ile yapacak olursa, daha başarılı olur [5]. Bu amaçla kullanılacak bir Uzman Sistem ile işletme verimliliğinin ve etkinliğinin artacağı muhakkaktır.
Proses deÄŸiÅŸkenlerini ölçüp gösteren, yazan ve kontrol eden enstrumentasyon, modern kimyasal madde üretiminin hemen hemen en önemli karakteristiÄŸidir. Kimyasal madde üreten fabrikaların giderinin % 15’ine kadar ulaşır. Sürekli üretimin çoÄŸalması, işçilik ve kontrol giderlerinin artması, her tip kontrol cihazı ve bilgisayarın kolaylıkla bulunabilmesi, enstrumentasyonu en yüksek noktaya çıkarmıştır [5].
George R.Marr “Duyarlı reaksiyonlar, yeni donatım düzenlemeleri veya alışılmamış karmaşık kontrol ÅŸemaları, sistemi o kadar karmaşık bir ÅŸekilde gösterirler ki, baÅŸlama anında veya dengeli halden uzaklaÅŸma durumunda, proses davranışını anlamak veya hesaplamak, insan beyni için mümkün deÄŸildir. Mühendis tarafından programlanabilen bilgisayarın kolaylığı, diferansiyel eÅŸitliklerin çözümündeki hız ve doÄŸruluk, proses davranışının yapısını kavrama, kimyasal proses endüstrilerinde analog bilgisayar baÅŸarısının üç önemli nedenini oluÅŸturur” demektedir. Kontrolun bu ÅŸekilde, bölümlere ayrılması kendisinin bir özelliÄŸidir, fakat matematiÄŸin daha iyi uygulanması ve optimizasyon kontrollerinin kullanılabilirliÄŸi, hızla büyümesine neden olmaktadır [5].
Kimyasal kontrol, fabrika iÅŸlemlerinde üç yerde yapılır: (1) fabrikaya gelen hammadde analizi; (2) üretim esnasında reaksiyon ürünlerinin analizi, bir proses kontrol olarak adlandırılır ve (3) fabrikayı terkeden bitirilmiÅŸ ürünün analizi. Kimyasal madde üreticisi, sadece satınalma olduÄŸu hammaddelerin karakterlerini bilmekle yetinmeyip; hazırlamış olduÄŸu ürünlerde, yabancı maddenin ya hiç bulunmaması veya çok az bulunmasına dikkat etmelidir. Kimyasal proses endüstrilerinde kullanılan hammaddelerin % 90’nından fazlası, kimyasal analizi esas alınarak pazarlanır [5].
Kimyasal maddeler üreten bir fabrika, genel bir kural olarak vasıflı işçi ve usta gerektirir. Yıllar ilerledikçe, kimya endüstrisi kontrol cihazlarının kullanımı ve cihazlarının daha karmaşık yapılması sebebiyle, daha fazla kalifiye teknisyene gereksinme duymaktadır [5].
Kimyasal proses endüstrisinin önemli karakteristiklerinin bazıları değişik işlemler, yeni hammaddeler, yeni ürünler ve yeni pazarlardır. Araştırma, bu değişmeleri yaratır ve onlardan faydalanır. İleriye dönük bu incelemeler veya araştırmalar yapılmazsa kuruluş rakip kuruluşların gerisinde kalır [5].
Kimya endüstrisinin farmasotik sektörü tarafında üretilen, hayatımızı koruyan ve tedavi eden tıp ve ilaçlara da önemli bir yer tutar. Farmasotik üretim sektörü, gittikçe artan yaşama beklentisi ile 20. yüzyıl süresince önemli bir katkı kazanmıştır.
Farmasotik endüstrisi, üretim proseslerinde kimyasal proses endüstrilerinin diğer bölümlerinden daha karmaşık ve daha çeşitli aşamaları uygulamaktadır. Bir çok kimyasal yapıların karmaşıklığının insanların hastalıklarının karmaşıklığı ve farmasotik endüstrilerinin tedavi etmek için tasarlandığı hayvan bedenlerinin karmaşıklığı ile ilişkili olabilir [7].
2.3.Genel Üretim Planlama Süreci
Üretim planlaması gelecekteki imalat faaliyetlerinin veya miktarlarının düzeylerini ve limitlerini belirleyen fonksiyon olarak tanımlanabilir. Planlama, üretilecek ürün ve üretim kaynakları hakkındaki verilerin analizi ile başlar. Üretim sistemlerinin faaliyet yoğunluğu ve karmaşıklığı, işletme içi faaliyetlerin koordinasyon zorluğu, tüketici kütlesinin genişlemesi ve isteklerinin değişik olması, tedarik ve dağıtım faaliyetlerinin geniş bir alana yayılması, hizmet,kalite ve fiyat rekabetinin yoğunlaşması, işletmenin ekonomik düzeyde çalışmasını sağlamak için malzeme, makine zamanı ve iş gücü kayıplarının minimum düzeye indirilme zorunluluğu gibi nedenlerden üretim planlama kaçınılmaz olarak gereklidir.
Üretim planlamasının amacı, belirlenen üretim hedeflerine ulaşabilmek ya da mevcut satış imkanlarından faydalanabilmek için kaynakların en iyi (optimal) kullanımını tespit etmektir.
Üretim planlamasının üç düzeyi vardır: Uzun dönem, orta dönem ve kısa dönem. Uzun dönem bir ile beş yıllık, orta dönem ise bir ay ile bir yıllık (ana planlama) ve kısa dönem bir haftalık (detaylı planlama) planlamadır. Uzun dönemli planlama sürecinde belirlenen, işletmenin genel politikası ve kaynak kısıtları çerçevesinde ana planlama çalışmaları yapılır. Bu çalışmalar sonunda hazırlanan orta dönemli ana üretim planı, global verileri kullanarak üretim kaynaklarını ürünler ve dönemler bazında kabaca dağıtır. Bu plan sonucu ortaya çıkan bilgiler daha sonra detaylı planlamada kullanılır. Böylece tezgah, işçi ve saat veya gün seviyesinde üretim kararları alınır.
Ana üretim planlaması, üretim hızının ve işgücü düzeyinin tespiti ve böylece tamamlanmış mal, stok düzeyinin ve talebi karşılamak üzere fazla mesai veya dışarıya iş verme ihtiyacının belirlenmesi ile ilgilenen orta dönem bir üretim planlamasıdır. Ana üretim planı kullanılarak malzeme ihtiyacı da belirlenir ve gerekli satın alma siparişleri verilir. Ana üretim planlarının hazırlanması için yapılacak işler şöyle sıralanabilir:
1.Üretim planının kapsayacağı zaman aralığı tespit edilir.
2.Stok politikaları belirlenir, ekonomik stok düzeyleri hesaplanır.
3.Talep tahminleri yapılır.
4.Plan dönemi başındaki ve sonundaki stok düzeyleri belirlenir.
5.Planlama dönemi içinde üretilmesi gereken miktar bulunur.
6.Üretilmesi istenen miktar dönem dilimlerine dağıtılır.
Bu şekilde hazırlanan üretim planında genel olarak şu bilgiler yer alır:
1.Üretilecek her ürünün üretim miktarı,
2.Her ürün için alternatif üretim süreçleri ve her üretim süreciyle üretilecek ürün miktarı,
3.Her bir departman, hat, makine vb. tarafından üretilecek ürün miktarı,
4.Ürünlerin hedeflenen envanter seviyeleri,
5.Fazla mesai, ilave vardiyalar, kullanılmayan kapasite vb.,
6.İşgücü seviyeleri,
7.Üretim sistemi içindeki alt sistemler arasındaki hareket edecek olan malzeme ve yarı mamul miktarı,
8.Yan üreticilerden, ne tip girdinin ne miktarlarda temin edileceğini belirleyen planlar,
9.Satın alınacak malzeme ihtiyaçları.
Operasyonların planlaması ana planın temelini oluşturur. Operasyon planlamasında üç karar alınır:
·Hangi operasyonların gerekli olduğunun belirlenmesi,
·Bu operasyonların hangi iş merkezlerinde yapılacağının belirlenmesi,
·Bu operasyonların sıralarının belirlenmesi.
Haftalık üretim planında verilen değerlere göre, her hafta içinde uygulanacak imalat programları düzenlenir. Bunun için, mamulü oluşturan parçalar ve işlenecek malzemeler tespit edildikten sonra iş istasyonlarında yapılması gereken işler ve süreleri belirlenir. İşçilerin günlük faaliyetlerini ayrıntılı olarak belirleyen iş emirleri bu programlardan yararlanarak hazırlanır. Bir üretim programının hazırlanması için izlenen yol şu aşamalardan oluşur:
1.Bilgi toplama:
a.İşlem sıraları, tezgahlar ve diğer araç gereç hakkında
b.Tahmin edilen veya hesaplanan zaman standartları.
2.Sistem kurulması:
a.Çalışma takviminin düzenlenmesi.
b.Programlama kurallarının belirlenmesi.
3.Programlama yönteminin seçimi:
a.İleri yönlü programlama
b.Geri yönlü programlama
4.Programın hazırlanması:
a.İşlem sürelerinin hesaplanması.
b.Üniteler arası geçiş sürelerinin eklenmesi.
c.Toleransların eklenmesi.
Üretim planı yapılırken işgücü seviyesi, üretim merkezlerinin kapasitesi, maliyet standartları ve yönetim politikaları dikkate alınır.
2.4. İLAÇ (PROSES) ENDÜSTRİSİ İÇİN ÜRETİM PLANLAMA SİSTEMİ
Genel üretim planlama sürecini tanımladıktan sonra ilaç endüstrisindeki üretim planlama sürecini inceleyelim.
Sabit parti büyüklüğü ile üretim yapan, mamul çeşitliliği fazlalığı ve talep dalgalanmaları nedeni ile stok bulundurma zorunluluğunda bir imalat işletme yapısına sahip olan ilaç sektöründe üretim planları önce dört aylık bir dönem için yapılır, daha sonra bu üretim planının ilk ayı bir haftalık üretim programı olarak detaylandırılır.
2.4.1. Ana Üretim Planı:
Ana üretim planı dört aylık dönem için şu şekilde yapılmaktadır:
1.Fabrikada üretilen ürünler için geçerli stok politikaları mevcuttur. Örneğin bazı mamullerden bir aylık satış planı kadar, bazı mamullerden bir buçuk aylık satış planını karşılayacak kadar, bazıları içinde iki aylık satış planını karşılayacak kadar stok tutulmaktadır.
2.Ana üretim planına esas teÅŸkil edecek satış tahminleri dört ayı kapsayacak ÅŸekilde Satış Departmanın’ dan gelmektedir.
3.Mamullerin stok düzeyleri her ayın sonunda raporlanmaktadır. Bu devir stok, stok politikası ve satış planları kullanılarak dönem sonun stokları tespit edilir.
4.Satış miktarları belli, mamul stoklarımız belli ve dönem sonu istediğimiz stok belli olunca üretim miktarı da belirlenmiş olmaktadır.
5.Üretilmesi istenen miktar işgücü, makine kapasiteleri ve malzeme ihtiyacı dikkate alınarak, parti büyüklüklerinin katları olacak şekilde dönem dilimlerine dağıtılır.
Bu işlemler sonucunda oluşturulan ana üretim planı bir mamulün üretim miktarlarını ve sonraki dört dönem sonunda oluşacak tahmini devir stoklarını göstermektedir. Ana üretim planı oluşturulduktan sonra belirlenen üretim miktarları kullanılarak malzeme ihtiyaç planı oluşturulur.
2.4.2. Malzeme İhtiyaç Planı:
Ana üretim planındaki üretim miktarları sisteme girilir ve malzeme ihtiyacı çalıştırılır. Sistem yapısında bulunan verileri (ürün ağaçları, malzeme stokları vb.) kullanarak malzeme ihtiyaçlarını belirler. Üretim planlama uzmanı bu miktarlar üzerinden çeşitli ıskarta miktarlarını, minimum sipariş miktarları ve sabit kap miktarlarını da dikkate alarak gerçek satınalma taleplerini oluşturur ve daha sonra bu miktarlar Satınalma Departmanı tarafından satın alma siparişine dönüştürülür.
Malzeme ihtiyacının dört ay önceden belirlenmesinde en temel neden hammaddelerin büyük çoÄŸunluÄŸu ile ambalaj malzemelerinin bir kısmının ithal olması ve dolayısıyla teminlerinin vakit almasıdır. Dört aylık malzeme ihtiyaç planı Satınalma’ nın da önünü daha rahat görmesini saÄŸlamaktadır.
İlaç endüstrisinde hammadde ve ambalaj malzemelerinde uyulması gereken bazı kurallar (Bioeşdeğerlik vb.) nedeniyle tedarikçi seçiminde esnek olunamaz.
2.4.3. Ayrıntılı Üretim Planı :
Ana üretim planında belirlenen üretim miktarları haftalar bazında detaylı olarak programlanır.
·Her bir üretim tipi için işlem sıraları, kullanılacak tezgahlar ve araç gereçler hakkında tüm bilgiler toplanır.
·Her bir ürünün standart üretim süreleri daha önce yapılan işlemlerle belirlenmiştir.
·Müşteri sipariÅŸleri satış departmanı tarafından kendi stoklarından karşılanabildiÄŸi kadar karşılandıktan sonra kalan miktar kadar Ãœretim Planlama’ dan talep edilir. EÄŸer hali hazırda bu mamulden yoksa daha sonra karşılanmak üzere bakiye olarak deÄŸerlendirilir. Ayrıntılı üretim planına baÅŸlarken bakiye listeleri dikkate alınarak mamullerin öncelik sıraları belirlenir.
·Olası satış talepleri ve mamul stokları değerlendirilerek üretilecek mamuller belirlenir.
·Ayrıntılı üretim planına konacak mamulün üretimi için gerekli malzeme stoklarının yeterli olup olmadığına bakılır. Eğer yeterli değilse eksik olan malzemenin geliş zamanına göre mamulün üretimi ertelenir ve Satınalma Departmanı ihtiyaç olduğu konusunda uyarılır.
·İşgücü ve makine kapasitelerinin yeterli olup olmadığına dikkat edilir.
·İlaç endüstrisinde prosesler arasında yarı mamul stoklama zamanı fazla uzun tutulamaz, bu nedenle daha önce üretilen bir yarı mamul öncelikli olarak ambalaja alınmalıdır. Örneğin bir tablet üretiminde granülasyon sonunda oluşan yarı mamul en fazla üç gün tablet basılmadan veya film kaplanmadan durabilir, aksi durumda yarı mamul bozulmaya başlar. Bundan dolayı bir mamul üretilmeye başlandığında vakit kaybetmeden ambalajlanmalıdır.
Bütün bu ÅŸartlar altında üretimler haftalık olarak planlanır. Haftalık üretim planı, tüm departmanları kapsar ve gün içinde departmanın ilgili bölümünde hangi ürünün kaçıncı partisinin kaç kiÅŸi kullanılarak üretileceÄŸi bilgilerini göstermektedir. Haftalık üretim planı önceki haftanın Cuma günü tüm departmanlara yazılı olarak duyurulur ve mamulün üretiminden birkaç gün önce “Ãœretim Emirleri” oluÅŸturulur. Ãœretim emirleri Farmasotik ve Ambalaj olmak üzere iki kısımdır. “Farmasotik Ãœretim Emri” nde sabit üretim miktarı için gerekli hammaddelerin miktarları, kontrol numarası bilgileri yer almaktadır. “Ambalaj Ãœretim Emri” nde ise mamulün ambalajlanmasında kullanılan ambalaj malzemelerinin miktarı ve kontrol numarası bilgileri yer almaktadır.
BÖLÜM 3. İLAÇ İMALATI VE ENDÜSTRİSİ
İlaç (Drug); satmak, satışa çıkarılmak veya kullanılması için önerilmek üzere imal edilen, insan ve hayvanlardaki hastalıkları tedavi, yatıştırma, koruma, tanı, teşhis veya anormal fiziksel durumları düzeltmek veya organik (fonksiyonların) işlevlerin düzeltilmesi ve işler hale getirilmesi amacı güden herhangi madde veya maddeler karışımıdır [8].
İlaçların keşfinde sosyal olayların rolü vardır. Bunların başında yerel veya genel harpler gelir. Penisilinin imalatının gerçekleştirilmesini II.dünya savaşı zorlamıştır. Birinci dünya savaşı da bir çok aşı, serum ve antiseptiklerin keşfine neden olmuştur. Esasen penisilinin kütle halinde elde edilmesi ilaç sanayiinde büyük bir devrim oluşturmuş ve artık reçete formülleri de eczanelerden fabrikalara geçerek hazır ilaç sanayiinin (Farmasotik Endüstri) doğmasına neden olmuştur. İlaç firmaları bu devrede birbiri ile yeni ilaç çıkarma ve bulma yönünden yarışa girmişlerdir. Bu çabalardan insanlık büyük yarar sağlamıştır [8].
Farmasotik Endüstri iki büyük grupta toplanmıştır [8] ;En büyük uğraşısını etken maddelerin üretilmesine ayıranlar.En büyük uğraşısı resmi standartlara uygun ve bilinen etken maddeleri müstahzar halinde imal edenler. Hastalıklarla mücadelede çevre sağlığı ve koruyucu hekimlik yanında yeni etken madde buluşları ve bunların topluma sunulmasının payı da büyük boyutlara ulaşmıştır [8].
Türkiye’de ilaç endüstrisi Cumhuriyet’ ten evvel hemen yok denecek kadar basit bir düzeyde idi. Ä°laçlar eczanelerde müstahzar haline getiriliyordu. Cumhuriyet’ ten sonra 1930 Türk Kodeksi’nin yayını ile ve ihtiyacın da artması sonucu evvela küçük laboratuarlar kurulmaya baÅŸlanmıştır. Ä°kinci dünya savaşından sonra ilaç sanayiimiz devletin ve yabancı kredilerin yardımı ile çok geliÅŸerek memleket ihtiyacını büyük oranda karşılar hale gelmiÅŸ ve ilaç imkan ve yeteneÄŸine de ulaÅŸmıştır .
İlaç İmalatı: İlaç haline sokmak için yapılan bütün formülasyon, şekillendirme, doldurma, ambalajlama ve etiketleme gibi tüm işlemlerdir. İlaç üretimi, etken (aktif) ve yardımcı hammaddelerin daha önce yapılan çalışmalar sonucu belirlenmiş formüle göre proseslerden geçirilerek insan kullanımına uygun hale getirilmesi olarak tanımlanabilir. İlaç imalatçısının amacı hastaya en yüksek kalitede ilaç sunmaktır. Hayat koruyup kurtaracak maddelerin imalatında ihmal ve dikkatsizlik affedilemez olduğu için ilaçlar bilimsel ve teknolojik geçerlikteki işlemlerle hazırlanmalıdır [8].
Sağlık organizasyonları ve FDA (Food and Drug Administration) gibi enstitülerce konulan standartların doğrultusunda üretim yapma gerekliliği olan ilaç sektörü için kritik unsurlardan birisi validasyondur. Validasyon (validation) yani geçerlilik veya imalatta geçerli işlemler, bir mamulün belirlenmiş (designed) işlemlerle güvenilir bir şekilde imal edileceğini gösteren ve en yeni bilimsel düzeydeki resmi bir program demektir. Validasyon, aynı üretim şartlarında yapılan üretimden aynı kalitede ürün elde edileceğinin garanti edilmesidir. İlaç imalatında yapılan validasyon çalışmaları sonunda bir mamul için en uygun şarj boyu (parti büyüklüğü) belirlenir ve bu miktar mamulün her üretimi için sabittir. Bu nedenle ilaç imalatında partiler halinde imalat yapılmaktadır. Dolayısıyla stoka üretim yapmak kaçınılmazdır.
Geçerlik her imalat şekli için o işlemlerle uğraşan bir ekip tarafından temin edilir. Fabrikalarda genellikle iyi imalat yöntemleri dört ana işleme dayanır.
İmalat işlemlerinin dikkatli ve detaylı bir dökümantasyonun yapılması.Her seri imalatın her safhasında kontrolüDepoya veya satışa müsaade edilmeden evvel seriye ait bütün doküman ve verilerin gözden geçirilmesiİmalatta yapılacak en ufak bir değişikliğin dahi sorumlular tarafından onaylanmış olması. Verilen bir zaman süreci (cycle) içerisinde imal edilmiş olan herhangi bir ilacın bütün kütlesine seri, kazan veya batch denir.
İlaç imalatında kullanılan, etken veya etken olmayan, işlemler esnasında değişen veya değişmeden kalan bütün maddelere ilkel maddeler (başlangıç maddeleri) denir. Başlangıç maddelerinin fabrikaya girebilmesi için bir sicil kartı veya defterleri olmalıdır. Bu defterde maddenin menşei (orjini), geldiği tarih, ilk analiz tarihi ve sonuçları, imalata gönderildiği tarih, ne için kullanılacağı yazılmalıdır. Bu sicil kartının bir kopyasının kalite kontrol departmanında bulunması gerekmektedir. Fabrikaya ilk gelen başlangıç maddesi veya ambalaj malzemesi kalite kontrol departmanın kontrolüne alınır (karantinaya alınır) ve kabul verilmeden kullanılamaz. Hammaddeler için bu bir ile iki hafta arasında değişirken, ambalaj malzemesinde bir iki gün arasında değişmektedir [8].
Her ilaç için SaÄŸlık Bakanlığı onaylı belirli bir imalat ÅŸekli ve hammadde kullanım miktarları vardır (bu miktarlar bir ÅŸarj için belirlenmiÅŸtir), bunlar firma içinde “reçete” olarak ifade edilir. Bir mamul üretilmek istendiÄŸi zaman gerekli hammaddeler belirlenen miktarlarda tartılarak hazırlanır ve imalata geçilir. Ä°laç imalatı iki kısımdır; birincisi ilacın üretilmesi ikincisi ise ambalajlanmasıdır.
BÖLÜM 4. TEZİLAÇ İLAÇ FABRİKASI
Yukarıda bahsettiğimiz Farmöstik Endüstrilerden ikinci gruba dahil olan firmamız resmi standartlara uygun olarak bilinen etken maddeleri kullanarak ilaç imal etmektedir.
·Üretim partiler halinde stoka yapılamaktadır. Prosese giren tüm malzemeler belirli karakteristik değerlerini içeren partiler halinde takip edilir. Validasyon çalışmaları sonucu da her bir mamul için optimum parti büyüklükleri belirlenir. Bu parti büyüklüklerine göre üretimde kullanılacak hammadde ve malzemelerin miktarları da sabittir.
·Bir mamule olan ihtiyaç miktarına veya üretim için gerekli olan hammadde ve malzeme miktarına göre ayarlama şansı olmadan aynı miktarın katları şeklinde üretim yapmak zorunluluğu vardır. Örneğin aylık satış rakamları ortalama 5000 adet olan bir mamulü 10,000 parti büyüklüğü ile üretmek zorunda olabilirsiniz. Dolayısıyla stoka üretim kaçınılmazdır.
·Satın alma sipariÅŸine karşılık fabrikaya gelen bir ambalaj malzemesine veya hammaddeye bir numara tayin edilir. Gelen hammadde ve ambalaj malzemesi “ Karantina” ya almaktadır ve Kalite Kontrol tarafından yapılan bazı analizler sonuçlanana kadar kullanılamamaktadır. Aktif hammaddelerde “potens” deÄŸeri kullanılmaktadır, bu deÄŸer bir hammaddenin belirli miktarından elde edilecek etkiyi ifade etmektedir. ÖrneÄŸin bir hammaddenin 92 kg’ dan saÄŸlayacağınız etkiyi elde etmek için 100 kg kullanmanız gerekiyorsa bu hammaddenin potensi %92 ‘dir.
·Bir ilaç firmasında bir ürünün izlenebilirliğinin sağlanması gereken en temel şarttır. Gerekli olduğu zaman ürün hakkında istenilen tüm bilgilere kolayca ulaşma zorunluluğu vardır. Bu nedenle bir ürünün bir partisinin üretileceği zaman üretim yılı, ayı bilgilerini de içinde bulunduran sıralı bir numara tayin edilir (Seri numarası = kontrol numarası = batch numarası), ürün sürekli bu numara ile takip edilmektedir. Ayrıca üretilecek mamulün bir yıl içinde kaçıncı kez üretileceğini gösteren bir başka numara daha tayin edilir (Şarj numarası = Mamulün parti sayısı).
·Üretimine kara verilen bir ürün için iÅŸ emri oluÅŸturulur ve bu “ Farmöstik Ä°ÅŸ Emri” ile “Ambalaj Ä°ÅŸ Emri” olmak üzere iki kısımdır. Ãœrün aÄŸaçları da bu ÅŸekilde iki aÅŸamalıdır. Farmöstik ürün aÄŸacında hammaddeler, ambalaj ürün aÄŸacında ambalaj malzemeleri yer almaktadır.
·İlaç firmasında ürünler üretim ÅŸekillerine göre Tablet, Film Tablet, Süspansiyon, Pomad ve Flakon ÅŸeklinde gruplanmaktadır. Biz uygulamamızda diÄŸerlerine göre daha sık üretilen Tablet, Film Tablet ve Süspansiyon tipinde üretimleri ve ürünleri ele aldık. Granülasyon: Hammaddelerin belirli miktarlarda, belirli proseslerle karıştırıldığı iÅŸlemdir. Bu iÅŸlem sonunda çıkan yarı mamule “bulk” adı verilmektedir. Bulktan alınan numuneye Kalite Kontrolün uyguladığı bazı analizlerin sonucuna baÄŸlı olarak sonraki aÅŸamaya geçilir.Tablet Baskı: Granülasyon sonunda oluÅŸan yarı mamul tablet baskı makinesinde belirli spesifikasyonlar altında tablet ÅŸekline getirilir. Tablet baskının baÅŸlangıcında alınan numunelere yapılan kontrollerin sonucuna göre bu spesifikasyonlar deÄŸiÅŸtirilerek en uygun ÅŸartlar saÄŸlanana kadar tekrar denenmektedir.Film Kaplama: Tablet ÅŸekline getirilen yarı mamulün üzeri daha önce hazırlanan bir solüsyon ile film kaplama makinesinde kaplanır. Bu iÅŸlemin sonucunda yapılan analizlerin sonucuna göre ambalajlama iÅŸlemine geçilir.Toz Dolum: EÄŸer ürün süspaniyon ise granülasyon sonunda ÅŸiÅŸelere doldurulur.Blisterleme: Tablet veya film tablet ürünleri bu aÅŸamada blisterlenir. f. Ambalajlama: Blisterlenen veya ÅŸiÅŸelenen yarı mamuller bu aÅŸamada kutulanır, shringlenir ve kolilenir.
·İlaç firmasında mevcut beş departman var; Solid, Likid, Pomad, Penisilin ve Sefalosporin departmanları.
·Satın alınarak tedarik edilen ambalaj malzemelerinin spesifikasyonlara uygun olup olmadığını belirlemek için zorunlu yapılması gereken kontroller vardır. Hammaddelerde kabul öncesi 5-15 gün olan analiz süreleri; her bir üretim prosesinden bir sonraki üretim prosesine geçerken 2-5 saatlik analiz süreleri; mamul tamamlandıktan sonrada 5-15 günlük satış onayı öncesi analizler süreleri mevcuttur.
·Bir ilaç firmasında ürünün fiyatı önemli ve etkili bir özelliktir. Sürekli fiyatında deÄŸiÅŸiklik olabilen ürünün satışı en son fiyat üzerinden yapılmalıdır ve bu nedenle bitmiÅŸ ürün üzerinde başı iÅŸlemlerle deÄŸiÅŸiklik yapılması gerekebilmektedir. Bunun dışında SSK’ ya satış yapabilmek için ürünün üzerine “SSK malıdır satılamaz” ibaresi basılması zorunludur ve bu satışlar için de ürüne iÅŸlem yapmak gerekmektedir. Ãœrün fiyatının durumuna göre (fiyatlı, fiyatsız, SSK) farklı stoklarda muhafaza edilmektedir.
·İlaç endüstrisinde karşılanamayan müşteri sipariÅŸleri daha sonra karşılanmak üzere geçerli kalır ve “bakiye” olarak deÄŸerlendirilir.
Şekil 1. Tablet, Film Tablet ve Süspansiyon tipi ürünlerin akış şeması.
BÖLÜM 5. KARAR DESTEK SİSTEMLERİ, YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER
5.1. Karar Destek Sistemleri
Karar destek sistemleri karşılıklı etkileşimli, esnek ve kolayca uyum sağlayan bilgisayar destekli bilgi sistemleridir. Özellikle belirli yönetim problemlerinin çözümlerine destek olmak için geliştirilmiştir. Verileri kullanır, kolay kullanıcı arabirimi sağlar ve karar vericinin kendi kavrayışına izin verir. Karar destek sistemi ayrıca modelleri kullanır (standart ve/veya müşteri-bazlı), değişken olmayan proseslerle kurulur (sıklıkla son kullanıcılar tarafından), karar verme prosesinin bütün aşamalarını destekler ve bilgi tabanı içerir. Karar destek sistemlerinin ana amaçları şunlardır [9]:
·Kompleks problemlerin çözüme destek yeteneği
·Değişen şartların sonucu olan beklenmedik durumlara için hızlı karşılık yanıt vermek.
·Birkaç stratejiyi farklı biçimler altında, hızla ve tarafsız olarak deneme yeteneği.
·Yeni kavramlar ve öğrenimler.
·Kolaylaştırılmış iletişim.
·Yönetim kontrol ve performansı.
·Maliyetlerin azaltılması.
·Tarafsız kararlar.
·Yöneticiye daha az zamanda ve/veya daha az çaba ile görevini yapmayı sağlayarak yönetsel verimliliği arttırır. Karar destek sistemi analiz, planlama ve uygulama için yöneticiye daha kaliteli zaman sağlar.
Karar destek sisteminin öğeleri şunlardır [9]:
·Veri Yönetimi : Veri yönetimi şartlar ile ilgili verileri içeren ve veri tabanı yönetim sistemleri olarak adlandırılan veri taba(ları)nı içerir.
·Model Yönetimi : Sistemin analitik yeteneğini ve uygun yazılım yönetimini sağlayan finansal, istatistik, yönetim bilimi veya diğer modeller gibi yazılım paketleridir.
·Haberleşme Alt Sistemi : Kullanıcı ara yüzünü sağlar, iletişim alt sistemidir.
·Bilgi Yönetimi : Bu işlevsel alt sistem diğer alt sistemler tarafında desteklenir veya bağımsızmış gibi davranır.
Bu öğeler karar destek sisteminin yazılım kısmını oluşturur.
5.2. Yapay Zeka
Bir çok uzman Yapay Zeka’ nın iki temel fikir ile ilgili olduÄŸu konusunda hem fikirler: Birinci, insanların düşünme prosesleri üzerine çalışmayı içerir (zekanın ne olduÄŸunu anlamak için). Ä°kinci, bu prosesleri makineler yoluyla ifade etmekle ilgilidir (makineler, robotlar,vb.).
Yapay Zeka, bir insan tarafından yapılacak bir davranışın, zeka olarak adlandırılabilecek, bir makine tarafından yapılandır. Winston ve Prendergast Yapay Zeka’ nın üç amacını listeler [9]:
1.Makineleri daha zeki yapmak.
2.Zekanın ne olduğunu anlamak.
3.Makineleri daha kullanışlı yapmak.
Yapay Zeka sembolik, algoritmik olmayan problem çözme teknikleri ile ilgili bilgisayar biliminin bir dalıdır.
Yapay Zeka yazılımı sembolik sunumları ve iÅŸlemleri temel alır. Yapay Zeka’ da sembol harf, kelime veya nesneler, prosesleri ve bunların iliÅŸkilerini sunmak için kullanılan sayılardır. Nesneler insanlar, ÅŸeyler, fikirler, öğeler, olaylar veya gerçeklerin durumları olabilir. Sembolleri kullanarak gerçekleri, öğeleri ve içlerindeki iliÅŸkileri ifade eden bir bilgi tabanı yaratmak mümkündür. Sonra, problemleri çözmek için öneri veya tavsiye yaratmak üzere sembolleri yöneten çeÅŸitli prosesler kullanılır [9].
Günümüzde Yapay Zeka birçok dallara ayrılmaktadır. Yapay Zeka’ ya esas olan dallar: uzman sistemler, bilgisayarla görme, tabii dil iÅŸleme, yapay sinir aÄŸları, robotik, bilgiyi elde etme ve sunma, kavram modelleme, öğretim vb.leridir. Bazen Yapay Zeka daha farklı bir ÅŸekilde bileÅŸenlere ayrılmaktadır. Bu dallarla birlikte diÄŸer bilim dallarında geliÅŸtirilmiÅŸ, fakat Yapay Zeka’da geniÅŸ kullanılan yöntemler de mevcuttur. Böyle yöntemler çoÄŸunlukla yardımcı rol oynayarak insan gibi düşünme sürecine daha kolay yaklaşım elde etmeye olanak tanımaktadırlar. Bunlara örnek olarak matematiÄŸin bir dalı olarak geliÅŸen bulanık mantık teorisini; biyoloji, özellikle genetikle ilgili olarak geliÅŸtirilmiÅŸ genetik algoritmalar son zamanlarda Yapay Zeka’ nın araÅŸtırma araçları arasında en çok yer kapsamaya baÅŸlamışlar. Bu çalışmada önce uzman sistemler, sonra yapay sinir aÄŸları, daha sonra bulanık mantık ve en son olarak ise genetik algoritmalar hakkında kısaca bilgiler verilecektir [9].
5.2.1 Yapay zekanın gelişim süreci
Yapay zeka konusundaki ilk çalışma McCulloch ve Pitts tarafından yapılmıştır. Bu araÅŸtırmacıların önerdiÄŸi, yapay sinir hücrelerini kullanan hesaplama modeli, önermeler mantığı, fizyoloji ve Turing’in hesaplama kuramına dayanıyordu. Her hangi bir hesaplanabilir fonksiyonun sinir hücrelerinden oluÅŸan aÄŸlarla hesaplanabileceÄŸini ve mantıksal “ve” ve “veya” iÅŸlemlerinin gerçekleÅŸtirilebileceÄŸini gösterdiler. Bu aÄŸ yapılarının uygun ÅŸekilde tanımlanmaları halinde öğrenme becerisi kazanabileceÄŸini de ileri sürdüler. Hebb, sinir hücreleri arasındaki baÄŸlantıların ÅŸiddetlerini deÄŸiÅŸtirmek için basit bir kural önerince, öğrenebilen yapay sinir aÄŸlarını gerçekleÅŸtirmek de olası hale gelmiÅŸtir [1].
1950’lerde Shannon ve Turing bilgisayarlar için satranç programları yazıyorlardı. Ä°lk yapay sinir ağı temelli bilgisayar SNARC, MIT’de Minsky ve Edmonds tarafından 1951’de yapıldı. Çalışmalarını Princeton Ãœniversitesi’nde sürdüren Mc Carthy, Minsky, Shannon ve Rochester’le birlikte 1956 yılında Dartmouth’da iki aylık bir workshop düzenledi. Bu toplantıda bir çok çalışmanın temelleri atılmakla birlikte, toplantının en önemli özelliÄŸi Mc Carthy tarafından önerilen Yapay zeka adının konmasıdır. Ä°lk kuram ispatlayan programlardan Logic Theorist (Mantık kuramcısı) burada Newell ve Simon tarafından tanıtılmıştır [10].
Daha sonra Newell ve Simon, “insan gibi düşünme” yaklaşımına göre üretilmiÅŸ ilk program olan General Problem Solver (Genel sorun çözücü) ‘ı geliÅŸtirmiÅŸlerdir. Simon, daha sonra fiziksel simge varsayımını ortaya atmış ve bu kuram, insandan bağımsız zeki sistemler yapma çalışmalarıyla uÄŸraÅŸanların hareket noktasını oluÅŸturmuÅŸtur [10].
Bundan sonraki yıllarda mantık temelli çalışmalar egemen olmuş ve programların başarımlarını göstermek için bir takım yapay sorunlar ve dünyalar kullanılmıştır. Daha sonraları bu sorunlar gerçek yaşamı hiçbir şekilde temsil etmeyen oyuncak dünyalar olmakla suçlanmış ve yapay zekanın yalnızca bu alanlarda başarılı olabileceği ve gerçek yaşamdaki sorunların çözümüne ölçeklenemeyeceği ileri sürülmüştür [1].
Geliştirilen programların gerçek sorunlarla karşılaşıldığında çok kötü bir başarım göstermesinin ardındaki temel neden, bu programların yalnızca sentaktik bir şekilde çalışıp konu ile ilgili bilgileri kullanmamasıydı. Bu dönemin en ünlü programlarından Weizenbaum tarafından geliştirilen Eliza, karşısındaki ile sohbet edebiliyor gibi görünmesine karşın, yalnızca karşısındaki insanın cümleleri üzerinde bazı işlemler yapıyordu. İlk makine çevirisi çalışmaları sırasında benzeri yaklaşımlar kullanılıp çok gülünç çevirilerle karşılaşılınca bu çalışmaların desteklenmesi durdurulmuştur [12].
Zeki davranışı üretmek için bu çalışmalarda kullanılan temel yapılardaki bazı önemli yetersizliklerin de ortaya konmasıyla bir çok araÅŸtırmacılar çalışmalarını durdurdular. Buna en temel örnek, sinir aÄŸları konusundaki çalışmaların Minsky ve Papert’in 1969’da yayınlanan Perceptrons adlı kitaplarında tek katmanlı algaçların bazı basit problemleri çözemeyeceÄŸini gösterip aynı kısırlığın çok katmanlı algaçlarda da beklenilmesi gerektiÄŸini söylemeleri ile bıçakla kesilmiÅŸ gibi durmasıdır [1].
Her sorunu çözecek genel amaçlı program yerine belirli bir uzmanlık alanındaki bilgiyle donatılmış programlar kullanma fikri yapay zeka alanında yeniden bir canlanmaya yol açtı. Kısa sürede uzman sistemler adı verilen bir metodoloji gelişti. Fakat burada çok sık rastlanan tipik bir durum, bir otomobilin tamiri için önerilerde bulunan uzman sistem programının otomobilin ne işe yaradığından haberi olmamasıydı [11].
İnsanların iletişimde kullandıkları Türkçe, İngilizce gibi doğal dilleri anlayan bilgisayarlar konusundaki çalışmalar bu sıralarda hızlanmaya başladı. Doğal dil anlayan programların dünya hakkında genel bilgiye sahip olması ve bu bilgiyi kullanabilmek için genel bir metodolojisi olması gerektiği belirtilmekteydi [12].
Uzman dizgelerin baÅŸarıları beraberinde ilk ticari uygulamaları da getirdi. Yapay zeka yavaÅŸ yavaÅŸ bir endüstri haline geliyordu. DEC tarafından kullanılan ve müşteri sipariÅŸlerine göre donanım seçimi yapan R1 adlı uzman sistem ÅŸirkete bir yılda 40 milyon dolarlık tasarruf saÄŸlamıştı. Birden diÄŸer ülkelerde yapay zekayı yeniden keÅŸfettiler ve araÅŸtırmalara büyük kaynaklar ayrılmaya baÅŸlandı. 1988’de yapay zeka endüstrisinin cirosu 2 milyar dolara ulaÅŸmıştı [12].
Bütün bu çalışmaların sonunda yapay zeka araştırmacıları iki guruba ayrıldılar. Bir gurup insan gibi düşünen sistemler yapmak için çalışırken, diğer gurup ise rasyonel karar verebilen sistemler üretmeyi amaçlamaktaydı. Aşağıda bu yaklaşımları kısaca inceleyeceğiz [11].
İnsan gibi düşünen sistemler:
İnsan gibi düşünen bir program üretmek için insanların nasıl düşündüğünü saptamak gerekir. Bu da psikolojik deneylerle yapılabilir. Yeterli sayıda deney yapıldıktan sonra elde edilen bilgilerle bir kuram oluşturulabilir. Daha sonra bu kurama dayanarak bilgisayar programı üretilebilir. Eğer programın giriş/çıkış ve zamanlama davranışı insanlarınkine eşse programın düzeneklerinden bazılarının insan beyninde de mevcut olabileceği söylenebilir.
İnsan gibi düşünen sistemler üretmek bilişsel bilimin araştırma alanına girmektedir. Bu çalışmalarda asıl amaç genellikle insanın düşünme süreçlerini çözümlemede bilgisayar modellerini bir araç olarak kullanmaktır.
Ä°nsan gibi davranan sistemler:
Yapay zeka araştırmacılarının baştan beri ulaşmak istediği ideal, insan gibi davranan sistemler üretmektir. Turing zeki davranışı, bir sorgulayıcıyı kandıracak kadar bütün bilişsel görevlerde insan düzeyinde başarım göstermek olarak tanımlamıştır. Bunu ölçmek için de Turing testi olarak bilinen bir test önermiştir. Turing testinde denek, sorgulayıcıyla bir terminal aracılığıyla haberleşir. Eğer sorgulayıcı, deneğin insan mı yoksa bir bilgisayar mı olduğunu anlayamazsa denek Turing testini geçmiş sayılır.
Turing, testini tanımlarken zeka için bir insanın fiziksel benzetiminin gereksiz olduğunu düşündüğü için sorgulayıcıyla bilgisayar arasında doğrudan fiziksel temastan söz etmekten kaçınmıştır. Burada vurgulanması gereken nokta, bilgisayarda zeki davranışı üreten sürecin insan beynindeki süreçlerin modellenmesiyle elde edilebileceği gibi tamamen başka prensiplerden de hareket edilerek üretilmesinin olası olmasıdır.
Rasyonel düşünen sistemler:
Bu sistemlerin temelinde mantık yer alır. Burada amaç çözülmesi istenen sorunu mantıksal bir gösterimle betimledikten sonra çıkarım kurallarını kullanarak çözümünü bulmaktır. Yapay Zeka’da çok önemli bir yer tutan mantıkçı gelenek zeki sistemler üretmek için bu çeÅŸit programlar üretmeyi amaçlamaktadır.
Bu yaklaşımı kullanarak gerçek sorunları çözmeye çalışınca iki önemli engel karşımıza çıkmaktadır. Mantık, formel bir dil kullanır. Gündelik yaşamdan kaynaklanan, çoğu kez de belirsizlik içeren bilgileri mantığın işleyebileceği bu dille göstermek hiç de kolay değildir. Bir başka güçlük de en ufak sorunların dışındaki sorunları çözerken kullanılması gerekecek bilgisayar kaynaklarının üstel olarak artmasıdır.
Rasyonel davranan sistemler:
Amaçlara ulaşmak için inançlarına uygun davranan sistemlere rasyonel denir. Bir ajan algılayan ve harekette bulunan bir şeydir. Bu yaklaşımda yapay zeka, rasyonel ajanların incelenmesi ve oluşturulması olarak tanımlanmaktadır. Rasyonel bir ajan olmak için gerekli koşullardan biri de doğru çıkarımlar yapabilmek ve bu çıkarımların sonuçlarına göre harekete geçmektir. Ancak, yalnızca doğru çıkarım yapabilmek yeterli değildir. Çünkü bazı durumlarda doğruluğu ispatlanmış bir çözüm olmadığı halde gene de bir şey yapmak gerekebilir. Bunun yanında çıkarımdan kaynaklanmayan bazı rasyonel davranışlar da vardır. Örneğin, sıcak bir şeye değince insanın elini çekmesi bir refleks harekettir ve uzun düşünce süreçlerine girmeden yapılır.
Bu yüzden yapay zekayı rasyonel ajan tasarımı olarak gören araÅŸtırmacılar, iki avantaj öne sürerler. Birincisi “düşünce yasaları” yaklaşımından daha genel olması, ikincisi ise bilimsel geliÅŸtirme yöntemlerinin uygulanmasına daha uygun olmasıdır.
Şimdi ise farklı disiplinler açısından yapay zeka yaklaşımları anlatılacaktır.
5.2.2. Yapay zekaya farklı yaklaşımlar
Mevcut Yapay Zeka yaklaşımlarını şu başlıklar altında ifade edebilir [10,11];
5.2.2.1. Matematiksel yaklaşım
Kaos teorisinin beynin üst düzey fonksiyonlarının modellenmesinde önemli bir rol oynayacağı düşünülmektedir. İnsan beyni gibi bir fonksiyon üstlenmesine çalışılan bir sistemin tasarlanmasındaki çabalar için, kuşkusuz kaos teorisi çok önemli bir yer tutmaktadır. Çünkü tasarılar ortaya konulacak modelleri temel almaktadır.
Kaos teorisi, sayısal bilgisayarların ve onların çıktılarını çok kolay görülebilir hale getiren ekranların ortaya çıkmasıyla gelişti ve son on yıl içinde popülerlik kazandı. Ancak kaotik davranış gösteren sistemlerde kestirim yapmanın imkansızlığı bu popüler görüntüyle birleşince, bilim adamları konuya oldukça kuşkucu bir gözle bakmaya başladılar. Fakat son yıllarda kaos teorisinin ve onun bir uzantısı olan fraktal geometrinin, borsadan meteorolojiye, iletişimden tıbba, kimyadan mekaniğe kadar uzanan çok farklı dallarda önemli kullanım alanları bulması ile bu kuşkular giderek yok olmaktadır[10].
Teoriye temel oluÅŸturan matematiksel ve temel bilimsel bulgular, 18.yüzyıla, hatta bazı gözlemler antik çaÄŸlara kadar geri gidiyor. Yunan ve Çin mitolojilerinde yaradılış efsanelerinde baÅŸlangıçta bir kaosun olması rastlantı deÄŸil. Özellikle Çin mitolojisindeki kaosun, bugün bilimsel dilde tanımladığımız olgularla hayret verici bir benzerliÄŸi olduÄŸunu görüyoruz. Batı’da da daha sonraki dönemlerde bilim adamları tarafından karmaşık olgulara dair gözlemler yapılmıştır. Poincare, Weierstraas, von Koch, Cantor, Peano, Hausdorff, Besikoviç gibi çok üst düzey matematikçiler tarafından bu teorinin temel kavramları oluÅŸturulmuÅŸtur.
Karmaşık sistem teorisinin ardında yatan yaklaşımı felsefe, özellikle de bilim felsefesi açısından inceleyecek olursak, ortaya ilginç bir olgu çıkıyor. Aslında bugün pozitif bilim olarak nitelendirdiğimiz şey, batı uygarlığının ve düşünüş biçiminin bir ürünüdür. Bu yaklaşımın en belirgin özelliği, analitik oluşu yani parçadan tüme yönelmesi (tümevarım) [11].
Genelde karmaşık problemleri çözmede kullanılan ve bazen çok iyi sonuçlar veren bu yöntem gereğince, önce problem parçalanıyor ve ortaya çıkan daha basit alt problemler inceleniyor. Sonra, bu alt problemlerin çözümleri birleştirilerek, tüm problemin çözümü oluşturuluyor. Ancak bu yaklaşım görmezden gelerek ihmal ettiği parçalar arasındaki ilişkilerdir. Böyle bir sistem parçalandığında, bu ilişkiler y