Yazar "Aslan, Abdulbari" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    İşe alım süreçlerinde aşamalı olarak TOPSIS ve VIKOR yöntemleri uygulanarak iş gören seçimi yapılması
    (Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, 2023) Aslan, Abdulbari; Hüseyinoğlu, Mesut; Budak, Cafer
    Değişen ve gelişen dünyada kurumların daha rekabetçi ve sürdürülebilir yönetim süreçlerinde karar verme oldukça önemli bir yer edinmiştir. Son 80 yılda tamamen sistemli bir disiplin ve model halini alan karar verme bilimi tüm organizasyon ve yaşam alanlarına yön vermeye devam etmektedir. Tüm şirketler için hayati bir öneme sahip olan ve gittikçe daha da önem kazanan çalışan etmeni ve çalışan seçimi de karar verme modelleri ile yönetilmeye başlanmıştır. Bu çalışmada öncelikle karar verme modelleri hakkında bilgiler sunulmuştur. Daha sonra Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) modellerinden TOPSIS yöntemi kullanılarak iş başvurusu yapan 8 adaydan 4 kişilik mülakat listesi oluşturulmuştur. Son olarak seçilen adaylar içinden en uygun adayı tercih etmek için VIKOR yöntemi uygulanmış ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Yapay zeka ve optimizasyon uygulamaları kullanılarak insan kaynakları süreçlerinin optimizasyonu ve modellenmesi
    (Dicle Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2023) Aslan, Abdulbari; Hüseyinoğlu, Mesut
    İnsan Kaynakları süreçleri, uygulamalar ve yöntemler anlamında tarihi çok eskilere gitmiş olsa da 19. Yüzyıl sonu itibari ile yeni bir sistem olarak ortaya çıkmıştır. İnsan Kaynakları Yönetimi Sanayi Devrimi ile sistemleşmiş ve endüstriyel ilerleme ile paralelde gelişim göstermiş, yasal değişiklikler ve bu değişikliklerim çizdiği çerçeve ile birlikte de farklı açılardan değişime uğramış ve bu yasal uygulamalara uyum sağlamıştır. Bu her alandaki değişim ve şartlara uyum için farklı disiplinler, farklı yöntem ve teknolojilerden faydalanmıştır. İnsan Kaynakları Yönetimi bu sebeple bilimsel yöntemlerin en fazla uygulandığı, birçok en uygun şekle sokma uygulamalarının denendiği, dijital süreçlerle bütünleşmiş edildiği ve otomasyon gelişimleri ile sürekli yenilik gerektiren alanlardan biri olmuştur. Bu çalışmada İnsan Kaynakları süreçleri incelenmiş, işe alım süreçlerinde yapay zekâ ve en uygun şekle sokma çalışmaları yaparak iyileştirmeler yapılmıştır. Öncelikle süreçlerin analizleri yapılmış olup bu analizler ve veriler ışığında çalışmalara başlanmıştır. Süreçlerin uçtan uca otomotive olması sağlanarak birçok süreçteki çalışan eforu azaltılmış, optimizasyon çalışmaları ile süreç yalınlaştırılmıştır. Ayrıca yapay zeka görüntü işleme modülü ile de arşivleme ve kataloglama fonksiyonları çok daha yönetilebilir ve verimli hale getirilmiştir. Ayrıca mülakat değerlendirme süreçlerinde Random Forrest Yöntemi (bir makine öğrenimi algoritması) kullanılmış olup görüşmecinin, belirlenen kriterlere dayalı 4 mülakat kararının ("Beklentileri karşılıyor", "Beklentileri karşılamıyor", "Uygun değil", "Beklentileri aşıyor") makine tarafından aday kriterlerinin değerlendirilmesi ile makinenin öğrenmesi ve görüşmeci yerine karar vermesi sağlanmıştır. %99'a yakın doğruluk kararı ile de makine aynı görüşmeci gibi karar vermiştir. Burada elde edilen verilerle görüşmecinin bile belirleyemediği kriterlerin öncelik sıralaması netleştirilmiş, böylece görüşmede hangi özelliklerin daha önemli olduğu belirlenebilmiştir. Son olarak detayları verilecek olan yapılan optimizasyon ve buna bağlı olarak yapılan sistemleştirme çalışmalarıyla 1.196 iş günü kazanç sağlanmıştır. İnsan Kaynaklarında yapay zeka ve optimizasyon uygulamalarının kullanımı gün geçtikçe daha da çok artacaktır. İnsan Kaynakları birimlerinin ve buna bağlı olarak tüm şirketlerin bu sürece daha hazırlıklı olması gerekmektedir. Bu çalışma bu hazırlığın ve gerçekliğin yaygınlaşması ve gerekliliğini amaçlamaktadır.