Development of An E-Purchase Portal Application Using Asp.Net Technology

DergiPark: 246030trakyafbdBu çalışmada web tabanlı, açık eksiltme yöntemini kullanan bir e-satınalma uygulaması geliştirilmiştir. Amaç, yazılımı kullanan herhangi bir şirketin satınalma işlemlerini daha kolay, hızlı ve karlı gerçekleştirebilirken aynı zamanda geleneksel yöntemlere oranla yapılan işlemlere daha fazla şeffaflık kazandırmaktır. Geliştirilen yazılımla ürün ve hizmet satınalma maliyetlerini azaltılarak satışları arttırmadan veya kaliteden ödün vermeden karlılığı arttırmak hedeflenmektedir. Geleneksel satınalma süreçlerini kısaltmak ve zaman kazanmak, karar verme mekanizmalarını ve süreçlerini optimize etmek, tedarikçi yönetimi etkinliğini arttırmak, şeffaflaşmak, operasyonel maliyetleri azaltmak ve en önemlisi dinamik ve yoğun bir rekabet ortamı yaratarak satınalmalarda büyük maliyet avantajları sağlamaktır. Kamu ve özel sektör için giderek önem kazanan satınalma süreçleri, eğer etkin bir şekilde yürütülürse kurumlar/işletmeler için büyük avantajlar sağlayabilmektedir. Uygulama, günümüz yazılım geliştirme teknolojilerinden biri olan ASP.NET ortamı kullanılarak geliştirilmiştir. Projede, C# programlama dili ve veritabanı olarak da Microsoft SQL Server kullanılmıştır.In this study, a web-based, e-purchasing application has been developed that works for underbidding actions. The objective in this study is that; any company which uses this software will be enabled to have a purchasing process that is easier, faster and more profitable than the traditional purchase method, and shall also gain a more transparent structure regarding the relevant business processes. The use of this new software aims to increase profitability as well as decrease purchasing costs without compromising quality. This yields to; shortening traditional purchasing processes, gaining some additional spare time, optimising the decision-making mechanisms and processes, increasing the effectiveness of supplier management activities, becoming transparent, reducing operational costs and most importantly, providing great cost advantages in orders and purchases (by creating a dynamic and highly competitive environment) Purchasing processes are becoming more and more important for public and private sector, and if they are effectively executed, institutions / businesses could have great advantages. The application in this project has been developed by using the ASP.NET environment, which is one of the state of the art software platforms. In this project, C # programming language and Microsoft SQL Server database system are also used

Predicting the amount of wastage of finished goods in textile dyeing factories

Rekabet şartlarının uluslararası boyutta olduğu günümüz şartlarında işletmelerin pazar paylarını koruyabilmeleri için maliyetlerini azaltmaları gerekmektedir. Bu sebeple işletmelerin müşteri siparişlerini yeterli seviyede üretmeleri zorunlu hale gelmiştir. Ayrıca üretim sırasında gerçekleşen imalat hataları da kalite kontrol işlemi sırasında tespit edilmektedir. Bu ürünler fire olarak kabul edilmektedir. Hem sipariş fazlası üretimler hem de imalat hatalı ürünler daha düşük fiyatlara satılmaktadır. Bu durum, işletmelerin zarar etmelerine ve fazladan stok alanlarının işgal edilmesine sebep olmaktadır. Tekstil boyahane işletmeleri emek yoğun ve kimyasal ürünlerin tüketiminin fazla olduğu bir sektördür. Fazla üretim için harcanan enerji ve su kaynağı ekolojik sorunlara da yol açmaktadır. Gerçekleştirilen bu tez çalışmasında, bir işletmenin geçmiş üretim verileri incelenerek sipariş için gerekli en az üretim miktarının tespiti yapılmıştır. Bu tespit yapılırken makine öğrenmesi algoritmalarından faydalanılmıştır. Bu algoritmalardan sınıflandırma temelli çalışan özellikle J48, Naive Bayes, KNN, SVM ve Multilayer Perceptron algoritmaları WEKA uygulamasında kullanılmıştır. Algoritmalardan çıkan sonuçlar karşılaştırılarak en başarılı algoritma tespit edilmiştir.In today's conditions, where competition conditions are international, businesses need to reduce their costs in order to maintain their market share. For this reason, it has become mandatory for businesses to produce customer orders at a sufficient level. In addition, manufacturing defects that occur during production are also detected during the quality control process. These products are considered as waste. Both over-order productions and manufacturing-defective products are sold at lower prices. This situation causes businesses to make losses and occupy extra stock areas. Textile dyeing establishments are a labor-intensive industry with a high consumption of chemical products. The energy and water resources spent for overproduction also cause ecological problems. In this thesis study, the past production data of an enterprise was examined and the minimum production amount required for the order was determined. While making this determination, machine learning algorithms were used. Among these algorithms, J48, Naive Bayes, KNN, SVM and Multilayer Perceptron algorithms, which are classificationbased, have been used in WEKA application. The results of the algorithms were compared and the most successful algorithm was determined