Doktora Programları
Doktora - Fen Bilimleri Enstitüsü - Endüstri Mühendisliği (İngilizce) - Endüstri Mühendisliği (İngilizce)
Program Tanımları  |  Program Çıktıları  |  Müfredat
Program Tanımları ^
Kuruluş
Endüstri Mühendisliği, üretim ve hizmet sektöründe yer alan kuruluşların verimliliğini ve kalitesini yükseltmek amacıyla; insan, malzeme, makine, enerji, para, teknoloji ve bilgi kaynaklarının bir sistem şeklinde tasarımını, geliştirilmesini ve etkili bir şekilde kullanılmasını sağlayan mühendislik dalıdır. Endüstri Mühendisliği etkin üretim ve servis sistemleri kurmak için mühendislik analiz ve tasarım yöntemleri ile matematik, bilgisayar, sosyal ve fen bilimlerindeki bilgi birikiminden yararlanır. Endüstri mühendisleri, karmaşık problemlerin çözümünü sağlayabilecek etkili üretim/hizmet sistemlerinin tasarımı, planlanması, iyileştirilmesi ve kontrolü üzerinde çalışırlar. Bu program 1994 yılında eğitime başlamıştır ve 2012 yılı itibariyle 4 profesör, 2 doçent, 4 yardımcı doçent ve 8 araştırma görevlisi ve ilgili sektörlerden kısmi zamanlı öğretim elemanları ile öğretim ve araştırma faaliyetlerini yürütmektedir.
Kazanılan Derece
Ensdüstri Mühendisliği Doktorası
Kabul ve Kayıt Koşulları
Her Dönem Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsünün belirlediği kurallarla Öğrenci kabulleri yapılır.
Önceki Öğrenmenin (formal, in-formal, non-formal) Tanınması Hakkında Kurallar
Endüstri Mühendisliği dışındaki bölümlerde Lisans ve/veya Yüksek Lisans eğitimi almış olan öğrenciler fark dersleri almaları şartıyla bu programa kabul edilirler.
Yeterlilik Koşulları ve Kuralları
YÖK'ün belirlediği kurallar çerçevesinde bölüm tarafından yapılan giriş sınavından yeterli puanı alan herkes bölümümüze kabul edilir. Bölümümüzün eğitim dili ingilizce olduğundan, bölüme sadece İngilizce bilen adaylar alınır.
Program Profili
Program, endüstrilerdeki problemlerin ve sistemlerin analizinin yapılması, modellenmesi ve en uygun çözümlerin bulunmasına yönelik bir eğitim verir. Öğrenciler hem bireysel hem de takım halinde çalışmaya teşvik edilirler.
Mezunların İstihdam Profilleri (örneklerle)
Özel sektör: Sanayi (Henkle, Procter & Gamble, Coca-Cola, Turkcell, Garanti Bankası, Akbank, Unilever, Bosch) Kamu sektörü: Belediye kuruluşları TÜBİTAK ve Marmara Araştırma Merkezi Makine Mühendisleri Odası (MMO) KOSGEB Üniversiteler: Marmara Üniversitesi, Namık Kemal Üniversitesi
Üst Derece Programlarına Geçiş
Bu programın daha üst bir derecesi yoktur.
Sınavlar, Ölçme ve Değerlendirme
Sene sonu sınavlarının ağırlığı %50'dir. Dönem içinde yapılan ara sınavlar, projeler, ödevler ve quizlerin (derse göre değişir) toplam ağırlığı %50'dir. 4'lü not sistemi uygulanmaktadır. Bir dersten başarılı olmak için en az 2.5 (CB) notu alınmalıdır.
Mezuniyet Koşulları
Bu programdan mezun olabilmek için öğrencier 8 ders (24 kredi) tamamlayıp bir doktora tezi yapmalıdırlar.
Çalışma Şekli (Tam Zamanlı, e-öğrenme )
Tam Zamanlı
Adres ve İletişim Bilgileri (Program Başkanı, AKTS/DS Koordinatörü)
Marmara Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü 34722 Göztepe, İstanbul Tel: (216) 347 13 60 Fax: (216) 348 02 93 Bölüm Başkanı: Prof. Dr. Nurhan Davutyan Bölüm Başkan Yardımcısı: Yrd. Doç. Dr. Serol Bulkan Bölüm Başkan Yardımcısı: Yrd. Doç. Dr. Serdar Yörük Bölüm Erasmus Koordinatörü: Yrd. Doç. Dr. Bahar Sennaroğlu Program Başkanı: Yrd. Doç. Dr. Serol Bulkan WEB: http://eng.marmara.edu.tr/bolum/171704/bolumler/endustri-muhendisligi WEB: http://fbe.marmara.edu.tr/dosya/dokuman/mbd/endustri/IEgiris11MART09.htm
Bölüm Olanakları
Marmara Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü eğitim kadrosunda 4 profesör, 2 doçent, 4 yardımcı doçent ve 8 araştırma görevlisi görev yapmaktadır. Çizelgeleme, kalite sistemleri, yapay zeka, sezgisel çözüm yaklaşımları, lojistik ve tersine lojistik konularında bilimsel çalışmalar sürdürülmektedir.
Program Çıktıları ^
1 Mühendislik bilimlerinde kuramsal ve uygulamalı bilgileri somut problemleri modelleme, çözme ve çözüm metodu geliştirme amacı ile kullanabilmek.
2 Mühendislik problemlerinin niteliğini saptama, tanımlama, formüle etme ve uygun analizini yapabilme becerisine sahip olma
3 Bir sistemi, süreci, ürünü iktisaden gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama ve uygulam becerisine sahip olma
4 Mühendislik uygulamaları için gerekli araçları seçme, geliştirme ve uygulama becerisine sahip olma
5 Mühendislik problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama ve sonuçlarını analiz ve yorumlama becerisine sahip olma
6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir şekilde çalışabilme becerisine sahip olma
7 Türkçeyi bilimsel faaliyetlerde etkin bir şekilde kullanabilme becerisine sahip olma
8 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci, bilim ve teknolojideki yeniliği takip edip kendini geliştirme becerisine sahip olma
9 Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahip olma
10 Proje Yönetimi ile risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürrülebilir kalkınma hakkında farkındalık
11 Endüstri Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sğlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları görebilmek
Müfredat ^
D : Ders U: Uygulama
No Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U AKTS
1 IE-C1,2-DR Core - 1-2 Seçmeli 6 0 16
2 IE-E1,2-DR Elective - 1-2 Seçmeli 6 0 16
Toplam 12 0 32
No Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U AKTS
1 IE-C3-DR Core - 3 Seçmeli 6 0 16
2 IE-E3,4-DR Elective - 3-4 Seçmeli 6 0 16
Toplam 12 0 32
Seçmeli
1 . Dönem > IE-C1,2-DR Core - 1-2
No Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U AKTS
1 IE801 Mathematical Statistics Zorunlu 3 0 8
2 IE802 Advanced Linear Optimization Zorunlu 3 0 8
3 IE803 Advanced Quality Engineering Zorunlu 3 0 8
4 IE804 Scheduling Theory Zorunlu 3 0 8
5 IE805 Artificial Intelligence Supported Decision Making Zorunlu 3 0 8
6 IE807 Research Topics in Industrial Engineering I Zorunlu 3 0 8
7 IE808 Research Topics in Industrial Engineering II Zorunlu 3 0 8
8 IE809 Game Theory Zorunlu 3 0 8
9 IE811 Combinatorial Optimization Zorunlu 3 0 8
10 IE812 Non-Linear Optimization Zorunlu 3 0 8
11 IE816 Inventory Theory Zorunlu 3 0 8
12 IE818 Stochastic Processes in Decision Making Zorunlu 3 0 8
13 IE819 Neural Networks for Manufacturing Zorunlu 3 0 8
14 IE820 Advanced Multivariate Statistical Analysis Zorunlu 3 0 8
1 . Dönem > IE-E1,2-DR Elective - 1-2
No Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U AKTS
1 IE801 Mathematical Statistics Zorunlu 3 0 8
2 IE802 Advanced Linear Optimization Zorunlu 3 0 8
3 IE803 Advanced Quality Engineering Zorunlu 3 0 8
4 IE804 Scheduling Theory Zorunlu 3 0 8
5 IE805 Artificial Intelligence Supported Decision Making Zorunlu 3 0 8
6 IE806 Graph Theory Zorunlu 3 0 8
7 IE807 Research Topics in Industrial Engineering I Zorunlu 3 0 8
8 IE808 Research Topics in Industrial Engineering II Zorunlu 3 0 8
9 IE809 Game Theory Zorunlu 3 0 8
10 IE811 Combinatorial Optimization Zorunlu 3 0 8
11 IE812 Non-Linear Optimization Zorunlu 3 0 8
12 IE815 Computational Complexity Zorunlu 3 0 8
13 IE816 Inventory Theory Zorunlu 3 0 8
14 IE818 Stochastic Processes in Decision Making Zorunlu 3 0 8
15 IE819 Neural Networks for Manufacturing Zorunlu 3 0 8
16 IE820 Advanced Multivariate Statistical Analysis Zorunlu 3 0 8
17 IE821 Advanced Bayesian Decision Analysis Zorunlu 3 0 8
18 IE822 Queueing Theory Zorunlu 3 0 8
19 IE823 Methodology of Operations Research Zorunlu 3 0 8
20 IE824 Advanced Supply Chain Management Zorunlu 3 0 8
21 IE825 Computer Aided Manufacturing Zorunlu 3 0 8
22 IE826 Advanced Forecasting Techniques Zorunlu 3 0 8
23 IE828 Tools and Techniques for Optimization Zorunlu 3 0 8
24 IE830 Advanced Data Mining Zorunlu 3 0 8
25 IE845 Advanced Data Envelopment Analysis Zorunlu 3 0 8
26 IE846 Heuristic Solution Techniques Zorunlu 3 0 8
2 . Dönem > IE-C3-DR Core - 3
No Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U AKTS
1 IE801 Mathematical Statistics Zorunlu 3 0 8
2 IE802 Advanced Linear Optimization Zorunlu 3 0 8
3 IE803 Advanced Quality Engineering Zorunlu 3 0 8
4 IE804 Scheduling Theory Zorunlu 3 0 8
5 IE805 Artificial Intelligence Supported Decision Making Zorunlu 3 0 8
6 IE807 Research Topics in Industrial Engineering I Zorunlu 3 0 8
7 IE808 Research Topics in Industrial Engineering II Zorunlu 3 0 8
8 IE809 Game Theory Zorunlu 3 0 8
9 IE811 Combinatorial Optimization Zorunlu 3 0 8
10 IE812 Non-Linear Optimization Zorunlu 3 0 8
11 IE816 Inventory Theory Zorunlu 3 0 8
12 IE818 Stochastic Processes in Decision Making Zorunlu 3 0 8
13 IE819 Neural Networks for Manufacturing Zorunlu 3 0 8
14 IE820 Advanced Multivariate Statistical Analysis Zorunlu 3 0 8
2 . Dönem > IE-E3,4-DR Elective - 3-4
No Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U AKTS
1 IE801 Mathematical Statistics Zorunlu 3 0 8
2 IE802 Advanced Linear Optimization Zorunlu 3 0 8
3 IE803 Advanced Quality Engineering Zorunlu 3 0 8
4 IE804 Scheduling Theory Zorunlu 3 0 8
5 IE805 Artificial Intelligence Supported Decision Making Zorunlu 3 0 8
6 IE806 Graph Theory Zorunlu 3 0 8
7 IE807 Research Topics in Industrial Engineering I Zorunlu 3 0 8
8 IE808 Research Topics in Industrial Engineering II Zorunlu 3 0 8
9 IE809 Game Theory Zorunlu 3 0 8
10 IE811 Combinatorial Optimization Zorunlu 3 0 8
11 IE812 Non-Linear Optimization Zorunlu 3 0 8
12 IE815 Computational Complexity Zorunlu 3 0 8
13 IE816 Inventory Theory Zorunlu 3 0 8
14 IE818 Stochastic Processes in Decision Making Zorunlu 3 0 8
15 IE819 Neural Networks for Manufacturing Zorunlu 3 0 8
16 IE820 Advanced Multivariate Statistical Analysis Zorunlu 3 0 8
17 IE821 Advanced Bayesian Decision Analysis Zorunlu 3 0 8
18 IE822 Queueing Theory Zorunlu 3 0 8
19 IE823 Methodology of Operations Research Zorunlu 3 0 8
20 IE824 Advanced Supply Chain Management Zorunlu 3 0 8
21 IE825 Computer Aided Manufacturing Zorunlu 3 0 8
22 IE826 Advanced Forecasting Techniques Zorunlu 3 0 8
23 IE828 Tools and Techniques for Optimization Zorunlu 3 0 8
24 IE830 Advanced Data Mining Zorunlu 3 0 8
25 IE845 Advanced Data Envelopment Analysis Zorunlu 3 0 8
26 IE846 Heuristic Solution Techniques Zorunlu 3 0 8

^