School/Faculty/Institute Faculty of Engineering
Course Code IE 100
Course Title in English Introduction to Industrial Engineering
Course Title in Turkish Endüstri Mühendisliğine Giriş
Language of Instruction EN
Type of Course Ters-yüz öğrenme,Lecture
Level of Course Başlangıç
Semester Fall
Contact Hours per Week
Lecture: 2 Recitation: none Lab: none Other: none
Estimated Student Workload 85 hours per semester
Number of Credits 3 ECTS
Grading Mode Standard Letter Grade
Pre-requisites None
Co-requisites None
Expected Prior Knowledge none
Registration Restrictions Only undergraduate students
Overall Educational Objective To learn the profession, main topics, and approaches of industrial engineering.
Course Description This course provides an introduction to fundamental concepts & approaches of industrial engineering. Following topics are covered: definition & history of industrial engineering; definition & history of operations research (OR); components of an OR model; constructing OR models and categories of OR techniques; differences between linear & nonlinear programming; sample space & events of experiments; mutually exclusive & collectively exhaustive events; conditional probability; independent events; law of total probability; probability distributions; simple linear regression; problem situation; decision trees; charts & diagrams; Markov chains; EOQ models; Bayesian networks; ethical concepts in industrial engineering; contemporary issues in industrial engineering.

Course Learning Outcomes and Competences

Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
1) Endüstri Mühendisliği (EM) programını ve sürekli gelişimini tanır;
2) Endüstri Mühendisliği/Yöneylem Araştırması (YA) prensiplerini açıklar;
3) bir durumu analiz eder ve problemleri çözmek için uygun EM/YA araçları ve tekniklerini kullanır;
4) mühendislik problemlerini modeller ve bu modellere temel çözüm yöntemleri uygular;
5) Endüstri Mühendisliği'nin çağdaş konularını ve uygulama alanlarını tanır;
6) bir endüstri mühendisinin mesleki ve etik sorumluluklarını açıklar.
Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes 1 2 3 4 5 6
1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi.
2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi.
3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği.
4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi.
5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi.
6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması.
7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme.
8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi.
9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme.
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme.
11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi.
12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi.
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme.

Relation to Program Outcomes and Competences

N None S Supportive H Highly Related
     
Program Outcomes and Competences Level Assessed by
1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. N
2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. N
3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. H Sınav,Ödev,Derse Katılım
4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. N
5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. N
6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. N
7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. N
8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. N
9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. S Derse Katılım
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. S Ödev,Derse Katılım
11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. N
12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. S Sınav,Ödev
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. H Sınav,Ödev
Prepared by and Date HANDE KÜÇÜKAYDIN , October 2024
Course Coordinator HANDE KÜÇÜKAYDIN
Semester Fall
Name of Instructor Dr. Öğr. Üyesi HANDE KÜÇÜKAYDIN

Course Contents

Hafta Konu
1) Endüstri mühendisliğinin tanımı, tarihi ve ana konuları
2) Endüstri mühendisliği programı ve sürekli gelişimi
3) Yöneylem araştırması (YA) tanımı ve tarihi, bir YA modelinin bileşenleri, YA modellerinin oluşturulması ve YA tekniklerinin kategorileri
4) Doğrusal fonksiyonlar, doğrusal eşitlikler ve eşitsizlikler, doğrusal ve doğrusal olmayan programlama ile bunların farkları
5) Endüstri mühendisliğinde etik kavramlar
6) Deneylerin örnek uzayı ve olayları, karşılıklı dışlamalı ve birlikte kapsayıcı olaylar, koşullu olasılık ve bağımsız olaylar dahil olasılık hesaplaması
7) Bayes teoremi, toplam olasılık yasası, olasılık dağılımları
8) Problem durumu, karar problemleri ve karar ağaçları
9) Markov zincirleri
10) Ekonomik sipariş miktarı modelleri
11) Bayes ağları
12) Basit doğrusal regresyon
13) Tablo ve şemalar
14) Endüstri mühendisliğindeki çağdaş konular
15) Final Sınavı/Proje/ Sunum dönemi
16) Final Sınavı/Proje/ Sunum dönemi
Required/Recommended Readingsnone
Teaching MethodsLectures/contact hours using “flipped classroom” as an active learning technique
Homework and Projects• Two essays regarding the ethical concepts and contemporary issues in industrial engineering
Laboratory Worknone
Computer UseMS Excel
Other Activities Flipped classroom practice with graded participation
Assessment Methods
Assessment Tools Count Weight
Uygulama 12 % 15
Ödev 2 % 20
Ara Sınavlar 1 % 30
Final 1 % 35
TOTAL % 100
Course Administration hande.kucukaydin@mef.edu.tr
212 3953631
Instructor’s -office and phone number: 5th floor, 212 3953631 -office hours: TBA -email address: hande.kucukaydin@mef.edu.tr Exams: Closed book and closed notes. Rules for attendance: YÖK regulations. You are responsible for the announcements made in class. Rules for late submission of assignments: Essay deadlines are always extendable up to 72 hours, with submissions late for (0,24] hours receive 70% of the credit they get, (24,48] hours receive 35% , and (48,72] receive 10%. Missing a quiz: Provided that proper documents of excuse are presented, a make-up exam will be given for each missed quiz. Missing a midterm: You are expected to be present without exception and to plan any travel around these dates accordingly. Medical emergencies are of course excluded if accompanied by a doctor’s note. A note indicating that you were seen at the health center on the day of the exam is not a sufficient documentation of medically excused absence from the exam. The note must say that you were medically unable to take the exam. Provided that proper documents of excuse are presented, a make-up exam will be given for each missed midterm. If you fail to take the exam on the assigned day and do not have a valid excuse, you will be given zero (0) on the exam. Employment interviews, employer events, weddings, vacations, etc. are not excused absences. Eligibility to take the final exam: YÖK regulations. Missing a final: Faculty regulations. A reminder of proper classroom behavior, code of student

ECTS Student Workload Estimation

Activity No/Weeks Hours Calculation
No/Weeks per Semester Preparing for the Activity Spent in the Activity Itself Completing the Activity Requirements
Ders Saati 14 1 2 42
Ödevler 2 2 5 14
Ara Sınavlar 1 12 1 13
Final 1 15 1 16
Total Workload 85
Total Workload/25 3.4
ECTS 3