| 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 | Flipped Classroom,Lecture | |||||
| Level of Course | Introductory | |||||
| Semester | Fall | |||||
| Contact Hours per Week |
|
|||||
| 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 CompetencesUpon 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. |
| 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 |
| 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 Readings | none | ||||||||||||||||||
| Teaching Methods | Lectures/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 Work | none | ||||||||||||||||||
| Computer Use | MS Excel | ||||||||||||||||||
| Other Activities | Flipped classroom practice with graded participation | ||||||||||||||||||
| Assessment Methods |
|
||||||||||||||||||
| 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 |
||||||||||||||||||
| 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 | ||||||