������Ƶ

Yıldız Teknik �Ծ�����������ٱ�si öğretim yelerimizin ortak yazarları arasında yer aldığı makaleye, Applied Soft Computing dergisi tarafından “2024 En İyi Makale Ödl” verildi. 

Elsevier Yayınevi dergilerinden Applied Soft Computing, “2024 En İyi Makale Ödl”n, YT öğretim yelerimiz Prof. Dr. Selçuk Çebi, Dr. r. yesi Ali Karaşan ve Dr. r. yesi Esra İlbahar’ın katkı sunduğu, “Customer-oriented product design using an integrated neutrosophic AHP & DEMATEL & QFD methodology” başlıklı makaleye verdi. 

İT Endstri Mhendisliği Bölm öğretim yelerinden Prof. Dr. Cengiz Kahraman’ın da ortak yazarı olduğu makale, mşteri beklentilerini teknik rn tasarımına entegre eden özgn ve etkili metodolojisiyle öne çıkıyor. 

Makale, rn tasarımında mşteri odaklı karar verme sreçlerindeki belirsizlikleri ve karmaşıklığı ele alarak, pratik uygulamalarıyla uluslararası alanda dikkat çekti.

Makalenin bilimsel alanda gördğ ilgi, yapılan atıf ve indirme sayılarıyla desteklenirken, bu ödl, Yıldız Teknik �Ծ�����������ٱ�si akademisyenlerimizin uluslararası dzeydeki bilimsel başarılarını bir kez daha tescillemiş oldu. 

Ödle layık görlen akademisyenlerimizi tebrik eder, başarılı çalışmalarının devamını dileriz.  

Makaleye aşağıdaki linkten ulaşılabilmektedir:

Karasan, Ali, Esra Ilbahar, Selcuk Cebi, and Cengiz Kahraman. "Customer-oriented product design using an integrated neutrosophic AHP & DEMATEL & QFD methodology." Applied Soft Computing 118 (2022): 108445.