Yönetim Bilişim Sistemleri
Lisans TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu: YBS469
Ders İsmi: Robotik Süreç Otomasyonu
Ders Yarıyılı: Bahar
Ders Kredileri:
Teorik Pratik Kredi AKTS
3 0 3 5
Öğretim Dili: TR
Ders Koşulu:
Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: Hayır
Dersin Türü: Alan Seçmeli
Dersin Seviyesi:
Lisans TYYÇ:6. Düzey QF-EHEA:1. Düzey EQF-LLL:6. Düzey
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Dr.Öğr.Üyesi Vecdi Emre LEVENT
Dersi Veren(ler):
Dersin Yardımcıları:

Dersin Amaç ve İçeriği

Dersin Amacı: Bu dersin amacı, öğrencilere robotik süreç otomasyonu (RPA) kavramlarını öğretmek ve iş süreçlerini analiz edip otomasyon için uygun görevleri tanımlayarak RPA botları tasarlama ve geliştirme becerisi kazandırmaktır. Öğrenciler RPA platformlarını kullanarak süreçleri modelleme, botlar oluşturma, test etme ve dağıtma deneyimi kazanacaklardır.
Dersin İçeriği: RPA`ya giriş; iş süreçlerinin analizi ve otomasyona uygun süreç seçimi; RPA araçları ve platformları (UiPath, Blue Prism vb.); bot geliştirme yaşam döngüsü: kayıt, betik yazma, düzenleme ve hata ayıklama; otomasyon bileşenleri ve kontroller; robotların planlanması ve orkestrasyonu; veri ve belge işleme; masaüstü ve web uygulamaları entegrasyonu; API ve veritabanı bağlantıları; hata yönetimi ve istisna işleme; güvenlik, yönetişim ve etik; analitik ve yapay zeka ile RPA; örnek uygulamalar ve proje çalışmaları.

Introduction to RPA; business process analysis and selection of processes suitable for automation; RPA tools and platforms (e.g., UiPath, Blue Prism); bot development lifecycle: recording, scripting, editing and debugging; automation components and controls; scheduling and orchestration of bots; data and document processing; integration with desktop and web applications; API and database connections; error handling and exception management; security, governance and ethics; analytics and AI in RPA; case studies and project work.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Öğrenme Kazanımları
1 - Bilgi
Kuramsal - Olgusal
1) İş süreçlerini analiz ederek otomasyona uygun görevleri belirleyebilir.
2) RPA araçları kullanarak botlar tasarlar, geliştirir, test eder ve hata yönetimi dahil olmak ücere dağıtır.
2 - Beceriler
Bilişsel - Uygulamalı
1) RPA kavramlarını, bileşenlerini ve geleneksel otomasyonla farklarını açıklar.
3 - Yetkinlikler
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
1) RPA uygulamalarının izleme, güvenlik, gizlilik ve yönetişim gereksinimlerini değerlendirir; proje ekipleriyle etkili iletişim kurarak otomasyon çözümleri geliştirir ve raporlar.
Öğrenme Yetkinliği
Alana Özgü Yetkinlik
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği

Ders Akış Planı

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) RPA`ya Giriş: robotik sücreç otomasyonunun tanımı, önemi ve geleneksel otomasyondan farkları RPA`ya giriş, otomasyon trendleri ve temel kavramlar hakkında okuyunuz
2) İş Sücreçlerinin Analizi ve Otomasyona Uygun Görevlerin Belirlenmesi İş sücreçleri modelleme ve otomasyona uygun görev belirleme yaklaşımlarını okuyunuz
3) RPA Araçları ve Platformları: UiPath, Blue Prism, Automation Anywhere Popüler RPA araçları ve platformları hakkında araştırma yapınız ve özelliklerini karşılaştırınız
4) RPA Bot Geliştirme Yaşam Döngüsü: sücrecin modellenmesi, bot tasarımı ve geliştirme RPA bot geliştirme döngüsü hakkında makaleler okuyunuz ve temel adımları inceleyiniz
5) Hata ve İstisna Yönetimi: RPA botlarında hata ayıklama ve istisna işlemleri Hata yönetimi stratejileri ve RPA araçlarında istisna yönetimi hakkında okuyunuz
5) Hata ve İstisna Yönetimi: RPA botlarında hata ayıklama ve istisna işlemleri Hata yönetimi stratejileri ve RPA araçlarında istisna yönetimi hakkında okuyunuz
6) Zamanlama ve Orkestrasyon: RPA botlarının planlanması, orkestrasyonu ve izlenmesi; işlem kuyrukları Bot planlama, orkestrasyon aracları ve iş kuyrukları kavramlarını araştırınız; RPA platformlarında işlem kuyruklarının kullanımına ilişkin örnekleri inceleyiniz.
7) Veri ve Doküman İşleme: yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin işlenmesi; OCR, veri çıkarma ve sınıflandırma Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kavramlarını ve OCR, veri çıkarma ile sınıflandırma tekniklerini araştırınız.
8) Entegrasyon ve API/Veritabanı Bağlantıları: RPA botlarının sistemler, uygulamalar, API`ler ve veritabanları ile entegrasyonu; REST, SOAP ve SQL bağlantıları REST ve SOAP API`leri ile veritabanı bağlantısı kavramlarını öğereniniz; örnek API çağrılarını ve SQL bağlantı yapılarını inceleyiniz.
9) Güvenlik, Gizlilik ve Yönetişim: RPA projelerinde güvenlik ve gizlilik gereklilikleri; erişim kontrolü, denetim izleri, veri koruma; kurumsal yönetişim ve mevzuatlar RPA güvenliği, gizlilik ve yönetişim konularını araştırınız; erişim kontrol yöntemleri, denetim izleri ve veri koruma standartları hakkında okuyunuz.
10) Analitik ve Yapay Zeka Entegrasyonu: RPA uygulamalarında analitik, makine öğrenimi ve doğal dil işleme; akıllı otomasyon ve yapay zeka destekli süreçler RPA`de yapay zeka ve makine öğrenimi kullanımı hakkında makaleler okuyunuz; NLP, bilgisayarla görme ve botları zeka ile güçlendirme hakkında araştırma yapınız.
11) Vaka Çalışmaları ve En İyi Uygulamalar: Başarılı RPA uygulamalarının incelenmesi; gerçek dünya vaka çalışmaları ve sektörel en iyi uygulamalar RPA projelerinin başarı hikayelerini ve vaka çalışması raporlarını okuyunuz; en iyi uygulama rehberlerini inceleyiniz.
12) Proje Geliştirme ve Uygulama: RPA projesinin planlanması, tasarlanması, versiyon kontrolü ve yayına alma; proje yönetimi ve dokümentasyon RPA proje yaşam döngüsünü, versiyon kontrol sistemlerini ve yayımlama süreçlerini inceleyiniz; proje yönetimi ve dokümentasyon hakkında okuyunuz.
12) Proje Geliştirme ve Uygulama: RPA projesinin planlanması, tasarlanması, sürüm kontrolü ve yayına alma. RPA proje yaşam döngüsü, sürüm kontrolü ve uygulama süreçleri hakkında araştırma yapınız.
13) Test Etme, Dağıtım ve İzleme: RPA botlarının test edilmesi, dağıtımı, izlenmesi ve bakımı; hata ayıklama, performans izleme ve iyileştirme RPA botlarının test stratejilerini ve dağıtım süreçlerini araştırınız; izleme aracılarını ve performans iyileştirme yöntemlerini inceleyiniz.
14) Final Proje Sunumları ve Dersin Genel Değerlendirmesi: öğrenciler projelerini sunar; dersin tüm konuları gözden geçirilir. Final proje sunumunuzu hazırlayın ve ders kapsamında öğrendiğiniz tüm konuları gözden geçirin.

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: Willcocks, Lacity ve Craig, "Robotic Process Automation and Cognitive Automation: The Next Phase".
Lacity, Mary; Willcocks, Leslie (2018). "Service Automation: Robots and the Future of Work".
UiPath Academy, Blue Prism training ve diğer RPA platformlarının resmî eğitim dokümanları.
Eğitim süresinde paylaşılan ders notları ve vaka çalışması materyalleri.
Diğer Kaynaklar: Willcocks, L. P., Lacity, M. C. & Craig, A. (2017). Robotic Process Automation and Cognitive Automation: The Next Phase.
Lacity, M., & Willcocks, L. (2018). Service Automation: Robots and the Future of Work.
IRPA AI and IEEE RPA Standards documents.
Resmi RPA platform dokümanları, akademik makaleler ve sektör raporları.

Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi

Ders Öğrenme Kazanımları

1

2

3

4

Program Kazanımları
1) Türkçe ve İngilizce dillerini kullanarak mesleki, güncel ve gelişen eğilimleri takip edebilmek; gerekli bilgileri yazılı ve sözlü olarak aktarabilmek.
1) Bilgisayar donanımını tanıyabilmek; parçaların teknik özelliklerini ayırt edebilmek, karşılaştırabilmek, sınıflandırabilmek ve uygun donanım seçimini yapabilmek.
1) Projelerde YBS uzmanı olarak tasarım yapabilmek; projelere yönetici veya çalışan olarak katkı sağlayabilmek ve yenilikçi fikirler üretebilmek.
1) Bir bilişim sistemi probleminin takım çalışması ile çözümünde, problemin her aşamasında bireysel sorumluluk alabilmek, takıma katkı sağlayabilmek ve gerektiğinde liderlik yapabilmek.
1) Bilgi Teknolojileri ve İşletme Bilimi alanlarında edindiği bilgileri karar verme amacıyla uygun araçlarla kullanabilmek.
2) Alanında edindiği bilgi ve becerileri farklı disiplinlerle entegre ederek eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirebilmek.
2) Yazılım türleri, yazılım seçimi ve temini konularında bilgi sahibi olmak; yazılım geliştirme süreçlerini planlayıp yönetebilmek.
2) Farklı disiplinlerin Yönetim Bilişim Sistemleri (YBS) tabanlı problem çözümünde veri ihtiyaçlarını belirleyebilmek, bu verileri temin edebilmek ve verileri derleyerek bilgi üretebilmek ve kullanıma hazır hâle getirebilmek.
2) Mesleki çalışmalarda toplumsal ve etik değerlere uygun hareket edebilmek.
3) Bilgi sistemi gereksinimlerini belirleyebilmek, sistem analizi yapabilmek ve tasarımını gerçekleştirebilmek.
3) Uygulamalar için gerekli olan veritabanı tasarımını gerçekleştirebilmek.
4) Bilgisayar ağ sistemini kurabilmek; ağlar ve donanımlarla ilgili karşılaşılan sorunları çözebilmek.
4) Bir YBS veya sosyal problemin çözümüne yönelik proje tasarlayabilmek ve alternatif çözüm yöntemleri önerebilmek.

Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Türkçe ve İngilizce dillerini kullanarak mesleki, güncel ve gelişen eğilimleri takip edebilmek; gerekli bilgileri yazılı ve sözlü olarak aktarabilmek.
1) Bilgisayar donanımını tanıyabilmek; parçaların teknik özelliklerini ayırt edebilmek, karşılaştırabilmek, sınıflandırabilmek ve uygun donanım seçimini yapabilmek.
1) Projelerde YBS uzmanı olarak tasarım yapabilmek; projelere yönetici veya çalışan olarak katkı sağlayabilmek ve yenilikçi fikirler üretebilmek.
1) Bir bilişim sistemi probleminin takım çalışması ile çözümünde, problemin her aşamasında bireysel sorumluluk alabilmek, takıma katkı sağlayabilmek ve gerektiğinde liderlik yapabilmek.
1) Bilgi Teknolojileri ve İşletme Bilimi alanlarında edindiği bilgileri karar verme amacıyla uygun araçlarla kullanabilmek.
2) Alanında edindiği bilgi ve becerileri farklı disiplinlerle entegre ederek eleştirel bir bakış açısıyla değerlendirebilmek.
2) Yazılım türleri, yazılım seçimi ve temini konularında bilgi sahibi olmak; yazılım geliştirme süreçlerini planlayıp yönetebilmek.
2) Farklı disiplinlerin Yönetim Bilişim Sistemleri (YBS) tabanlı problem çözümünde veri ihtiyaçlarını belirleyebilmek, bu verileri temin edebilmek ve verileri derleyerek bilgi üretebilmek ve kullanıma hazır hâle getirebilmek.
2) Mesleki çalışmalarda toplumsal ve etik değerlere uygun hareket edebilmek.
3) Bilgi sistemi gereksinimlerini belirleyebilmek, sistem analizi yapabilmek ve tasarımını gerçekleştirebilmek.
3) Uygulamalar için gerekli olan veritabanı tasarımını gerçekleştirebilmek.
4) Bilgisayar ağ sistemini kurabilmek; ağlar ve donanımlarla ilgili karşılaşılan sorunları çözebilmek.
4) Bir YBS veya sosyal problemin çözümüne yönelik proje tasarlayabilmek ve alternatif çözüm yöntemleri önerebilmek.

Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri

Akran Değerlendirmesi
Anlatım
Beyin fırtınası /Altı şapka
Bireysel çalışma ve ödevi
Ders
Grup çalışması ve ödevi
Laboratuvar
Okuma
Proje Hazırlama
Rapor Yazma
Uygulama (Modelleme, Tasarım, Maket, Simülasyon, Deney vs.)
Örnek olay çalışması
Web Tabanlı Öğrenme

Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri

Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama)
Ödev
Uygulama
Grup Projesi
Sunum
Raporlama

Ölçme ve Değerlendirme

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Ödev 4 % 10
Projeler 1 % 20
Ara Sınavlar 1 % 30
Final 1 % 40
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 60
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 40
Toplam % 100

İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Laboratuvar 14 1 14
Sınıf Dışı Ders Çalışması 14 3 42
Sunum / Seminer 1 2 2
Proje 1 15 15
Ödevler 4 4 16
Ara Sınavlar 1 10 10
Final 1 20 20
Toplam İş Yükü 161