In today’s world, energy efficiency is becoming increasingly crucial, due to its impact on sustainability in production. Designing systems that consume less energy and manage resources efficiently is essential. Variations in operating speed can affect processing time, energy consumption, idle times of subsequent machines, work delays, and missed deadlines. While most studies focus on prediction parameters like cut depth and cut area to estimate the energy consumption or processing time, our approach emphasizes variations in G-code motion parameters. To enhance both precision and the adaptability of the model to all Computer Numerical Control (CNC) machines in no-load condition, we propose an intelligent hybrid model that combines physical and data-driven approaches. The first approach employs curve fitting based on the physical model, while the second utilizes deep neural network (DNN) models optimized through hyperparameter tuning. The DNN topologies we evaluated exhibit high performance, with prediction errors of less than 1% for all models. Our approach provides a more precise and comprehensive understanding of energy consumption patterns in manufacturing processes, enabling manufacturers to make informed decisions about energy utilization, cost reduction, and sustainability. Our study aims to advance the field of energy efficiency in manufacturing and contribute to a more sustainable future.

Türkiye’de son 10 yılda inşaat sektörü hızlı bir gelişme göstermiştir. Artan kâr oranları yatırımcıların bu sektöre olan ilgisini yükseltmiştir. Hatta sanayi sektöründe faaliyet gösteren pek çok firma inşaat sektöründeki pastadan pay almak için büyük projelere ve ortaklıklara dâhil olmuşlardır. Kapitalist sistemde, yüksek karlar kısa vadede çekici bir unsur gibi görünmekle birlikte uzun vadede geri dönüşü olmayan bir hasara neden olacaktır. Bunların başında tarım arazilerinin kaybı ve yeşil alanların beton ormanlarına dönüştürülmesi, İstanbul gibi bir şehrin siluetinin bozulması düşünülebilir. Bu çalışmada, Türkiye'de farklı illerde doğayla bütünleşmiş düşük katlı binalar/villalar inşa eden bir firma incelenmiştir. Firma, ankastre serisine buzdolabı da ilave ederek, sektörde rekabet avantajı elde etmeyi ve müşteri taleplerini artırmayı amaçlamaktadır. Ancak firma bunu yaparken kâr oranını düşürmek istememekte, hedef kitlesi olan müşterilerinin dikkatini çekecek bir tercih yapmayı arzu etmektedir. Çok sayıda artan ve azalan kriterin bir arada değerlendirilmesi için çok kriterli karar verme tekniklerinden biri olan VİKOR metodunun kullanılması uygun görülmüştür. Kriter ağırlıklarının sübjektifliğinin azaltılması amacıyla da AHP tekniği kullanılmıştır. Sonuçlar yönetim kurulu başkanı, mimarlar, satış müdürü, muhasebe müdürü ve pazarlama koordinatörü tarafından değerlendirilerek, uzlaşık bir karara ulaşılmıştır.