Seramik sektöründe faaliyet gösteren bir firma için makine öğrenmesi algoritmalarına dayalı satış tahmini çalışması
A sales forecasting study based on machine learning algorithms for a company operating in the ceramic industry
- Tez No: 1015525
- Danışmanlar: PROF. DR. AŞKINER GÜNGÖR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Satış tahmini, üretim, stok ve dağıtım kararlarının etkin biçimde yönetilebilmesi açısından işletmeler için stratejik bir öneme sahiptir. Özellikle mevsimsellik ve dalgalanma düzeyi yüksek olan sektörlerde, geçmiş satış verilerine dayalı güvenilir tahmin modellerinin geliştirilmesi işletme performansını doğrudan etkilemektedir. Bu tez çalışmasında, Türkiye'de üretim yaparak hem iç pazara hem de dış pazarlara satış gerçekleştiren bir seramik üreticisinin haftalık satış verileri kullanılarak, gelecek dönem talebinin en yüksek doğrulukla tahmin edilmesini sağlayan yöntemin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda, 2021–2024 yılları arasındaki seramik ürünü ihracat satış verileri kullanılarak 2025 yılına yönelik metrekare bazında satış tahminleri üretilmiştir. Problemin çözümüne yönelik olarak, klasik zaman serisi yöntemleri, makine öğrenmesi ve derin öğrenme tabanlı yaklaşımlar uygulanmış ve modellerin performansları hata metrikleri üzerinden karşılaştırılmıştır. Ayrıca, istatistiksel ön işleme, özellik mühendisliği ve aykırı değer baskılama adımlarını içeren Hibrit XGBoost modeli geliştirilerek uzun dönem tahmin performansı analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular, Hibrit XGBoost modelinin özellikle yüksek mevsimsellik ve değişkenlik içeren seramik satış serilerinde diğer yöntemlere kıyasla daha düşük hata oranları ve daha yüksek tahmin başarısı sunduğunu göstermiştir. XGBoost algoritmasının destekleyici istatistiksel bileşenler ve sektör bilgisiyle zenginleştirilmesi, modelin genellenebilirliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırmıştır. Buna ek olarak, elde edilen toplam talep tahminleri geçmiş yıllara ait ülke bazlı satış dağılımları kullanılarak ayrıştırılmış ve 2025 yılı için ebat bazında ülke düzeyinde talep projeksiyonları oluşturulmuştur. Bu sayede model çıktıları yalnızca toplam satış tahmini ile sınırlı kalmayıp, talebin coğrafi dağılımını da kapsayacak şekilde genişletilmiştir. Ülke bazlı tahminlerin gerçekleşen veriler ile karşılaştırılması sonucunda, modelin özellikle yüksek hacimli pazarlardaki talep yoğunlaşmasını büyük ölçüde doğru temsil edebildiği, ancak ülke sıralamalarında dönemsel farklılıkların ortaya çıkabildiği gözlemlenmiştir. Bu çalışma, işletmeye özgü satış tahmini problemine yönelik karşılaştırmalı bir metodolojik çerçeve sunmakta; aynı zamanda geliştirilen Hibrit XGBoost modeli ve ülke bazlı talep ayrıştırma yaklaşımı ile literatüre ve işletmenin karar destek süreçlerine özgün ve uygulanabilir bir katkı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Sales forecasting plays a critical role in effectively managing production, inventory, and distribution decisions within organizations. Particularly in industries characterized by high seasonality and volatility, developing reliable forecasting models based on historical sales data directly influences operational performance. In this thesis, the objective is to identify the most accurate method for forecasting future demand by utilizing weekly sales data of a ceramic manufacturer operating in Türkiye and serving both domestic and international markets. Within this scope, export sales data for ceramic products covering the period between 2021 and 2024 were used to generate sales forecasts for the year 2025 in terms of square meters. To address the problem, classical time series methods, machine learning techniques, and deep learning approaches were implemented, and their performances were compared using standard error metrics. Additionally, a Hibrit XGBoost model was developed, incorporating statistical preprocessing, feature engineering, and outlier suppression steps to enhance long-term forecasting performance. The findings indicate that the Hibrit XGBoost model outperforms other methods, particularly in ceramic sales series exhibiting high seasonality and variability, by providing lower error rates and higher forecasting accuracy. Enhancing the XGBoost algorithm with statistical components and domain knowledge significantly improves both its generalization capability and predictive performance. Furthermore, the total demand forecasts were decomposed into country-level projections based on historical sales distribution ratios. This approach enabled the extension of model outputs beyond aggregate forecasts to include the geographical distribution of demand. A comparison between the country-level forecasts and actual sales data for 2025 reveals that the model successfully captures demand concentration in major markets, while some variations occur in country rankings due to dynamic market conditions. This study provides a comparative methodological framework for a firm-specific sales forecasting problem and offers a practical and scalable contribution to both the literature and decision support processes through the proposed Hibrit XGBoost model and country-level demand allocation approach.
Benzer Tezler
- Tam zamanında üretim sistemi ve Adıyaman ilinde nitel bir araştırma
Just in time production system and a qualitative research in Adıyaman province
ZÖHRE GÜLER
- Türk el sanatları'ndaki bitkisel motifler ve makine halısı baskı desenlerinde kullanımı
Başlık çevirisi yok
YEŞİM UŞAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
El SanatlarıGazi ÜniversitesiGeleneksel Türk El Sanatları Bölümü
DOÇ. DR. YÜCEL GELİŞLİ
YRD. DOÇ. DR. YILMAZ ÖZCAN
- Design driven strategic renewal: Development of strategic design and design management capabilities in the Turkish ceramic sanitary ware industry
Tasarım tahrikli stratejik yenilenme: Türk seramik sağlık gereçleri endüstrisinde stratejik tasarım ve tasarım yönetimi becerilerinin gelişimi
FULDEN TOPALOĞLU
Doktora
İngilizce
2016
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM ER
- Otomotiv sanayisinde kullanılan kaynak pimleri için hidrotermal yöntemle ıtriyum tetragonal zirkonya polikristal toz sentezi
The synthesis of yttria tetragonal zirconia polycrystal powder by hydrothermal method for welding pins used in automotive industry
ARİFE YURDAKUL
Doktora
Türkçe
2015
Mühendislik BilimleriDumlupınar ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN GÖÇMEZ
- Bankalarda kredi tahsislerinde kullanılan mali analiz yöntemleri ve Türk Eximbank uygulaması
Financial analysis methods used in credit assignments in banks and Turk Eximbank application
AYCAN ANLI