Çok kriterli karar verme yaklaşımıyla geliştirilmiş envanter sınıflandırma modeli ve talep tahmin planlaması
An integrated inventory classification model and demand forecasting framework based on a multi-criteria decision-making approach
- Tez No: 1024782
- Danışmanlar: PROF. DR. MUHAMMET GÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ulaşım, Transportation
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ulaştırma ve Lojistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Karar verme, alternatifler arasından en uygun seçeneğin belirlenmesi sürecidir ve gelecekteki sonuçları doğrudan etkiler. Modern tedarik zincirlerinin artan karmaşıklığı, talep belirsizliği ve dalgalanmalarıyla birleşince, daha gelişmiş yaklaşımların benimsenmesini zorunlu kılmaktadır. Geleneksel sınıflandırma yöntemleri, tek kriterli değerlendirmelere dayanmaktadır ve genellikle teslim süresi, ürünün kritikliği, sipariş sıklığı ve maliyet gibi kritik faktörleri göz ardı etmektedir; bu da karmaşık operasyonel ortamlarda sınırlı bir etkinliğe yol açmaktadır. Bu sınırlamaları gidermek amacıyla, bu çalışma çok kriterli karar verme temelli geliştirilmiş bir envanter önceliklendirme yaklaşımı önermektedir. Bu yaklaşım kapsamında, kriterlerin göreceli önemini belirlemek için bulanık En İyi-En Kötü Yöntemi (BWM) kullanılmakta olup, ardından, stok kalemlerini sıralamak ve sınıflandırmak için Ortalama Çözümden Uzaklığa Dayalı Değerlendirme (EDAS) yöntemi uygulanmıştır. Bununla birlikte, envanter planlamasının etkinliğini artırmak amacıyla talep tahmini gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda klasik zaman serisi (ARIMA) ile derin öğrenme tabanlı model (LSTM) karşılaştırmalı olarak uygulanmıştır ve performansları hata ölçütü ile değerlendirilmiştir. Uygulama, perakende gıda sektöründe faaliyet gösteren bir işletmeye ait 1000'in üzerinde SKU verisi üzerinde gerçekleştirilmiştir. Araştırma sonuçları, önerilen entegre modelin, özellikle belirsizlik ve operasyonel karmaşıklığın hakim olduğu koşullarda, stokların çok kriterli önceliklendirilmesi için kapsamlı ve etkili bir araç olduğunu göstermektedir. Metodolojik açıdan, sonuçların güvenilebilirliğini test etmek için hem duyarlılık analizi hem de karşılaştırmalı analiz yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Decision-making is the process of selecting the most appropriate option among available alternatives and directly influences future outcomes. The increasing complexity of modern supply chains, combined with demand uncertainty and fluctuations, necessitates the adoption of more advanced approaches. Traditional classification methods rely on single-criterion evaluations and often overlook critical factors such as lead time, product criticality, order frequency, and cost; this leads to limited effectiveness in complex operational environments. To address these limitations, this study proposes an inventory prioritization approach developed based on multi-criteria decision-making. Within this approach, the fuzzy Best-Worst Method (BWM) is used to determine the relative importance of criteria, followed by the Evaluation Based on Distance from the Average Solution (EDAS) method to rank and classify inventory items. Additionally, demand forecasting was conducted to enhance the effectiveness of inventory planning. In this context, a classical time series model (ARIMA) and a deep learning-based model (LSTM) were applied in a comparative manner, and their performance was evaluated using an error metric. The application was conducted using data from more than 1,000 SKUs belonging to a company operating in the food retail sector. The research results demonstrate that the proposed integrated model is a comprehensive and effective tool for multi-criteria prioritization of inventory, particularly under conditions dominated by uncertainty and operational complexity. From a methodological perspective, both sensitivity analysis and comparative analysis were conducted to test the reliability of the results.
Benzer Tezler
- İç mekan bitirme malzemelerinin üretim ve kullanım süreci çevresel etkileri doğrultusunda seçimine yönelik bir model önerisi
A model proposal for the selection of interior finishing materials based on the environmental impacts of their production and use stages
NİL KOKULU
Doktora
Türkçe
2025
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEN ACUN ÖZGÜNLER
- İklim değişikliğinde kentsel hasar görebilirlik: İstanbul- Bağcılar örneği
Urban damage vulnerability in climate change: İstanbul- Bağcılar
KÜBRA ALTINTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiAfet ve Acil Durum Yönetimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEYHAN KAHYA
- Temiz üretim uygulamalarında mevcut en iyi tekniklerin belirlenmesi için yeni çok kriterli karar verme metodu geliştirilmesi
Development of a novel multi-criteria decision method for determining the best available techniques in cleaner production applications
ELİF ŞİMŞEK YEŞİL
Doktora
Türkçe
2025
Çevre MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiÇevre Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KİTİŞ
PROF. DR. EMRAH ÖZTÜRK
- Bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri ile öğrenci performanslarının değerlendirilmesi
Evaluation of students' performances via fuzzy multi criteria decision making methods
AYÇA ÇEBİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN KARAL
- E-tı̇caret ekonomı̇sı̇nde kentsel lojı̇stı̇k faalı̇yetlerı̇nı̇n yer seçı̇mı̇ belı̇rleyı̇cı̇lerı̇ ve mekânsal etkı̇ tahmı̇n modelı̇ (EKLOTEM)
Determinants of urban logistics location selection and spatial impact prediction model in e-commerce economy (EKLOTEM)
BÜŞRA GÜVEN GÜNEY
Doktora
Türkçe
2026
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ YÜZER