A Comparative study of forecasting techniques in manufacturing industry
İmalat endüstrisinde tahminleme tekniklerinin karşılaştırmalı çalışması
- Tez No: 109567
- Danışmanlar: PROF. DR. KUTLU Y. ZORAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2001
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 127
Özet
ÖZET İş dünyasındaki belirsizlikler apaçık ortadadır. İşletme veya organizasyonlar geleceklerine etki eden kararlan bu belirsizlikler altında almaktadır. Finansal planlama ve yönetim, ekonomi ve iş dünyasındaki kestirimler, stratejik planlama, hükümet kararlan ve kaynaklann tahsis edilmesi ve bunun gibi konularda tahminler karar almaya önemli ölçüde yardımcı olmaktadır. Belirsiz olayların önceden bilinebilmesi ve iyi bir tahminleme sisteminin kurulabilmesi için işletmelerin çoklu yaklaşımlar geliştirmesi gerekmektedir. Bu gereksinimler organizasyonun bilgi ve becerileri dahilinde en az dört alanda sınıflandırılabilir: i) tahminleme probleminin teşhisi ve tanımlanması; ii) tahminleme yöntemlerinin uygulanması; iii) özel durumlar için uygun yöntemlerin seçilmesi; iv) seçilen yöntemlerin uygulanması ve kullanılması için organizasyonel destek. Bu çalışmada, ilk olarak, tahminlemeye niçin ihtiyaç duyulduğu konusunda ve bazı tahminleme yöntemleri hakkında genel bilgiler verilmiştir. Daha sonra Box - Jenkins yönteminin metal sektöründe faaliyet gösteren bir fabrikada uygulanmasına ve sonuçlanna yer verilmiştir. Bu uygulama istatistiksel paket programlar olan STATGRAPHICS, MINITAB ve SPSS ile yapılmıştır. Son olarak Box - Jenkins yönteminin performansı iyi bilinen diğer tahminleme yöntemleri olan Basit Üsse! Düzeltme, Winter's Mevsimsel Düzeltme, Mevsimsel Kukla Değişkenli Çoklu Regresyon ve Zaman Serileri Aynştırma yöntemlerinin performansı ile karşılaştırmıştır. Ve en sonunda bu çalışmanın bir kritiği yapılmış ve tahminleme yöntemlerinin yönetimin karar almasındaki önemi belirtilmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Uncertainty is evident everywhere in the business world. The decisions are often made under uncertainty that affect the future of a business or an organization. Forecasts can be made to get perceived value or expectations for decision making, financing planning and management, economic and business cycle predictions, strategic planning, and government policy makings, resource allocation, and so on. To predict uncertain events and build up a system for forecasting require that a company develop multiple approaches. This, in turn, requires that an organization possess knowledge and skills covering at least four areas: i) identification and definition of forecasting problems; ii) application of a range of forecasting methods; iii) procedures for selecting the appropriate methods for a specific situation; iv) organizational support for applying and using formalized forecasting methods. In this study, first some general information about the need for forecasting and the some forecasting methods has been given. Following Box - Jenkins Methodology has been used to in metal industry has been analyzed with the statistical softwares STATGRAPHICS, MINITAB and SPSS. Lastly, the performance of Box - Jenkins Methodology has been compared with other well known forecasting methods, as such as Simple Exponential Smoothing Method, Winter's Multiplicative Seasonal Method, Multiple Regression with Seasonal Dummies and the Time Series Decomposition Method. And, at the end, the advantages of the study and a brief critic about the role of forecasting in managerial decision-making has been given.
Benzer Tezler
- Pertübasyon yöntemi ile hassas veri güvenliğine yönelik çok değişkenli veriler için tahmin analizi
Prediction analysis for multivariate data with respect to sensitive data security using the perturbation method
İLKER İLTER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAFİYE SENCER
- A comparative study of deep learning techniques for time series forecasting in energy consumption prediction
Derin öğrenme teknikleri ile enerji tüketimini tahmin etmek için zaman serisi tahminine yönelik karşılaştırmalı bir çalışma
MUTAKABBIR AHMED TAYIB
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUĞBA TAŞKAYA TEMİZEL
PROF. DR. CEYLAN TALU YOZGATGİL
- Risk assessment approach on underground coal mine safety analysis
Yeraltı kömür ocağının iş güvenliği analizinde risk tayini yaklaşımı
MEHMET SARI
Doktora
İngilizce
2002
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. CELAL KARPUZ
- Türkiye Gün İçi Piyasası'nın Avrupa ile karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of Turkiye's Intraday Market with Europe
ZEYNEP ÖZMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ONAYGİL
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA