Geri Dön

A Comparative study of forecasting techniques in manufacturing industry

İmalat endüstrisinde tahminleme tekniklerinin karşılaştırmalı çalışması

  1. Tez No: 109567
  2. Yazar: MURAT BASMACI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KUTLU Y. ZORAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Tez No

    822060

    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

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAFİYE SENCER

  2. Tez No

    815287

    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

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUĞBA TAŞKAYA TEMİZEL

    PROF. DR. CEYLAN TALU YOZGATGİL

  3. Tez No

    119517

    Risk assessment approach on underground coal mine safety analysis

    Yeraltı kömür ocağının iş güvenliği analizinde risk tayini yaklaşımı

    MEHMET SARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. CELAL KARPUZ

  4. Tez No

    907786

    Türkiye Gün İçi Piyasası'nın Avrupa ile karşılaştırmalı analizi

    Comparative analysis of Turkiye's Intraday Market with Europe

    ZEYNEP ÖZMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERMİN ONAYGİL

  5. Tez No

    728716

    Short term electricity load forecasting with deep learning

    Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini

    İBRAHİM YAZICI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

Geri Dön