Olasılıksal envanter modellerinde optimal talep tahmin yöntemi ve bir uygulama
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 16483
- Danışmanlar: PROF.DR. SÜLEYMAN GÜNAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Envanter, Olasılıksal envanter modelleri, Talep tahmini, Uzman sistemler, Inventory, Probabilistic inventory models, Demand estimation, Expert systems
- Yıl: 1991
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ill ÖZET Bu çalışmada olasılıksal envanter modellerinde talep tah mini için yaygın olarak kullanılan kısa dönem öngörü yön temlerinden üstel düzleştirme yöntemleri ele alınıp opti mal talep tahminini veren yöntemin bulunması için bir uzman sistem yazılım geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışma dört bölümden oluşmaktadır. Birinci Bölüm giriş bölümüdür. İkinci Bölümde envanter ile ilgili bazı genel bilgiler verildikten sonra kısa dönem öngörü yöntemi ola rak kullanılan üstel düzleştirme yöntemleri, birbirlerine göre üstün ve zayıf yönleri belirtilerek açıklanmıştır. Çalışmanın özgün kesimini oluşturan Üçüncü Bölümde ise üstel düzleştirme yöntemlerinde karşılaşılan sorunlar ele alınarak ilaç talep verilerine üstel düzleştirme yöntem leri uygulanmış ve elde edilen sonuçlar tartışılmıştır. Bu bölümde ayrıca ilaç talep verilerine uyan en iyi yön temi belirlemek amacıyla hazırlanan uzman sistem yazılı mından elde edilen sonuçlar verilmiştir. Dördüncü Bölümde çalışmanın sonuçları özetlenmiştir.
Özet (Çeviri)
IV SUMMARY In this work we seek to develop an Expert System program which determines a method for forecasting optimum demand by considering the exponential smoothing models which belong to the much used short-term forecasting methods used in forecasting demand for stochastic inventory models. This work is in four chapters. The first chapter is an introduction. The second chapter begins with some general information about inventories, and then the exponential smoothing methods used for short-term forecasting are compared and their relative advantages and disadvantages discussed. In chapter three, which contains the original work of this study, the exponential smoothing methods are applied to data on medicine demand, and the results and problems encountered using these methods are discussed. Also in this chapter we give the results of the expert system program written to determine the most appropriate method for the data on demand for medicine. In the fourth and final chapter a summary of the results found in this study is given.
Benzer Tezler
- Joint inventory and pricing decisions: Reference effects and delay sensitive customers
Birleşik envanter ve fiyatlandırma kararları: Referans etkisi ve gecikmeye duyarlı müşteriler
MEHMET GÜRAY GÜLER
Doktora
İngilizce
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REFİK GÜLLÜ
PROF. DR. TANER BİLGİÇ
- Deep reinforcement learning for stackelberg dynamic pricing: from dp benchmarks to multi-agent competition
Stackelberg dinamik fiyatlandırma için derin pekiştirmeli öğrenme: DP referanslarından çok ajanlı rekabete
FURKAN ORAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YASİN ULUKUŞ
- Strategy to avoid food waste: Trade-off between food donations and discounting
Gıda israfını önleme stratejisi: Gıda bağışları ve indirimli satışlar arasındaki ödünleşme
AYSER AKGÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGEN KARAER
PROF. DR. ZEYNEP PELİN BAYINDIR
- Dynamic production plan policies under random yield: New models
Rastgele verim altında dinamik üretim planı politikaları: Yeni modeller
BUSE ÜNLÜTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET FİKRİ KARAESMEN
- Quantification of the impact of uncertainty in emissions on air quality model estimates
Emisyonlardaki belirsizliğin hava kalitesi model sonuçlarına etkisinin hesaplanması
ÜMMÜGÜLSÜM ALYÜZ ÖZDEMİR
Doktora
İngilizce
2020
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER ÜNAL