Satış öngörü modellemesi tekniği olarak yapay sinir ağlarının kullanımı: Petkim'de uygulanması
Using artificial neural networks as a sales forecasting method: An application in Petkim
- Tez No: 239622
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. METİN ÖNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, İstatistik, İşletme, Econometrics, Statistics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Celal Bayar Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Üretim Yönetimi ve Pazarlama Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 138
Özet
Gelişen teknolojiye paralel olarak artan işleme ve hesaplama gücü ile birlikte, karmaşık simülasyonların yapılması ve gelişmiş yapay zeka teknolojilerini kullanılarak temel kriterlere dayalı olarak geleceğe dönük öngörümleme modellemelerinin gerçekleştirmesi mümkün hale gelmiştir. Bu modellemelerin gerçekleştirilmesini sağlayan önemli bir uygulama alanı ise ?Yapay Sinir Ağları?dır. Yapay sinir ağları insan beyninin özelliklerinden olan öğrenme yolu ile yeni bilgiler türetebilme ve keşfedebilme gibi yetenekleri herhangi bir yardım almadan otomatik olarak gerçekleştirmek amacı ile geliştirilen bilgisayar sistemleri olarak tanımlanabilir. Bu çalışmada öngörümleme tekniklerinden zaman serisi yöntemlerine giren, ?Trendin Bileşenlerine Ayrılması?, ?Box-Jenkins (ARIMA) Metodolojisi? ve ?Yapay Sinir Ağları? yöntemlerinin öngörü performanslarını karşılaştırarak en yüksek başarıyı sağlayan yöntemin belirlenmesi ve belirlenen yöntem yardımıyla 1996?2006 yılları için Petkim'den rastgele seçilen dört ürünün aylar itibariyle satış rakamlarının tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Araştırmada, Petkim'de satışı yapılan dört ürünün Ocak 1996 ? Kasım 2006 dönemine ait ton bazında aylık satış rakamlarından yararlanılmıştır. Çalışmanın amacına yönelik olarak yapılan uygulamada herbir ürüne ait farklı yapılardaki Yapay Sinir Ağlarının, karşılaştırılan diğer geleneksel zaman serileri öngörümleme tekniklerine göre daha düşük hatalar vermesinden ötürü, satış öngörümleme tekniği olarak Yapay Sinir Ağlarının kullanımının daha başarılı sonuçlar üreteceği ve Petkim'de üretim planlamalarının yapılmasında yardımcı olacağı sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Along with the processing and computation power increasing parallel with the developing technology, performing complex simulations and establishing forecasting models using developed artificial intelligence technologies based on the main criterions have been rendered possible. One important application field ensuring the possibility of these models is ?Artificial Neural Networks?. Artificial Neural Networks can be defined as computer systems developed for the purpose of practicing the competencies such as producing and exploring new data by learning, which is a characteristic of human brain, automatically without any help. In this study, it is aimed to determine the method providing the highest success by comparing the forecasting performances of the ?Trend Decomposition?, ?Box-Jenkins (ARIMA) Methodology? and ?Artificial Neural Networks? which are included in the time series methods of the forecasting techniques and to forecast with the determined method the sales values of four products choosen randomly from the products being produced in Petkim for the years 1996-2006 are aimed. In this research, the sales values for the period of January 1996 ? November 2006 of four products being sold in Petkim as a value ton are utilized. In the application part of the study according to the aim of the study it is reached to conclusion that to use Artificial Neural Networks as a sales forecasting method will give more successful results and will help to make production plans in Petkim because Artificial Neural Networks having different structures relative to the given products have given lower errors compared to the other traditional time series forecasting methods.
Benzer Tezler
- Beyaz akaryakıt satış miktarının yapay sinir ağları ile modellenmesi
Artificial neural networks modelling of white fuel oil sales volume
HALE KAYMAN AKBABA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR
- Yapay sinir ağları kullanılarak türkiye'deki özel bir sigorta şirketinde portföy değerlendirmesi
Valuation of portfolio with using artificial neural network at a insurance company in turkey
GÜLAY DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜLYA ÇINGI
- Analysis of air pollution over Izmir via atmospheric modeling
İzmir'deki hava kirliliğinin atmosferik modelleme yoluyla analizi
DUYGU ÖZÇOMAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER ÜNAL
- Talebin kayıp satışa dönüşmesi durumunda kampanya etkisini dikkate alan dinamik stok modeli uygulaması
Dynamic stock model application considering the effect of the campaign in case of demand turning into lost sales
YUSUF ALİ DANIŞ
- İki boyutlu kompleks kafes yapısı ile yüksek çözünürlüklü ters yapay açıklıklı radar görüntüleme
High resolution inverse synthetic aperture radar imaging by two dimensional complex lattice structure
IŞIN ERER YAZGAN
Doktora
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN