Geri Dön

Forecasting aviation spare parts demand

Havacılıkta yedek parçaların talep tahmini

PDF İndir

  1. Tez No: 290277
  2. Yazar: MERVE ŞAHİN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖMER FAHRETTİN DEMİREL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fatih Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 107

Özet

Doğru talep tahminleri yüksek müşteri hizmeti sağlarken yanlış tahminler stokta bulunmama ve bunun sonucunda satışların kaybı ile sonuçlanabilir. Özellikle onarım ve bakım sektöründe uçak ve yedek parçalarının yüksek maliyetli olması sebebiyle yüksek doğrulukta talep tahmini kullanmak uygun stok politikası kurmak için önemlidir. Bu parçalar çoğu zaman sıfır talepli zaman dilimi bulunduran kesikli bir talep yapısı gösterirler. Kesikli talep yapısına sahip bu parçaların stok değerinin toplam stok değerinin %60 ına kadar ulaşabilmesi nedeniyle bu tür parçaların doğru tahmini önemli maliyet kazançlarıyla sonuçlanabilir. Fakat klasik tahmin metotları kullanıldığında talebin değişkenliği ve belirsizliği yüksek doğrulukta tahmin edilmesini zorlaştırır. Bu çalışmada, Türk Hava Yolları yedek parçaları verisi categorize edildikten sonra çeşitli kesikli talep tahminleme teknikleri uygulandı. Bu teknikler; Croston, Croston metodunun varyantları, diğer kesikli talep tahminleme metotları ve Yapay Sinir Ağlarıdır. Bu tekniklerin performansı uygun değerlendirme ölçütleri kullanılarak değerlendirildi. Sonuç olarak her bir parça için kendi karakteristik özelliklerine göre en iyi tahminleme metodunu farklı değerlendirme ölçütleri dikkate alındığında belirlemede havayolu uygulayıcılarına rehber olması sağlandı. Böylece en uygun tahminleme metodununseçimi, envanter yönetiminde stok maliyetlerini azaltmak için envanter parametresini belirleyen bir girdi sağlayabilir.

Özet (Çeviri)

Accurate demand forecasts provide high levels of customer service while inaccurate forecasts may result in out of stock costs and thereby becoming loss of sales. To construct the appropriate inventory policy, using high accuracy demand forecasting is crucial especially in the repair and maintenance industry such as aircraft service parts because of the high cost of aircraft and the expense of such repairable spares. These parts generally show an intermittent demand structure that is characterized by demand data that has many time periods with zero demands. Accurate forecasting of these kind of parts can result in substantial cost savings because items with intermittent demand can have a value of up to 60% of the total stock value for all items. However, variability and occurrence uncertainty of these parts raise challenges to forecast with high accuracy when traditional forecasting methods are used. In this study, several intermittent demand forecasting techniques are applied on Turkish Airlines service parts data subsequent to be categorized. These techniques are obtained from the literature and some results of them employed to compare with Artificial Neural Networks application. Performance of these forecasting methods is evaluated using the appropriate accuracy measures. Consequently, it is aimed to provide guidance to the airline practitioners to determine the best forecasting method for each demand item based on its characteristic properties considering different accuracy measures for intermittent demand data. In this way, selection of the most appropriate forecasting method can provide an input to determine inventory parameter to decrease inventory costs.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    485317

    Talep belirsizliği altında yedek parça stoklarının yönetimi

    Spare parts stock management under demand uncertainty

    GÜLÇİN ÖZGÜRBÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DİLAY ÇELEBİ

  2. Tez No

    488085

    Spare parts inventory management

    Yedek parça envanter yönetimi

    MERVE ŞAHİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FAHRETTİN ELDEMİR

  3. Tez No

    863672

    Capacity analysis in Turkey for carbon fiber production considering offshore wind turbines demand forecast

    Açık deniz rüzgar türbinleri talep tahminine göre Türkiye'de karbon elyaf üretimi için kapasite analizi

    SEZGİN KARABACAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜR BERSAM SİDAL

  4. Tez No

    769781

    Aircraft trajectory optimization under wind effect by using optimal control: Environmental impact assessment

    Optimal kontrol ile rüzgar etkisi altında uçak rota optimizasyonu: Havacılığın çevresel etkisinin değerlendirilmesi

    FULİN SEZENOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM OZKOL

  5. Tez No

    573402

    Forecasting carbon dioxide emissions of Turkey's international civil aviation through 2030

    Türkiye'nin uluslararası sivil havacılığının karbondioksit emisyonlarının 2030'a kadar tahmin edilmesi

    DENİZ KAYMAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Sivil HavacılıkOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN GÜRDAL TUNCEL

    DOÇ. DR. MERİH AYDINALP KÖKSAL

Geri Dön