Tedarik zinciri performansının değerlendirilmesinde yapay sinir ağlarının kullanımı ve bir model önerisi
An evaluation of supply chain performance with artificial neural network methods and a model suggestion
- Tez No: 348065
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULLAH ERSOY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, perakende sektöründe faaliyet gösteren bir işletmede, tedarik zinciri performansının değerlendirilmesine yönelik yapay sinir ağı yöntemleri kullanılmıştır. Öncelikle, tedarik zinciri performansını etkileyen etmenler, maliyet, müşteri memnuniyeti ve esneklik temel değişkeni ve bu temel değişkenlere ait alt değişkenlere göre önem derecesine göre sıralanmıştır. Daha sonra oluşturulan modelde, hangi yapay sinir ağı yönteminin daha uygun olduğunu belirleyebilmek amacıyla; radyal tabanlı yapay sinir ağı, çok katmanlı yapay sinir ağı ve çoklu yapay sinir ağı yöntemleri karşılaştırılmıştır. Tedarik zinciri performansının tamamı dikkate alındığında, müşteri memnuniyeti temel değişkenine ait alt değişkenlerin daha önemli olduğu görülmüştür. Ayrıca, en iyi sonucu çoklu yapay sinir ağı yöntemi vermiştir. Anahtar Sözcükler 1. Tedarik Zinciri Yönetimi. 2. Tedarik Zinciri Performansı. 3. Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı Yöntemi. 4. Radyal Tabanlı Yapay Sinir Ağı Yöntemi. 5. Çoklu Yapay Sinir Ağı Yöntemi
Özet (Çeviri)
In this study, supply cahin performance evaluated by using artificial neural network methods in a company operating in the retail sector. First, the variables affecting supply chain performance are scaled by artificial neural network with cost, customer satisfaction and flexibility taken as and their sub-variables. Later, radial basis neural network, multilayer perceptron neural network and multiple neural network methods are compared in order to determine the optimal neural network method in the model. According to our results, customer satisfaction sub ? variables are found to be the most important variables and the optimal neural network method being the multiple neural network method. Key Words 1. Supply Chain Management. 2. Supply Chain Performance. 3. Radial Basis Neural Network. 4. Multilayer Perceptron Neural Network. 5. Multiple Neural Network
Benzer Tezler
- Tedarik zincirinde bilgi paylaşımının işletme performansına etkileri
Effects to business performance of information sharing in the supply chain
HASAN ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAYRAM TOPAL
- Developing a decision-support system using machine learning and deep learning models for daily demand forecasting: A case study
Günlük talep tahmini için makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri kullanarak karar destek sistemi geliştirme: Bir vaka çalişmasi
RANA EZGİ KÖSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- Sürdürülebilir tedarik zinciri performansının değerlendirilmesinde SCOR modelinin incelenmesi
An analysis of the SCOR model in evaluating sustainable supply chain performance
CEYDA ÇALIŞIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİLAY ÇELEBİ GONIDIS
- Denizcilik sektöründe dijital dönüşüm süreçlerinin yenilik yönetimiperspektifiyle değerlendirilmesi
An assessment of digital transformation processes in the maritime industry from an innovation management
AYNUR GÖNÜLER TÜREDİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDenizcilik Çalışmaları Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. PELİN BOLAT
- Akıllı limanlarda siber güvenlik risklerinin mekânsal ve sistematik analizi
Spatial and multi-method analysis of cybersecurity risks in smart ports
ZÜHAL ÖZYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDenizcilik Çalışmaları Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ GİZEM KAYİŞOĞLU