Geri Dön

Tedarik zinciri yönetiminde talep tahmin doğruluğunu arttırmak için radar diyagramının kullanımı

Using radar diagram for increasing forecast accuracy in supply chain management

  1. Tez No: 365718
  2. Yazar: İRFAN TOKPUNAR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HALİL HALEFŞAN SÜMEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Ulaşım, Engineering Sciences, Transportation
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Tedarik Zinciri Yönetimi ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 114

Özet

Bu çalışmanın amacı, günümüzde büyük yabancı sermayelerin de yakından ilgilendiği Türk gıda sektöründe hizmet veren firmaların, artan rekabet koşullarıyla mücadele edebilmek için uzun dönemli planlarını daha verimli bir şekilde yapmalarını ve stok maliyetlerini azaltarak aynı zamanda da stoksuz kalma durumunu da engelleyerek müşteri memnuniyetinin maksimum seviyede tutulmasını sağlamaktır. Çalışmada gıda sektöründe hizmet veren bir firmanın ürün grupları kategori bazında incelenmiş ve cirosal olarak önceliklendirme yapılarak cironun yüzde 80'ini oluşturan 118 adet ürünün talep tahmin doğruluğunu artırmak üzerine ağırlık verilmesi gerektiği belirlenmiştir. Belirlenen ürün grubuna ait yapılan haftalık talep tahminleri ve buna karşılık gerçekleşen satışlar lokasyon ve ürün kodu bazında bir radar diyagramı modeli üzerinde görsel olarak monitör edilmiştir. Bir sonraki talep tahminleri, 6 haftalık süreçte bu modelin çıktısından hareket edilerek yapılmış ve tahmin doğruluğundaki değişim gözlenmiştir. Böylece bir gıda grubuna ait 118 farklı ürünün haftalık, bölgesel ve ürün bazlı tahmin tutarlılığı izlenerek, aşırı stok bulundurmayı veya stoksuz kalma durumunu engellemek için geliştirilen radar diyagramı modeliyle ulaşılan sonuçlar ile mevcut durum karşılaştırılarak yapılan iyileştirmeler açıklanmıştır.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to provide companies performing a service in the Turkish food industry in which nowadays large foreign capitals are also closely interested to make a more efficient long-term plan for being able to cope with the increasing competitive conditions and to keep the customer satisfaction at the maximum level with decreasing the inventory cost and meanwhile preventing a stock out situation. In this study, the product groups of a company which is a food companies is analysed based on category type and with prioritizing in terms of giro, It is determined that 118 product types that is 80 percent of the giro should be considered important. Weekly demand forecasting and the following sales of the determinate product group is visually monitored on a radar diagram model based on a location and a product code. The next demand forecasting was determined according to that model during 6 weeks periods and changes in the forecast accuracy has been observed. And in this way, the improvements that was achieved with observing the forecast accuracy of 118 different products on regional, weekly and product basis and with comparing the current situation and the results achieved with the radar diagram model which was developed for preventing the over stock and stock out situations has been described.

Benzer Tezler

  1. L'effet coup fouet et l'importance de la centralisation de l'information dans la gestion des chaines logistiques

    Tedarik zinciri yönetiminde kar topu etkisi ve bilgi paylaşımının önemi

    ROMİ EMİRHAN

    Yüksek Lisans

    Fransızca

    Fransızca

    2005

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. MÜJDE EROL GENEVOİS

  2. A hybrid forecasting approach demand prediction in perfume industry

    Parfüm sektöründe hibrit bir öngörüm yaklaşımı talep tahmini

    MOHAMMED ZOURGUİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAltınbaş Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FATİH YİĞİT

  3. 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

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

  4. Tedarik zinciri yönetiminde gerçek zamanlı maliyet tabanlı bilgi paylaşım modeli

    Real-time cost-based information sharing model in supply chain management

    YASEMİN ALTUN TÜRKER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN TORKUL

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA TUNACAN

  5. Satış ve talep tahmini için derin transfer öğrenme metodolojisinin geliştirilmesi

    Development of deep transfer learning methodology for sales and demand forecasting

    BEGÜM EROL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLİN İNKAYA