Geri Dön

Yapay sinir ağları ile talep tahmini ve gıda sektöründe uygulanması

Demand forecasting with artificial neural networks and implementation in the food industry

  1. Tez No: 378374
  2. Yazar: MÜZEYYEN TUĞBA BALLI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SELİN SONER KARA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 180

Özet

İşletmeler, mevcut durumlarını koruyabilmek ve geliştirebilmek için olayları doğru anlayabilmeli ve iyi bir plan çerçevesinde uygun çözümler üretmelidirler. Artan rekabet ortamında şirketlerin gelecek için güvenle yol alabilmeleri tahminlerindeki doğruluk ve tutarlılıkla paraleldir. Bu doğrultuda talep tahminleri tüm işletmeler için hayati önem taşımaktadır. Tahminin amacı işletmelerin gelecekte karşılaşabilecekleri durumları önceden öngörmek, çeşitli veri ve teknikleri kullanarak önceden önlemler alınmasını sağlamaktır. Talep tahmini, gelecekteki bir zaman süresi için şirketin bir ürünü veya çeşitli ürünleri için talep düzeyini tespit etmektir. İşletmeler için kritik öneme sahip olan talep tahmininde kullanılan birçok yöntem bulunmaktadır. Yapay sinir ağları, doğrusal olmayan problemlerin çözümünde etkin olarak kullanılan ve oldukça güvenilir sonuçlar sunan istatistiksel bir yöntemdir. Bu yöntemin talep tahminlerinde kullanımını gittikçe yaygınlaştırmıştır. Çalışmada istatistiksel talep tahmin tekniklerinden yapay sinir ağı modeli kullanılarak, hızlı tüketim sektörü olan taze gıda sektöründe, şarküteri grubu ürünlerine ait talep tahmini uygulaması yapılmıştır. Uygulama sonrası yapılan hata testleri soncuna göre, modelin yaptığı tahminlerin güvenilir ve tutarlı olduğu gözlenmiştir. Yapay sinir ağı yöntemi dışında başka yöntemlerle de talep tahmini yapılmış ve yapay sinir ağlarının mevcut yöntemlerden üstün olduğu gösterilmiştir. Yapılan bu çalışma ile, taze gıda sektörlerinden biri olan şarküteri sektöründeki diğer firmalara talep tahmini konusunda bir örnek sunulmaktadır.

Özet (Çeviri)

Companies should understand the events correctly and produce appropriate solutions within the framework of a good plan to protect and develop their current situation. For companies, the possibility of surviving is parallel with the accuracy of these predictions in increasing competition environment. According to this idea, demand forecast has vital importance for all companies. The purpose of the forecast is to predict situations companies may face in the future, using different data and techniques and take action in advance. Demand forecasting is to determine the demand level of a product or some products of a company for a specific time in the future. There are many methods used to forecast demand which are critical for companies. Artificial neural networks are a statistical methods which are efficiently used in solution of nonlinear problems and providing highly reliable results. Use of this method has increasingly spread in the demand forecasting. In this study, demand forecasting practice is made on delicatessen products from fresh food industry in FMCG industry using artificial neural network model. According to error test results, it has been observed that the forecasts of the model are reliable and consistent. Demand forecasts are prepared with also other methods and the results are compared. It's been shown that artificial neural networks is above existing methods. This study presents an example of demand forecast for other firms in the delicatessen fresh food industry.

Benzer Tezler

  1. Yapay zekâ yöntemleri kullanılarak perakende satış sektöründe ürün talep tahmini

    Artificial intelligence methods of using the sale of retail industry product demand forecast

    GAMZE AYYILDIZ DOĞANSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ACI

  2. Tedarik zinciri yönetiminde yapay zeka tabanlı talep tahmini: Bir tekstil firmasında uygulama

    Ai-based demand forecast in supply chain management: İmplementation in a textile company

    BUSE CEREN AKBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeAkdeniz Üniversitesi

    Uluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FAHRİYE MERDİVENCİ

  3. Talep tahmin yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi: Gıda sektöründe bir uygulama

    Comparative analysis of demand prediction methods: An application in food sector

    AYDIN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeİstanbul Kültür Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT TAHA BİLİŞİK

  4. Makine öğrenmesi yardımıyla zincir restoran gıda satışlarının tahmin edilmesi ve hava durumunun etkisinin incelenmesi

    Forecasting food sales on chain restaurant and investigating weather effect on sales by using machine learning methods

    SEZGİ ŞENER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ

  5. Gıda sektörü için talep tahmin analizi

    Demand forecast analysis for the food industry

    GÖKHAN ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMİH ÖNÜT