Yapay sinir ağları ve bir otomotiv firmasında satış talep tahmini uygulaması
Artificial neural networks and sales demand forecasting application in the automotive industry
- Tez No: 418568
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Talep Tahmini, Yapay Sinir Ağları, Regresyon Analizi, Sales Forecast, Artificial Neural Networks, Regression Analysis
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Bu çalışmada son zamanlarda sıkça kullanılan bir tahmin yöntemi olan Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak motor yataklarının satış talep tahmini yapılmaya çalışılmıştır. Satış talebini etkileyen çok fazla faktör olduğundan dolayı, doğru ve güvenilir tahminlere gereksinim vardır. Firmaların varoluş amaçlarının başında, kar yapmakla birlikte süreklilik sağlamak, çalışanlarını ve müşterilerini memnun etmek gelir. Müşteri memnuniyetinin kazanılmasındaki en etken yol, müşteri tarafından talep edilen mal ve hizmeti müşterinin istediği zamanında göndermektir. Siparişleri, istenen zamanda gönderebilmek için, öncelikle hangi dönemlerde ne kadarlık sipariş olabileceğini tahmin etmek gereklidir. Motor satış talebini etkileyen faktörler; dolar kuru, GSYH, araç parkı sayısı, üretilen araç sayısı, ihracat sayısı, faiz oranı, Tüfe ve Üfe' dir. Yapay sinir ağının ürettiği sonuçların gerçeği ne kadar yansıttığı istatistiksel olarak araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, Regresyon Analizi (RA) ve zaman serileri ile yapılan tahmin sonuçlarıyla karşılaştırılmış ve yapay sinir ağları ile gerçeğe daha yakın tahminler elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, recently, an estimation method frequently used Artificial Neural Networks have attempted sales demand forecast of engine bearing. Because a lot of factors that affect the sales demand, there is a need for accurate and reliable estimates. At the beginning of the existence of objective company comes to provide continuity with making profits and to satisfy employees and customers. The most effective way in winning customer satisfaction is to send the goods and services demanded by customers timely when the customer wants. Orders, to send the requested time, it is first necessary to estimate how much the order in which period may be. Factors affecting the engine bearing sales demand are dolar exchange rates, GDP, number of tractor parking, the number of vehicles produced, the number of exports, interest rate, CPI and PPI. The fact that the neural network also produces the results were statistically analyzed how much reflects. Artificial neural network from the obtained results were compared to those of regression and time series and the results found with artificial neural networks, gave close results more real than others.
Benzer Tezler
- Otomotiv yan sanayi firmasında yapay sinir ağları ile talep tahmini
Demand forecasting with artificial neural networks in an automotive supplier company
NİHAL KURU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- 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
2022
İşletmeAkdeniz ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FAHRİYE MERDİVENCİ
- Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace
Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı
ALİ CENK KESKİN
Doktora
Fransızca
2009
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JEAN MARC SOREL
PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM
- Otomotiv satış sonrası hizmetleri için eş zamanlı sinirsel bulanık sistem önerisi
A concurrent neuro-fuzzy infrence system proposal for automotive after sale services
FEHMİ EVREN DİNÇ
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZERRİN ALADAĞ
- Bir otomotiv firmasında bireysel performans puanlarının yapay sinir ağı yaklaşımı ve XGBoost yöntemi ile tahminlenmesi
Prediction of individual performance scores in an automotive company using artificial neural network approach and XGBoost method
AYŞEGÜL YENİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZAHİDE FİGEN ANTMEN