Demand forecasting in mobile phone industry
Mobil telefon endüstrisinde talep planlaması
- Tez No: 491192
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ADNAN ÇORUM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 129
Özet
Küreselleşen dünyada bilişim ve iletişim teknolojilerinde her geçen gün yaşanan gelişmeler, sektörlerde giderek artan ürün çeşitlilikleri verekabetin sürekli şiddetlenmesi işletmeleri sürdürebilir rekabet avantajı sağlamaya yönelik arayışlara yöneltmiştir. Bu tür arayışların en başında ise işletmelerin stratejik yönden tüm üretim, pazarlama ve tedarik süreçlerini yüksek performansla yönetmeleri gelmektedir.Özellikle mobil telefon sektöründeki işletmeler açısından yeni ekonomik düzende sürdürebilir rekabet avantajı elde edebilmek için“tedarik zinciri yönetimi”(TZY) ve“envanter yönetimi”kapsamında almaları gereken stratejik kararları, geleceği başarılı bir şekilde tahmin ederek oluşturmaları oldukça önemlidir. Temel amacı, mobil telefon sektöründeki işletmelerin TZY ve envanter yönetimi süreçlerinde tam zamanlı optimizasyonu sağlamak üzere etkili talep tahmini yöntemi belirlemek olan bu araştırmada nitel ve nicel araştırma yöntemler birlikte kullanılmıştır. Araştırma kapsamında öncelikle araştırmanın temel kavram ve konusuna yönelik daha önce yurt dışında ve yurt içinde yapılmış benzer araştırmalar toplanmış ve incelenmiştir. Böylece tezin teorik çerçevesi ve yöntemi belirlenmeye çalışılmıştır. Araştırmanın ikinci aşamasında bu araştırma kapsamında talep tahminine konu edilen iki telefon modeline ait toplanan nicel veriler; kantatif talep tahmin yöntemi olarak literatürde anılan NBR modeli, zaman serileri analizi ve makine öğrenme yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Sayılan yöntemler kullanılarak ulaşılan nicel bulgular ise, literatür incelemesi sonucunda ulaşılan nitel bilgi ve bulgular ışığında yorumlanmaya çalışılmıştır. Araştırma sonucunda; NBR ve zaman serisi analizleri aracılığıyla ulaşılan bulgular, mobil telefon sektöründeki işletmelerin geleceği için daha güvenilir satış tahminlerini yapmalarını sağlayacak nitelikte haftalık ve aylık periyotlar içeren talep tahminlerine ulaşılmıştır. Bunun yanı sıra mobil telefon işletmelerinin satışa sunmadan önce stoklarında depoladıkları telefonların optimum sayısı araştırma sonucunda belirlenmiştir. Araştırmanın diğer bir sonucu da mobil telefon sektöründe geleneksel yöntemlerle yapılan talep tahminlerine göre çok daha net ve doğruluk düzeyi yüksek talep tahmininde bulunmaya olanak veren kantatif talep tahmin yönteminin ise“makine öğrenmesi”yönteminin,“random forest algoritması”olduğu tespit edilmiştir. Araştırmada son olarak, random forest algoritması kullanılarak ulusal ve küresel pazarlara satışa sunulan yeni bir mobil telefon ürünü ile önceden satışa sunulan başka bir mobil telefonun, optimum düzeyde olması gereken stoklama ve potansiyel satış miktarlarını, haftalık ve aylık periyotta belirleyecek nitelikte kesin ve net bulgulara ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
The ever-changing developments in information and communication technologies in the globalizing world, the ever-increasing product variety in the sectors and the constant exacerbation of competition have led businesses to search for ways to achieve sustainable competitive advantage. At the beginning of this kind of search is the management of all production, marketing and procurement processes with high performance from the strategic direction. In order to achieve sustainable competitive advantage especially for the enterprises in the mobile phone sector, it is very important for them to successfully predict the future strategic decisions to be taken within the scope of“supply chain management”(SCM) and“inventory management”. Quantitative and qualitative research models are employed together in this study, which the main objective is to determine effective demand forecasting method in order to provide full-time optimization of the SCM and inventory management processes of the enterprises in the mobile phone sector. Within the scope of the research, similar researches abroad and domestically conducted for the basic concept and topic of the research have been searched and examined. Thus, the theoretical frame and method of the thesis have been tried to be determined. In the second phase of the study, the data of two telephone models subject to demand forecasting within the scope of this research by employing Negative Binomial Regression (NBR) Analysis, time series analysis and machine learning method. The quantitative findings obtained by using the listed methods have been tried to be interpreted in the light of qualitative information and findings obtained as a result of the literature review. As a result of the research; Through NBR and time series analyzes, demand estimates for the mobile phone industry including weekly and monthly periods have been reached, which will enable more reliable sales forecasts for the future of the mobile phone industry. In addition, the optimum number of phones that mobile phone operators have stored in their stock before offering the sale is determined as a result of research. Another result of the study is that; the more precise and clear quantitative method for demand forecast method in mobile phone sector comparing the traditional methods is“machine learning”method. Finally, in the research, the optimum amount of stocking and potential sales on a weekly and monthly basis were predicted by using random forest algorithm for a new mobile phone product offered for sale to national and global markets and another mobile phone pre-marketed.
Benzer Tezler
- Modelling mobile telecommunications services for forecasting purposes: A cross-country analysis
Mobil haberleşme servislerinin tahminleme amacıyla modellenmesi: Ülkelerarası bir analiz
EREN ESER
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Bölümü
YRD. DOÇ. DR. P. ERHAN EREN
- Elektrik enerjisi piyasaları ve çimento sektöründe elektrik enerjisi tüketim tahmininin önemi
Electricity markets and the importance of electricity consumption forecasting in cement sector
EZGİ KAYAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ONAYGİL
- Telekom şirketleri için zaman serisi yöntemleri kullanarak akıllı cihaz satış tahmini
Smart device sales forecasting using time series methods for telecom companies
MUSTAFA AYDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiYapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKALP TULUM
- Kurumsal büyük veri analitiği yetenekleri ve performans ilişkisi : Türkiye için bir araştırma
Big data anaytics capabilities: Survey at Turkey
İLKNUR BUSE PALA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM
- ATM nakit ikmal optimizasyonunda asimetrik destek vektör regresyon tahmin modeli yaklaşımı
Asymmetric support vector regression forecast model approach in ATM cash replenishment optimization
ÖZGE TUĞRUL SÖNMEZ
Doktora
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CAFER ERHAN BOZDAĞ