Yapay sinir ağları yöntemiyle talep tahmini: İplik fabrikası örneği
Demand forecasting using artificial neural networks: Example from yarn factories
- Tez No: 565575
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SUAT ÇETİNER, DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM ÇELİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Tekstil ve Tekstil Mühendisliği, Textile and Textile Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Ekonomik dalgalanmalar her sektör için farklı reaksiyonlara neden olmaktadır. Ülkemizde tekstil sektörünün en büyük riski ise üretimde kullanılan pamuğun büyük bir kısmının ithalat sonucu tedarik edilmesidir. Tekstil sektörü içinde döviz kuru riski ile en fazla, iplik üretimi yapan firmalar karşı karşıya kalmaktadır. Literatürde, geleneksel tahmin modellerinin yanında son zamanlarda özellikle makine öğrenmesi ve yapay zeka çalışmaları ile daha uygulanabilir hale gelen Yapay Sinir Ağları yöntemi kullanılarak talep modellemesi yapıldığı görülmüştür. Bu çalışmada, Kahramanmaraş'ta ring ve open end iplik üretimi gerçekleştiren iki adet iplik firmasına ait 2013-2018 dönemi iplik satış rakamları kullanılarak ekonomik ve firma performans parametreleri girdileri ile gelecek dönem iplik satış miktarları, Yapay Sinir Ağları yöntemiyle tahmin edilmeye çalışılmıştır. Dalgalı döviz kuru ve ekonomik şok anlarında iplik talebinde meydana gelen değişimler modelde incelenerek, bir iplik firmasının üretim planlama ve finansal yönetimi açısından karar destekleyici bir sistem tasarımı sunulacaktır.
Özet (Çeviri)
Economic volatility has different impacts on each industries. The biggest challenge for textile sector in Turkey is faced exchange rate risk resulting from the imported cotton. Companies producing yarn most experiences with this. In our study we tried to forecast next term yarn sales by putting economy parameters and performance ratios of a company into account. When we look at the literature, we see many examples of demand forecasting with traditional techniques in addition there is a rising trend on Artificial Neutral Networks thanks to the development of Machine Learning and Artificial Intelligence applications which make ANN more applicable. In this study, 2013-2018 yarn sales data belonging to two companies that produce ring and rotor spinning in Kahramanmaraş have been used. With the economic and input of companies performance parameters, the amount of yarn sales in the next period is for estimated future demand by Artificial Neural Network method. Changes in yarn demand have been examined when floating exchange rate and economic shock. We are expecting beneficial results from our model to support the decision making process for production planning and financial management under volatile economic conditions
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları yöntemiyle Diyarbakır ili kent merkezi içme suyu talep tahmini uygulaması
Diyabakir city urban water demand forecasting with artificial neural networks method
RECEP AKDAĞ
- Yapay sinir ağları yöntemiyle doğalgaz şehir giriş istasyonlarının projelendirilmesi
Project of natural gas city gate stations by artificial neural network
VEDAT BALIKÇI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EnerjiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET SELİM DALKILIÇ
- Otomotiv döküm parça talep tahmininin yapay sinir ağları ile modellenmesi ve arıma yöntemi ile karşılaştırmalı analizi
Modeling automotive casting part demand forecasting with artificial neural networks and comparative analysis with arima method
SELİNAY KAYALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERVE CENGİZ TOKLU
- Yapay sinir ağları yöntemiyle Türkiye'de elektrik enerjisi tüketimi tahmini
Estimation of the electric energy consumption of Turkey with artificial neural network method
HAVVA HİLAL METİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Ticaret ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİBKAT KAÇTIOĞLU
- Demand forecasting using artificial neural networks for power transformers
Yapay sinir ağları ile güç transformatörleri için talep tahmini
DOĞUKAN GÖRÜR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA GÖÇKEN