Jute consumption prediction: A case study ın a carpet manufacturing
Jüt tüketim tahmini: Halı imalatinda bir vaka çalışması
- Tez No: 584055
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEYNEP DİDEM UNUTMAZ DURMUŞOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
Günümüzün artan rekabet koşullarında, tüm firmaların öne çıkabilmeleri için müşterilerin taleplerini tam zamanında ve eksiksiz olarak karşıyalabilmeleri gerekmektedir. Bu nedenle kullanılacak tüm kaynakların (hammadde, yarı ürün, tüm enerji kaynakları vs.) hazırlanması ve tedariği doğru zamanda ve yeterli miktarda yapılmalıdır. Bu durum firmaları olası gecikmeleri önlemek amacıyla tahminlerde bulunmaya zorlamıştır. En temel tahminleme yöntemleri istatistiksel tahmin yöntemleridir. Ancak bu istatistiksel yöntemler yüksek belirsizlik ve yüksek dinamizme sahip sistemlerde yetersiz kalabilmektedir. Bu noktada son yılların başarılı ve yaygın kullanımına sahip yapay sinir ağları (YSA) yöntemi devreye girmektedir. Yapılan çalışmalar farklı alanlarda uygulanan tahmin çalışmalarında yapay sinir ağlarından elde edilen sonuçların istatistiksel yöntemlere göre çok daha başarılı olabildiğini göstermiştir. Jüt, halı üretiminde kullanılan en temel hammaddelerden birisidir ve olası üretim gecikmelerini önlemek ve müşteri memnuniyetini sağlamak için jüt tüketimini doğru tahmin etmek önemlidir. Bu çalışmada bir halı firmasının 2015-2017 yılları arasına ait verileri kullanılarak yapay sinir ağları metodu ile jüt hammaddesi tüketimi tahminlemesi yapılmıştır. Bu tez çalışmasında, YSA metodunun performansını değerlendirmek için çoklu doğrusal regresyon modeli kurulmuştur. Elde edilen sonuçlar performans gösterge değerleri (ortalama kare hatası, R2 ve düzeltilmiş R2) göz önüne alındığında yapay sinir ağlarının regresyon analizine göre daha başarılı olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
In today's increasingly competitive market conditions, it is necessary for the all companies to meet the demand of the customers in a timely and complete manner. For this reason, all resources (raw materials, semi-finished products, all energy sources, etc.) should be prepared and supplied at the right time and in sufficient quantities. This situation forces companies to make forecasts of raw materials to avoid possible lateness. The most basic forecasting methods are statistical estimation methods. However, these statistical methods may be inadequate in the system with high uncertainties and high dynamism. At this point, the method of artificial neural network (ANN), which have been succesful and widespread in recent years, steps in. The studies show that the results obtained from ANNs may be much more successful than the statistical methods applied in different areas for estimation. Jute is one of the most basic raw materials used in carpet production and it is important to estimate the jute consumption correctly in order to prevent possible production delays and to ensure customer satisfaction. In this study, jute consumption estimations were made by ANN method using data for the years between 2015-2017 of carpet company. In this thesis, a multiple linear regression (MLR) model was also established to evaluate the performance of ANN method. The results show that ANN is more successful than regression analysis considering the performance indicators' values (values of MSE- mean squared error- R2 ve adjusted R2).
Benzer Tezler
- Preparation of natural fiber reinforced self polishing paints and evaluation of antifouling performances
Doğal liflerle güçlendirilmiş kendi yüzeyini temizleyen boyaların hazırlanması ve antifouling performanslarının değerlendirilmesi
GUDRAT SAFAROV
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
BiyokimyaDokuz Eylül ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ÇAVAŞ
- Türkiye'nin tarımsal ihracatına yönelik bir çalışma: Rusya örneği
A study about Turkey's agricultural exports: Russia example
ERTUĞRUL CELEP
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İşletmeGebze Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ŞAHİN GÖK
- Investigation and enhancement of the mechnanical properties of the fabric reinforced hybrid composites
Kumaş takviyeli hibrit kompozitlerin mekanik özelliklerinin incelenmesi ve iyileştirilmesi
HANDE SEZGİN
Doktora
İngilizce
2018
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER BERK BERKALP
- Experimental determination and theoretical prediction of the acoustic properties of the jute and luffa bio-fiber materials
Jute ve luffa bio-fiber malzemelerinin akustik özelliklerinin deneysel olarak tespiti ve teorik tahmini
AHMET CİHAN ÖZCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KENAN YÜCE ŞANLITÜRK
DOÇ. DR. HASAN KÖRÜK
- Mechanical properties of jute/glass fiber reinforced epoxy base composite
Jute/cam elyaf tedavi edilen epoksi bazı kompozitinin mekanik özellikleri
ABDULLAH HAMEED KHALAF KHALAF
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Makine MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. AHMET ERKLİĞ