Eczacılık sektöründe yapay sinir ağları ve zaman serileri analizi ile talep tahmini
Demand forecasting with artificial neural networks and time series analysis in the pharmacy industry
- Tez No: 611168
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER TOMBUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Zaman Serileri Analizi, Hareketli Ortalama, Üssel Düzeltme, İkili Üssel Düzeltme, Talep Tahmini, Eczacılık Sektörü, Artificial Neural Network, Time Series Analysis, Moving Average, Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, Demand Forecasting, Pharmacy Industry
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Maltepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Doğru ve güvenilir talep tahminleri işletmelerin verimliliğin artmasında önemli rol oynamaktadır. Her sektörde olduğu gibi sağlık sektöründe de talep tahminleri konusu önemli bir yer tutmaktadır. Stok maliyetlerinin kontrolü için iyi bir talep tahmini yapılmalıdır. Bu çalışmada, İstanbul'da bir eczaneden alınan 2015-2018 yılları arasındaki gerçek satış verileri kullanılarak 100 tane ilacın tahminlemesi yapılmıştır. Uygulama kapsamında yapay sinir ağları ve zaman serileri analizinden hareketli ortalama, üssel düzeltme, ikili üssel düzeltme ve Holt-Winters yöntemleri kullanılarak talep tahmini yapılmıştır. Tahminleme sonuçları ve gerçek değerler arasında hata değerleri MSE yöntemi kullanılarak hesaplanmıştır. Her ürün için en düşük hata değerini veren yöntem seçilmiştir. Seçim sonuçlarına göre 14 ürün için hareketli ortalama, 16 ürün için üssel düzeltme, 12 ürün için ikili üssel düzeltme, 14 ürün için Holt-Winters ve 44 ürün için yapay sinir ağları en iyi tahmin değerlerini vermiştir. Uygulamada kullanılan ürünlerin çoğunluğunda yapay sinir ağlarının daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Accurate and reliable demand forecasting plays an important role in increasing the productivity of businesses. Demand forecasting is also an important issue in the health sector as in every sector. A good demand forecast should be made to control inventory costs. In this study, the sales data of 100 drugs between the years of 2015-2018 from a pharmacy in Istanbul is used. Based on this data demand forecast was performed by using artificial neural networks and time series analysis methods, such as the moving average, exponential smoothing, double exponential smoothing and Holt-Winters within the scope of the application. Error values between the forecasting results and the actual values were calculated by using the MSE method. The method with the lowest error value is selected for each product. According to the selection results give the best estimation values; moving average for 14 products, exponential smoothing for 16 products, double exponential smoothing for 12 products, Holt-Winters for 14 products and artificial neural networks for 44 products. Artificial neural networks were found to give better results the most of the products used in the application.
Benzer Tezler
- Nano ipliklerinin dokuma endüstrisinde kullanılması, araştırılması, incelenmesi ve yeni tasarımlar oluşturulması
Using, researching, examining and creating new designs of nano yarns in weaving industry
BUSE HAZAL BAYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiBeykent ÜniversitesiTekstil Tasarım Ana Sanat Dalı
PROF. HAMDİ ÜNAL
- Interpersonal factors affecting b2b relationship quality
Kişiler arası faktörlerin örgütler arası pazarlarda ilişki kalitesine etkisi
HÜSEYİN OZAN PENEKLİOĞLU
Doktora
İngilizce
2021
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE BANU ELMADAĞ BAŞ
- Dijital yollarla ilaç tanıtımı ve yüz yüze ilaç tanıtımlarının fayda analizi ve hekimlerin ilaç tercihlerine etkisi
Benefit analysis of drug promotion through digital means and face to face drug promotions and their effect on physicans' drug preferences
GÜRDAL TAŞTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eczacılık ve FarmakolojiBahçeşehir ÜniversitesiFarmasötik Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH ÖZDENER
- Sağlık politikaları çerçevesinde Türk ilaç sektörünün rekabet gücü analizi: Elmas Modeli ile bir değerlendirme
Analysis of the competitiveness of the Turkish pharmaceutical industry within the framework of health policies: An assessment with the Diamond Model
EBRU BAĞCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eczacılık ve FarmakolojiBursa Teknik ÜniversitesiUluslararası Ekonomi Politikası Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİLAL YILDIRIR KESER
- Klonlanamaz fonksiyonlar ve yardımcı bilgiler kullanılarak patent hakları korunması, özgün algoritma ve donanımın güvenliğinin sağlanması
Protection of patent rights, maintenance of original algorithm and hardware security using physical unclonable functions and helper data
BURAK GÖVEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN