Applying forecasting methods to reduce the cost of spare parts inventory in a construction equipment company
Yedek parça envanter maliyetini azaltmak için tahmin yöntemlerinin bir iş makinesi satıcısı firmada uygulanması
- Tez No: 660807
- Danışmanlar: PROF. DR. BAHAR SENNAROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Otomobil, iş makinesi, uçak, beyaz eşya, elektronik cihaz üreticileri hem üretim adetleri bakımından hem de ciro anlamında dünyanın en büyük endüstriyel şirketledir. McKinsey tarafından 2015 yılı verileri kullanılarak yapılan ve 2017 yılında yayınlanan bir rapor, sadece otomotiv endüstrisinde dünya çapında yapılan işçilik ve yedek parça satışlarının tutarının 760 milyar dolara ulaştığını ortaya koymuştur. Bu tutarın yarısından fazlası yedek parça satışlarından elde edilmiştir. Yedek parça envanter maliyetinde yapılacak en ufak bir iyileştirme, firmalara önemli oranda mali açıdan fayda sağlayacağı gibi müşteri memnuniyetini arttırıcı etkisi de olacaktır. Bu çalışmada, on bin kalemi stoklu yaklaşık elli bin kalem yedek parça envanter kaydına sahip bir iş makinesi satıcı firmasının stok maliyetinin azaltılması ve müşteri memnuniyetinin arttırılması amaçlanmaktadır. Çalışma konusu olan iş makinesi firması, hâlihazırda yedek parça stok siparişlerini sabit periyotlarla değişken talep verisinin 12 aylık hareketli ortalamasını kullanarak hazırlamaktadır. Firmanın talep tahmini için kullandığı hareketli ortalama yönteminin en az stok maliyetini ve en çok müşteri memnuniyetini sağlayan yöntem olup olmadığı araştırılmıştır. Bu çalışmada, firmanın 36 aylık yedek parça satış rakamları farklı istatistiksel talep tahmin yöntemleriyle analiz edilmiş mevcut yöntemden daha fazla fayda sağlayan yöntem tespit edilmiştir. Binlerce yedek parça kalemini en iyi temsil eden bir örnek grubu seçilmiştir. 36 aylık periyot içinden bir test periyodu belirlenmiş ve farklı talep tahminleri yöntemleri bu örnek yedek parça grubunun talep tahminleri için kullanılmıştır. Her bir tahmin yönteminin yol açtığı stok tutma maliyeti ve kayıp satış maliyeti hesaplanmış ve mevcut talep tahmin yönteminden daha az maliyet sağlayan yöntem tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Car, construction equipment, aircraft, white goods and electronic appliances manufacturers are the largest industrial companies in the world in terms of production amounts and turnover. A report published by McKinsey in 2017 shown that labor and spare parts turnover reached 760 billion USD in 2015 around the world. More than half of this amount was obtained from spare parts sales. Any improvement on inventory cost provides financial benefits to companies and also increases customer satisfaction. In this study, it is aimed to reduce the cost of inventory of a construction equipment vendor with spare parts stock of ten thousand available out of almost fifty thousand registered items and increase customer satisfaction. The vendor company prepares spare part orders by using 12-month moving average of variable demand data. The research question was whether or not moving average method used by the company provides minimum cost and maximum customer satisfaction. In this study, 36-month spare parts sales data was analyzed by using various forecasting methods and the method giving the best results was determined. A sample group that best represents thousands of spare parts was selected for the analysis. A test period was picked out of 36-month time period and various forecasting methods were used for demand forecasting of this sample group. Stock on hand amount and lost sales amount was calculated for each demand forecast method and the method which provides minimum cost was determined.
Benzer Tezler
- Spare parts inventory management
Yedek parça envanter yönetimi
MERVE ŞAHİN
Doktora
İngilizce
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FAHRETTİN ELDEMİR
- Short-term wind power generation forecasting by coupling numerical weather prediction models and machine learning algorithms
Sayısal hava tahmin modeli ve makine öğrenmesi algoritmaları ile kısa dönemli rüzgar enerjisi üretim tahmin modeli oluşturmak
CEM ÖZEN
Doktora
İngilizce
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ DENİZ
- Forecasting wind turbine failures and associated costs investigating failure causes, effects and criticalities,modeling reliability and predicting time-to-failure, time-to-repair and cost of failures for wind turbines using reliability methods and machine learning techniques
Rüzgar türbini arizalarinin ve i̇lgili maliyetlerin tahmini: Ariza nedenlerinin, etkilerinin ve kritik unsurlarinin i̇ncelenmesi, güvenilirlik modellemesi ve rüzgar türbinleri için ariza zamani, onarim zamani ve ariza maliyetlerinin güvenilirlik yöntemleri ve makine öğrenmesi teknikleri kullanilarak tahmin edilmesi
SAMET ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2019
Makine MühendisliğiColumbia UniversityÇevre Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VASILIS FTHENAKIS
- Bir havayolu şirketinde orta ve uzun vade planlamada uçak seçimi projesinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
GÖKHAN AKDİL
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMRA DURMUŞOĞLU
- A data-driven approach to identifying and selecting temporary disaster debris management sites: The case of Istanbul
Geçici afet moloz yönetim alanlarının belirlenmesi ve seçimi için veri odaklı bir yaklaşım: İstanbul örneği
BURAK KABAKLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN