A data-driven approach to reduce food waste for a consumer goods company
Bir tüketici malları şirketi için gıda israfını azaltmaya yönelik veri odaklı bir yaklaşım
- Tez No: 690639
- Danışmanlar: DR. BURAK GÖKGÜR, DOÇ. DR. AYŞE KOCABIYIKOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, İşletme, Statistics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Yönetim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İş Analitiği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İş Analitiği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
Gıda israfının önlenmesi sürdürülebilir bir gelecek için günümüzde çok önemli bir konu haline gelmistir. Bu çalısmada, talebi rassal olan çabuk bozulabilir bir ürünün satıs verilerini analiz ederek hem envanter ve kayıp satıs maliyetlerini hem de dolaylı olarak gıda israfını en aza indirecek bir envanter planlama süreci üzerine çalısılmıstır. Gazete satıcısı problemi, talebin belirsiz oldugu ve ürünün bozulabilir oldugu durumlarda yaygın olarak kullanılan bir envanter yönetimi problemi oldugu için benimsenmistir. Geleneksel gazete satıcısı problemi, talep dagılımının bilinmesi varsayımı üzerine uygulanır. Ancak gerçekte bu mümkün olmadıgı için, çalısmamızda talep dagılımı bilgisi gerektirmeyen kuantil regresyon yöntemi ve makine ögrenmesi modelleri kullanılarak veri tabanlı entegre bir çözüm metodu kullanılmıstır. Geleneksel talep tahmini metodları ve ardısık talep tahmini ve optimizasyon yaklasımlarının da karsılastırma için kullanıldıgı çalısmada hem entegre metodun hem de makine ögrenmesi metodlarının daha iyi performans gösterdigi tespit edilmistir.
Özet (Çeviri)
Today, the prevention of food waste has become a very significant issue for a sustainable future. In this study, an inventory planning process that will minimize both inventories and lost sales costs and indirectly food waste was studied by analyzing the sales data of a perishable product whose demand is random. The newsvendor problem has been adopted because it is a widely used perishable inventory management problem where the demand is uncertain. The traditional newsvendor problem is implemented on the assumption that the demand distribution is known. However, in reality the true demand distribution is unknown. Therefore, a data-driven and integrated solution method is used in our study by using machine learning models and quantile regression methods that do not require demand distribution knowledge. In the study where we use traditional demand forecasting methods and sequential demand estimation and optimization for comparison, we find that both the integrated demand estimation and optimization methods and machine learning methods perform better than their counterparts.
Benzer Tezler
- Köpük enjeksiyon prosesinde gri Taguchi ve yapay sinir ağları yöntemleri ile parametre optimizasyonu
Parameter optimization in foam injection process using grey Taguchi and artificial neural network methods
NİLAY ERKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERVE CENGİZ TOKLU
- Unlocking sustainability in wastewater denitrification through waste-derived volatile fatty acids
Atıktan kaynaklanan uçucu yağ asitleri yoluyla atıksu denitrifikasyonunda sürdürülebilirlik kilidinin açılması
TUĞBA WIKSTRÖM
Doktora
İngilizce
2024
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA YÜKSEL İMER
PROF. DR. MOHAMMAD J TAHERZADEH
- Gemi kaynaklı atıkları alan bir atık kabul tesisinde karbon ayak izinin belirlenmesi
Determination of the carbon footprint of a port reception facility for ship generated waste
ADNAN SERKAN TORÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN ATİLLA ARIKAN
- Dijital dönüşüm stratejilerinin döngüsel ekonomi uygulamalarına etkisi
The impact of digital transformation strategies on circular economic practices
GÜLDANE BİLGE KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgi ve Belge YönetimiDokuz Eylül ÜniversitesiBilgi Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AVŞAR KURGUN
- Agrivoltaik sistemler ile elektrikli traktörleri şarj etmek için doğru arazilerin saptanması
Determining the right lands to charge electric tractors with agrivoltaics
SAMED PEKDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN