Geri Dön

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

  1. Tez No: 690639
  2. Yazar: AFŞİN SANCAKTAROĞLU
  3. Danışmanlar: DR. BURAK GÖKGÜR, DOÇ. DR. AYŞE KOCABIYIKOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, İşletme, Statistics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Yönetim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İş Analitiği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İş Analitiği Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2024

    Biyoteknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA YÜKSEL İMER

    PROF. DR. MOHAMMAD J TAHERZADEH

  2. 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

    Türkçe

    2015

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN ATİLLA ARIKAN

  3. 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

    Türkçe

    2023

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN

  4. Türkiye'de özelleştirme

    Başlık çevirisi yok

    HASAN KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    EkonomiMarmara Üniversitesi

    PROF.DR. İLHAN ULUDAĞ

  5. Kaos analizi: Bir finansal sektör uygulaması

    Başlık çevirisi yok

    CAFER ERCAN BOZDAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET HALUK ERKUT