Geri Dön

Warehouse location selection in retail industry using machine learning and multi criteria decision making

Perakende sektöründe makine öğrenmesi ve çok kriterli karar verme ile depo yeri seçimi

  1. Tez No: 740818
  2. Yazar: NADİ KAZAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CEM ÇAĞRI DÖNMEZ, DR. ÖĞR. ÜYESİ DORUK ŞEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Artan rekabet koşullarında firmaların faaliyetlerini devam edebilmeleri için doğru kararlar almaları gerekmektedir. Bu çalışmada bir perakende firması Türkiye'nin her bölgesine birer adet depo açmayı amaçlamaktadır. En uygun depo yeri seçiminde en az 2 seçenek ve en az 2 kriter bulunmaktadır. Bu durumda şirket en uygun alternatifleri seçebilmek için kanıtlanmış modellere sahip olmalıdır. Bu çalışmanın amacı, en az 2 alternatif ve en az 2 kriterin olduğu durumlarda en uygun alternatiflerin nasıl belirleneceğini göstermektir. En az 2 alternatif ve en az 2 kriterin olduğu durumlarda çok kriterli karar verme tekniklerinden biri kullanılabilir. Bu çalışmada kriterlerin ağırlıklarının belirlenmesinde Saaty Metodu, Entropi Metodu ve Gini Metodu kullanılmıştır. Bu veriler doğrultusunda ayrı ayrı TOPSIS metodu uygulanmıştır. TOPSIS metodunun işlem adımları da Excel üzerinde formüle edilmiştir. Ayrıca çalışmada makine öğrenmesinde denetimsiz öğrenmenin bir kolu olan k-means algoritması da kullanılmıştır. K-means algoritması ile bölgesel bazlı olmayan ve bölgesel bazlı olan 2 farklı kümeleme çalışması gerçekleştirilmiştir. Gini Metodu için, Rastgele Orman Teoremi kullanılmıştır. Bu sayede, 5 farklı yöntem ile en uygun depo yeri seçimi karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In the circumstances of soaring rivalry, corporations must perform the right decisions in order to maintain their actions. In this implementation, a retail corporation intends so as to open a warehouse in each region of Turkey. There are at least two alternatives and at least two criteria in selecting the most convenient warehouse location. At that rate, the corporations must have a proven models to be able to select the best convenient alternatives. The aims of this implementation is to demonstrate how to find the most convenient alternatives in situations where there are at least two alternative and at least two criteria. In situations where there are at least two alternatives and at least two criteria, one of the Multi Criteria Decision Making techniques may be utilized. For the implementation, Saaty Method, Entropy Method and Gini Method were utilized to determine the weights of the criteria. In line with these data, the Topsis Method was applied separately. The operation steps of the TOPSIS method are formulated on Excel. In addition, the k-means algorithm, which is a branch of unsupervised learning in machine learning, was also used in the study. With the k-means algorithm, 2 different clustering studies, which are not regional based and regional based were carried out. The Random Forest Method is utilized for the Gini Method. In this way, the most suitable warehouse location selection was compared with 5 different methods.

Benzer Tezler

  1. Türk bilgisayar sektörünün dağıtım kanalları yapısının incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    GÜLCAN AYRAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. SELİME SEZGİN

  2. Dağıtım merkezi depolarına ilişkin hiyerarşik depo tasarım metodolojisi ve konvansiyonel/otomatik depo karar problemine ilişkin analitik bir model

    Hierarchical warehouse design methodology and an analytical model for conventional/automatic warehouse decision problem for distribution centers

    İSMAİL KARAKIŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK

  3. Perakende sektöründe stok sınıflandırması ve ürün yaşam eğrisi analizi

    Stock classification and product life cycle analysis in retail sector

    ELVAN PALABIYIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT BASKAK

  4. İstanbul'da organize gıda perakendesi coğrafyasındaki değişimler

    Changes in the geography of organized food retail in Istanbul

    BAŞAK URAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLDEN ERKUT

  5. E-ticaret lojistiğinde son adım dağıtım hizmetlerine yönelik çok seferli ve zaman pencereli sayısal bir yaklaşım

    A numerical approach to last mile delivery distribution with multitrip and time window constraints in e-logistics

    DUYGU NURCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ