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
- Tez No: 740818
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEM ÇAĞRI DÖNMEZ, DR. ÖĞR. ÜYESİ DORUK ŞEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2014
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK
- Perakende sektöründe stok sınıflandırması ve ürün yaşam eğrisi analizi
Stock classification and product life cycle analysis in retail sector
ELVAN PALABIYIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT BASKAK
- İstanbul'da organize gıda perakendesi coğrafyasındaki değişimler
Changes in the geography of organized food retail in Istanbul
BAŞAK URAZ
Doktora
Türkçe
2023
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLDEN ERKUT
- 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
2020
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ