Forecasting warranty claims for month in services groups in automotive sector
Otomotiv sektöründe hizmet gruplarında aylık garanti taleplerinin tahmini
- Tez No: 764011
- Danışmanlar: PROF. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL, PROF. DR. TUĞBA TAŞKAYA TEMİZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
Garanti kapsamında talep oranını tahmin etmek, şirketlerin üretim süreçlerini optimize etmelerine, garanti maliyetlerini düşürmelerine ve müşteri memnuniyetini sürdürmelerine olanak tanır. Bir üretim krizi durumunda, hasar oranı tahmininin zayıf performansı iş süreçlerini olumsuz etkiler. Bu tez, her bir hizmet grubundaki aylık hasar sayısını tahmin ederek, üretim, araştırma ve geliştirme, kalite ve satış sonrası dahil olmak üzere birçok departmanın iş süreçlerini iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Bu çalışmada, bir otomotiv endüstrisinden elde edilen garanti verileri, istatistiksel ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak yirmi beş farklı hizmet içi garanti performans grubu için üç aylık verileri tahmin etmek için kullanılmıştır. Özellikle, otoregresif bütünleşik hareketli ortalama, TBATS ve üstel düzleştirme modellerini içeren istatistiksel yaklaşımlar ve rastgele orman, destek vektör makinesi, ekstrem gradyan arttırma, ileri beslemeli sinir ağları, uzun kısa süreli bellek ve Bayesçi yapay sinir ağını içeren makine öğrenme yöntemleri kullanılmaktadır. Modellerin performansı Wilcoxon işaretli sıra testi ile karşılaştırılmış ve sonuçlar en iyi performans gösteren modellerin makine öğrenmesi yöntemleri ve rastgele orman modeli olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Forecasting claim rate under warranty allows companies to optimize their production processes, reduce warranty costs and maintain customer satisfaction. In the case of a production crisis, the poor performance of the claim rate forecast negatively affects business processes. This thesis aims to improve the business processes of many departments, including production, research and development, quality, and after-sales, by forecasting the number of monthly claims in each service group. In this study, warranty data obtained from an automotive industry is used to forecast three months data for twenty-five different in-service warranty performance groups using statistical and machine learning algorithms. Specifically, statistical approaches including ARIMA, TBATS and ETS models and machine learning methods including random forest, support vector regression, XGBoosting, feed forward neural network, long short-term memory neural network, and Bayesian regularized neural network are employed. The performance of the models is compared with the Wilcoxon signed-rank test, and the results show that the best performing models are machine learning methods and the random forest model.
Benzer Tezler
- Finansal ürünlerin vergilendirme ve yasal düzenlemeler açısından değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
ATİLLA UYANIK
- Product reliability
Ürün güvenilirliği
UMUT GÜREL
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ÇAKMAKÇI
- Telekom şirketleri için zaman serisi yöntemleri kullanarak akıllı cihaz satış tahmini
Smart device sales forecasting using time series methods for telecom companies
MUSTAFA AYDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiYapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKALP TULUM
- Varantların teorik fiyatının piyasa fiyatını açıklama gücü: Black ve Scholes opsiyon fiyatlama modeli çerçevesinde İMBK'de bir uygulama
The explanation capability of theoretical price of warrants for the market price: An application on ise in the frame of Black and Scholes option pricing model
ÖZGÜ MUSTAFA AKMEHMET
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Ekonomiİstanbul ÜniversitesiPara Sermaye Piyasaları ve Finansal Kurumlar Bilim Dalı
PROF. DR. N.HÜLYA TALU
- İstanbul Menkul Kıymetler Borsası endeksinin istatistiksel yöntemlerle öngörülmesi
Forecasting İstanbul Stock Exchange index by statistical methods
HALİL SONER BİNAY