Geri Dön

Yapay sinir ağları ile ürün satış miktarlarının tahmini: Mobilya sektöründe bir uygulama

Forecasting product sales amounts by artificialneural network: An application in the furnitureindustry

  1. Tez No: 765836
  2. Yazar: BURÇİN SALTTÜRK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALPARSLAN SERHAT DEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

İşletmelerin müşteri taleplerine doğru zaman ve miktarda cevap verebilmeleri için talep tahmini çalışmalarına önem vermeleri gerekmektedir. Hangi üründen ne kadar üretilmesi gerektiğini yüksek doğrulukla tahmin edilmesi müşteri memnuniyetini arttırıp, işletmelerin pazarda daha iyi bir yer edinmelerini ve devamlılıklarını sağlamalarına yardımcı olacaktır. Bu çalışmada günümüzde sıkça kullanılan yapay zekâ tekniklerinden biri olan Yapay Sinir Ağları (YSA) ile mobilya sektöründe faaliyet gösteren bir firmada talep tahmini uygulaması yapılmıştır. Firmada ABC analizi yapılarak kıymetçe en çok tüketilen bileşenlerden olan yatak ve kanepe mekanizmaları için satış tahminleri yapılmıştır. Mekanizma satış miktarını etkileyen girdi faktörleri olarak; mobilya sektörü sanayi üretim endeksi, dolar kuru ve fiyat değişimi kriterlerinin satış miktarını etkiledikleri belirlenmiştir. Matlab Programı'nda oluşturulan ağ ile sonraki yıla ait satış miktarları tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlar YSA tekniğinin yüksek doğrulukta tahminler elde edebileceğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In order for businesses to respond to customer demands in the right time and amount, they need to give importance to demand forecasting studies. Predicting how much of each product should be produced with high accuracy will increase customer satisfaction and help businesses gain a better place in the market and ensure their continuity. In this study, a demand forecasting application was made in a company operating in the furniture industry with Artificial Neural Networks (ANN), which is one of the frequently used artificial intelligence techniques. ABC analysis was performed in the company, and sales forecasts were made for bed and sofa mechanisms, which are among the most consumed components by value. As the input factors affecting the sales amount of the mechanism; It has been determined that the furniture industry industrial production index, dollar rate and price change criteria affect the sales amount. With the network created in the Matlab Program, the sales amounts for the next year were estimated. The obtained results show that the ANN technique can obtain highly accurate predictions.

Benzer Tezler

  1. Cam sektöründe talep tahmin yöntemlerinin uygulanması ve değerlendirilmesi

    Application and assessment of the demand forecasting methods in the glass sector

    NESLİHAN DEMİRCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK

  2. Demir çelik işletmesinde satış miktarını etkileyen faktörlerin yapay sinir ağları ile incelenmesi: Türkiye'de bir uygulama

    Investigation of factors affecting sales quantity in iron and steel plant with artificial neural networks: An application in Turkey

    ZAFER UYSAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İşletmeZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET PEKKAYA

  3. Beyaz akaryakıt satış miktarının yapay sinir ağları ile modellenmesi

    Artificial neural networks modelling of white fuel oil sales volume

    HALE KAYMAN AKBABA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR

  4. Purchase prediction and item prediction with RNN using different user-item interactions

    Farklı kullanıcı-ürün etkileşim türlerini kullanarak özyineli sinir ağları ile ürün ve satış tahminlemesi

    FULYA ÇELEBİ SARIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN

  5. Apriori algoritması ile müşteri bazlı market sepet analizi ve ürün satış tahmini

    Customer based market basket analysis with apriori algorithm and product sales forecast

    FURKAN ÖZTEMİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR ETHEM HAMAMCI