Geri Dön

Regresyon ve bulanık regresyon yöntemleri kullanılarak teslim sürelerinin tahminlenmesi

Lead time estimation by using regression and fuzzy regression methods

  1. Tez No: 840764
  2. Yazar: NERMİN UÇGUN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖZLEM MÜGE TESTİK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 113

Özet

Teslim süresi tahmini, siparişleri zamanında karşılama ve organizasyonların operasyonlarını optimize etme konusunda tedarik zinciri yönetiminde kritik bir rol oynar. Teslim süresinin doğru tahminlenmesi müşteri memnuniyetinin sağlanması başta olmak üzere, stok, zaman ve maliyet planlamaları açısından önemli bir yere sahiptir. Tahminleme için kullanılan istatistiksel yöntemler bulunmaktadır, bunlardan biri de regresyon analizidir. İki ya da daha fazla sayıda değişken arasında yer alan ilişkiyi analiz etmek için kullanılan istatistiksel yönteme regresyon analizi denilmektedir. Bulanık regresyon analizi ise belirsizliğe sahip sistem yapılarında verilerin bir kısmının ya da tamamının bulanık olması veya sistem yapısının değişkenler arasında kesin ilişkiler tanımlanmasına imkân vermemesi nedenleriyle klasik regresyon uygulanmasının önerilmediği durumlarda kullanılan alternatif bir yöntemdir. Bu çalışmada klasik doğrusal regresyon ve bulanık mantığa dayalı uygulamalardan olan bulanık doğrusal regresyon teorik olarak incelenerek, savunma sanayinde hizmet veren bir Ar-Ge firmasında üretimlerin teslim sürelerinin tahminlenmesi üzerinde uygulama yapılmıştır ve sonuçlar incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Lead time estimation plays a critical role in supply chain management by enabling timely order fulfillment and optimizing the operations of organizations. Accurate lead time estimation is crucial not only for ensuring customer satisfaction but also for important considerations in stock, time, and cost planning. Various statistical methods are used for forecasting, and one of them is regression analysis. The statistical method used to analyze the relationship between two or more variables is called regression analysis. On the other hand, fuzzy regression analysis is an alternative method used in cases where the application of classical regression is not recommended due to the fact that some or all of the data is fuzzy in system structures with uncertainty or because the system structure does not allow to define precise relationships between variables. In this study, classical linear regression and fuzzy linear regression which is one of the applications based on fuzzy logic was examined theoretically and then, an application was made on lead time estimation of productions in an R&D company serving in the defense industry and the results were examined.

Benzer Tezler

  1. Doğrusal regresyon, bulanık doğrusal regresyon ve bulanık hedef programlama yöntemleri ile Türk sigorta sektöründe mali yeterlilik tahmin analizi

    Estimation analysis of financial sufficiency of Turkish insurance sector by linear regression, fuzzy linear regression and fuzzy goal programming methods

    YUSUF AKGÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    EkonometriCumhuriyet Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ŞENGÖNÜL

  2. Modifiye bitümlü karışımların marshall testi akma değerinin bulanık mantık ve regresyon yöntemleri kullanılarak modellenmesi

    Modeling of marshall test flow value of modified bituminous mixtures by using fuzzy logic and regression methods

    MERVAN DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÇALIŞICI

  3. Referans buharlaşma miktarının bulanık SMRGT, ANFİS ve çoklu doğrusal regresyon yöntemleri ile tahmini

    Estimation of reference evaporation amount with fuzzy SMRGT, ANFİS and multiple linear regression methods

    SERKAN DEMİREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA DEMİRCİ

  4. Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems

    Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması

    AYKUT BEKE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  5. BIST100 endeksinin günlük modellenmesi

    Daily modeling of the BIST100 (XU100) index

    ZÜBEYİR AKTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL KILIÇ