Yapay sinir ağları ile ilaç talep tahmini ve bir ecza deposunda uygulama
Pharmaceutical demand forecasting with artificial neural networks and application in a pharmaceutical warehouse
- Tez No: 864956
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDURRAHMAN YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
İlaç sektöründe talep tahminleri oldukça önemlidir. Doğru talep tahminleri, ilaçların zamanında ve doğru bir şekilde tedarik edilmesini sağlayarak tedarik zinciri güvenilirliğini artırır. Bu çalışmada, ilaç dağıtımı yapan bir ecza deposundan alınan 2020-2022 yılları arasındaki gerçek satış verileri kullanılarak 13 adet ilacın yapay sinir ağları ile talep tahmini yapılmıştır. Tahminleme yapılacak ilaç grubunun belirlenmesi için ABC Analizi ve Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden Analitik Hiyerarşi Prosesi ve TOPSIS yöntemleri kullanılmıştır. Belirlenen her ilaç için, talebine anlamlı düzeyde etki eden kriterler istatistiksel analizler sonucu belirlenmiştir. Belirlenen kriterler ile birlikte 13 ilaç için toplamda 13 farklı veri seti oluşturulmuştur. Hazırlanan bu veri setleri ile her bir ilaç için yapay sinir ağı modellerinde ayrı ayrı tahminleme çalışması yapılarak, ortalama ve en iyi r değerleri ile MSE değerleri performansları karşılaştırılmıştır. Uygulamada kullanılan ilaçlar için elde edilen yüksek tahmin performansları, yapay sinir ağlarının ilaç sektöründe talep tahminlemesinde kullanılabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Demand forecasts are very important in the pharmaceutical industry. Accurate demand forecasts increase supply chain reliability by ensuring timely and accurate supply of medicines. In this study, demand forecasting for 13 drugs was made with artificial neural networks, using real sales data between 2020 and 2022 obtained from a pharmaceutical warehouse that distributes drugs. ABC Analysis and Analytical Hierarchy Process and TOPSIS methods, which are among the Multi-Criteria Decision Making Methods, were used to determine the drug group to be predicted. For each specified drug, the criteria that significantly affect its demand were determined as a result of statistical analysis. A total of 13 different data sets were created for 13 drugs with the determined criteria. With these prepared data sets, a separate prediction study was carried out in artificial neural network models for each drug, and the average and best r values and MSE values performances were compared. The high forecasting performances obtained for the drugs used in practice have shown that artificial neural networks can be used in demand forecasting in the pharmaceutical industry.
Benzer Tezler
- İlaç endüstrisinde yapay sinir ağları ile talep tahmini uygulaması
Demand forecasting application with artificial neural networks in the pharmaceutical industry
ONUR AKTEKE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖNSEL EKİCİ
- Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace
Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı
ALİ CENK KESKİN
Doktora
Fransızca
2009
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JEAN MARC SOREL
PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM
- Türkiye denizcilik sektöründe çalışma şartları (monografik bir etüd)
Başlık çevirisi yok
A.MURAT ASLANER
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
İşletmeİstanbul ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURAN YAZGAN
- Artificial neural networks modeling and simulation of the in-vitro nanoparticle-cell interactions
Yapay sinir ağları ile ın-vitro nanopartikül-hücre etkileşimlerinin modellenmesi ve simülasyonu
NESLİHAN CENK
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAVAŞ DAYANIK
PROF. DR. İHSAN SABUNCUOĞLU
- Destek vektör makineleri ile fiyat tahminleri ve kuyumculuk sektöründe bir uygulama
Price forecasting with support vector machines and an application in jewelery sector
MÜNEVVER ELMAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR ESNAF