Inventory optimization using predictive analytics and machine learning
Tahmine dayalı analitik ve makine öğrenimini kullanarak envanter optimizasyonuehab
- Tez No: 877205
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Envanter yönetimi, gelişmiş tahmine dayalı analitik ve makine öğreniminin ortaya çıkmasıyla radikal bir dönüşümün eşiğinde. Projenin temel amacı, bu tür teknolojileri kullanarak çeşitli iş ortamlarında envanter tekniklerini geliştirmektir. Bu amaçla, veri işleme ve yorumlama yaklaşımlarının analizine dayanarak, gelenekselden günümüze envanter yönetimi türlerine odaklanan literatürdeki değişikliklere atıfta bulunmak için araştırmalar yapılmıştır. Bu nedenle, bu analiz bir tarafta daha dinamik, uyarlanabilir ve tahmine dayalı envanter kontrol metodolojilerine doğru bir geçiş sergilemiştir. Ayrıca, veri toplama ve hazırlama ve özellik mühendisliği ve çoklu makine öğrenimi modelinin uygulanması gibi yöntemleri ima eden bir araştırma tasarımı da yapılmıştır. Son olarak, tahmine dayalı analitik uygulandıktan sonra etkili sonuçları gösteren bir grup vaka çalışmasının, açılış bölümünde sunulan iddiaları desteklediği düşünülmüştür. Çalışmada keşfedilen sorunun potansiyel önemine rağmen, birkaç önemli sınırlama kabul edildi. Tanımlanan en önemli konular arasında veri kalitesi endişeleri, çok disiplinli yönler ve etik sorunu yer alıyordu. Aynı zamanda, tahmine dayalı analizin uygulanabilirliğinin beklenen etkileri umut verici bulundu ve yalnızca çalışma ve araştırma yoluyla gerçekleşme yolunda ilerledi.
Özet (Çeviri)
Inventory management is on the verge of a radical transformation with the advent of advanced predictive analytics and machine learning. The primary goal of the project is to improve inventory techniques in a variety of business environments using such technologies. For this purpose, research was conducted to refer to the changes in literature focusing on inventory management types from traditional to current ones, relying on the analysis of data processing and interpretation approaches. Thus, this analysis showcased a transition towards more dynamic, adaptive and predictive inventory control methodologies on one side. Furthermore, a research design which implies methods like data collection and preparation and feature engineering and multiple machine learning model's implementation was also conducted. Finally, a group of case studies illustrating effective results after applying predictive analytics was considered to support the claims presented in the opening section. Despite the potential importance of the problem discovered in the study, several key limitations were acknowledged. The most crucial identified issues included data quality concerns, multi-disciplinary aspects, and the problem of ethics. At the same time, the expected effects of predictive analysis applicability were found promising and, on their way, to realising only through the study and research.
Benzer Tezler
- Envanter tahsisinde arz ve talebin dengelenmesindeki farklı stratejilere yönelik stokastik model yaklaşımı
Stochastic model approach to different strategies for balancing supply and demand in iventory allocation
FURKAN KEMAL DİNÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mühendislik BilimleriSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAFİYE SENCER
- Palm yağı fiyatlarını etkileyen parametreler ve fiyat tahmin modeli
Parameters affecting palm oil prices and price forecasting model
HASAN ÖZMAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA BAŞ
- Ofset baskıda kağıt-karton türlerinin mürekkep tüketim miktarının makine öğrenmesi ile hesaplanması
Estimation of ink consumption for different paper and cardboard types in offset printing using machine learning
MUHAMMED MEHMET ALPER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Makine MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT SEZEN
- Developing data-driven methods using machine learning in operations and finance
Üretim yönetimi ve finansta yapay öğrenme kullanan veri tabanlı yöntemler
DAVOOD PIRAYESH NEGHAB
Doktora
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği ve Operasyon Yönetimi
PROF. DR. AHMET FİKRİ KARAESMEN
- An improved flood detection and susceptibility mapping using remote sensing and GIS technologies
Uzaktan algılama ve Cbs teknolojilerini kullanarak gelişmiş bir sel algılama ve duyarlılık haritalaması
MAHYAT SHAFAPOURTEHRANY
Doktora
İngilizce
2015
CoğrafyaUniversiti Putra Malaysia UPMİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BISWAJEET PRADHAN