Matematiksel model tabanlı envanter yönetimi: Talep tahmini ve optimum sipariş adedi belirleme
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 899277
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMED BURAK PAÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 42
Özet
Bu çalışma, perakende sektöründe stok yönetimini optimize etmek amacıyla ARIMA zaman serisi analiz modeli kullanarak talep tahmini ve tamsayılı programlama ile sevkiyat miktarının belirlenmesine odaklanmaktadır. Özel gün etkisi dikkate alınarak ve en küçük hata kareleri ortalamasına göre en uygun ARIMA modeli seçilerek mağazalardaki ürünlerin satış adetleri tahmin edilmektedir. Tahmin sonuçları gerçek satış adetleri ile karşılaştırılarak modelin performansı değerlendirilmektedir. Planlama ufkunda mağaza ve ürün bazlı günlük sevkiyat ve stok miktarlarının optimizasyonu için bir matematiksel model oluşturulmuş ve oluşturulan ARIMA modellerinden elde edilen satış tahminleri kullanılarak çözülmüştür. Hedef, ürün satış geliri ile ürün, sevkiyat ve envanter maliyetlerinin farkı olan kârı eniyilemektir. Planlama ufkunda mağazalara hangi günlerde araç çıkacağı, hangi üründen kaç adet teslim edileceği, günlük satış ve stok miktarları geliştirilen tahmin ve optimizasyon modellerine göre tespit edilmektedir. Elde edilen sevkiyat kararları dinamik olarak 100 günlük talep test verisi üzerinde sınanarak model başarımı değerlendirilmektedir. Ana depodan mağazalara sevk edilen ürünlerin, talep tahmini ve matematiksel model ile optimize edilen bir sistem üzerinden yönetilmesi, stok maliyetlerini minimize ederek kâr oranını artırma potansiyeli sunmaktadır. Çalışma, perakende şirketlerinin stok yönetiminde verimliliği artırmak ve stok bulunurluğu ile satış ve müşteri memnuniyetini artırmak için matematiksel ve analitik yaklaşımların önemini vurgulamaktadır. Bu uygulamada 3 mağaza 4 ürün ele alınmıştır. Mağazalar A, B, C harfleri ile belirtilmiştir. Ürünler model1, model2, model3 ve model4 kelimeleri ile ifade edilmiştir. Örnek olarak, belirli bir tarihte (20 Haziran 2023) A ve C mağazalarındaki stok ve satış miktarları incelenmiş ve stok yönetimi etkinliği değerlendirilmiştir. A mağazasında model2 ürünü için satış, stok ve sevkiyat miktarlarının uyumlu olduğu ve optimal stok yönetimi sağlandığı görülmüştür. C mağazasında ise aynı ürün için stok yetersizliği tespit edilmiş, bu durum müşteri memnuniyetsizliği ve satış kayıplarına yol açabilir. Fazla stok durumu model4 ürününde gözlemlenmiş, bu da yüksek stok maliyeti ve israf riskine işaret etmektedir. Sonuç olarak, etkin stok yönetimi için doğru talep tahminleri ve optimize sevkiyat süreçleri gereklidir.
Özet (Çeviri)
This study focuses on demand forecasting using the ARIMA time series analysis model and determining the shipment quantity with integer programming in order to optimize stock management in the retail industry. The sales numbers of products in stores are estimated by taking into account the special day effect and selecting the most appropriate ARIMA model according to the least square error average. The model's performance is evaluated by comparing the forecast results with actual sales numbers. A mathematical model was created to optimize store and product-based daily shipment and stock quantities in the planning horizon and was solved using sales forecasts obtained from the created ARIMA models. The goal is to optimize profit, which is the difference between product sales revenue and product, shipping and inventory costs. In the planning horizon, the days on which vehicles will be delivered to the stores, how many units of which product will be delivered, daily sales and stock amounts are determined according to the developed forecasting and optimization models. Model performance is evaluated by dynamically testing the resulting shipment decisions on 100-day demand test data. Managing the products shipped from the main warehouse to the stores through a system optimized with demand forecasting and a mathematical model offers the potential to increase the profit rate by minimizing stock costs. The study emphasizes the importance of mathematical and analytical approaches in retail companies to increase efficiency in inventory management and increase sales and customer satisfaction with stock availability. In this application, 3 stores and 4 products are considered. Stores are indicated with the letters A, B, C. Products are expressed with the words model1, model2, model3 and model4. For example, stock and sales quantities at A and C stores on a specific date (June 20, 2023) were examined to evaluate the effectiveness of stock management. At the A store, it was observed that the sales, stock, and shipment quantities for the product with code model2 were aligned, indicating optimal stock management. In contrast, the C store showed a stock shortage for the same product, which could lead to customer dissatisfaction and lost sales. An excess stock situation was observed for the product model4, indicating high stock costs and waste risk. Consequently, effective stock management requires accurate demand forecasting and optimized shipment processes.
Benzer Tezler
- Lojistik sistemlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi, gerçeklenmesi ve kontrolü
Modeling, implementation and control of logistics systems using artificial neural networks
MURAT ERMİŞ
Doktora
Türkçe
2005
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. FÜSUN ÜLENGİL
- Çok aşamalı stok kontrol yönetimi için bir stokastik programlama yaklaşımı
A stochastic programming approach for multi-echelon inventory control management
BÜLENT ÇEKİÇ
- Enhancing warehouse efficiency through geographic information system and genetic algorithm
Coğrafi bilgi sistemleri ve genetik algoritma ile depo verimliliğinin artırılması
ONUR YÜREKLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ENES ATİK
- Envanter sınıflandırma tabanlı depo içi yerleşim planlaması ve bir uygulama
Inventory classification based warehouse layout planning: A case study
BEHLÜL ŞENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT RIFAT TUZKAYA
- Tersane yerleşimi optimizasyonu ve simülasyonu
Shipyard layout optimization and simulation
SALİM TAMER
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BARIŞ BARLAS