Üretim endüstrisinde kritik hammadde fiyatlarının aylık bazdaki tahminlemesi için yapay zekâ tabanlı bir sistem geliştirilmesi
Development of an artificial intelligence-based system for monthly forecasting of critical raw material prices in the manufacturing industry
- Tez No: 921558
- Danışmanlar: PROF. DR. AYTUĞ ONAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Hammadde, Makine öğrenmesi, Tahminleme, Yapay zeka, Yazılım mühendisliği, Raw material, Machine learning, Forecasting, Artificial intelligence, Software engineering
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Hammadde fiyatları üretim endüstrisinde kar veya zarar oranını belirleyen ve ürünün son fiyatına etkisi büyük olan ana maddedir. Bir şirket temin edeceği hammadde fiyatını daha önceden öğrenir ise alış işleminin miktarını veya zamanını bu fiyat üzerinden belirleyebilir ve oluşabilecek zararın önüne geçebilir. Mevcutta şirketler hammadde tahminleri için geçmişe yönelik bilgi birikimlerinden veya kendi bünyelerinde tuttukları veriler üzerinden tahminleme çalışması yaparak gerçekleştirmektedirler. Yapay zekâ modelleri veri tahminleme işlemlerinde başarılı sonuçlar göstermekte, insanlara yardımcı olmakta ve avantajlar sağlayabilmektedir. Bu çalışmada farklı makine öğrenmesi algoritmalarının hammadde fiyatlarının tahminlemesindeki başarı oranları karşılaştırmalı olarak incelenmiş, başarılı bulunan algoritma ile kullanıcıların tahminleme yapabilmesi için bir sistem geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Raw material prices are one of the main products in the manufacturing industry that determines the profit or loss ratio and has great impact on the final price of the product. If a company predicts the price of the raw material to be supplied in advance accurately, it can determine the amount or time of the buy order at this price and prevent any losses that may occur. Currently, companies carry out forecasting studies for raw material price predictions from their historical knowledge or from the data they keep within their own structure. Artificial intelligence models show successful results in prediction processes, help people and provide advantages. In this study, the accuracy rates of different machine learning algorithms in predicting raw material prices were examined comparatively, and a system was developed for users to make predictions with the most successful algorithm.
Benzer Tezler
- Aspen plus sımulatıon of starch productıon by corn wet mıllıng process
Mısır ıslak öğütme prosesi ile nişasta üretiminin aspen plus simülasyonu
EVRİM CEYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALE GÜRBÜZ
DOÇ. DR. HÜSEYİN ENİS KARAHAN
- Petrokimya endüstrisinde L matris yöntemi ile risk değerlendirmesi: Kimyasal maddelerin çevresel etkileri ve güvenlik önlemleri
Risk assessment with L matrix method in petrochemical industry: Environmental impacts of chemical substances and safety measures
MUSTAFA ÇAKIROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
KimyaSakarya ÜniversitesiYangın ve Yangın Güvenliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ŞAHİN DÜNDAR
- Buğday (Triticum aestivum l.) saplarından organosolu yöntemle kağıt hamuru üretim koşullarının belirlenmesi
Determination of Organosolv Pulping Condition of Wheat (Triticum aestium L.) straw
MEHMET AKGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiOrman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN KIRCI
- Application du processus analituque hierarchique (AHP) et de la programmation linearie (LP) aux processus de choix fournisseurs dans le secteur automotive
Otomotiv sektöründe imalatçı seçimi sürecinde hiyerarşik analitik proses (AHP) ve doğrusal programlama uygulaması
TUBA ERBUĞ
Yüksek Lisans
Fransızca
2003
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MÜJDE EROL GENEVOİS
- Orman ürünleri endüstrisi temelli bir endüstriyel simbiyoz ağı için deterministik ve stokastik modeller
Deterministic and stochastic models for an industrial symbiosis network based on forest products industry
MURAT YEŞİLKAYA
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLESİN SENA DAŞ