Tedarik zincirinde yapay zeka tabanlı talep tahmini ve envanter yönetiminin performansa etkileri
The effects of artificial intelligence-based demand forecasting and inventory management on supply chain performance
- Tez No: 928232
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN BAYRAM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, İşletme, Industrial and Industrial Engineering, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: İşletme Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Bu çalışma, tedarik zinciri yönetiminde yapay sinir ağları (YSA) tabanlı talep tahmininin ve envanter yönetiminin işletme performansı üzerindeki etkilerini incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırma kapsamında, 2021-2024 yılları arasındaki bir işletmeye ait satış verileri kullanılarak talep tahmin modelleri geliştirilmiştir. ABC analizi ile seçilen ürün gruplarına yönelik YSA modelleri uygulanmış ve tahmin sonuçları geçmiş verilere dayanarak doğruluk açısından değerlendirilmiştir. Uygulama sürecinde, veri seti ön işleme adımlarından geçirilmiş ve YSA modelleri ile farklı talep seviyelerine yönelik tahminler gerçekleştirilmiştir. Modellerin sonuçları, stok maliyetlerini optimize etme ve müşteri memnuniyetini artırma potansiyeline sahip olduğunu göstermiştir. Ayrıca, döviz kurları ve müşteri davranışlarındaki değişkenliklerin, tahmin modellerinin performansına etkisi incelenmiştir. Bu değişkenlerin modellere dahil edilmesinin tahmin sonuçlarına iyi anlamda etki ettiği görülmüştür. Bu çalışmada, yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak gerçekleştirilen talep tahminlerinin doğruluk performansı değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, YSA modellerinin klasik yöntemlere kıyasla daha düşük hata oranları (MAPE, PAE) ile yüksek doğruluk sağladığını göstermektedir. Bu bulgular doğrultusunda, yapay zeka entegrasyonlarının tedarik zinciri süreçlerine ve işletme operasyonlarında etkinlik sağladığını ve karar verme süreçlerini iyileştirdiğini ortaya koyulmuştur.
Özet (Çeviri)
This study aims to examine the impact of artificial neural network (ANN)-based demand forecasting and inventory management on business performance in supply chain management. Sales data from a business for the years 2021-2024 were utilized to develop demand forecasting models. ANN models were applied to product groups selected through ABC analysis, and the accuracy of the forecasts was evaluated based on historical data. During the application process, the dataset was preprocessed, and ANN models were employed to generate forecasts for different demand levels. The results indicated that the models have the potential to optimize inventory costs and improve customer satisfaction. Moreover, the effects of exchange rate fluctuations and customer behavior variability on model performance were analyzed. It was observed that incorporating these variables into the models positively influenced the forecasting results. In this study, the accuracy performance of demand forecasting using Artifical Neural Networks (ANN) was evaluated. The results indicate that ANN models achieve higher accuracy with lower error rates (MAPE, PAE) compared to clasical methods. Based on these findings, it has been demonstrated that the integration of the artificial intelligence enhances the efficiensy of supply chain processes and business operations while improving decision-making 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
- Tedarik zinciri yönetiminde yapay zeka tabanlı talep tahmini: Bir tekstil firmasında uygulama
Ai-based demand forecast in supply chain management: İmplementation in a textile company
BUSE CEREN AKBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeAkdeniz ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FAHRİYE MERDİVENCİ
- Tedarik zinciri yönetiminde talep tahmini yöntemleri ve yapay zeka tabanlı bir talep tahmini modelinin uygulanması
Demand forecasting methods in supply chains and application of an artificial intelligence-based forecasting model
SENEM OLGUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR ESNAF
- Global dış satın alma için akıllı karar destek sistemi tasarımı
Design of intelligent decision support system for global outsourcing decisions
ASLI AKSOY
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiUludağ ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURSEL ÖZTÜRK
- Müşteri odaklı sistemler için yapay sinir ağı ve bulanık çıkarım tabanlı bir karar destek sistemi yaklaşımı
An artificial neural network and fuzzy inference based decision support system approach for customer orientated systems
TUĞBA EFENDİGİL
Doktora
Türkçe
2008
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. SEMİH ÖNÜT