Constructing a forecasting model for decreasing demand deviation effects of products
Ürünlerdeki talep değişkenliğinin etkilerini azaltmaya yönelik bir tahmin modeli oluşturma
- Tez No: 943466
- Danışmanlar: PROF. DR. PEKİN ERHAN EREN, PROF. DR. ALTAN KOÇYİĞİT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Ekonomik değişiklikler, küresel olaylar, teknolojik gelişmeler, pazar rekabeti ve ürün talebinin doğal yapısı gibi faktörler, talepteki değişkenliği artırmaktadır. Tedarik zinciri yönetimi açısından, bu değişken talebi etkili bir şekilde tahmin edebilecek bir yöntem geliştirmek, karlılığı artırmak ve envanter yönetimini verimli hale getirmek adına son derece önemlidir. Bu tezde, dayanıklı tüketim ürünleri üreten bir şirketten alınan veriler kullanılarak, soğutma ve dondurucu ürünleri için tahmin doğruluğunu artırmaya yönelik çalışmalar yapılmış ve tedarik zinciri stratejilerinin optimize edilmesi hedeflenmiştir. SARIMA, LSTM ve Prophet gibi çeşitli tahmin modellerini kullanarak veri odaklı bir yaklaşım benimsenmektedir. Ayrıca, Covid-19 etkisi, ekonomik göstergeler ve envanter seviyeleri gibi dışsal faktörler de dikkate alınmıştır. Modellerin performansı, hiper parametre optimizasyonu yapılarak iyileştirilmiş ve MAE, RMSE ve SMAPE gibi değerlendirme metrikleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Çalışma, ürün ve ülke gruplamalarını iyileştirmek için çeşitli kümeleme tekniklerini inceleyerek, talep tahminlerinin doğruluğunu artırmayı ve tedarik zinciri stratejilerinin iyileştirilmesi amaçlamaktadır. Modeller, ürün düzeyindeki ve ürün-bölge düzeyindeki veri setlerine uygulanmıştır. Ürün düzeyindeki tahmin için en iyi sonuç temel modelden %11 daha iyi performans gösteren Prophet modeli ile elde edilirken; ürün-bölge düzeyindeki tahmin için en iyi sonuç temel modelden %24 daha iyi performans gösteren dışsal değişkenlerin dahil edildiği SARIMA modeli ile elde edilmiştir. Ayrıca, her iki kırınım (ürün; ürün-bölge) için de değerlendirme sonuçları, benzer satış dinamiklerine sahip ürün ve ülkelerin gruplandırılmasının tahminleme performansını artırdığını göstermektedir. Sonuç olarak, bu tez, yeterince araştırılmamış beyaz eşya sektörü, özellikle buzdolapları ve derin dondurucular üzerine odaklanarak ve tedarik zinciri optimizasyonu için uygulanabilir tahminleme yaklaşımları sunarak literatüre katkıda bulunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Economic changes, global cases, technological advancements, market competition, and the nature of product demand increase demand variability. From a supply chain management perspective, developing a method that can effectively forecast this fluctuating demand is crucial for increasing profitability and optimizing inventory management. In this thesis, real-world data from a home appliance company is utilized to improve forecasting accuracy for cooling and freezer products, aiming to optimize supply chain strategies. A data-driven approach is adopted by utilizing various forecasting models such as SARIMA, LSTM, and Prophet. Additionally, external factors such as the impact of COVID-19, economic indicators, and inventory levels are considered. Model performance is improved through hyperparameter optimization and evaluated using metrics such as MAE, RMSE, and SMAPE. The study aims to enhance demand forecasting accuracy and optimize supply chain strategies by exploring various clustering techniques to refine product and country groupings. The models are applied to both product-level and product-region-level datasets. The best result for product-level forecasting is obtained using the Prophet model without exogenous variables, which exceeds the base model by 11%. For product-region-level forecasting, the SARIMA model using exogenous variables achieves the best performance, exceeding the base model by 24%. Furthermore, for both breakdowns (product; product-region), the evaluation results indicate that clustering products and countries with similar sales dynamics enhances forecasting performance. Consequently, this thesis contributes to the literature by focusing on the underexplored home appliance sector, particularly refrigerators and freezers, and providing actionable forecasting approaches for supply chain optimization.
Benzer Tezler
- Portföy yönetiminde dinamik varlık yönetim stratejileri
Dynamic asset allocation strategies in portfolio management
MUSTAFA DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
BankacılıkMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM KOÇ
- Talep belirsizliği altında yedek parça stoklarının yönetimi
Spare parts stock management under demand uncertainty
GÜLÇİN ÖZGÜRBÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLAY ÇELEBİ
- İnşaat işletmelerinde insan kaynakları planlaması ve bir uygulama örneği
Human resource planning in construction enterprises and an application example
NİYAZİ ŞAHBUDAK
- Integration of spatial procedures to combat the desertification in Nineveh governorate, Iraq
Irak'ın Nineveh vilayetinde çölleşme ile mücadele için mekansal yöntemlerin entegrasyonu
BASHAR MUNEER YAHYA YAHYA
Doktora
İngilizce
2019
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Ağaç bazlı panel endüstrisinde yonga levha atıklarının tersine lojistiği üzerine bir model önerisi
A proposed model for reverse logistics of waste particleboard
ZAHİDE ÖZDEN CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. ŞULE ITIR SATOĞLU