Geri Dön

Tedarik zinciri yönetiminde talep tahmini ve yerel bir tekstil işletmesinde uygulama

Demand forecasting in supply chain management and its application in a local textile business

  1. Tez No: 959269
  2. Yazar: BETÜL ERVA BERK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA PINAR GÖKSAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Aksaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Günümüz piyasa koşullarında, tedarik zinciri sistemlerinde müşterilerin gelecekteki taleplerini tahmin etmek her zaman zorlu bir süreç olmuştur. Doğru talep tahminleri, tedarik zinciri yönetiminde daha gerçekçi kararların alınmasını ve operasyonel süreçlerde verimliliğin artırılmasını sağlamaktadır. Artan rekabet ortamında, tedarik zinciri yönetiminin önemi giderek artmış ve işletmeler açısından vazgeçilmez bir konu haline gelmiştir. Tedarik zinciri yönetiminin temel amacı, son tüketiciye doğru zamanda, doğru miktarda ve düşük maliyetle ürün veya hizmet ulaştırmaktır. Bu amaca ulaşmak, tedarik zincirindeki iç içe geçmiş süreçlerin etkin bir şekilde yönetilmesine bağlıdır. Ancak, tedarik zincirinin herhangi bir aşamasında yapılan tahmin hataları, zincirin genel performansını olumsuz etkileyebilir. Bu nedenle, talep tahmini, tedarik zinciri yönetiminde kritik bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, öncelikle tedarik zinciri kavramsal yapıları, amacı ve önemi ele alınmış; tedarik zinciri ile talep tahmini arasındaki ilişki incelenmiştir. Araştırmada, talep tahmini ve talep tahmin yöntemlerine ilişkin genel bilgilere yer verilmiştir. Çalışma kapsamında erkek giyim sektöründe gömlek toptan satışı yapan yerel bir giyim tedarikçisinin geçmiş 10 yıla ait satış verileri kullanılarak Naive Yöntemi (NY), Hareketli Ortalama (HO), Üssel Düzleştirme Yöntemi (ÜDY), Holt & Winters Yöntemi (HWY) tahmin metotları uygulanmıştır. Bu yöntemlerin performansları karşılaştırılmıştır. Bir sistemde iyileştirmeler yapılabilmesi için öncelikle mevcut sistemin detaylı bir şekilde incelenmesi gerekmektedir. Bu bağlamda, işletmenin önceki yıllara ait satış verileri analiz edilmiş; beklenen satış miktarları ile gerçekleşen talepler arasındaki sapmalar değerlendirilmiştir. Bu araştırmanın temel amacı, işletmenin geçmiş satış verilerini kullanarak, önceki tahmin yöntemlerinden farklı olarak Zaman Serisi Talep Tahmini yaklaşımlarını uygulayarak en isabetli tahmin yöntemini belirlemek ve bu doğrultuda mevcut tahmin sistemini iyileştirerek işletmeye katma değer sağlamaktır.

Özet (Çeviri)

In today's market conditions, forecasting future customer demand within supply chain systems has always been a challenging process. Accurate demand forecasts enable more realistic decision-making in supply chain management and enhance efficiency in operational processes. In an increasingly competitive environment, the importance of supply chain management has grown steadily and has become an indispensable aspect for businesses.The primary objective of supply chain management is to deliver products or services to the end customer at the right time, in the right quantity, and at the lowest possible cost. Achieving this goal depends on the effective management of the interdependent processes within the supply chain. However, forecasting errors at any stage of the supply chain can negatively impact overall performance. Therefore, demand forecasting plays a critical role in supply chain management. In this study, the conceptual structures, objectives, and importance of supply chain management are initially addressed, and the relationship between supply chain management and demand forecasting is examined. The research provides general information on demand forecasting and forecasting methods. Within the scope of the study, historical sales data from the past ten years of a local clothing supplier specializing in wholesale men's shirts were used. Forecasting methods such as the Naive Method (NM), Moving Average (MA), Exponential Smoothing Method (ESM), and Holt & Winters Method (HWM) were applied. The performance of these methods was then compared. To implement improvements in a system, a thorough examination of the existing system is required. In this context, the company's past sales data were analyzed, and the deviations between expected sales volumes and actual demand were evaluated. The main objective of this research is to improve the existing forecasting system and add value to the business by identifying the most accurate forecasting method through the application of Time Series Demand Forecasting approaches, in contrast to the previously used non-forecasting-based methods.

Benzer Tezler

  1. 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

    Türkçe

    2009

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR ESNAF

  2. 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

    GÖKHAN TURGAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN BAYRAM

  3. 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

    Türkçe

    2022

    İşletmeAkdeniz Üniversitesi

    Uluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FAHRİYE MERDİVENCİ

  4. Satış ve talep tahmini için derin transfer öğrenme metodolojisinin geliştirilmesi

    Development of deep transfer learning methodology for sales and demand forecasting

    BEGÜM EROL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLİN İNKAYA

  5. Tedarik zinciri yönetiminde değer ağları modeli

    Value nets model in supply chain management

    FATİH TAMGÜNEY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    ÖĞR. GÖR. HALİL HALEFŞAN SÜMEN