Depo yönetimi süreçlerinde yapay zekâ algoritmalarının optimizasyonu ve performans analizi
Optimization and performance analysis of AI algorithms in warehouse management processes
- Tez No: 992775
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ŞATIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Geleneksel bakış açısı depoları basit birer envanter noktası olarak görüyor olmasına rağmen, günümüzde bu süreçler belirsizliğin ve riskin yüksek olduğu karmaşık yapılara evrilmiştir. Geçmişin durağan piyasaları için tasarlanmış olan klasik modeller, günümüzün ani değişimlere gebe koşullarında operasyonel ihtiyaçları karşılamakta zorlanmaktadır. Bu çalışmamızda, depolardaki veri karmaşasını çözmek ve süreçlere esneklik katmak adına yapay zekâ algoritmalarının en verimli kullanım senaryoları incelenmiştir. Bulgularımız iyi tasarlanmış algoritmaların süreç yönetiminde belirgin bir üstünlük sağladığını gösterse de“tek tip”bir çözümün olmadığını da ortaya koymaktadır. Depo operasyonlarındaki her bir ürün grubu veri setinin kendine özgü istatistiksel dağılımlara ve matematiksel karakterlere sahip olduğunu göstermiştir. Bu yüzden her senaryo için tek bir model ile ilerlemek yerine, seyrek veya yüksek gürültülü verilerde kesintili talep modellerini (Croston), trend ağırlıklı serilerde yapısal modelleri (Prophet) ve mevsimsellik etkisinin çoklu olduğu serilerde ise üstel düzeltme modellerini (Holt-Winters) ele alan esnek bir metodolojinin benimsenmesi önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
Although the traditional perspective views warehouses merely as simple inventory points, these processes have today evolved into complex structures characterized by high uncertainty and risk. Classical models, designed for the static markets of the past, struggle to meet operational requirements amidst current conditions prone to rapid change. In this study, we investigated the most efficient application scenarios of artificial intelligence algorithms to resolve data complexity in warehouses and introduce flexibility into processes. While our findings demonstrate that well-designed algorithms offer a distinct advantage in process management, they also reveal the absence of a 'one-size-fits-all' solution. It was observed that the data set for each product group in warehouse operations possesses unique statistical distributions and mathematical characteristics. Therefore, rather than relying on a single model for every scenario, we recommend adopting and adaptive and data-driven methodology. This approach utilizes intermittent demand models (Croston) for sparse or high-noise data, structural models (Prophet) for trend-heavy series, and exponential smoothing models (Holt-Winters) for series with multiple seasonality effects.
Benzer Tezler
- 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
- Akıllı depolamada yapay zeka tabanlı hibrit yöntemlerin kullanılması
The use of artificial intelligence-based hybrid methods in smart warehousing
EMİNE CAMCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErzincan Binali Yıldırım ÜniversitesiYapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FULYA ASLAY
- Lojistik operasyonlarda kullanılan taşıma ekipmanlarının nesnelerin interneti, yapay zeka ile takibi ve yaşam döngüsü analizi metodu ile incelenmesi
Examination of material handling equipments used in logistics operations through internet of things, artificial intelligence tracking, and lifecycle analysis method
CAN MERT UYANIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Makine MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SENAİ YALÇINKAYA
- E-ticaret örgütlerinde depo yönetim teknolojilerinin ERP uygulamalarına entegrasyon sorunları ve çözümleri
The integration problems and solutions of the warehouse management technologies in terms of enterprise resource planning in the e-commerce organizations
CEMAL ÇELİK
Doktora
İngilizce
2020
İşletmeÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAZAN YELKİKALAN
- Yapay zekâ destekli envanter yönetim sistemlerinde kullanıcı merkezli arayüz tasarımı ve entegrasyon yöntemleri
User-centered interface design and integration methods in artificial intelligence supported inventory management systems
SELİN FUNDA BOL ADIYAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ŞATIR