Üretim Firmalarında Talep Tahmini İçin Makine Öğrenim Algoritmalarının Kullanılması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Miray Betül YILMAZ

Danışman: Özgül Vupa Çilengiroğlu

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüzde çoğu sektörde olduğu gibi üretim sektöründe de üretim planlaması için en iyi stratejiler belirlenmelidir. Üretim planlamasının en önemli bileşenlerinden biri talep tahminidir. Müşterilerin gelecekteki talep eğilimleri, piyasa koşulları ve mevsimsellik gibi faktörlerden etkilenebilir. İşletmelerin üretimle ilgili maliyet ve ürün planlaması yapmaları, kaynakların bu amaca uygun olarak organize edilmesi ve yapılandırılması önemlidir. Böylece güvenilir tahminler yapılarak işletmeler finansal ve ticari olarak piyasada sağlam bir yere gelebilmektedir. Bu tezde, soğutma sektöründe üretim planlamasında talep tahmini için zaman serisi yaklaşımları arasında sıklıkla kullanılan üssel düzeltme yöntemi ile yeni geliştirilen Ata yönteminin performansları karşılaştırılarak en iyi performans gösteren yöntem seçilerek talep değişkenleri için tahminler yapılmıştır. Bu tahminler YSA için girdi değişkeni olarak ele alınmış ve de bu yöntem ile de tahmin elde edilmiştir. Tez kapsamında talep tahmini için 2003-2022 yılları arasında Manisa ilindeki soğutma sektöründeki buzdolabı satışları ile Tüfe, Üfe, dolar ve tüketici güven endeksi verileri kullanılarak en iyi tahmini veren modelin Ata yönteminden elde edildiği bulunmuştur. Anahtar Kelimeler: ETS, Ata yöntemi, yapay sinir ağları, talep tahmini