MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE TALEP TAHMİNİ VE ENVANTER YÖNETİMİ
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: AMİNE BAYAR SERBEST
Danışman: Aslı Aksoy
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Stok kontrolü her işletmenin göz önünde bulundurması gereken önemli bir husustur. Çok fazla stok, satış süresinin artmasına ve verimsizleşmesine, hatta kayıplara neden olabilir. Talebi ve envanteri tahmin etmek, fazla stoğu ve eksik stoğu en aza indirgemek için ve kayıp riskini azaltmak için çok gereklidir. İyi tahmin edilmiş talebin doğru şekilde yönetilmesi, bir dizi avantaj sağlar. Bunlar arasında stokta kalmama riskinin azaltılması, daha iyi müşteri deneyimi sağlanması, envanterin daha etkili bir şekilde planlanması ve daha az ürün iptalinin gerçekleşmesiyle maliyetlerin düşürülmesi gibi önemli faktörler bulunmaktadır. Yapay zekâ (YZ) çağında, makine öğrenmesi (MÖ) teknolojisinin yükselişi, birçok mühendislik uygulamasının karşılaştığı zorluklara hızlı ve etkili çözümler sunabilen önemli bir alandır. Makine öğrenimi, veri analizi, desen tanıma ve öngörülebilirlik gibi konularda çığır açan gelişmeler sunmaktadır. Ancak, bu alandaki ilerlemelere rağmen, hala birçok varsayım ve tartışma bulunmaktadır. Tekstil sektöründe makine öğrenmesi yöntemleri, geleneksel üretim süreçlerine yenilikçi ve verimli çözümler sunma potansiyeli taşımaktadır. Bu alandaki gelişmeler, işletmelerin üretim, stok yönetimi ve talep tahmini gibi kritik süreçlerde daha etkili ve optimize edilmiş kararlar almasına olanak tanımaktadır. Tekstil sektöründe bu konuda sınırlı literatür bulunması, bu çalışmanın işletmelere yol gösterici bir kaynak olması beklentisini artırmaktadır. Tekstil sektöründe, talep tahmini işlemi, üretim planlaması ve envanter yönetimi açısından kritik bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak bir tekstil işletmesindeki gerçek veri seti üzerinde talep tahmini modeli geliştirilmiştir. Bu model, işletmenin gelecekteki taleplerini daha doğru bir şekilde tahmin etmeyi amaçlamaktadır.