Yapay zeka teknikleri ile tedarik zincirinde ön sipariş tahmini
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SİMGE KARABAĞ
Danışman: Nursel Öztürk
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Ön sipariş, tedarik zincirindeki herhangi bir eksiklik, artan ürün talebi veya ürün envanterinin tükenmesi nedeniyle müşterinin talep ettiği mal veya hizmetlerin gelecekte belirli bir tarihe kadar teslim edilmesini garanti edebilen bir sipariştir. Ön siparişler, ani talep artışları, kötü tedarik zinciri yönetimi ve yanlış envanter yönetimi durumlarında meydana gelir. Tedarik zincirindeki aksamalar, müşteri taleplerinde öngörülemeyen artışlar ve yanlış stok yönetimi durumlarında ön siparişler bir zorunluluk haline gelebilir. Bu çalışmada ön sipariş durumunun analiz edilmesi ve gelecekte karşılaşılabilecek ön siparişlerin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu şekilde firmalar ön siparişe girecek ürünleri tahmin ederek tedarik zincirindeki oluşması muhtemel aksamaları önleyebilecektir. Bu çalışmada, ön sipariş durumunun tahmini için yapay zeka makine öğrenimi algoritmalarından Derin Sinir Ağları (DNN), Rastgele Orman (RF) ve Aşırı Gradyan Artırma (XGBoost) teknikleri kullanılarak Python ve TAZI programları üzerinde yapılan çalışma ve uygulamaların sonuçları paylaşılmıştır. Literatürdeki çalışmalarda kullanılan makine öğrenimi sınıflandırıcıları, yöntemleri ve gerçekleşen sonuçlar ile elde edilen algoritmaların başarı oranları açıklanmaktadır. Bu tez çalışmasında elde edilen bulgulara göre önerilen model sonuçları AUC metriği baz alındığında 0.959 değeri ile Rastgele Orman algoritması en iyi performansa sahip algoritmadır. Ön sipariş tahmininin yapay zeka teknikleri kullanılarak yapılması, tedarik zinciri maliyetleri ve envanter yönetimi açısından işletmelere fayda sağlayabilecektir.