Temizlik Kağıtları Sektöründe Yapay Sinir Ağları İle Talep Tahmini

Abstract

Sanayinin değişen yapısı beraberinde firmalara müşterinin isteyeceği malı, isteyeceği miktarda önceden sunma ve bunun için gerekli hazırlığı yapma zorunluluğu getirmektedir. Bunun için firmalar talep tahmin yöntemlerine yönelmişlerdir ve bu yönelim ile birlikte birçok yöntem gelişmiştir. Yargısal metotlar, nedensel yöntemler, zaman serileri yöntemleri ve stokastik yöntemlerin yanı sıra yapay zekâ tabanlı tahmin modelleri özellikle son yıllarda öne çıkmıştır. Gelişen teknolojiye paralel olarak artan işleme ve hesaplama gücü ile birlikte, karmaşık simülasyonların yapılması ve gelişmiş yapay zekâ teknolojilerini kullanarak temel kriterlere dayalı tahmin modellemelerinin gerçekleştirmesi mümkün hale gelmiştir. Bu modellemelerin gerçekleştirilmesini sağlayan önemli bir uygulama alanı ise “Yapay Sinir Ağları”dır. Bu çalışmada, yapay sinir ağları ile parametrelere dayalı tahmin modeli oluşturulmuştur. Çalışmada öncelikle talep tahmini ve yapay sinir ağları kavramları açıklanıp uygulama bölümünde ise Türkiye’de temizlik kâğıtları sektöründe yıllık temizlik kâğıdı satışları ile ilgili bir model kurulup uygulanmıştır. Ayrıca basit ve çoklu regresyon modeli ile de temizlik kâğıdı talep tahmini yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Uygulama sonucunda yapay sinir ağı yönteminin etkin bir talep tahmini yöntemi olduğu gösterilmiştir.

With improvement of the industry, companies have to forecast what their customers wants and how much they need to produce before customer demands. So companies bended demand forecasting methods and because of this lots of forecasting method and tools improved. In recent years forecasting based on artificial intelligence models has become prominent besides other judgmental, causal, time series and stochastic methods. Along with the processing and computation power increasing parallel with the developing technology, performing complex simulations and establishing forecasting models using developed artificial intelligence technologies based on the main criterions have been rendered possible. One important application field ensuring the possibility of these models is “Artificial Neural Networks”. In this study, a forecasting model with parameters is implemented with using artificial neural networks. First, artificial neural network and demand predictions concepts are explained. In application part of this study, artificial neural networks sales forecasting model for tissue paper in Turkey is builded and implemented. On the other hand, prediction models are builded for simple and multiple regresion analysis. In conclusion, results are compared and shown that artificial neural networks is an efficient tool for forecasting.