Spor salonundaki aletlerin kapasite tahminlemesi için bir uygulama çerçevesi
An application framework for gym equipment capacity forecast
Yazar: OSMAN ÇAYLI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Küreselleşmenin getirdiği rekabet şartları, yatırımcıların bütün teknolojik gelişmelerden anında haberdar olmalarını ve olası yenilikleri öngörüp önceden sezmeleri gerekliliğini zorunlu kılmıştır. Bu bağlamda, doğru zamanda doğru talep tahmini, rekabetçi ortamda firmaların öne çıkabilmelerindeki en önemli etkenlerden biri olmuştur. Gelecekteki durumu önceden doğru tahmin ederek uygun planlamaların yapılması, firmaların bu yarışta rakipleri arasından sıyrılıp öne çıkmasını ve daha da önemlisi zorlu piyasa şartlarında ayakta kalmalarını sağlamaktadır. Tahminleme, mevcut veya gelecekteki faaliyetlerin sonucunu tahmin etme zorunluğunun olduğu herhangi sektöre veya duruma uygulanabilir. İşletmeler için bu, talep, kapasite veya envanter yönetimi gibi çeşitli senaryolara uygulanabilir.

Talep tahmin çalışmaları başta enerji, üretim, gıda, endüstri, sağlık, tarım ve turizm sektörleri olmak üzere hemen hemen tüm alanlarda uygulanan bir araştırma yöntemidir. İşletmeler için talebin doğru tahmin edilmesi oldukça önemlidir. Çünkü talebin altında tahmin etmek, müşteri, saygınlık ve maddi kayıplara yol açarken, talebin üstünde tahmin etmek de stok tutma maliyeti gibi farklı kayıplara yol açacaktır.

Günümüzde sağlığını korumak, daha güçlü olmak, fiziksel aktivite yapmak ve kilo vermek isteyen pek çok insan spor salonlarına gitmektedir. Spor salonuna daha sık giden insanlar aerobik ve fiziksel aktivite direnç seviyelerini arttırmış olup diğerlerine kıyasla daha olumlu kardiyovasküler sağlık sonuçlarına sahip olurlar. Ancak, spor salonlarının etkinliğini en üst seviyeye çıkarmak zor bir sorundur. Spor Salonlarındaki ekipmanların sayısal olarak yetersizliği ve belirli saatlerdeki spor yapan kişi sayısının çok olması, günün belirli saatlerinde yığılmalar ve çakışmalar sebebiyle spor yapan kişiler antrenman planlarındaki bir sonraki egzersize geçmek için birbirlerini beklemek zorunda kalabilmektedirler. Bu spor salonlarının gelirlerini doğrudan etkileyen faktörlerden biridir. Spor salonunu kullanan müşterilerin ekipman bekleme süreleri müşteri memnuniyetini ve dolayısıyla sadakatlerini ve abonmanlık yaptırıp yaptırmayacaklarını doğrudan etkilemektedir. Bu tipik bir tahminleme (forecast) ve optimizasyon sorunudur.

Tahmin, geçmiş zamanlarda var olan bütün durumların sonuç kısımlarını analizleyerek gelecek süreçlerde oluşabilecek olayları ve bu olayların sonuçlarını önceden öngörebilmeyi sağlar. İşletmeler uzun vadedeki planları için genel olarak uzun, orta ve kısa süreli tahminleri kullanırlar. Bu tahminlerin gerçekçi olabilmesi işletmelerin sağlıklı şekilde ayakta kalabilmeleri ve karlılıklarını artırmaları açısından çok önemlidir. Tahminlerin gerçekçi ve dahası sağlıklı bir şekilde yapılabilmesi için, bilimsel çalışmaların temellerine dayandırılmalı ve bilimsel yöntemler kullanılarak yapılmalıdır.

Tahminler kriter olarak alınarak, işletmelerin halihazırdaki kapasiteleri ve üretim olanakları yöneliminde personel, hammadde ve öz kaynağın bulunduğu bir öngörü ve kapasite planı ortaya konulacağından, elde edilecek tahminlerin gerçeklere en yakın biçimde, işletmelerin gelecek hedeflerine ve gelecekteki durumlarına uygun yapılması da gereklidir. İşletmelerin gelecek planlarının gerçekleşebilmesi ve kontrolün etkin bir biçimde olabilmesi amacıyla tahminlere gereksinim duyulduğu da ifade edilebilir. 

Talep tahmini, işletme ve yönetimlerin stratejik ve taktik oluşturma durumlarında, kısa, orta ve uzun dönemli amaçlara erişmede kullanılan en temel faaliyet olarak karşımıza çıktığı görülmektedir. Etkin bir talep tahmini yöntemiyle işletme fonksiyonları minimum maliyetle optimum kar düzeyine doğru ilerlerken, stratejik ile operasyonel gereksinimler arasındaki çatışmalarda minimize olmaktadır.

İşletmelerin en temel maksadı, piyasa içinde ürünlere olan talepleri karşılamak amacıyla ürün ve hizmet üretmek ve pazarlamak olduğundan, işletmeler müşterilerin taleplerini karşılayabilmek adına bazı aksiyonlar almaktadırlar. Talep tahmini ise, işletmelerin üretmiş oldukları mal ve hizmetlere olan talebin, gelecek dönemler için tahmin edilebilir olmasıdır. Hammadde, yedek parça, yarı mamul, makine, insan gücü ve yatırım ihtiyaçlarının saptanmasında temel veri talep tahminleridir. Üretim işletmelerinde yapılacak çalışmaların tamamının oluşan talep miktarına bağlı olması, talep tahmininin önemini ortaya koymaktadır.

Bu çalışmada mevcut talep tahmin yöntemlerine ve talep tahmini ele alınarak yapılan çalışmalara değinilip bir literatür çalışması yapılmış ve tahminleme yöntemiyle analiz yapılması amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında bir spor salonunu kullanan müşterilerin geçmiş tarihlerdeki antrenman alışkanlıkları, antrenman sıklıkları (haftanın hangi günleri, günün hangi saatleri, vb.) ekipman kullanım saatleri ve ekipman kullanım süreleri incelenip tahminleme yöntemiyle analiz yapılması amaçlanmıştır.

Abstract:
The conditions of competition brought by globalization oblige investors to be instantly
aware of all technological developments and to anticipate possible innovations and
anticipation. In this context, the right demand forecasting at the right time was one of
the most important factors for companies to stand out in a competitive environment.
By predicting the future situation in advance and making appropriate plans, companies
are able to stand out from the competition in this race and, more importantly, survive
in difficult market conditions. Forecast can be applied to any sector or situation where
it is necessary to predict the outcome of current or future activities. For businesses,
this can be applied to a variety of scenarios, such as demand, capacity or inventory
management.
Demand forecasting studies are a research method applied in almost all fields,
especially in energy, production, food, industry, health, agriculture and tourism sectors.
It is very important to forecast demand for businesses. Because estimating under
demand leads to customer, prestige and financial loss, estimating on demand will lead
to different losses such as cost of holding stocks.
The forecast analyzes the results of all the situations that existed in the past and enables
to anticipate the events that may occur in the future processes and the results of these
events in advance. Businesses generally use long, medium and short-term forecasts for
long-term plans. The fact that these forecasts are realistic is crucial for businesses to
remain healthy and increase their profitability. In order to make forecasts realistic and
even healthier, it should be based on the bases of scientific studies and should be done
using scientific methods.
The forecast analyzes the results of all the situations that existed in the past and enables
to anticipate the events that may occur in the future processes and the results of these
events in advance. Businesses generally use long, medium and short-term forecasts for
long-term plans. The fact that these forecasts are realistic is crucial for businesses to
remain healthy and increase their profitability. In order to make forecasts realistic and
even healthier, it should be based on the bases of scientific studies and should be done
using scientific methods.
Demand forecasting appears to be the most fundamental activity used to reach short,
medium and long-term goals in the strategic and tactical setting of businesses and
governments. With effective demand forecasting, business functions move towards
optimal profitability with minimal cost, while minimizing conflicts between strategic
and operational requirements.
Since the main purpose of businesses is to produce and market products and services
in order to meet the demands of the products within the market, businesses take some
actions in order to meet the demands of the customers. Demand forecasting, on the
other hand, is that demand for goods and services produced by businesses is predictable
for future periods. Basic data demand forecasts for determination of raw materials,
spare parts, semi-finished goods, machinery, human power and investment needs. The
fact that all the work to be done in the production enterprises depends on the amount
of demand that is generated, reveals the importance of demand forecasting.
Today, many people who want to maintain their health, be stronger, perform physical
activity and lose weight go to sports halls. People who go more often to the
gym increase aerobic and physical activity resistance levels and have more positive
cardiovascular health outcomes than others. However, raising the effectiveness of
gyms to the top level is a challenge. Due to the numerical inadequacy of equipment
in the gymnasium and the large number of people doing sports at certain times, sports
pilots may have to wait for each other to go to the next exercise in their training plans
due to clashes and coincidences at certain times of the day. This is one of the factors
directly affecting the income of the gymnasiums. Consumers who use the gym have a
direct influence on customer satisfaction and therefore their loyalty and willingness to
make a subscription. This is a typical problem of forecasting and optimization.
In this study, it is aimed to analyze the existing demand forecasting methods and
forecasting method by considering the demand forecast. Within the scope of the study,
it was aimed to analyze the training habits of the customers who used a sports hall in
the past, the frequency of training (which days of the week, which hours of the day,
etc.), equipment usage times and equipment usage times. In this context, a system is
designed and the system is realized. The intended system will make the analysis easy
to understand for the operator with graphs. Thanks to these analyzes, it was ensured
that they could create future business plans, prepare weekly and annual leave plans,
and invest necessary equipment and human resources. Even in those few months of
use, it was targeted to increase their income by increasing the number of subscribers
with advertisements and campaigns.
The designed system basically consists of 7 components:
1. Data preparation: A database structure is designed to store the date, hours and
duration of use of the equipment in the gym of customers who use a gym to be used
for the operation of the forecasting system. It is aimed to carry out independent
analysis of the data collection step. Research on the collection of real user data has
been carried out and the studies carried out in the literature have been examined.
Data collection with similar methods and techniques is considered as a future study
and is not included in this study.
Due to the fact that there is no real user data in the designed system, it has been
decided to produce the data manually. The customer behavior information were
compiled from some of the gym operators in gym Turkey to produce data. In
addition, the opinions of the regular sportsmen in the surrounding area were taken.
With this information gathered, a generator is designed and data produced by this
generator.
2. Statistics generation and reporting : Even though there is no actual data in the
designed system, a sub-system is designed in which can generate and report the
statistics of the data produced by this generator. This subsystem is designed to
extract usage statistics of the gym in the past periods, users' gym and equipment
usage statistics, and usage rates of the equipment. Graphs are created and reported
as a result of the statistics.
3. Prepare forecasting input : In this section, it is aimed to prepare the data according
to the forecast method and the tool to be used from the data prepared for the
forecasting. The appropriate queries are run from the database where the data are
stored and the data is exported in the format that the forecasting tool will use.
4. Forecasting: In this section, it was aimed to analyze and forecast the training
habits, training frequency, equipment usage hours and equipment usage times of
the customers who used the gym in the past periods. Experiments were performed
with different models to make forecasts and two forecasting methods were used
to predict the best prediction performance: 1) Double exponential smoothing, 2)
Triple exponential smoothing.
5. Disaggregation : The daily and hourly forecasts were tried to be obtained from
the annual or monthly cumulative data from the forecast step using the reduction
method and formula.
6. Saving results: In order to store the result data generated in the prediction and
reduction steps, additions to the database structure have been made and a subsystem
has been created for storing these data.
7. Testing results: A subsystem was designed for testing the result data generated
in the forecast and disaggregation steps and inputs were prepared for this designed
subsystem. The ARENA simulation application is used for the test.
Time series forecasts : The time series forecasts analyze how a particular variable
(vertical axis) changes as time (horizontal axis) changes, as the name implies, and
forecasts that the data will "have the same behavior" in the future. This assumption is
the most important assumptions of estimation methods. The greatest support of this
prediction method is past data, which cannot be used in the absence of past data. As
can be understood from this, past forecasts constitute the basis of forecasts, and the
more past data there is, the more precise the behavioral analysis of the data is.
Data smoothing is one of the most important issues in the time series, and often
more accurate predictions can be made when the necessary smoothing parameters are
selected optimally. The most appropriate smoothing parameters can be selected by trial
and error method and the forecasts obtained according to different parameters and the
error performance measures can be compared and decisions about which time series
can be used with which parameters can be made.
In our study we done the forecasting by using different methods and compare the
performance of the each method. Than finally we focused on two methods and done
the forecasting by using these two methods. The results of the forecasts are also added
to this study. The following time series methods have been used for forecasting in our
study.
Single exponential smoothing method
F(t +1) = aD(t)+(1􀀀a)F(t) (1)

Double exponential smoothing (Holt's method)
F(t +r) = s(t)+rg(t) (2)
S(t) = aD(t 􀀀1)+(1􀀀a)[s(t 􀀀1)+g(t 􀀀1)] (3)
G(t) = b[s(t)􀀀s(t 􀀀1)]+(1􀀀b)g(t 􀀀1) (4)
Trible exponential smoothing (Winter's method)
F(t +1; i) = m(i) = mc(i) (5)
So m represents the expected demand.
S(t) = aD(t)=[C(t 􀀀n)]+(1􀀀a)[s(t 􀀀1)+g(t 􀀀1)] (6)
G(t) = b[s(t)􀀀s(t 􀀀1)]+(1􀀀b)g(t 􀀀1) (7)
C(t) = gD(t)=S(t)+(1􀀀g)C(t 􀀀n) (8)
 a: This parameter shows the base value. This value determines the weighting
of past data values in setting the baseline (magnitude) for the forecast, with higher
values of a leading to increased weight being given to the most recent observations,
while lower values of alfa implying a more uniform weighting.
 b: This is also known as the trend value. It determines the degree to which recent
data trends should be valued compared to older trends when making the forecast.
 g: This is the seasonal component of the forecast, and the higher the parameter the
more the recent seasonal component is weighed.