Mutfak eşyaları sektöründe yapay sinir ağları yöntemi ile talep tahmini
Demand forecasting with artificial neural network method inkitchenware sector
Yazar: KÜBRA BAYSAN KILIÇ
Danışman: DOÇ. DR. MUHARREM İMAL
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Bu tezde Akyıldız Mutfak EĢyaları firması için 2017-2018 yılları arasındaki veriler
kullanılarak 2019 yılı için tencere, tava ürünlerin 5 farklı boyu için talep rakamları yapay sinir
ağları kullanılarak tahmin edilmiĢtir. ÇalıĢmada, bağımlı ve bağımsız değiĢkenler
kullanılmıĢtır. Bu çalıĢmada Tencere satıĢ miktarı (TS) bağımlı değiĢken olarak kullanılırken,
Gayri Safi Yurt Ġçi Hasıla (GSYH), Dolar ($), Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE), Üretici Fiyat
Endeksi (ÜFE), Ekonomik Büyüme Rakamları, Zaman (Z) bağımsız değiĢken olarak
kullanılmıĢtır. Uygulamada kullanılan 2017-2018 yıllarına ait veriler eğitim verileri olarak
kullanılarak 2019 yılına ait tahminler yapılmıĢtır. Uygulamada kullanılan YSA modeli, ileri
besleme kalıplı bir geri yayılım ağ sisteminde bir yapıdır. Bu YSA yapısının seçilme nedeni,
tahmin iĢlemlerinde kullanılan alternatif düĢünce yapısıdır. Model tabakalarında
iliĢkilendirilecek nöron miktarlarını tespit ederken nöronların aktivasyon değerlerine
bakılmıĢtır. Performans ölçümleri MSE (Hata Kareleri Ortalaması) değerlerine bakılmıĢtır.
OluĢturulan ağlar değerlendirilirken tahmin performans ölçümleri küçük olan ağ tercih
edilmiĢtir. 2017-2018 yıllarına ait verilerin %25 test verisi %75 eğitim verisi olarak 2019
yılına ait veriler tahmin edilmiĢtir. Bu çalıĢma için oluĢturulan yapay sinir ağ yapısı 12 adet
bağımsız değiĢken, 8 adet giriĢ nöronu, gizli tabaka ve bir adet çıktı tabakasından
oluĢmaktadır. Yapılan bu çalıĢma ile ortalama %98,48 lik baĢarı gözlemlenmiĢtir.

Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, YSA, Talep Tahmini

Abstract:
In this thesis, the demand figures for 5 different sizes of pots and pans for 2019 were
estimated using artificial neural networks by using the data between 2017-2018 for Akyıldız
Kitchenware Company. In this study, Cookware sales volume (TS) is used as the dependent
variable while Gross Domestic Product (GDP), Dollar ($), Consumer Price Index (CPI),
Producer Price Index (PPI), Economic Growth Figures, Time (Z) are used as independent
variables. The data from 2017-2018 used in the application were used as training data and
forecasts for 2019 were made. The ANN model used in the application is a structure in a feedforward patterned back-propagation network system. The reason for choosing this ANN
structure is the alternative thinking structure used in forecasting processes. When determining
the amount of neurons to be associated in the model layers, the activation values of the
neurons were considered. Performance measurements are based on MSE (Mean Square Error)
values. When evaluating the created networks, the network with small prediction performance
measures was preferred. The data belonging to the years 2017-2018 were predicted as 25%
test data and 75% training data for the year 2019. The artificial neural network structure
created for this study consists of 12 independent variables, 8 input neurons, hidden layer and
one output layer. With this study, an average of 98.48% success was observed

Keywords: Artificial Neural Networks, ANN, Demand Forecasting