İlaç endüstrisinde yapay sinir ağları ile talep tahmini uygulaması
Demand forecasting application with artificial neural networks in the pharmaceutical industry
Yazar: ONUR AKTEKE
Danışman: PROF. DR. ŞULE ÖNSEL EKİCİ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
İşletmeler, mevcut durumlarını koruyabilmek ve geliştirebilmek için olayları doğru anlayabilmeli ve iyi bir plan ışığında uygun çözümler üretmelidirler. Artan rekabet koşullarında şirketlerin gelecek için güvenle yol alabilmeleri tahminlerindeki doğruluk ve tutarlılıkla paraleldir. Bu doğrultuda talep tahmin süreçleri tüm işletmeler için hayati önem taşımaktadır. Tahminin amacı işletmelerin gelecekte karşılaşabilecekleri durumları önceden öngörmek, çeşitli veri ve yöntemleri kullanarak önceden önlemler alınmasını sağlamaktır. Talep tahmini, gelecekteki bir zaman süresi için şirketin bir ürünü/hizmeti veya çeşitli ürünleri/hizmetleri için talep miktarını tespit etmektir. 
İşletmeler için kritik bir öneme sahip olan talep tahmininde kullanılan birçok yöntem bulunmaktadır. Yapay sinir ağları, doğrusal olmayan problemlerin çözümünde etkin bir şekilde kullanılan ve oldukça güvenilir sonuçlar sunan istatistiksel bir yöntemdir. Bu yöntemin talep tahminlerinde kullanımını gün geçtikçe yaygınlaştırmıştır.
Bu çalışmada stok yönetimini etkin bir şekilde gerçekleştirmek amacıyla ilaç endüstrisinde konumlanmış bir ilaç firmasında üretimi ve satışı yapılan bir ilacın yapay sinir ağları kullanılarak talep tahmini uygulaması yapılmıştır. Çalışmada önceli olarak talep tahmini ve yapay sinir ağları kavramları açıklanmıştır. Uygulama bölümünde ise ilgili ilaç firmasının ürettiği bir ilacın talep miktarları ile ilgili bir model kurulup uygulanmıştır. Geliştirilen modelde aylık dolar kuru, eczacı başına nüfus, aylık etki oranı ve reçete başına maliyet girdi değişkenleri; geçmiş yıllara ait satış miktarları ise çıktı değişkeni olarak yer almaktadır. Uygulamada son 5 yıla ait veriler kullanılmıştır. Ayrıca çoklu regresyon modeli ile de talep tahmini yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Uygulama sonucunda yapay sinir ağlarının tahmin yapmada daha iyi sonuçlar verdiği gözlenmiştir.

Abstract:
Businesses should be able to understand the events correctly and produce appropriate solutions in the light of a good plan in order to maintain and improve their current status. In the conditions of increasing competition, companies' ability to move forward confidently for the future is in line with the accuracy and consistency in their forecasts. In this direction, demand forecasting processes are vital for all businesses. The purpose of forecasting is to predict the situations that businesses may encounter in the future and to take precautions in advance by using various data and methods. Demand forecasting determines the amount of demand for a product/service or various products/services of the company for a future period
There are many methods used in demand forecasting, which is of critical importance for businesses. Artificial neural networks are a statistical method that is used effectively in the solution of nonlinear problems and provides highly reliable results. The use of this method in demand forecasting has become widespread day by day.
In this study, a demand forecasting application was made using artificial neural networks for a drug produced and sold in a pharmaceutical company located in the pharmaceutical industry in order to perform stock management effectively and customer demands were revealed. In the study, firstly, the concepts of demand forecasting and artificial neural networks are explained. In the developed model, monthly dollar exchange rate, CPI, PPI, population per pharmacist and monthly impact rate are input variables, and sales amounts from previous years are included as output variables.. In addition, demand forecasting was made with the multiple regression and the results were compared. As a result of the application, it has been observed that artificial neural networks give better results in making predictions.