Tersine lojistik sürecinde bir optimizasyon çalışması
An optimization study in reverse logistics process
Yazar: AYŞE NUR ADIGÜZEL TÜYLÜ
Danışman: PROF. DR. ERGÜN EROĞLU
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Optimizasyon = Optimization ; Tersine lojistik = Reverse logistics ; Ürün iade = Product return

Özet:
Satış tahmini, stok planlama ve dağıtım gibi faaliyetlerde yapılan hatalar nedeni ile birçok tekstil ürünü tersine lojistik ağına girmektedir. Kaynak kullanımını ve maliyeti en başta azaltmak için doğru sayıda üretimin yanı sıra bu ürünlerin doğru şubelere doğru sayıda, renkte, bedende ve modelde gönderilmesi, nakliyesinin ve stok planlamasının doğru bir şekilde yapılması gerekmektedir. Çok parametreli ve çok değişkenli problemlerde matematiksel model kurmanın zorluğu nedeniyle istatistiksel yöntemler, yapay zeka yöntemleri ve makine öğrenme yöntemleri kullanılmaktadır. Genel olarak tüm bu faaliyetler zaman serisine dayalı talep tahminleri baz alınarak yapılır, fakat moda ve tüketicilerin çok çabuk değişen istekleri nedeniyle talep tahminleri ile gerçekleşen talepler arasında önemli farklılıklar doğmaktadır. Son dönemde yapılan çalışmalar gösteriyor ki bu şekilde karmaşık yapılı büyük veri setlerinde yapay zeka ve makine öğrenme yöntemleri diğer tahmin yöntemlerine göre doğruluğu daha yüksek sonuçlar vermektedir. 
Bu çalışmada diğer çalışmalardan faklı olarak Tersine Lojistikte ürün iade oranlarının ilk defa Makine Öğrenme ve Bileşik Makine Öğrenme yöntemleri ile tahmin edilmesi söz konusudur. Bu doğrultuda müşterilerin tercihleri ile birlikte satışa çıkan ürünlerin iadeleri ve nedenleri üzerinde yoğunlaşılıp iadelerin daha doğru bir şekilde tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Bu şekilde, analizler sonucunda elde edilen tüketici bilgileri şubelere doğru beden, renk ve modelde ürünlerin gitmesi, gereksiz üretim, nakliye ve depolama faaliyetlerinden kaçınılması, maliyetin, kaynak kullanımının ve çevre kirliliğinin azaltılması konularında daha doğru planlama yapılmasını sağlayabilir. Ayrıca yapılan ürün iade oranlarının tahmin edilmesinde kullanılabilecek parametrelerin belirlenmesi ile de literatüre katkı sağlanması da çalışmanın temel amaçlarından biridir. 
Makine Öğrenme tekniklerinden fonksiyonel algoritmalardan Doğrusal Regresyon (Linear Regression) ve Destek Vektör Regresyonu (Support Vector Regression), karar ağacı algoritmalarından M5P, kural tabanlı algoritmalardan M5Rules ve Karar Tablosu (Decision Table) algoritmaları en iyi sonuç verirken, Bileşik Makine Öğrenme tekniklerinden Stacking, Voting, Bagging ve Random Sub Space yöntemleri ile iyi sonuçlar elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar karşılaştırmalı olarak verilmiş, %83,89 değerinde korelasyon katsayısına ulaşılmıştır.

Abstract:
Many textile products are in reverse logistics network due to mistakes made in activities such as sales forecasting, inventory planning and distribution. In order to reduce resource usage and cost at first step, in addition to producing the correct quantity, these products must be sent to branches, in correct properties (amount, color, size and model) and transportation planning and stock planning should be done correctly. Statistical methods, artificial intelligence and machine learning methods are used because of the difficulty of establishing mathematical models in multi-parameter and multi-variable problems. In general, all these activities are based on demand forecasts by time series, but there are important differences between these demand predictions and the actual demands because of fashion and consumers' requests change very quickly. Artificial intelligence and machine learning methods provide faster and more accurate results in complex data sets. 
The difference of this study from other studies is to estimate the product return rates in Reverse Logistics with Machine Learning and Compound Machine Learning methods. In this direction, it is aimed to predict the claims accurately by concentrating on the customers' preferences, their reasons and the replies of the products which are sold to the customers. Thus, the consumer information obtained as a result of these analyzes can provide us with more accurate planning in terms of avoiding unnecessary production, transportation and storage activities and sending the products with the correct properties (amount, color, size and model) to the branches. Machine Learning and Ensemble Machine Learning Methods are used to estimate the rates of product return. In addition, contributing to the literature with determining the parameters that can be used in estimating the product return rates is one of the main objectives of the study. 
Best results of this study are obtained with Linear Regression and Support Vector Regression from the functional algorithms of machine learning techniques, M5P from decision tree algorithms of machine learning techniques, M5Rules and Decision Table based on rules algorithms of machine learning techniques and Stacking, Voting, Bagging and Random Sub Space algorithms of ensemble machine learning techniques. The results obtained are given comparatively and the correlation coefficient value is reached to 83.89%.