Çok kriterli envanter sınıflandırma problemi için yeni bir yaklaşım ve bir uygulama
A new approach and application for the multi-criteria inventory classification problem
Yazar: MELİHA DEDEOĞLU EŞKİN
Danışman: PROF. DR. BANU SOYLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Bu çalışmada ABC envanter sınıflandırma problemi ele alınmıştır. Problem geleneksel yaklaşımdan farklı olarak envanter kalemlerinin sınıflandırılmasında birden fazla kriteri değerlendirmeyi gerektirmektedir. Sınıflar arasında A >> B >> C ilişkisi olduğu için problem çok kriterli sıralı sınıflandırma problemi olarak değerlendirilebilir. Sınıflar arası ayrımın açığa çıkabilmesi için çoğu zaman karar vericinin bilgisine ihtiyaç vardır. Bu bilgi farklı şekillerde elde edilebilir. En çok kullanılan yöntem ise karar vericinin sınıfından emin olduğu bazı envanter kalemlerini belirtmesi şeklindedir. Danışmanlı öğrenme algoritmaları eğitim veri seti olarak karar vericinin belirttiği bu alternatifleri kullanmaktadır ancak karar vericinin sınıflara yaptığı atamalar tutarsızlık gösterebilmektedir. Bu da algoritmanın yanlış öğrenmesine; dolayısı ile yanlış tahminler yapmasına sebep olabilir.
Bu çalışmada karar vericinin tutarlı ya da tutarsız olarak verdiği bilginin ABC sınıflandırma problemi için tasarlanmış bir yapay sinir ağının sonuçlarını nasıl etkilediği araştırılmıştır. Bu amaçla tutarsızlık bir matematiksel model ile tespit edilmektedir ve bu tutarsızlık arttıkça yapay sinir ağının tahminleme hatasının da arttığı gözlemlenmiştir. Başka bir matematiksel model ise tutarsızlığa sebep olan ikili karşılaştırmaları tespit edebilmektedir. Bu tespitlere göre karar verici bilgilendirilir ve tutarsızlığının azalması sağlanırsa, yapay sinir ağının da tahminleme hatasının azalması beklenir. Klasik çok kriterli ABC envanter sınıflandırma problemi verisi ve üretilen yapay test verisi ile elde edilen sonuçlar tartışılmıştır.

Abstract:
In this study, ABC inventory classification problem is considered. As different from the traditional approach, the problem requires evaluating more than one criteria for the classification of inventory items. Since there exists A >> B >> C relationship among classes, the problem can be considered as a multicriteria sorting problem. The decision-maker's knowledge is usually needed to reveal the distinction between classes. This information can be obtained in different ways. The most commonly used method is that the decision maker specifies the inventory items of which classes are certain. In the supervised learning algorithms, these data are given by the decision maker as the training data set, but the assignments made by the decision maker may show inconsistency. This may cause the algorithm to learn incorrectly and therefore make false predictions. 
In this study, it is investigated how the information whether consistent or inconsistent given by the decision maker affects the results of an artificial neural network designed for the ABC classification problem. For this purpose, the inconsistency is determined by a mathematical and as this inconsistency increases, the prediction error of the artificial neural network increases as well. Another mathematical model may determine the pair-wise comparisons which results inconsistency. Accordingly, if the decision maker is informed and thus the inconsistency decreases, the prediction error of the artificial neural network is expected to decrease. The results obtained with classical multi-criteria ABC inventory classification problem data and the produced test data were discussed.