Demir çelik sektöründe maliyet tahmini
Cost estimation of iron steel sector
Yazar: GİZEM KAPANŞAHİN
Danışman: PROF. DR. FİLİZ ERSÖZ ; DOÇ. DR. SEMRA BORAN
Karabük Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Mal ve hizmetin üretilebilmesi için katlanılan fedakârlık, işletmelerin maliyetlerini oluşturur. Bir üretim işletmesinin üretimi gerçekleştirebilmesi için tükettiği mal ve hizmetlerin karşılığı da maliyet olarak ifade edilir. İşletmelerde uygun kararların alınabilmesi için işletme faaliyetlerinin analizlerinin doğruluğu çok önemlidir. Sonuçların doğruluğu doğru karar almayı sağlar ve işletmeye doğru pazar ve rekabet üstünlüğü kazandırır. Ürün maliyetlendirme sürecinde çeşitli unsurlar etkilidir.  Ürün bazında unsurlar tek incelenir ve gerçeği yansıtan birim maliyetleri elde etmek için analiz yapılır. 
Bu çalışmanın amacı, Demir Çelik sektöründe yer alan bir A İşletmesinde üretilen ham çelik üretimi sürecinde, maliyetlere etki eden faktörlerin araştırılması ve entegre sistem içerisinde maliyeti veri madenciliği sınıflayıcı modelleri ile tahmin edilmesidir. Çalışmada IBM SPSS Modeler, Python, EView ve Minitab paket programları kullanılmıştır.  Çoklu regresyon analizinin, yapay sinir ağları modeline göre daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. SPSS ve Python da çoklu regresyon yöntemi yapay sinir ağlarına göre daha başarılı sonuçlar vermiştir. SPSS Modeler, Python, Minitab ve EViews programlarının çoklu regresyon sonuçları birbirine yakın ve oldukça yakın sonuçlar vermiştir. En yüksek başarı R değeri karşılaştırıldığında SPSS'de görünmektedir. EViews ve Minitab R değerleri neredeyse aynıdır. Elde edilen tahmin sonuçlarının işletme bünyesinde sunulan maliyetler ile karşılaştırılması hedeflenmiştir. 
Tahmin çalışmalarındaki başarılar dikkate alındğında modellerin kullanışlı oldukları söylenebilmektedir. Kurulan tüm modellerde en önemli bağımsız değişkenin sıvı çelik maliyeti olduğu görülmüştür. Sıvı çelik, ham çeliğin hammadesini oluşturmaktadır. Ham çelik üretim miktarının, ham çelik maliyetini etkileyen önemli değişkenlerden diğeri olduğu görülmüştür. Üretim miktarına paralel ham çelik maliyetlerinde düşüş gözlemlenmektedir. Üretimi gerçekleştirecek olan personel sayısı yetersiz olduğunda üretim hattı vardiya düşürecektir bu da üretim miktarının düşmesine ve maliyetlerin artmasına neden olacaktır. Kura bağlı olarak sıvı çelik hammaddesi olan cevher fiyatlarında meydana gelen artmanın/azalmanın ham çelik maliyetlerine etki ettiği görülmektedir. Tüm bu parametreler ham çelik maliyeti modelini oluşturmaktadır. Modele etkisi düşük değişken olan değişkenler ise TÜFE ve ham çelik satışlarının maliyetidir. Yöntemlerin her zaman en iyi sonuçları sunduklarını söylemek mümkün olmamaktadır. Modelin başarısının, kullanıcının tecrübesiyle ve seçilen parametrelerin başarısıyla orantılı olduğu söylenebilmektedir.

Abstract:
The sacrifice for the production of goods and services constitutes the costs of the enterprises. The cost of the goods and services consumed by a production company is used as a cost.The accuracy of the analysis of the business activities is very important in order to make the appropriate decisions in the enterprises. The accuracy of the results ensures correct decision-making and gives the business the right market and competitive advantage.Various elements are effective in the process of product costing. The items on the basis of the product are examined one by one and the analysis is carried out to obtain the unit costs that reflect the reality.
The aim of this study is to investigate the factors affecting the costs in the raw steel production process produced in an A Plant in the Iron and Steel Sector and to estimate the cost in the integrated system with data mining classifier models. IBM SPSS  Modeler, Python, EView and Minitab packages were used in the study. Multiple regression analysis is better than artificial neural network model results. In SPSS and Python, multiple regression methods were more successful than artificial neural networks. Multiple regression results of SPSS Modeler, Python, Minitab and EViews yielded close and similar results. The highest success R value is seen in SPSS when compared. EViews and Minitab R values are almost the same. It is aimed to compare the estimation results with the costs presented in the enterprise.
Considering the successes in prediction studies, it can be said that the models are useful. In all models, the most important independent variable was the cost of liquid steel. Liquid steel is the raw material of raw steel. The amount of crude steel production was another important factor affecting the cost of crude steel. In parallel with the production amount, crude steel costs are observed to decrease. When the other independent variables were examined; When the number of personnel to perform production is insufficient, the production line will reduce shifts, which will lead to a decrease in the amount of production and an increase in costs. It is observed that the increase / decrease in the prices of ore, which is the raw material of the liquid steel due to the exchange rate, affects the crude steel costs. All these parameters constitute the crude steel cost model. The variables with low impact on the model are the cost of CPI and crude steel sales. It is not possible to say that the methods always provide the best results. It can be said that the success of the model is proportional to the experience of the user and the success of the selected parameters.