Plastik sektöründe yapay sinir ağları ve regresyon analizi ile talep tahmini
Demand forecast in the plastics industry with artificial neural networks and regression analysis
Yazar: HACER ELİF PEHLİVANOĞLU
Danışman: PROF. DR. NİLGÜN FIĞLALI
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
İşletmeler, günümüzün rekabetçi ortamında ayakta kalabilmek için stratejik olarak doğru kararlar alarak kaynaklarını iyi yönetmek mecburiyetindedir. Bu kaynaklar koşullara göre hammadde, envanter ya da işgücü olabilir. Tüm bunların ayrı ayrı ya da gerektiğinde birlikte doğru tespiti için talep tahmininden yararlanılır.
Talep tahmini, müşterilerin bir ürün veya hizmete yönelik gelecekteki talebini tahmin etmek için geçmiş verilerin tahmine dayalı analizini kullanma sürecidir. Talep Tahmin yöntemi kalitatif ve kantitatif olmak üzere ikiye ayrılır. 
Bu çalışmada talep konusu ve talep tahmin yöntemleri anlatılmıştır. Günümüzden geçmişe talep tahmin yöntemleri ile yapılan çalışmalar incelenmiş olup yapay sinir ağları ve regresyon analizi yöntemleri seçilerek bu yöntemler ile model oluşturulmuştur. Model kurulurken hedeflenen regresyon analizi ve yapay sinir ağları yöntemi ile gelecekteki satış (ton) miktarını belirlemeye katkı sağlamaktır. Çalışmada plastik sektöründe aktif faaliyet gösteren bir işletmenin 2021 yılı günlük verileri kullanılmıştır. Çalışmada bağımsız değişkenler olarak, üretim miktarı(ton), dolar kuru(tl), hammadde fiyatı(tl/ton), sipariş miktarı(ton), sevk kapasite(ton), bağımlı değişken olarak ise satılan plastik profil miktarı(ton) alınmıştır. Çalışmada regresyon aanilizi ve yapay sinir ağları yöntemleri kullanılarak işletmenin satış miktarının tahminlenmesi amaçlanmıştır. Regresyon analizi ile daha başarılı sonuç elde edilmiştir.

Abstract:
In order to survive in today's competitive environment, businesses have to make strategically correct decisions and manage their resources well. These resources can be raw materials, inventory or labor, depending on the circumstances. Demand forecasting is used for the correct determination of all these separately or together when necessary.
Demand forecasting is the process of using predictive analysis of historical data to forecast customers' future demand for a product or service. Demand Forecasting method is divided into two as qualitative and quantitative.
In this study, the subject of demand and demand forecasting methods are explained. Studies on demand forecasting are examined and a model is created with demand forecasting methods. The aim of the model is to contribute to determining the amount of future sales (tons) with regression analysis and artificial neural networks method. In the study, the daily data of a business operating in the plastics industry for 2021 were used. As independent variables in the study, production amount (ton), dollar rate (tl), raw material price (tl / ton), order amount (ton), shipping capacity (ton), The amount of plastic profiles sold (tons) was taken as the dependent variable. It is aimed to estimate the sales amount of the enterprise by using regression analysis and artificial neural network methods.More succesful results were obtained with regression analysis.