Yapay sinir ağları ile talep tahmini ve gıda sektöründe uygulanması
Demand forecasting with artificial neural networks and implementation in the food industry
Yazar: MÜZEYYEN TUĞBA BALLI
Danışman: DOÇ. DR. SELİN SONER KARA
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
İşletmeler, mevcut durumlarını koruyabilmek ve geliştirebilmek için olayları doğru anlayabilmeli ve iyi bir plan çerçevesinde uygun çözümler üretmelidirler. Artan rekabet ortamında şirketlerin gelecek için güvenle yol alabilmeleri tahminlerindeki doğruluk ve tutarlılıkla paraleldir. Bu doğrultuda talep tahminleri tüm işletmeler için hayati önem taşımaktadır. Tahminin amacı işletmelerin gelecekte karşılaşabilecekleri durumları önceden öngörmek, çeşitli veri ve teknikleri kullanarak önceden önlemler alınmasını sağlamaktır. Talep tahmini, gelecekteki bir zaman süresi için şirketin bir ürünü veya çeşitli ürünleri için talep düzeyini tespit etmektir.
İşletmeler için kritik öneme sahip olan talep tahmininde kullanılan birçok yöntem bulunmaktadır. Yapay sinir ağları, doğrusal olmayan problemlerin çözümünde etkin olarak kullanılan ve oldukça güvenilir sonuçlar sunan istatistiksel bir yöntemdir. Bu yöntemin talep tahminlerinde kullanımını gittikçe yaygınlaştırmıştır. 
Çalışmada istatistiksel talep tahmin tekniklerinden yapay sinir ağı modeli kullanılarak, hızlı tüketim sektörü olan taze gıda sektöründe, şarküteri grubu ürünlerine ait talep tahmini uygulaması yapılmıştır. Uygulama sonrası yapılan hata testleri soncuna göre, modelin yaptığı tahminlerin güvenilir ve tutarlı olduğu gözlenmiştir. Yapay sinir ağı yöntemi dışında başka yöntemlerle de talep tahmini yapılmış ve yapay sinir ağlarının mevcut yöntemlerden üstün olduğu gösterilmiştir.
Yapılan bu çalışma ile, taze gıda sektörlerinden biri olan şarküteri sektöründeki diğer firmalara talep tahmini konusunda bir örnek sunulmaktadır.

Abstract:
Companies should understand the events correctly and produce appropriate solutions within the framework of a good plan to protect and develop their current situation. For companies, the possibility of surviving is parallel with the accuracy of these predictions in increasing competition environment. According to this idea, demand forecast has vital importance for all companies. The purpose of the forecast is to predict situations companies may face in the future, using different data and techniques and take action in advance. Demand forecasting is to determine the demand level of a product or some products of a company for a specific time in the future. There are many methods used to forecast demand which are critical for companies. Artificial neural networks are a statistical methods which are efficiently used in solution of nonlinear problems and providing highly reliable results. Use of this method has increasingly spread in the demand forecasting.
In this study, demand forecasting practice is made on delicatessen products from fresh food industry in FMCG industry using artificial neural network model. According to error test results, it has been observed that the forecasts of the model are reliable and consistent.  Demand forecasts are prepared with also other methods and the results are compared. It's been shown that artificial neural networks is above existing methods. This study presents an example of demand forecast for other firms in the delicatessen fresh food industry.