Hiyerarşik zaman serileri ile ankastre ürün satış öngörüsü
Built-in product sales forecasting via hierarchical time series
Yazar: MÜCAHİT YILMAZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ZAFER DALAR
Giresun Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Satış tahmini = Sales forecast ; Stok planlama = Stock planning ; Zaman serileri = Time series ; Zaman serileri analizi = Time series analysis ; Öngörü = Foresight ; Üretim planlaması = Production planning

Özet:
İşletmelerin sürdürülebilirliği için kaynakların verimli kullanılması son derece önemlidir. Kaynaklarını doğru yatırımlar için kullanan ve etkin planlama yapabilen işletmeler, zorlu pazar şartlarında rekabet avantajı elde etmektedir. İşletmelerin bu avantajı yakalayabilmesi, gelecekte oluşması muhtemel müşteri taleplerini en yüksek doğrulukla tahmin edebilmesi/öngörebilmesi ile mümkündür. Bu sebeple satış tahminleri işletmeler için oldukça önemlidir. Sektörler, ürünler ve müşteriler farklılık gösterse de tüm işletmeler, müşterilerinin ihtiyaçlarını önceden tahmin edebilme ve faaliyetlerine bu doğrultuda yön verebilme çabası içindedir. Geleceği tahmin edebilme çabası ve arayışları sonucu olarak birçok tahmin yöntemi ortaya çıkmıştır. Hiyerarşik zaman serileri ile tahmin yöntemi de bu yöntemlerden bir tanesidir. Yöntem, aralarında belirli bir ilişki bulunan bir hiyerarşik yapının tüm birimleri için tek seferde tahminler üretilmesi esasına dayanır. Hiyerarşik zaman serileri ile tahmin yöntemlerinde kurulan hiyerarşik yapılar genellikle coğrafik bölünmeler üzerine kuruludur. 

Çalışma, Merzifon/AMASYA bölgesinde faaliyet gösteren, bir ankastre üretim işletmesinde uygulanmıştır. İşletmenin ürün gamında yer alan ve lokomotif ürün grubu olan davlumbaz ürünlerinin Ocak 2015 ile Aralık 2021 yılları arasındaki 84 aylık satış verileri, satış sonrası hizmetler biriminden alınan son tüketici montaj verileri üzerinden elde edilmiştir. Bu şekilde net satış verileri elde edilmiş olup üretim tesisi ile son tüketici arasında yer alan stok adetlerinin yanıltıcı etkisi ortadan kaldırılmıştır. Elde edilen 84 aylık satış verisi ilk 72 ay (Ocak 2015 - Aralık 2020 arası)  eğitim kümesi ve son 12 ay (Ocak 2021 – Aralık 2021) test kümesi olacak şekilde iki kümeye ayrılmıştır. Veriler R programında hiyerarşik zaman serileri ile analiz edilerek 2021 yılı için satış öngörüleri elde edilmiştir.

Abstract:
Efficient use of resources is extremely important for the sustainability of businesses. Businesses that use their resources for the right investments and can make effective planning gain competitive advantage in challenging market conditions. It is possible for businesses to catch this advantage and to predict possible customer demands in the future with the highest accuracy. For this reason, sales forecasts are very important for businesses. Although sectors, products and customers differ, all businesses are in an effort to anticipate the needs of their customers and to direct their activities accordingly. As a result of efforts and searches to predict the future, many forecasting methods have emerged. The estimation method with hierarchical time series is one of these methods. The method is based on producing estimations at once for all units of a hierarchical structure that have a certain relationship between them. Hierarchical structures established in estimation methods with hierarchical time series are generally based on geographical divisions.

The study was implemented in a built-in production company operating in the Merzifon/AMASYA region. The 84-month sales data of the hood products, which are in the product range of the enterprise and are the locomotive product group, between January 2015 and December 2021 were obtained through the final consumer assembly data obtained from the after-sales services unit. In this way, net sales data were obtained and the misleading effect of the number of stocks between the production facility and the end consumer was eliminated. The 84-month sales data obtained is divided into two clusters as the training set for the first 72 months (January 2015 - December 2020) and the test set for the last 12 months (January 2021 - December 2021). Sales forecasts for 2021 were obtained by analyzing the data with hierarchical time series in the R program.