Kanatlı canlı üretim optimizasyonu ve ürün bazlı sipariş tahminleme sisteminin geliştirilmesi
Development of live poultry production optimization and order forecasting system based on product
Yazar: SELÇUK AKŞAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH YÜCALAR
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Kümes hayvanları = Poultry ; Uzun kısa süreli bellek = Long- short term memory ; Zaman serileri = Time series ; Üretim = Production

Özet:
Kanatlı canlılardan mamul üretimi alanında faaliyet gösteren tesisler siparişe dayalı üretim gerçekleştirmektedir. Her kanatlı canlıda belirli sayıda parça ürün bulunması talep edilen siparişlerin karşılanmasını zorlaştırmaktadır. Bu durumla birlikte depolama maliyetinin yüksek olması ve oluşan ürün ömrünün kısa olması bu tür üretim yapan tesislerin elde en az ürün bırakıp siparişleri karşılamasını önemli kılmaktadır. Müşterilerden gelen siparişlerin kanatlı canlıda ürün payının düşük olduğu ürünlerden yoğunlukta gelmesi ve bu siparişin karşılanması tesisin geri kalan anatomik ürünlerin depoda kalmasına neden olacaktır. Kanatlı canlı ürünlerinin raf ömrünün kısa olması ve depolama işleminin maliyetli olması tesislerin zarar etmesine sebep olabilmektedir. Bu durumlardan kaynaklı olarak tesisler müşteri güvenilirliği, sipariş edilen miktar gibi bazı verilere bakarak siparişler üzerinden kesintiler yaparak siparişlerin anatomik oranda daha dengeli olmasını sağlama çalışmaktadır. Yapılan bu çalışmada da ilgili tesislerin gelecek sipariş miktarlarının hangi müşteri ve ürün tipinden geleceğinin tahminlenmesi yapılacaktır. Yapılan bu çalışma doğrultusunda tahminlenen sipariş rakamları yardımı ile firmanın siparişlerinin en doğru şekilde dağıtılması hedeflenmiştir. Sipariş tarihinden daha önce tahminlenen sipariş rakamları sayesinde ihtiyaç duyulabilecek kanatlı canlı hesaplanıp karşılanacak ürünlerin belirlenmesi, firma tarafından erken aksiyon alınmasına yardımcı olacaktır. Tahminleme işlemleri bir yapay sinir ağı olan LSTM (Long Short-Term Memory) ve Facebook tarafından geliştirilmiş Prophet modelleri ile sağlanmıştır.

Abstract:
Facilities operating in the field of production of products from poultry carry out production based on orders. The presence of a certain number of pieces of product in each poultry makes it difficult to meet the requested orders. With this situation, the high storage cost and the short product lifespan make it important for the facilities that make this type of production to leave the least product in hand and fulfill the orders. The fact that the orders from the customers are mostly from the products with a low product share in poultry, and the fulfillment of this order will cause the remaining anatomical products of the facility to remain in the warehouse. The short shelf life of poultry products and the costly storage process can cause damage to the facilities. Due to these situations, the facilities look at some data such as customer reliability, quantity ordered, and make cuts on orders to ensure that orders are more balanced at an anatomical rate. In this study, it will be predicted from which customer and product type the future order quantities of the relevant facilities will come. In line with this study, it is aimed to distribute the orders of the company in the most accurate way with the help of the estimated order numbers. Thanks to the order numbers estimated before the order date, the calculation of the poultry that may be needed and the determination of the products to be met will help the company to take early action. Prediction processes are provided by LSTM (Long Short-Term Memory), an artificial neural network, and Prophet models developed by Facebook.