Hizmet sektöründe derin öğrenme ve makine öğrenmesi teknikleriyle akıllı tedarik sistemi tasarımı
Intelligent supply system design with deep learning and machine learning techniques in the service industry
Yazar: ZÜMRÜT YILDIRIM
Danışman: DOÇ. DR. BURAK ERKAYMAN
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Derin öğrenme = Deep learning ; Hava durumu = Weather ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Restoranlar = Restaurants ; Stok yönetimi = Stock management ; Tedarik sistemleri = Supply systems

Özet:
Kafe & Restoran bazlı işletmelerin satışlarına etki eden parametrelerinin araştırılması ve bu işletmeler için akıllı tedarik sistemi tasarımının yapılmasıdır. Bu çalışmada 154 farklı işletmenin satış verileri değerlendirmeye alınmıştır.
Yöntem: Bu çalışma Yapay Zekâ Yöntemleri içerisinde bulunan Makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak geliştirilmiştir. Makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları arasında karşılaştırma yapılmıştır ve bu çalışmaya en uygun makine öğrenmesi sınıflandırma algoritması belirlenmiştir. Aynı zamanda derin öğrenme ve makine öğrenmesi algoritmalarının sonuçları karşılaştırılmış ve bu çalışmaya en uygun yöntem belirlenmiştir.
Bulgular: Çalışma yapılırken hizmet sektöründeki satışlar üzerine Hava Durumu(Sıcaklık, Yağış Miktarı, Nispi Nem, Rüzgâr Hızı), Şehir, Gün parametrelerinin etkilerinin değerleri ölçülmüştür. Çalışmada önce hava durumunun satışlara etkisine bakılmıştır hava durumu değerleri tek başına satış değerlerine üzerine etkisinin az olduğuna saptanmıştır. Hava Durumu ile birlikte işletmenin bulunduğu İl ve satışın gerçekleştiği günün hafta içi veya hafta sonu olması durumu birlikte ele alındığında satışlar üzerindeki etkinin arttığı görülmüştür.
Sonuç: Hizmet sektöründeki satışlara hava durumunun etkisi incelenmiş ve Makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları ve derin öğrenme yöntemleri ile yapılan bu çalışma sonucunda bu uygulama için en uygun sınıflandırma algoritmasının Gradyan Artırma Sınıflandırma Algoritması olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
Purpose: Researching the parameters that affect the sales of Cafe & Restaurant based businesses and designing a smart supply system for these businesses. In this study, sales data of 154 different businesses were evaluated.
Method: This study was developed by using Machine learning classification algorithms and deep learning methods in Artificial Intelligence Methods. A comparison was made between machine learning classification algorithms and the most suitable machine learning classification algorithm for this study was determined. At the same time, the results of deep learning and machine learning algorithms were compared and the most suitable method for this study was determined.
Findings: During the study, the values of the effects of Weather (Temperature, Precipitation, Relative Humidity, Wind Speed), City, Day parameters on sales in the service sector were measured. In the study, the effect of the weather on the sales was examined first and it was determined that the weather values alone had little effect on the sales values. It has been observed that the effect on sales increases when the city where the business is located, together with the weather and whether the day of the sale is a weekday or weekend is considered together.
Results: The effect of weather conditions on sales in the service sector was examined, and as a result of this study conducted with machine learning classification algorithms and deep learning methods, it was determined that the most suitable classification algorithm for this application was Gradient Boost Classification Algorithm.