Gıda sektörü için talep tahmin analizi
Demand forecast analysis for the food industry
Yazar: GÖKHAN ÖZDEMİR
Danışman: PROF. DR. SEMİH ÖNÜT
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Yaşayan her insanın, hatta bitkiler ve hayvanlarda dâhil olmak üzere her canlının 
sağlıklarını koruyabilmeleri, yaşamlarını devam ettirebilmeleri ve gelişimlerini 
sağlayabilmeleri için gıdaya ihtiyaçları olmuştur. Gıdanın dengeli ve yeteri miktarda 
tüketimi hayatın devamlılığı için bir zorunluluktur. Dolayısıyla bu gıda maddelerinin en 
alt basamaktan (tarım, hayvancılık, balıkçılık) başlanarak üretimi, dağıtımı, işlenmesi 
gibi faaliyetlerden sonra son tüketiciye ulaştırılmasına kadar geçen tüm işlemler gıda 
sektörünü oluşturmaktadır. Bu sektörün ticari değeri 1995 yılında 680 milyar dolar iken 
2018 yılında 1,5 trilyon dolar olmuştur. Gıda sektörünün hacminin birkaç yılda iki kattan 
daha fazla artmasında ise üretim ve tüketim kadar dağıtımında payı büyüktür. Küresel bir 
ulaşım ağının bulunması ve kullanımının kolaylaşarak yaygınlaşması her sektörde olduğu 
gibi gıda sektörüne de olumlu katkı sağlamıştır. Bu araştırmanın amacı simit üretimini, 
dağıtımını ve satışını gerçekleştirmekte olan bir firmanın bir yıllık satış miktarları ele 
alınarak gelecek bir aylık döneme ait simit talebinin yapay zekâ kullanılarak tahmin 
edilmesini sağlamaktır. Araştırmada tahmin yapay zekâ yöntemleri ile LSTM (Long 
Short Term Memory – Uzun Kısa Süreli Bellek) Sinir Ağı ve CNN (Convolutional Neural 
Network – Uygulamalı Evrişimsel Sinir Ağları) Sinir Ağı kullanılarak yapılmıştır. 
Tahmin sonuçlarının doğruluğunun ölçümünde ise MSE (Mean Squared Error – Ortalama 
Hata Karesi) ve RMSE (Root Mean Square Error – Ortalama Hata Karesinin Kökü) 
kullanılmıştır. LSTM ve CNN yapay zekâ yöntemleri Python yazılımı kullanılarak test 
edilmiş ve iki yönteminde hemen hemen aynı doğrulukta sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu sonuçlar Makine Öğrenmesi metodu ile test edilerek daha başarılı olduğu 
kanıtlanmıştır. Dolayısıyla satışın gerçekleşebileceği miktarın doğru tahmini sonucu 
işletmenin verimliliği, karlılığı, pazar ile rekabeti ve sürdürülebilirliği olumlu biçimde 
etkilenecektir.

Abstract:
Every living person, including even plants and animals, needs food to maintain their 
health, sustain their lives and ensure their development. Consuming balanced and 
sufficient amounts of food is a necessity for the continuity of life. Therefore, all the 
processes of these foodstuffs, starting from the lowest level (agriculture, animal 
husbandry, and fishing), through activities such as production, distribution, processing, 
until they are delivered to the end consumer, constitute the food sector. While the 
commercial value of this sector was 680 billion dollars in 1995, it reached 1,5 trillion 
dollars in 2018. Distribution as well as production and consumption plays a major role in 
the fact that the volume of the food industry has more than doubled in a few years. The 
existence of a global transportation network and the ease and spread of its use have made 
a positive contribution to the food industry, as in every sector. The purpose of this 
research is to estimate the bagel demand for the next month using artificial intelligence 
by considering the annual sales amounts of a company that produces, distributes and sells 
bagels. In the research, prediction was made using artificial intelligence methods, LSTM 
(Long Short Term Memory) Neural Network and CNN (Convolutional Neural Network) 
Neural Network. MSE (Mean Squared Error) and RMSE (Root Mean Square Error) were 
used to measure the accuracy of the prediction results. LSTM and CNN artificial 
intelligence methods were tested using Python software and it was seen that both methods 
gave almost the same accuracy results. These results have been tested with the Machine 
Learning methodology and proven to be more successful. Therefore, as a result of the correct estimation of the amount that can be sold, the efficiency, profitability, market 
competition and sustainability of the business will be positively affected.