Satış süreçlerinde sektörel parametrelere dayalı satış tahmini modeli çalışması ve uygulaması
Sales forecasting model based on sectoral parameters in sales process and model's application
Yazar: NAGEHAN KAYA
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SEMİH COŞKUN
Pamukkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Modern Bilişim Sistemleri ile birlikte sanayileşmenin ilerleme hızının artması, oluşan tüketim yoğunluğu ve artan rekabet piyasası, işletmeler için müşteri ihtiyaçlarını tahmin edebilme ve talebi karşılayabilme adına nicel verileri ve bilimsel yöntemleri kullanarak stratejik tahminler yapmayı zorunlu hale getirmiştir. İşletmelerde piyasada hayatta kalma, sürdürülebilir olma adına tahmin bilimi etkin bir biçimde kullanılmaya başlanmıştır. Tahmin, geçmişteki verileri kullanarak geleceği yorumlayabilme sürecidir. Talep tahmini ise işletmelerin hammadde, iş gücü, malzeme, teknoloji ve sermaye gibi girdi parametrelerinin belirlenmesi için hazırlanacak yatırım ve üretim planlarının temel girdisini oluşturur. Talepteki dalgalanmaları kontrol etmek, piyasaya geniş perspektiften bakabilmek, gelecekteki beklenmedik durumlara karşı önceden stratejik planlar düzenleyebilmek ve karar vermedeki riski azaltmak adına geleceğe yönelik tahmin çalışmaları yapmak işletmeler için büyük önem taşımaktadır. Tutarlı tahminler yapmak ise etkin kaynak kullanımı, maliyetlerin minimizasyonu, pazar değişikliklerine ayak uydurma, müşteri memnuniyetinin sağlama gibi pek çok durumu fırsata çevirip üretim verimliliğini arttırmaktadır.
Bu çalışmada, bir tekstil işletmesinin geleceğini şekillendirecek satış tahminleri bulanık mantık modelleme ve çoklu regresyon analizleri ile gerçekleştirilmiştir. Öncelikle korelasyon analizi ile işletmenin satış miktarları üzerinde en fazla etkiye sahip döviz kuru ve hammadde fiyatı değişkenleri belirlenmiş ve satış rakamları ile değişkenlerin, istatistiksel olarak modele uygunluğu incelenmiş, çoklu regresyon ve geliştirilen bulanık mantık modellerinin tahmin serisilerinin elde edilmesi için kullanılmıştır. Oluşturulan modellerden elde edilen tahmin değerleri gerçekleşen
değerlerle karşılaştırılmış ve çoklu doğrusal regresyon yönteminin, geçmiş verilere, sezgisel ve deneyimsel tecrübeye dayalı üçgensel bulanık kümelerden oluşan ve Mamdani Çıkarım Mekanizmasını kullanan bulanık mantık yöntemine göre uygunluğu ortaya konulmuştur.

Abstract:
With modern information systems the pace of industrialization and intensity of consumption are increasing gradually. For these reasons to predict demand and satisfy demand is necessary for business in the increasing competitive market. Business start to use forecasting techniques effectively to be survival on the market and to be sustained. Prediction is the ability to process comments in advance of future events using data from the past. Demand forecasting build up basis input of investment and production plans which will be prepared to define input parameters such as raw material, labor, materials, technology, capital. to control fluctuations in demand, increasing the ability to look at a wider perspective on the market, to construct the strategic plans against future unexpected situations and also to reduce risk in decision-making making predictions about the future activities is very important for businesses. Creating consistent estimates increase productivity in many cases to turn opportunity like the efficient use of resources, cost minimization, fitting up with market changes, ensuring customer satisfaction.
In this study was performed to estimate sales of a textile company with fuzzy logic and multiple regression analysis which will shape its future. First, the amount of sales of the company identified the most affecting exchange rates and raw material prices variables with correlation analysis and sales and variables were examined the suitability of the model statistically, multiple regression and fuzzy logic model are used to obtain predicted series. The predicted values obtained from the generated models are compared with realized values and it reached the conclusion that generated with multiple regression analysis is the more appropriate method than Fuzzy Logic Method which is using Mamdani Inference Systems and triangular fuzzy clusters with historical data and intuitive and experiential experience.