İşletmelerde üretim planlaması ve talep tahmini: Zonguldak'ta tekstil firması örneği
Production organization and demand forecasting in the companies: The case of textile firms in Zonguldak
Yazar: NİHAN YAZICI
Danışman: DOÇ. DR. EMRAH İSMAİL ÇEVİK
Bülent Ecevit Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Talep tahmini = Demand estimation ; Tekstil işletmeleri = Textile enterprises ; Üretim = Production ; Üretim planlaması = Production planning ; İşletmeler = Businesses

Özet:
Üretim, firmaların faaliyetlerini sürdürebilmeleri için büyük bir öneme sahiptir. Küreselleşme, ileri teknoloji, kalite tanımı, çevrenin korunması, bilgi toplumu ve yönetim metotlarındaki değişimler gibi birçok kavram üretime yeni anlamlar kazandırmıştır. Üretim sürecinin en iyi şekilde değerlendirilmesi işletmenin değerinin ve karlılığının artmasına neden olacaktır.
İşletmeler gelecekteki kullanım ve etkili satış yönetimi oluşturmak amacıyla sürekli envanter yönetimi uygularlar. Örneğin, Toptancılar, perakendeci firmalar, üretim firmaları ve kan bankaları genellikle ürün stoklarlar ve buna bağlı olarak bir envanter stratejisi belirlemek zorundadırlar. Genellikle küçük firmalarda envanter yönetimi uygulanabilir olmamsına rağmen, yönetici envanteri tutularak kararlar alınabilir. Büyük firmalarda ise bilimsel envanter yöntemleri uygulamakta ve çok büyük oranlarda tasarruf edilmektedir.
Bu çalışmada Dinarsu iplik üretim fabrikası için toplam satış miktarı ekonometrik modellerle analiz edilmeye çalışılmış ve Eylül 2013-Ocak 2014 dönemi için talep tahminleri yapılmıştır. Çalışma kapsamında tahmin yöntemlerinden üstel düzleştirme yöntemleri ve Box-Jenkins (ARIMA) yöntemi incelenmiştir. Ortalama mutlak hata (OMH) ve karekök ortalama hata karesi (KOHK) performans ölçütlerine göre, üstel düzleştirme yöntemlerinden en iyi tahmin değerlerini Holt Çift Parametreli Üstel Düzleştirme yönteminin verdiği tespit edilmiştir. Ayrıca çalışmada sipariş satış miktarlarını tespit etmek üzere ARMA model uygulanmıştır. Araştırma sonuçlarında ARMA modelin en iyi tahmin değerleri verdiği görülmektedir.  Elde edilen sonuçların üretim planlamasında yol gösterici özellik taşıyacağı düşünülmektedir.



Anahtar Kelimeler: Üretim, Planlama, Envanter

Abstract:
Production is very important to conduct their activities for the companies. Several concepts such as globalization, advanced technology, definition of quality, environmental protection, information society and changes in management methods have brought new meaning to production. Evaluation of the production process in the best way causes to increase the market value and profitability of the companies.
Companies have generally applied inventory management for the purpose of using in the future of their inventory and efficient sale management. For instance; wholesalers, retailers, companies, production companies and blood banks have stock of their products and hence they have to decide an inventory strategy. Although inventory management generally may not be suitable in small-scale firms, they can make decisions by using manger inventory. On the other hand, advanced inventory management methods are used in the big companies and hence they can save very large proportions of their money.
The aim of this study is to examine total sales of Dinarsu that is a yarn production factory by using econometric methods and we also try to forecast the total demand for the period of September 2013 - January 2014. We consider the exponential smoothing methods and Box-Jenkins (ARIMA) method in the concept of econometric models. It is determined that Holt Double Exponential Smoothing method gives the best estimates for the total demand according to the mean absolute error and the square root mean square error performance criterions. We also employ ARMA model to estimate total sales. Empirical results suggest that ARMA model has superior performance to forecast total sales amount. These findings can be useful for the production planning management.



Keywords: Production, Planning, Inventory