Ürün Satış Tahmini ve Tedarikçi Sıralamasını Dikkate Alarak Siparişlerin Tedarikçiye Atanması
Order Assignment to Suppliers Based on Product Sales Forecasting and Supplier Ranking
Yazar: DİDEM CİVELEK
Danışman: PROF. DR. SİNAN APAK
Maltepe Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Satış tahmini = Sales forecast ; Tedarik optimizasyonu = Supply optimization ; Çok kriterli karar verme = Multi criteria decision making ; Çok kriterli optimizasyon = Multi criteria optimization

Özet:
Bu tez çalışmasında, taze meyve-sebze ürünlerinde sipariş atama süreçlerinin iyileştirilmesi amacıyla bir uçtan uca bir sistem geliştirilmiştir. Çalışmanın temel çıkış noktası, hangi ürünün, hangi tedarikçiden, ne zaman ve ne kadar sipariş edilmesi gerektiği sorusuna yanıt aramaktır. Bu kapsamda üç aşamalı bir metodolojik yaklaşım benimsenmiştir. 
Birinci aşamada, satış fişi verilerinden yararlanarak haftalık bazda ürün satış tahmini yapılmıştır. Çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları denenmiş ve elde edilen tahminlerin hata oranları literatürde kabul edilebilir seviyelerde bulunarak, modelleme başarısı doğrulanmıştır.
İkinci aşamada, tedarikçiler belirlenen maliyet, kalite, teslimat süresi ve sürdürülebilirlik gibi kriterler üzerinden çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri ile değerlendirilmiş ve sıralanmıştır. Bu süreçte, yalnızca maliyet odaklı seçim yapılmasının önüne geçilmesi hedeflenmiş, kriter ağırlıkları ve tedarikçi sıralamaları modele entegre edilmiştir.
Üçüncü aşamada, satış tahminleri ve tedarikçi sıralamaları birleştirilerek sipariş atama optimizasyon modeli oluşturulmuş ve çeşitli senaryolarla test edilmiştir. Literatürdeki çalışmalardan farklı olarak, bu modelde tedarikçi sıralamaları yalnızca kısıt olarak değil, amaç fonksiyonunda minimizasyon unsuru olarak kullanılarak özgün bir yaklaşım geliştirilmiştir.
Tez çalışmasının sonunda, sistemin doğruluğu ve uygulanabilirliği gösterilmiş; satış tahmininden sipariş atamaya kadar tüm süreci kapsayan bütüncül bir karar destek mekanizması ortaya konmuştur. Çalışma, özellikle taze ürünlerin tedarik zinciri yönetiminde, veri temelli karar alma süreçlerinin geliştirilmesi açısından önemli bir katkı sağlamaktadır.

Abstract:
In this thesis, an end-to-end system has been developed to improve order allocation processes for fresh fruit and vegetable products. The primary objective of the study is to determine which product should be ordered, from which supplier, when, and in what quantity. To achieve this goal, a three-stage methodological approach has been adopted.
In the first stage, weekly product sales were forecasted using sales receipt data. Various machine learning algorithms were tested, and the resulting prediction errors were found to be within acceptable levels in the literature, confirming the success of the modeling process.
In the second stage, suppliers were evaluated and ranked based on criteria such as cost, quality, delivery time, and sustainability using multi-criteria decision-making (MCDM) methods. This stage aimed to prevent supplier selection based solely on cost. The criteria weights and supplier rankings were integrated into the model.
In the third stage, the sales forecasts and supplier rankings were combined to form an order allocation optimization model, which was tested under various scenarios. Unlike existing studies in the literature, this model offers a novel approach by incorporating supplier rankings not only as constraints but also directly into the objective function as a minimization component.
At the conclusion of the study, the accuracy and applicability of the system were demonstrated. A comprehensive decision support mechanism was established, covering the entire process from sales forecasting to order allocation. The study provides a significant contribution to data-driven decision-making processes in the supply chain management of fresh products.