Combined forecasts for stock keeping units with intermittent demand pattern

Günümüzün rekabetçi koşullarında etkin envanter yönetimi, rekabet avantajı sağladığından şirketlerin başarısı için hayati öneme sahiptir. Birçok kurum farklı talep yapılarına sahip stok tutma birimlerini elinde bulundurmaktadır. STB'ler nihai ürünler gibi normal bir yapıda olabilecekleri gibi, yedek parçalar gibi çok uzun süre talep görmeyen, gerçekleşen taleplerin ise değişken miktarlarda olduğu kesintili talep yapısına da sahip olabilirler. Doğru tahmin, envanter yönetimi için çok önemlidir. Bununla birlikte, tahminleme kesintili talep yapısına sahip STB'ler için zorlu bir süreçtir. Düzensiz talep yapısı, hareketli ortalamalar veya üstel düzeltme gibi geleneksel tahminleme yöntemlerinin düşük performans göstermesine neden olur. Bu sorunun üstesinden gelmek için literatürde, 'Croston yöntemi', Syntetos-Boylan Yaklaşımı gibi CR yönteminin varyasyonları ve Yapay Sinir Ağları ve bootstrapping gibi yeni yöntemler önerilmiştir. Uygulamada uzman görüşlerine dayanan yargısal tahminleme yöntemleri de sıklıkla kullanılmaktadır. Bu yöntemler genellikle geçmişş veriler bulunmadığında ve çevrede ve zaman serilerinde önemli değişiklikler olduğunda kullanılır. Ayrıca, istatistiksel ve yargısal tahminleri birleştirmek mümkündür. Çalışmalar, tahminlerin birleştirilmesinin sapmaları ortadan kaldırmaya yardımcı olduğunu ve tahminlerin doğruluğunu arttırdığını belirtmektedir. Bu çalışma, kesintili talep yapısına sahip STB'ler için daha yüksek doğrulukta tahminler üretmek amacıyla istatistiksel ve yargısal yöntemleri birleştiren, aynı zamanda uygulayıcılar tarafından uygulanması ve yorumlanması kolay, bütünleşik bir tahminleme modeli önermektedir. Önerilen metodolojik çerçevede ilk olarak, STB'ler Syntetos-Boylan-Croston sınıflandırma şemasını kullanarak talep modellerine göre sınıflandırılır. Ardından ÜD, CR ve SBY yöntemleri ile oluşturulan tahminler her bir STB için en iyi yöntemi ve parametreleri seçmek üzere değerlendirilir. Paralel olarak, yapısall yöntemler kullanılarak uzmanların söz konusu STB'ler hakkındaki deneyim ve bilgisini yansıtan yargısal tahminler elde edilmelidir. Son olarak, oluşturulan istatistiksel ve yargısal tahminlerin ağırlıklı ortalama prosedürüne göre birleştirilmesiyle oluşturulan tahminlerin performansı her STB için hesaplanır ve her STB için en iyi performans gösteren yöntem seçilir. Önerilen metodolojik çerçeve, otomotiv ve küçük ev aletleri sektörlerinde faaliyet gösteren iki firmadan alınan satış sonrası yedek parça taleplerini içeren gerçek veri setlerinde denenmiştir. Sonuçlar, literatürde belirtildiğinin aksine, ÜD'nin kesintili talebe sahip STB'ler için iyi bir performans gösterdiğini göstermiştir. Her iki veri seti için de bütünleşik tahminler şirketlerin kullanmakta olduğu yargısal tahminlerden daha yüksek doğruluk sağlamaktadır. İlk veri setindeki çoğu STB için, istatistiksel tahminler en yüksek performansı gösterir. İkinci veri seti için, bütünleşik tahminler hem yargısal hem de istatistiksel tahminlerden daha yüksek doğruluğa sahip tahminler üretmiştir. Bu çalışmanın sonuçları, kurumların en doğru tahminleri üreterek envanterlerini başarıyla yönetmelerine yardımcı olabilir. Yetersiz stoktan dolayı talebin karşılanamaması, fazla stok tutma ve stoktaki STB'lerin değer yitirmesinden dolayı ortaya çıkan maliyetler düşerken, taleplerin zamanında karşılanabilmesiyle müşteri memnuniyeti artar. Şirketlerin operasyonları için stratejik olan bazı yedek parçalar çok pahalıdır ve stok değeri yüksektir. Bu parçaların envanter yönetiminin daha doğru tahminler ile iyileştirilmesi önemli tasarruflarla sonuçlanacaktır.