Tedarik Zincirinde Hibrit Talep Tahmin Modeli Önerisi: Çelik Sektörü Uygulaması

Authors : Orhan Torkul, Erhan Kor, Merve Şişci

Pages : 66-80

Doi:10.38016/jista.1427938

View : 91 | Download : 174

Publication Date : 2024-09-26

Article Type : Research Paper

Abstract :Uzun imalat süreleri, süreç içi stokların yüksek olması ve tezgahlardan yararlanma oranlarının düşük olması üretim sistemlerinde karşılaşılan önemli planlama problemlerindendir. Bunların içerisinde, imalat sürelerinin uzun olması dolayısıyla sipariş gecikmelerinin meydana gelmesi önemli problem alanlarından birisidir. Bu çalışmada, çelik sektöründe sipariş gecikmelerinin sebepleri araştırılarak bunların ortadan kaldırılması ile tedarik zincirinde sürekliliğin sağlanması için bir talep tahmini modeli önerisi geliştirilmesi amaçlanmıştır. Önerilen model, ürünler için ihtiyaç duyulan ve sipariş gecikmelerinde birincil derecede önemli olan hammadde ve yarı mamulün ihtiyaç duyulan zamanda ve miktarda belirlenebilmesi için nitelik seçimi ve makine öğrenmesi algoritmalarına dayalı hibrit bir yapıdadır. Geçmiş dönem satış miktarlarının yanı sıra enerji maliyetleri, çelik hammadde fiyatı ve Euro/Dolar paritesi modele bağımsız değişkenler olarak dahil edilmiştir. Talep tahmin modellerinin geliştirilmesinde en ilgili özelliklerin belirlenebilmesi amacıyla 6 farklı nitelik seçimi yöntemi uygulanmıştır. Modeller 3 farklı makine öğrenmesi algoritması ile eğitilmiştir. Geliştirilen modeller çelik sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın 4 ürününün 89 aylık verileri üzerinde uygulanmıştır. Deneysel sonuçlara göre, nitelik seçimi yöntemlerinin genel olarak tahmin modellerinin performansını arttırdığı sonucuna ulaşılmasına rağmen, her bir ürün için en uygun tahmin performansını gösteren nitelik kümesi ve talep tahmini yöntemi kombinasyonunun farklılık gösterdiği değerlendirilmiştir. Geliştirilen modeller sayesinde ürünler için sırasıyla %93.6, %94.7, %90.3 ve %91.5 tahmin doğruluğu değerine ulaşılmıştır.
Keywords : Talep Tahmini, Makine Öğrenmesi, Nitelik Seçimi, Optimizasyon Algoritmaları