Eczacılık sektöründe yapay sinir ağları ve zaman serileri analizi ile talep tahmini


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: HANDE NASUHOĞLU

Danışman: ÖNDER TOMBUŞ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Doğru ve güvenilir talep tahminleri işletmelerin verimliliğin artmasında önemli rol oynamaktadır. Her sektörde olduğu gibi sağlık sektöründe de talep tahminleri konusu önemli bir yer tutmaktadır. Stok maliyetlerinin kontrolü için iyi bir talep tahmini yapılmalıdır. Bu çalışmada, İstanbul'da bir eczaneden alınan 2015-2018 yılları arasındaki gerçek satış verileri kullanılarak 100 tane ilacın tahminlemesi yapılmıştır. Uygulama kapsamında yapay sinir ağları ve zaman serileri analizinden hareketli ortalama, üssel düzeltme, ikili üssel düzeltme ve Holt-Winters yöntemleri kullanılarak talep tahmini yapılmıştır. Tahminleme sonuçları ve gerçek değerler arasında hata değerleri MSE yöntemi kullanılarak hesaplanmıştır. Her ürün için en düşük hata değerini veren yöntem seçilmiştir. Seçim sonuçlarına göre 14 ürün için hareketli ortalama, 16 ürün için üssel düzeltme, 12 ürün için ikili üssel düzeltme, 14 ürün için Holt-Winters ve 44 ürün için yapay sinir ağları en iyi tahmin değerlerini vermiştir. Uygulamada kullanılan ürünlerin çoğunluğunda yapay sinir ağlarının daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Anahtar Kelimeler: 1.Yapay Sinir Ağları; 2.Zaman Serileri Analizi; 3.Hareketli Ortalama; 4. Üssel Düzeltme; 5.İkili Üssel Düzeltme; 6.Holt-Winters; 7.Talep Tahmini; 8.Eczacılık Sektörü