Eczacılık sektöründe yapay sinir ağları ve zaman serileri analizi ile talep tahmini / Demand forecasting with artificial neural networks and time series analysis in the pharmacy industry. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi)
Loading...
Date
2019
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Maltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Access Rights
CC0 1.0 Universal
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
Abstract
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.
Description
Keywords
Yapay sinir ağları, Zaman serileri analizi, Hareketli ortalama, Üssel düzeltme, İkili üssel düzeltme, Holt-Winters, Artificial neural network, Time series analysis, Moving average, Exponential smoothing, Double exponential smoothing, Holt-winters, Demand forecasting, Pharmacy industry, Talep tahmini, Eczacılık sektörü
Journal or Series
WoS Q Value
Scopus Q Value
Volume
Issue
Citation
Nasuhoğlu, H. (2019). Eczacılık sektöründe yapay sinir ağları ve zaman serileri analizi ile talep tahmini / Demand forecasting with artificial neural networks and time series analysis in the pharmacy industry. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Maltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
