Tez özetleri Astronomi ve Uzay Bilimleri Anabilim Dalı

Zeki Serdar AKSOY

Danışman : Doç. Dr. Şakir Esnaf

Anabilim Dalı : Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı

Mezuniyet Yılı : 2008

Tez Savunma Jürisi : Doç. Dr. Mehpare TİMOR

Doç. Dr. Şakir ESNAF

Prof. Dr. Necmettin AKTEN

Yrd. Doç. Dr. Alp BARAY

Yrd. Doç. Dr. Numan ÇELEBİ

Kurumsal kaynak planlaması yazılımlarında talep tahmin yöntemleri ve uygulamaları

Rekabet şartlarının arttığı, ürün yaşam sürelerinin kısaldığı günümüz endüstrilerinde artık müşterinin seçiciliği ön plana çıkmaktadır. Eskiden olduğu gibi seri üretim bantlarından çıkan her ürün artık satılamamakta, yanlış ürün yatırımları yada üretim miktarlarındaki isabetsiz kararlar beraberinde müşteri kayıpları, eritilemeyen stoklar, rekabet gücü kaybı ve sonuç olarak pazarda güç kaybını getirmektedir.

Sanayinin bu değişen yapısı beraberinde firmalara müşterinin isteyeceği malı, isteyeceği miktarda önceden sunma ve bunun için gerekli hazırlığı yapma zorunluluğu getirmektedir. Bunun için firmalar talep tahmin yöntemlerine yönelmişlerdir ve bu yönelim ile birlikte birçok yöntem gelişmiştir.

Yargısal metotlar, nedensel yöntemler, zaman serileri yöntemleri, stokastik yöntemler ve yapay zeka çözümleri, pek çok farklı sektörde firmaların talep tahmini ihtiyaçlarını karşılamak için geliştirilmiş yöntemlerdir. Elbetteki zaman içerisinde yönetilmesi gereken verinin artması, yöntemlerin karmaşıklaşması gibi nedenler ile bir çok tahmin yazılımı yada tahmini bir alt proses olarak ele alan yazılımlar gelişmiştir.

KKP yazılımları birçok firmanın kurumsallaşma yolunda tercih ettiği yazılımlardır ancak bu firmaların çok azı talep tahminlerini KKP yazılımları ile gerçekleştirmektedir. KKP yazılımları zaman serileri analizlerinde yeterli ve güçlü yazılımlardır. Ancak zaman serileri yanlızca geçmiş dönem satış verilerini göz önüne alarak gelecek dönem satış tahminleri yapmaktadır. Oysaki KKP yazılımlarında satış rakamları için incelenebilecek bir çok veri mevcuttur. Uygulamada bu veriler araştırılarak, ortalama döviz kurlarının ve müşteri memnuniyet derecesinin satış rakamları üzerindeki doğrusal ilişkileri korelasyon ve regresyon analizleri ile incelenmiş, doğrusal olarak tanımlanamayan ilişkileri içinse bulanık çıkarım yöntemi ile tahminler yapılmıştır.

Bu yöntemler uygulamalarda oldukça başarılı sonuçlar vermiştir.Araştırma göstermiştir ki; yöntemlerin KKP sistemleri ile uygulanması ile sistemlerin elde ettikleri verileri daha etkin kullanması, böylelikle de firmaların aynı veri girişi ile KKP yazılımlarından daha çok fayda sağlaması ve daha isabetli satış tahminleri yapması sağlanabilir.