Geri Dön

Data mining applications in a forklift distributor

Bir forklift dağıtıcısında veri madenciliği uygulaması

PDF İndir

  1. Tez No: 496290
  2. Yazar: PRATIWI EKA PUSPITA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TÜLİN İNKAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Satış tahmini bugünün iş ortamında hayati bir role sahiptir. Bir şirkette, doğru ve güvenilir satış tahminleri, üretim planlama sürecinin esas dayanağıdır. Bu çalışmada, bir forklift distribütörü için veri madenciliğine dayalı bir tahmin metodolojisi önerilmiştir. 1998 ve 2016 yılları arasında 100 farklı forkliftin aylık satış verileri kullanılmıştır. Önerilen metodolojinin üç aşaması vardır. İlk aşamada, benzer satış yapıları içeren ürünler hiyerarşik kümeleme kullanılarak belirlenmiştir. Ürünler arasındaki benzerliklerin ölçülmesinde dinamik zaman bükmesi (DTW) kullanılmıştır. Kümelerin sayısı, heterojenlik ve homojenlik kriterleri kullanılarak belirlenmiştir. Her küme için küme prototipleri küme medoidleri ve DTW ağırlık merkezi ortalaması (DBA) metodu temel alınarak bulunmuştur. İkinci aşamada, öznitelikler çıkarılmıştır. Miktar, eğilim, büyüme ve oynaklığı karakterize eden özniteliklerin yanı sıra verideki düzensiz aralıkları belirlemek için yeni öznitelikler önerilmiştir. Ayrıca, önemli öznitelikler çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri (MARS) kullanılarak seçilmiştir. Ardından, her bir küme prototipi için bir tahmin modeli olarak destek vektör regresyonu (SVR) kullanılmıştır. Son aşamada, önerilen yaklaşım envanter performansına göre değerlendirilmiştir. Sayısal analiz, önerilen metodolojinin satışları makul doğruluk ve düşük karmaşıklıkla tahmin ettiğini ve envanter maliyetlerinde azalma sağladığını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Sales forecasting has a vital role in today's business environment. In a company, accurate and reliable sales forecasting is the fundamental basis for production planning processes. In this study, a data mining-based forecasting methodology is proposed for a forklift distributor. Monthly sales data for 100 different types of forklifts between years 1998 and 2016 are used. The proposed methodology has three stages. In the first stage, items with similar sales patterns are identified using hierarchical clustering. Dynamic time warping (DTW) is used for measuring the similarities among the items. The number of clusters is determined using the heterogeneity and homogeneity criteria. For each cluster, cluster prototypes are found based on cluster medoids and DTW barycenter averaging (DBA) method. In the second stage, features are extracted. In addition to the features that characterize amount, trend, growth, and volatility, new features are proposed to identify the intermittency in the data. Also, the important features are selected using multivariate adaptive regression splines (MARS). Then, support vector regression (SVR) is used as a forecasting model for each cluster prototype. In the final stage, the proposed approach is evaluated according to inventory performance. The numerical analysis shows that the proposed methodology forecasts the sales with reasonable accuracy and low complexity, and provides a reduction in inventory management costs.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    357168

    Data mining applications in customer relationship management and a comparative study in the banking sector

    Müşteri ilişkileri yönetiminde veri madenciliği uygulamaları ve bankacılık sektöründe karşılaştırmalı bir araştırma

    FATMA ÖZGE BÜKEY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SENİYE ÜMİT OKTAY FIRAT

  2. Tez No

    201921

    A comprehensive review of data mining applications in quality improvement and a case study

    Veri madenciliğinin kalite iyileştirmedeki uygulamalarının geniş bir özeti ve örnek bir çalışma

    FATMA GÜNTÜRKÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İNCİ BATMAZ

    PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL

  3. Tez No

    255608

    A new contribution to nonlinear robust regression and classification with MARS and its applications to data mining for quality control in manufacturing

    Doğrusal olmayan sağlam regresyon ve sınıflandırmaya MARS ile yeni bir katkı ve bu katkının endüstride kalite kontrolü amaçlı veri madenciliği uygulamaları

    FATMA YERLİKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İNCİ BATMAZ

    PROF. DR. GERHARD WİLHELM WEBER

  4. Tez No

    178385

    Veri madenciliğinin web tabanlı uygulamalarda insan uyumluluklarının tesbiti üzerine bir çalışma

    A study on determination of human syncronization of data mining in web based applications

    AYŞE ONAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERRUH YILDIZ

  5. Tez No

    667369

    Data mining applications in tourism: Comparative analysis

    Turizmde veri madenciliği uygulamaları: Karşılaştırmalı analiz

    HUSSEIN MOHAMMED HOODI AL-RAMMAHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilim ve TeknolojiAltınbaş Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. OSMAN NURİ UÇAN

Geri Dön