Otomotiv yedek parça taleplerinin tahmini için bulanık kümeleme model önerisi

Abstract

Bu çalışmada, bir otomotiv şirketi için yedek parça taleplerinin tahmini için bulanık kümeleme modeli önerilmiştir. Bulanık modelleme yaklaşımına bulanık fonksiyon yapısını yani üyelikleri ve/ya üyelikler ile girdi değişkenlerinin çarpımlarını dahil ederek yeni bir öbekleme algoritması önerilmiştir. Buna bağlı olarak, sistemi modellemek için bulanık modelleme çıkarsama algoritması kullanılmıştır. Bu algortima öbekleme algortimasına üyelikerin dahil edilmesi sebebi ile modifiye edilmiştir. Önerilen modelleme yaklaşımı, literatürde yer alan önceki modeller ile gerçek veri üzerinden karşılaştırılmıştır. Çalışmada, veriye en uygun modeller ve bu modellere ait parametreler saptanmıştır. Önerilen model, uygulamaya konu yedek parça verisi için diğer modellere ile karşılaştırıldığında AMAPE ölçütüne göre daha iyi performans göstermiştir.

In this study, a fuzzy clustering model is proposed for an automotive firm to forecast spare part demands. A new fuzzy function structure is poporsed to fuzzy modeling approach by addingmemberships and/or multiplying memberships and input variables. Correspondingly, fuzzy modeling inference algorithm is used for modeling the system. This algorithm is modified due to adding the memeberships to the clustering algorithm. Proposed modeling algorithm is compared with the earlier models in literature by real data. In this study, the poper models to the data and the parameters belong to the models are determined. Suggested model is performed better than by comparing with other models for the spare part data subject to this application by AMAPE measure.