Otomotiv sanayisi için üretim yapan bir işletmede talep tahmin yöntemlerinin uygulanması

Abstract

Gelecek, insanların merakla beklediği bilinmeyen bir süreçtir. Geleceği bilmek mümkün olmadığından gelecek hakkında sürekli tahminlerde bulunulur. Geleceği en iyi tahmin edenler, her zaman yaşamlarında bir adım öne geçmeyi başarabilirler. Buna bağlı olarak işletmelerin de hayatta kalmaları için gelecekte yaşanacak gelişmeleri tahmin edip, yaşanacak durumlara karşı hazırlıklı olmaları gerekir. Bu çalışmada, otomotiv sanayisi için üretim yapan bir işletmenin 2012-2015 yılları arasındaki 46 aylık verisi ele alınarak, 47. aya yönelik bir talep tahmini yapılmaya çalışılmıştır. Çalışmaya öncelikle talep tahmini yöntemleriyle ilgili detaylı literatür araştırması yapılarak başlanmıştır. Daha sonra talep tahmin yönteminin tanımı, önemi, kapsamı, amacı, süreci ve tahmin yöntemlerine değinilmiştir. Tahmin yöntemlerinden olan zaman serisi yöntemlerinin Hareketli Ortalama, Üstel Düzleştirme ve Holt Yöntemlerine yer verilmiştir. Bu üç yöntem arasında en iyi sonucu veren yöntemi ürün bazında bulup, bir sonraki ay için yine ürün bazında gerçekleşecek satışı tahmin etmeye çalışılmıştır. Sonuç olarak en çok maliyeti olan 23 ürün seçilmiş ve bu 23 ürün için Hareketli Ortalama, Üstel Yumuşatma ve Holt Yöntemleri denenerek ortalama hataların karesine göre en az hatayı veren yöntem bulunmuştur. Sonuçlara göre, 13 ürün Hareketli Ortalama, 8 ürün Üstel Yumuşatma, 2 ürün ise Holt Yöntemi dikkate alınarak 47. dönem tahmini yapılmıştır ve gerçekleşen veriler karşılaştırılmıştır.

The future is an unknown process that human beings wait in curiosity. Since it is not possible to know the future, predictions are made about the future constantly. The one, who can predict the future better can manage to get one step ahead in his live. Accordingly, in order to survive, the businesses also need to predict the developments to be experienced in the future and be prepared for the situations to be faced. In this study, by proccesing the sales data of 46 months between 2012-2015 of an automotive industry supplier, a demand forecast work has been performed. The study has been started by conducting a detailed literature review regarding demand forecasting methods, in the first place. Afterwards, the definition, importance, scope, purpose, and process of demand forecasting method and forecasting methods have been addressed. The time-series methods, which are Moving Average, Exponential Smoothing and Holt's Methods, have been used. Mean Squares Error (MSE) method is used for comparing different forecasting methods. 23 top products according to their manufacturing costs have been chosen. All three forecasting methods have been used the on the products. It has been determined that the best MSE can be yielded for 13 products using moving average, for 8 products using exponential smoothing and for 2 products by using Holt's Method. Forecasts for the 47. period have been performed and forecasts are compared with the actual data.