Gıda sektörü için talep tahmin analizi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Makine Fakültesi, Endüstri Müh.Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Gökhan ÖZDEMİR

Danışman: Semih Önüt

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Yaşayan her insanın, hatta bitkiler ve hayvanlarda dâhil olmak üzere her canlının sağlıklarını koruyabilmeleri, yaşamlarını devam ettirebilmeleri ve gelişimlerini sağlayabilmeleri için gıdaya ihtiyaçları olmuştur. Gıdanın dengeli ve yeteri miktarda tüketimi hayatın devamlılığı için bir zorunluluktur. Dolayısıyla bu gıda maddelerinin en alt basamaktan (tarım, hayvancılık, balıkçılık) başlanarak üretimi, dağıtımı, işlenmesi gibi faaliyetlerden sonra son tüketiciye ulaştırılmasına kadar geçen tüm işlemler gıda sektörünü oluşturmaktadır. Bu sektörün ticari değeri 1995 yılında 680 milyar dolar iken 2018 yılında 1,5 trilyon dolar olmuştur. Gıda sektörünün hacminin birkaç yılda iki kattan daha fazla artmasında ise üretim ve tüketim kadar dağıtımında payı büyüktür. Küresel bir ulaşım ağının bulunması ve kullanımının kolaylaşarak yaygınlaşması her sektörde olduğu gibi gıda sektörüne de olumlu katkı sağlamıştır. Bu araştırmanın amacı simit üretimini, dağıtımını ve satışını gerçekleştirmekte olan bir firmanın bir yıllık satış miktarları ele alınarak gelecek bir aylık döneme ait simit talebinin yapay zekâ kullanılarak tahmin edilmesini sağlamaktır. Araştırmada tahmin yapay zekâ yöntemleri ile LSTM (Long Short Term Memory – Uzun Kısa Süreli Bellek) Sinir Ağı ve CNN (Convolutional Neural Network – Uygulamalı Evrişimsel Sinir Ağları) Sinir Ağı kullanılarak yapılmıştır. Tahmin sonuçlarının doğruluğunun ölçümünde ise MSE (Mean Squared Error – Ortalama Hata Karesi) ve RMSE (Root Mean Square Error – Ortalama Hata Karesinin Kökü) kullanılmıştır. LSTM ve CNN yapay zekâ yöntemleri Python yazılımı kullanılarak test edilmiş ve iki yönteminde hemen hemen aynı doğrulukta sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu sonuçlar Makine Öğrenmesi metodu ile test edilerek daha başarılı olduğu kanıtlanmıştır. Dolayısıyla satışın gerçekleşebileceği miktarın doğru tahmini sonucu işletmenin verimliliği, karlılığı, pazar ile rekabeti ve sürdürülebilirliği olumlu biçimde etkilenecektir.