ENVANTER YÖNETİMİ – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
ENVANTER YÖNETİMİNDE VERİ MADENCİLİĞİ VE TAHMİNLERİN KOMBİNASYONU
Veri madenciliği, veri tabanının sahibi için açık ve faydalı sonuçlar elde etmek amacıyla, başlangıçta bilinmeyen düzenlilikleri veya ilişkileri keşfetmek için büyük miktarda verinin seçilmesi, araştırılması ve modellenmesi sürecidir.
Veri madenciliği süreci bir tahmin sisteminde gerekli kabul edilir ve özellikle envanter talepleri için tahminlerin birleştirilmesinde önemlidir. Talep tahminindeki hatalar, bir envanter yönetim sistemi tarafından sağlanan işletme maliyetleri ve müşteri hizmetleri üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir. Bu nedenle hataları mümkün olduğunca küçük yapmak önemlidir.
Hangi sistemin kullanılacağına karar vermede genel uygulama, geçmiş veriler üzerinden alternatif tahmin yöntemlerini değerlendirmek ve en iyisini seçmektir. Ancak, değerlendirme analizinde kullanılan geçmiş dönemde bir kalem için talep oluşturan süreçte değişiklikler olmuş olabilir. Değerlendirilen yöntemler, zamanın yalnızca bir bölümünde en iyi olan veya aslında hiçbir zaman en iyi yöntem olmayan ve belki de genel olarak en iyi ikinci yöntem olan yöntemin alt dönemleri boyunca göreli performanslarında farklılık gösterebilir.
Değerlendirilen her yöntem, talep üreten temel sürecin farklı bir yönünü modelliyor olabilir. Seçim sürecinde atılan yöntemler bazı faydalı bağımsız bilgiler içerebilir. İki veya daha fazla yöntemden birleştirilmiş bir tahmin, en iyi bireysel tahminleri iyileştirebilir.
Ayrıca, envanter yöneticisi tipik olarak yüzlerce veya binlerce farklı ürünü sipariş etmek ve stoklamak zorundadır. Her bir öğe için en iyi yöntemi bulmanın pratik zorluğu göz önüne alındığında, genel yaklaşım, öğeleri öğe değerine veya yıllık ortalama talebe göre sınıflandırmanın açık ve basit yolları olmadıkça, bir öğe örneği üzerinden en iyi tek uzlaşma yöntemini bulmaktır. , ve benzeri.
Bu mümkün olsa bile, her bir farklı kategoride aynı tahmin yönteminin kullanılacağı birçok öğe olacaktır. Daha önce de belirtildiği gibi, bireysel bir veri dizisinin ele alınmasında belirtilen tüm noktalar, bir grup öğeyle uğraşırken daha da fazla güçle uygulanır.
Tüm kalemler için tek bir tahmin yöntemi en iyisi değilse, envanter yöneticisi tüm kalemler için aynı tahmin sistemini kullanacaksa, iki veya daha fazla tahminin birleştirilmesine yönelik bazı sistemler a priori açık bir yaklaşım gibi görünecektir.
Envanter talepleri için tahminlerin birleştirilmesinde veri madenciliğine duyulan ihtiyaç, tüm kalemler için tahmin stratejisinin yapılabileceği örnek kalemlerin seçiminden, birleştirilecek bileşen tahminlerinin seçiminden ve kombinasyon için ağırlıklandırma yönteminin seçiminden kaynaklanmaktadır.
Örnek öğelerin seçimi, bir keşifsel veri analizi sürecidir. Bu süreçte, ortalama ve varyasyon katsayısı gibi özet istatistikler araştırılabilir, böylece seçilen örnek envanter taleplerine ilişkin toplam veri dizisini temsil edebilir.
Birleştirilecek bileşen tahminlerinin seçimi, model oluşturmanın ilk aşamasıdır. Tahmin yöntemleri, üstel düzeltme, Box-Jenkins ve zaman içinde regresyon gibi popüler zaman serisi prosedürlerinden seçilebilir.
Envanter Yönetimi Ders Notları
Envanter Nedir
Envanter yönetimi örnek
Envanter Yönetimi PDF
Lojistikte envanter yönetimi nedir
Sezonluk envanter yönetimi nedir
Tedarik zinciri envanter yönetimi
Envanter yönetim sistemi
Üç yöntem grubu farklı tahmin modeli sınıfları olduğundan ve bu nedenle farklı bir şeye katkıda bulunabileceğinden, aynı sınıf içindeki farklı yöntemlerden çok daha az ekstra katkı olması muhtemel olduğundan, doğrusal kombinasyona her prosedürden yalnızca bir yöntem dahil edilebilir. Yöntem seçimini belirli durumlara uyarlamaya çalışmak da yararlı olabilir. Örneğin, M-yarışmasında Lewandowski’nin FORSYS sistemi, uzun tahmin ufukları için özellikle değerli görünmektedir.
Bu nedenle, uzun ufku olan durumlarda dahil edilmek için birincil aday olabilir, ancak ufku kısa olan durumlarda zorunlu olmayabilir. Tahminleri birleştirmenin, zaman serisi yöntemlerini kullanan kombinasyonla sınırlı olmadığını da belirtmek önemlidir. Mevcut tüm bilgileri dikkate alma isteği, farklı türdeki kaynaklardan gelen tahminlerin dikkate alınması gerektiği anlamına gelir.
Örneğin, zaman serisi yöntemlerinden tahminler, ekonometrik modellerden gelen tahminlerle ve uzmanlardan gelen öznel tahminlerle birleştirilebilir.
Model oluşturmanın ikinci aşaması, tahminlerin kombinasyonu için ağırlıklandırma yöntemini seçmektir. Ağırlıklandırma yöntemi basit ortalama veya belirli bir yaklaşımla tahmin edilen “optimal” ağırlıklandırma olabilir, örneğin kısıtlı OLS yöntemi.
Ayrıca, elde edilen “optimal” ağırlıklar, ya birkaç dönem için sabitlenebilir (sabit ağırlıklandırma) ya da her dönem yeniden tahmin edilebilir (dönen pencere ağırlığı). Seçim süreci daha sonra farklı ağırlıklandırma yöntemlerini uygun bir performans ölçümü ile karşılaştırarak yapılabilir.
Envanter yönetimi durumunda, emniyet stoklarının taşınması, talepteki belirsizliklere ve değişikliklere ve talep tahminlerine karşı korunmak içindir. Bu emniyet stokları, tahminlerin standart hatalarıyla doğrudan ilişkilidir veya doğru orantılıdır. Genellikle olduğu gibi, bir stok kontrolörü birçok ürünle ilgileniyorsa, önemli olan ürün grubu genelindeki performanstır.
Bu nedenle, tüm maddeler üzerindeki ortalama karesel hataların toplamı ile ölçülen tahminlerin standart hatalarının toplamı, farklı ağırlıklandırma yöntemleri arasındaki sonuçları karşılaştırmak için kullanılabilir. Nihai amaç, tüm öğeler için kullanılacak ağırlıklandırma işlemi için en iyi genel yöntemi bulmaktır.
Sonuç
Pratik envanter yönetimindeki genel yaklaşım, bir kalem numunesi üzerinden alternatif tahmin yöntemlerini değerlendirmek ve ardından stoklanan tüm kalemler için kullanmak üzere numunedeki kalemlerin çoğu için en düşük hatayı vereni seçmektir. Seçim sürecinde atılan yöntemler bazı faydalı bağımsız bilgiler içerebilir.
İki veya daha fazla yöntemden oluşan birleştirilmiş tahmin, en iyi bireysel tahminleri iyileştirebilir. Bu bize veri madenciliği sürecinde bazı bilgiler verir. Veri madenciliğinde kümeleme, sınıflandırma, karar ağaçları, sinir ağları vb. gibi çok sayıda iyi bilinen yöntem vardır.
Verileri işlemek için araç setimizden iyi bir bireysel yöntem bulmak, veri madenciliğinde açıkça önemli bir ilk adımdır. O zaman bireysel yöntemleri birleştirmenin gücünü her zaman aklımızda tutmalıyız. Kombinasyonu yapmak için iki tür yön vardır. İlki, temel olarak basit ortalama veya “optimal” ağırlıklandırma gibi bireysel yöntemlerin doğrudan bir kombinasyonudur.
Diğeri ise önce verilerimizi sınıflandırmak ve ardından ağırlıklandırma yöntemini seçmektir. Sınıflandırma, veri madenciliğinin her zaman önemli bir yönüdür ve tahminlerin birleşimi buna yeni bir ışık tutmaktadır. Bir diğer önemli mesaj ise, eğer büyük veri kümeleriyle uğraşıyorsak, o zaman “en iyi” bireysel yöntemi bulmanın pek de değerli olmadığıdır.
Açıkçası, hiç bir en iyi birey olmayabilir. Uygulanabilir bir alternatif, birkaç mantıklı bireysel yöntem bulmak ve ardından bunları nihai yöntem olarak birleştirmektir. Bu yaklaşım, azalan getiri yasası tarafından gerekçelendirildiği gibi, genellikle en iyi bireysel yöntemi bulma çabamızın çoğunu rahatlatacaktır.
Envanter Nedir Envanter yönetim sistemi Envanter Yönetimi Ders Notları Envanter yönetimi örnek Envanter Yönetimi PDF Lojistikte envanter yönetimi nedir Sezonluk envanter yönetimi nedir Tedarik zinciri envanter yönetimi