Perakende sektöründe geçmiş verisi olmayan ürünlerin talep tahmini ve stok yönetimi için yapay zeka tabanlı bir yaklaşım
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2026
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ABDÜSSAMET SÖKEL
Danışman: MÜJGAN SAĞIR
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Perakendecilik sektöründe ürün yaşam döngülerinin kısalması ve tüketici beklentilerinin hızla değişmesi, firmaları sürekli olarak yeni ürün lansmanı yapmaya zorlamaktadır. Ancak geçmiş satış verisi bulunmayan yeni ürünlerin (cold-start problemi) talep tahmini ve envanter yönetimi, yüksek belirsizlik içermeleri nedeniyle sektörün en karmaşık problemlerinden biridir. Bu tez çalışması, talep tahminlerindeki doğruluğu arttırarak söz konusu belirsizliği azaltmak ve operasyonel verimliliği enbüyüklemek amacıyla yapay zeka destekli bütünleşik bir karar destek sistemi önermektedir. Bu kapsamda geçmiş verisi olmayan ürünler için referans bir ürün ya da ürün kategorisi seçmek ve bu bilgi kullanılarak planlamaları gerçekleştirmek önerilmektedir. Bu amaçla geleneksel ve sübjektif bir referans ürün seçimi yerine veriye dayalı stokastik bir yaklaşım sunulmaktadır. İlk aşamada, ürün niteliklerinin satış performansı üzerindeki etkileri CatBoost algoritması ile ağırlıklandırılmış ve Gower benzerlik katsayısı kullanılarak yeni ürünler için en uygun referans ürünler tespit edilmiştir. İkinci aşamada, Leave-One-Feature-Out (LOFO) yöntemi ile optimize edilen değişken setleri kullanılarak makine öğrenmesi tabanlı talep tahminleri üretilmiştir. Son aşamada ise, bu tahminler girdi olarak alınarak mağaza bazlı envanter tahsisi problemini çözecek Karma Tam Sayılı Programlama (MIP) modelleri geliştirilmiştir. Önerilen yaklaşım, gerçek bir perakendecinin 2024 yılı verileri kullanılarak uygulanmış ve belirtilen problemler çözülmüştür. simüle edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, gerek maliyet gerekse hizmet düzeyi hedefleri açısından mevcut duruma göre edildiğini göstermektedir. Mevcut duruma kıyasla ağırlıklandırılmış stok devir hızı 48,53 günden 32,94 güne indirilerek işletme sermayesi verimliliği artırılmış, aynı dönemde ürün bulunurluğu %6,76'dan %8,57'ye yükseltilerek yok satma riski enazlanmıştır.