Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Talep tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © 2014-15- Prof.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları Ünite 3: Talep Tahminleri.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "Talep tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © 2014-15- Prof.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları Ünite 3: Talep Tahminleri."— Sunum transkripti:

1 Talep tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları Ünite 3: Talep Tahminleri İşletme Bölümü GÜZ Görüyorum ki bu ders’ den A alacaksın.

2 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 2 Outline: What You Will Learn... Talep Tahmin tanımı ve önemi. Talep Tahmin prensipleri. Talep Tahminde yapılacak işlemler. Talep Tahmin Yöntemleri. Zaman Serileri Analizi. Hareketli Ortamalar. Duyarlılık Analizleri. Trend Analizi Regresyon Analizi ve uygunluk derecesi

3 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 3 Talep Tahmini nedir? Niye kullanılmaktadır? Talep tahmin, bir firmanın gelecekteki satış hacmini belirlemek için bir değişkeni hesaplama işlemidir. Talep Tahmin, özel işletmelerde, devlet sektöründe ve hayır kurumlarında alınacak idari ve yönetsel kararlarda riski ve belirsizliği azaltan bir yöntemdir. Talep tahminlerinin kullanılması sayesinde, firmalar kendi büyümesini gerçekleştirebilmesi için ne kadar mal üreteceğini, bu malı hangi oranda fiyatlayacağını ve ilgili malın pazarlanması için ne kadar para harcayacağını belirler

4 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 4 Taleb Tahminin Amacı Firmanın karşılaşacağı kısa dönem işletim kararları ve uzun dönem büyüme planları için riskin ve belirsizliğin azaltılmasıdır. Taleb Tahminlerini kullanmak işletme hayatının vazgeçilmez unsurlarından biridir. Bunları kullanırken daha doğru tahminler yapıp, mümkün mertebe riski ve belirsizliği azaltmak bir işletmenin hayatta tutunabilmesinin en temel noktasıdır.

5 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 5 Talep Tahmin Yöntemi Haritası Pazarlama satış Finans Üst yönetim Stok yönetimi etkileyen Faktörler Statistiksel Model TalepBilgi Fikir birliği Talep Tahmin kararı

6 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 6 Nedensellik (sebeb sonuç ilişkisi) Geçmiş ==> Gelecek Talep Tahmin tesadüfi etkilerden dolayı, sonuçları çok hassas olmaz.  Tahminler çok nadir olarak kusursuzdur Talep Tahmin çalışmaları kişilere oranla gruplar üzerinde daha hassas sonuçlar verir. Zaman horizonu artığı sürece, Talep Tahmin ölçümleri daha az hassas olur. Talep Tahmin Prensibleri

7 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 7 İyi bir Talep Tahminin Elemanları Zaman Hassasiyet Güvenilirlik Anlamlılık Yazılım Kolay kullanılış

8 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 8 Talep Tahmin Araştırılmasında Yapılacak Adımlar Adım 1 Talep tahmin amacının belirlenmesi Adım 2 Zaman horizonunu belirlenmesi Adım 3 Talep Tahmin tekniklerinin seçilmesi Adım 4 Veri’yi analiz yapma Adım 5 Talep Tahminin yapılması Adım 6 Raporun yazılması “Talep Tahmin”

9 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 9 Talep Tahminleri Yöntemleri Naïve (düz) metod’danZor model ve tekniklere kadar Talep Tahmin yöntemleri mevcuttur Naïve (düz) metod’dan en Zor model ve tekniklere kadar Talep Tahmin yöntemleri mevcuttur. Üç ana başlıkta toplanır:  Yargısal Tahminler  Zaman Serileri  İlişkisel Modeller

10 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 10 Yargısal Tahminler- Kantatif modellerin kullanılmadığı zamanlar yönetici görüşlerini, müşteri anketlerini, uzman görüşleri gibi yargısal yöntemlerin kullanılmasıdır. Zaman Serileri – Geçmişe ait bilgilerin geleceği tahmin için kullanılması prensibine dayanır. İlişkisel Modeller – Bağımsız değişkenlerin kullanılarak geleceğin tahmin edilmesidir. Talep Tahmin Araştırma Yöntemleri

11 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 11  Kalitatif talep tahmini bir değişkenin gelecek değerini anket araştırma ve görüş toplama yöntemlerini kullanarak belirleme yöntemidir. Anket teknikleri  Toplanılan bilgi, tecrübe, kişisel yargı, ve sezgiye dayanır. Görüş toplama  Pazar’daki bir çok uzman kişilerin, yöneticilerin, satış memurları gibi elemanların verdiği görüşlere dayanan bir bilgi toplama yöntemi. Kalitatif (Yargısal) Modeller

12 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 12 lGörüş toplama yöntemi basit oluşu ve düşük maliyetli olma avantajları vardır. lBandwagon etkisi: (tercübe, sezgiye ve uzman görüşlere dayandığı için subjektif olabilir). lDelphi Methodu : Bu metod kullanılarak uzman görüşleri ayrıştırılıp subjektif görüşler engellenebilinir. Kalitatif (Yargısal) Modeller

13 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 13 Temel varsayım: Geçmiç bilgi yoksa, gelecekteki bilgi tahmin edilemez. İyi bir geçmiş örnek analizi, etkili bir gelecek örnek analizi teşkil eder. Kantitatif yaklaşımların büyük çoğunluğu zaman serileri analizi olarak adlandırılır. Kantitatif (Nicel) Tahmin Yaklaşımları

14 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 14 Zaman Serileri Analizi Bir zaman serisi ardışık ve eşit aralıklı zamanlarda bir bağımsız değişkenin aldığı değerleri gösteren bir küme şeklinde tanımlanır. Geçmişteki davranış biçiminin gelecekte de devam edeceği varsayılır. İstikrarsız, ani ve beklenmedik değişikliklerin olduğu ortamlarda bu yöntemin kullanılması doğru olmaz.

15 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 15 Talep Tahmin süresi Kısa vadeli tahminler  1 yıla kadar Orta vadeli tahminler  1 ile 5 yıl arası Uzun vadeli tahminler  5 yıldan fazla olan süreler için

16 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 16 Zaman Serilerinin değişimde görünen ana sebebler Trend : zaman serisinin uzun vadedeki pozitif yada negatif değişimini gösterir (Nüfus, gelir ve kültürdeki değişimleri). Uzun vadeli dalgalanmalar: ulusal ekonomideki hızlı gelişmeler, depresyon, durgunluk gibi faktörleri içeren dalgalanmalardır. Mevsimlik değişmeler : Bayram öncesi satışlar, giyim, hediyeli eşyalar, turizme ait faaliyetler.. Düzensiz değişmeler ciddi hava muhalefeti, grevler mal ve hizmetlerdeki radikal değişmeler. Tesadüfi değişmeler: sebebleri tam olarak belli olmayan ve sistematik bir değişim şekli göstermeyen etkenlerdir.

17 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 17 Talep Tahmin Değişimleri Trend Düzenli olmayan Mevsimlik değişmeler Uzun vadeli

18 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 18 Zaman serisi  F(t) = A(t-1) Mevsimlik Değişmeler  F(t) = A(t-n) Verilerin trend ile kullanılması  F(t) = A(t-1) + (A(t-1) – A(t-2)) Talep Tahmin Yapıları

19 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 19 Ortalama Teknikleri Hareketli ortalama Ağırlıklı hareketli ortalama Üstel Düzeltmeler yöntemi

20 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 20 Ortalama Teknikleri Hareketli ortalama – Gerçek değerlerin ortalamasını alırken yeni değerleri bünyesine alan bir tekniktir. Yeni değerler oluşurken eski değerler kayboluyor. TT t = HO n = n GT t-n + … GT t-2 + GT t-1 TT t = AHO n = A n GT t-n + … A n-1 GT t-2 + A 1 GT t-1 Ağırlıklı Hareketli ortalama – Son dönem verilerini belirli bir ağırlıkla işleme koyan bir tahmin tekniğidir. n

21 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 21 Basit Hareketli Ortalama Gerçek Değer HO3 HO5 TT t = HO n = n GT t-n + … GT t-2 + GT t-1

22 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 22 Basit Hareketli Ortalama TT yada OT döneme ait talep tahmini GT döneme ait gerçekleşen talep n dönem sayısı ve A ise ağırlık değeri Basit denmesinin sebebi eşit ağırlıkta kolay bir şekilde ortalanmasının hesaplanmasıdır. Hareketli denmesinin sebebi yeni veri hesaplandığı zaman eski verilerin kullanılmamasıdır. Dönem sayısı artığı zaman, tahmin dalgalanmalara daha az karşılık verecektir. Dönem sayısı azaldığı zaman, tahmin dalgalanmalara daha fazla karşılık verecektir.

23 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 23 Üstel (Eksponensiyal) Düzeltmeler Yöntemi ÜDY  düzgünleştirme sabiti olup 0 ile 1 değerleri arası değişmektedir. GT-TT farkı hata terimini belirler TT t = TT t-1 +  ( GT t-1 - TT t-1 ) TT t = döneme ait talep tahmini TT t-1 = Bir önceki döneme ait talep tahmin  düzeltme sabiti GT t-1 = Bir önceki döneme ait gerçekleşme değeri

24 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 24 Üstel(Eksponensiyal) Düzeltmeler Yöntemi Ağırlıklar kullanılarak hesaplanır ve üstel bir yayılım grafiği özelliği gösterir. (GT t-1 - TT t-1 ) farkı hata tahmin ölçümünü gösterir. Düzgünleştirme katsayısı 0.0 ile 1.0 arasında değişir.  değeri artıkça, tahminde yüksek dalgalanmalar yaratır.  değeri azaldıkça, tahminde düşük dalgalanmalar yaratır.

25 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 25 Örnek 1  Bir çağrı merkezinin 12 günde elde ettiği verileri gösteriyor.  Buveriler kullanılarak gelecek dönemki veriler tahmin edilmek istenmektedir.  Hareketli ortalama, Ağırlıklı hareketli ortalama ve üstel düzeltmeler yöntemini kullanarak gelecek dönemi tahmin ediniz. GünÇağrı Hacmi

26 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 26 Hareketli ortalama yöntemini kullanarak diğer dönemi (13. gün) tahmin ediniz. Bu dönemi tahmin ederken en yakın üç veriyi kullanınız. TT 13 = ( )/3 = çağrı Örnek 1-Hareketli ortalama

27 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 27 Örnek1- Ağırlıklı hareketli ortalama Ağırlıklı hareketli ortalama yöntemi ile gelecek dönemi tahmin ediniz. En yakın üç dönemi kullanırken en eski veriyi sırası ile 0.1, 0.3 ve 0.6 ağırlık değerinde alınız. TT 13 =.1(168) +.3(198) +.6(159) = çağrı Not: Bu tekniği kullandığınız zaman, diğer tekniğe göre tahmin değeri daha az bulunmuştur. Modeller daha kapsamlı olduklarında, çıkan sonuçlar daha hassas olabilir. 1

28 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 28 Örnek1-Üstel düzeltme Düzeltme sabitinin 0.25 verildiği bu çağrı merkezinde 11. gün olarak tahmin ediliyor. Düzeltme sabitinin 0.25 verildiği bu çağrı merkezinde 11. gün olarak tahmin ediliyor. 13. gün değerini üstel düzeltme yöntemi ile tahmin ediniz? 13. gün değerini üstel düzeltme yöntemi ile tahmin ediniz? TT 12 = (198 – ) = çağrı TT 12 = (198 – ) = çağrı TT 13 = (159 – ) = çağrı TT 13 = (159 – ) = çağrı

29 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 29 Trend Analizi Zaman serilerini analizinde kullanılan regresyon modelinin en basit şeklidir. Regresyon analizi bağımlı değişkenle bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi belirler. En basit bağlamdaki regresyonda bir bağımsiz değişken mevcuttur. Veriler zaman serilerinden oluşursa, bağımsız değişken zaman değişkeni olur. Bağımlı değişken tahmin edilen herhangi bir değer olabilir.

30 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 30 Trend denklemi TTt = Talep Tahmini t = dönem a = sabit değeri alır t = 0 olduğu zamanlar b = Denklemin eğimi TT t = a + bt t TT t

31 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 31 Regresyon Doğrusu Regresyon denklemi model: Y = a + bX Y = Bağımlı değişken X = Bağımsız değişken a = dikey eksenin eğimi b = regresyon doğrusunun eğimi

32 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 32 Trend analizi- a ve b sabitlerinin hesaplanması a b Sabit sayılar a ve b ab Sabit sayılar a and b yandaki formuller kullanılarak hesaplanır a b Sabit değerler a ve b tahmin edildikten sonra, X bağımsız değişkenine değer verilerek Y bağımlı değişkenin değerleri tahmin edilir.

33 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 33 Örnek2-Trend Analizi- Elektrik enerjisi satışları Elimizdeki veriler bir şehrin ve yılları arasındaki elektrik enerjisi tüketimini (milyon kilowatt) göstermektedir. Veriler aşağıdaki tabloda verildiği gibidir. Trend analizini kullanarak diğer 4 çeyrek dönemi tahmin ediniz. Yıl 1997 Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q4 ELEKTÜK (Y)

34 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 34 Örnek 2-Trend Analizi YılTrent (t)ELEKTÜK (Y)(t )kareY*t(y) kare(Σt) karesi(ΣY) karesi 1997Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q Q (Toplam) Σ a11.9 b0.394

35 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 35 Y = X Y17 = (17) = ilk çeyrek-2001 Y18 = (18) = ikinci çeyrek-2001 Y19 = (19) = üçünçü çeyrek Y20 = (20) = dörtünçü çeyrek-2001 Not: Elektrik enerji tüketimi katsayısı bağlamında her çeyrekte milyon kilowatt-saat birimi şeklinde artış gösterecektir. Örnek 2-Trend Analizi

36 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 36 Örnek 2-Trend Analizi Örnek’deki bilgileri kullanarak, (a)Standart sapmayı bulunuz (S xy ) (b)Korelasyon katsayısını yani güçlülük katsayısını bulunuz (r). (c)Değişim katsayısını (tayin katsayısı) bulunuz (R 2 ).

37 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 37 Örnek 2-Trend Analizi Örnek’deki bilgileri kullanarak, (a)Standart sapmayı bulunuz (S xy ).  S xy = kare kök( [3820-(11.9) (244)- (0.394) (2208)]/(16-2))=1.82  S xy trend etrafındaki verinin nasıl dağıldığını gösterir. Averaja göre büyük bir standard hata varsa, veri noktaları geniş bölgeye yayılır. Eğer küçükse, daha sıkı bir şekilde trend etrafında kümelenirler. Sonuçu yanıltıcı olabilir.

38 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 38 Örnek 2-Trend Analizi Örnek’deki bilgileri kullanarak, (b)Korelasyon katsayısını yani güçlülük katsayısını bulunuz (r). r= ((16) (2208)- (136) (244))/kare kök( [(16) (1496)- (18496)*((16)( )]=0.73  r -1 ile 1 arası değişen bir sayı olup, -1 ise güçlü negatif, 1 ise güçlü positifdir. 0 ise değişkenler arası herhangi bir ilişki yok demektir. Burada güçlü bir ilişki vardır bağımsız değişken artarsa, bağımlı değişkende artmaktadır.

39 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 39 Örnek 2-Trend Analizi Örnek 1 deki bilgileri kullanarak, (c) Değişim katsayısını (tayin katsayısı) bulunuz (R 2 ). R 2 =r 2  R 2 = ile 1 arası değişen değer, 0 olduğu zaman iki değişken arası ilişkinin olmadığını 1 olduğu zamanda mükemmel bir ilişki olduğunu gösterir. Bu değer aslında iki değişken arasındaki değişim katsayısını gösterir. %53 oranında meydana gelen bağımlı değişkendeki farklılıkları bağımsız değişkendeki farklılıklar açıklar. Yani bağımlı değişkendeki artışlar, bağımsız değişkendeki artışlardan kaynaklanmaktadır.

40 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 40 Talep Tahminlerindeki Duyarlılık Duyarlılık modelleri  Talep tahmin yöntemlerinin performansını ölçen modellerdir.  Gerçek değerlerin tahmin değerleri üzerine ne kadar iyi bir şekilde yaklaştığını gösterir.  En az hata payı gösteren tahmin modelleri, en iyi duyarlılığı ölçen modellerdir. En çok Kullanılan hata tahmin ölçüm modelleri  Ortalama Mutlak sapma (OMS)  Mean absolute deviation (MAD)  Hata karelerinin ortalaması (HKO)  Mean squared error (MSE)  Kare kökü hata karelerinin ortalaması (KKHKO)  Root mean squared error (RMSE)

41 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 41 OMS, HKO, and KKHKO OMS = GerçekTahmin   n HKO = GerçekTahmin )   n (

42 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 42 Örnek- Hata tahmin modelleri ZamanGerçekTahmin Aşağıdaki gerçek ve tahmini değerleri kullanarak, ortalama mutlak sapma (OMS), Hata karelerinin ortalaması (HKO) ve Kare kökü hata karelerinin ortalaması (KKHKO) hesaplayınız.

43 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 43 GerçekTahminG-T(G-T) mutlak(G-T) karesiKarekök Toplam Σ OMS2.7522/8 HKO /7 KKHKO3.08karekök(76/8) Örnek- Hata tahmin modelleri G-T=HATA

44 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 44 Örnek 3- Trend Analizi- Petrol satışları Aşağıdaki tablo 2004 and 2011 yılları arası bir kente ait petrol satışlarını gösteriyor. Trend analizini kullanarak diğer 4 yılı tahmin ediniz. YIL PETROLSATIŞI(Y)

45 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 45 YılTrend (t)PETROLSATIŞI (Y)(t )KARESİY*t(y) KARESİ(Σt) KARESİ(ΣY) KARESİ (TOP) Σ a1.678 b0.238 Örnek 3- Trend Analizi- Petrol satışları

46 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 46 Y = X Y9= (9) = 3.83 in 2012 Y9= (9) = 3.83 in 2012 Y10 = (10) = 4.06 in 2013 Y11 = (11) = 4.30 in 2014 Y12 = (12) = 4.54 in 2015 Not: Petrol satışları milyon galon cinsinden yıllık olarak katsayısı ile artmaktadır. Örnek 3- Trend Analizi- Petrol satışları

47 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 47 Korelasyon katsayısı, değişim katsayısı ve standart sapma Std.sap  S xy = S xy trend etrafındaki verinin nasıl dağıldığını gösterir. Averaja göre büyük bir standard hata varsa, veri noktaları geniş bölgeye yayılır. Eğer küçükse, daha sıkı bir şekilde trend etrafında kümelenirler. Sonuçu yanıltıcı olabilir. 1.36

48 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 48 kor. kat r=0.42 r -1 ile 1 arası değişen bir sayı olup, -1 ise güçlü negatif, 1 ise güçlü positifdir. 0 ise değişkenler arası herhangi bir ilişki yok demektir. Burada güçlü bir ilişki vardır bağımsız değişken artarsa, bağımlı değişkende artmaktadır. Korelasyon katsayısı, değişim katsayısı ve standart sapma

49 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 49 Korelasyon katsayısı, değişim katsayısı ve standart sapma R 2 =r 2  R 2 = ile 1 arası değişen değer, 0 olduğu zaman iki değişken arası ilişkinin olmadığını 1 olduğu zamanda mükemmel bir ilişki olduğunu gösterir. Bu değer aslında iki değişken arasındaki değişim katsayısını gösterir. %18 oranında meydana gelen bağımlı değişkendeki farklılıkları bağımsız değişkendeki farklılıklar açıklar. Yani bağımlı değişkendeki artışlar, bağımsız değişkendeki artışlardan kaynaklanmaktadır. Açıklanmayan kesim ise (100-18=) %82. Yani başka faktörlerde etken olabilir.  Değişim katsayısını (tayin katsayısı) bulunuz (R 2 ).

50 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 50 Örnek- HO, AHO ve ÜDY (a) Gelecek dönemin 3 dönem hareketli ortalamalarını bulunuz. (HO) (b) Gelecek dönemin 3 dönem ağırlıklı hareketli ortalamalarını bulunuz (en yakın değer için kullan), 0.30, ve (AHO) (c) Gelecek dönemin üstel düzeltmeler yöntemi ile bulunuz. 5. dönem tahmin değeri ve düzgünleştirme sabiti sırası ile 0.4 ve dır. (d) Kare kökü hata karelerinin ortalaması (KKHKO) yöntemini kullanarak hangi tahmin tekniğinin veriyi daha iyi açıkladığını gösteriniz. Kısaca açıklayınız. (e) Gerçek Veriyi, hareketli ortalamaların tahmin değerlerini ve üstel düzeltmeler yönteminin tahmin verilerini bir grafik üzerinde gösteriniz ve kısaca açıklayınız. Dönem Mahkeme dosyaları

51 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 51 Dönem Mahkeme DosyalarıHO3AHO3ÜDY Diğer dönem Örnek- HO, AHO ve ÜDY a-b-c  İlk tahmin değerleri serinin ortalaması olarak alınır- ( )/5=60.2.

52 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 52 Örnek- HO, AHO and ÜDY -d- Hata HO3Karesi(hata HO3)Hata ÜDY0.4Karesi(Hata ÜDY0.4) Toplam KKHKO  Daha az hata verdiği için hareketli ortalama yöntemi veriyi daha anlamlı ve hassas ölçmektedir.

53 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 53 Örnek- HO, AHO ve ÜDY -e-

54 Taleb Tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © Prof. Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları 54 Teşekkürler


"Talep tahminleri; Ünite 3 YONT 405, Üretim Yönetimi, 2014/15 © 2014-15- Prof.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları Ünite 3: Talep Tahminleri." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları