close

Enter

Log in using OpenID

26.09.2014

embedDownload
Ooo, bir dakika müsaade et....
Geçen hafta 250 teker sattık....
O zaman, bu hafta ne kadar
satmalıyız....
Tahminleme
IENG 454 Stok Kontrolü
Dr.
Dr Hacer Güner Gören
1
Tahmin Kavramı
Tahmin:
Gelecek olayları önceden kestirmektir.
kestirmektir
İstatistiksel Tahmin:
Geçmiș verileri matematiksel modellerde kullanarak
geleceğe ilișkin kestirimlerde bulunmak.
Tahminlere dayalı olarak verilen kararlar:
 Üretim
 Envanter
 Personel
 Tesisler
Bu dönem bir AA
alacağını görüyorum.
görüyorum
2
Tahmin Çatısı
Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
3
Sürelerine Göre Tahmin Tipleri
Kısa vadeli tahminler
Parça. malzeme ve ürün stoklarının kontrolü, iș yükleme
ve ișgücü ihtiyacını tespit etmek amacı ile yapılırlar.
Günlük veya haftalık dönemleri kapsarlar.
kapsarlar
 Orta vadeli tahminler
Ürün grubu satıșlarının planlanması, ișgücü ve malzeme
ihtiyaçlarının planlaması amacı ile yapılırlar ve haftalık
veya aylık dönemleri kapsarlar.
 Uzun vadeli tahminler
Aylık veya yıllık dönemleri kapsarlar ve uzun dönem için
kapasite ihtiyaçlarının (sermaye yatırımları,
yatırımları tesis
yerleșimi ve genișlemeler) belirlenmesi, yeni ürünlerin
planlanması, araștırma ve geliștirme için kullanılırlar.

4
Tahminlerin Karakteristikleri
Genelde yanlıș çıkarlar.
“Tahmin”, her zaman tahmindir. Hiç bir zaman bilgi olarak görülemez.
Planlama
sistemi
karșı
hazırlıklı
Pl l
i t i tahmin
t h i hatalarına
h t l
k
h l kl olmalıdır.
l ld
 İyi bir tahmin yalnızca bir rakam değildir.
Tahminler belli bir rakam değil, bir geçerlilik aralığı olarak veya bir
h i hatası
h
d ğ l ile
il verilmelidir.
il lidi
tahmin
dağılımı
 Grup tahminleri daha doğrudur.
Bir grup için yapılan tahminin hata payı, bireysel tahminlerin hata
payından daha küçüktür.
 Tahminlerin doğruluğu. tahmin süresiyle ters orantılıdır.
tahminlerin de doğru
Uzun vadede belirsizlik arttığı
ğ için
ç yyapılan
p
ğ olma
olasılığı yakın zaman için tapılan tahminlerin doğru olma olasılığından
daha düșüktür.
 Bilinen bilgiler tahminlemenin dıșında tutulmamalıdır.
Belirli bir teknikle çoğu durumlarda makul doğru tahminler elde
edilebilir. Ancak, geçmiș verilerle ifade edilemeyen bilgiler mevcut
olabilir. Örneğin, firma bir ürün için promosyon satıșı planladığında
tahminlerin normalin üzerinde olacağı açıktır.
açıktır Bu bilgi tahminleme
yaparken kullanılmalıdır.

5
Talep Tahmini

Tanım: Gelecekteki satıșların ne olabileceğini
tahmin etmeyi mümkün kılacak șekilde eldeki
bilginin düzenlenme ve analiz edilme sürecine
T l Tahmini
Talep
T h i i denir.
d i
6
Stok kontrolünde neden
tahminleme?
◦ Siparișin geliș zamanı
◦ Siparișin
Si i i büyüklük
bü üklük ve çeșitliliği
i liliği
◦ İstenen ürünlerin teslim yyeri ve zamanı
konusundaki verilerin doğruluğu
7
Olası talep
kapsamları
tahmin
çalıșmalarının
 Yeni
ürün talep araștırmaları
 Endüstri dalına ilișkin talep araștırmaları
 İșletmeler grubuna ait talep araștırmaları
 İșletmenin geleceğine ait toplam talep
tahminleri
 Bir ürün grubuna ait talep tahminleri
 Belirli bir ürün için yapılan talep
araștırmaları
8
Talep Tahminlerinin Faydaları
 Üretim
üretim çizelgeleme
envanter kontrolü
 Satın
alma
tedarik ggereksinimlerinin belirlenmesi
uygun fiyatlarla satın alma için çizelgeleme
 Pazarlama
ürünler için pazarlama stratejilerinin saptanması
satıș kotalarının saptanması
satıș promosyonlarının ve reklam harcamalarının
çizelgelenmesi
9
Talep Tahminlerinin Faydaları
 Personel
ișgücü gereksiniminin planlanması
 Finansman
F
ișletme
ș
bütçesinin olușturulması
ș
nakit akıșının planlanması
sermaye yatırımı / harcamaları kararları
 Üst Yönetim
firma operasyonlarının genel planlama ve
kontrolü
10
Tahmini Planlama

Uzun Dönem (aylar, yıllar)
◦ Kapasite gereksinimleri
◦ Uzun vadeli satıșlar
◦ Büyüme trendleri

Orta dönem (haftalar, aylar)
◦ Ürün ailesi satıșları
◦ İșçilik ihtiyaçları
◦ Kaynak ihtiyaçları

Kısa dönem (günler, haftalar)
◦ Kısa vadeli satıșlar
◦ Vardiya
V di programı
◦ Kaynak ihtiyaçları
Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
11
Tahmin Yöntemlerinin
Sınıflandırılması
Tahmin Modelleri
Niceliksel
(Kantitatif)
Zaman Serisi
Modelleri
Niteliksel
(Kalitatif)
Görüşş
Oluşturmak
Nedensel
Modeller
Hareketli
Ortalamalar
Ekonomik
Göstergeler
Üstel
Düzeltme
Dü
l
Ekonometrik
M d ll
Modeller
Uzman
Görüşü
Pazar
Araştırması
Delphi
Satıcı
Görüşü
Box Jenkins
Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
12
Tahmin Yöntemleri - Karșılaștırma
Niteliksel Yöntemler Niceliksel Yöntemler


Durum belirgin
olmadığında ve çok az
veri bulunduğunda
Yeni ürünler
Yeni teknolojiler
Sezgi ve deneyim
gerektirdiğinde
İnternet kaynaklı
siparișlerin
i i l i tahmin
h i
edilmesi
 Durum durağan olduğunda
ve geçmiş veriler
bulunduğunda
 Mevcut ürünler
 Kullanılmakta olan
teknoloji
 Matematiksel teknikler
gerektirdiğinde
 Renkli
R kli TV’lerin
TV’l i satışlarının
t l
tahmin edilmesi
13
Niteliksel Yöntemler




Satıș ekibinin tahminlerinin birleștirilmesi: Her bölgedeki satıș
temsilcisinin kendi tahminlerinin birleștirilmesiyle tüm ülke
düzeyindeki bir toplam tahmine ulașma
Müșteri – pazar araștırmaları: Müșteri ve Pazar araștırması
yapılmak suretiyle gelecekteki satıșların ne yönde olacağına
ğ
dair verilerin elde edilmesi. Burada yapılan anketlerin iyi
düzenlenmișș olması ve anket sonuçlarının istatistiksel olarak
anlamlı olması önemlidir.
Uzman jüri görüșü: Geçmișe ait verilerin olmadığı
durumlarda örneğin yeni ürünlerde, üst düzey yöneticilerin
ve uzmanların olușturduğu bir grubun talep tahmininde
bulunması.
Delphi yöntemi: Uzman jüri görüșü yöntemine benzer ancak
burada uzmanlar gruptan bağımsız olarak görüșlerini ifade
ederler. Bu görüșler daha sonra birleștirilerek grup kararı
ortaya
t
çıkar.
k
14
Niceliksel Talep Tahmin Yöntemleri
Geçmiș
ç ș verilerin mevcut ve yyeterli olması durumunda
ve bu verilerin geleceği temsil edebileceği kabul
edildiğinde kullanılır.
kullanılır
Nedensel Modeller: Tahmini yapılacak ölçüyü
etkileyen değișkenler seçildikten sonra aradaki
ilișki matematiksel bir ifade ile temsil edilir.
Ekonometri modelleri olarak da isimlendirilirler.
Zaman Serisi Modelleri: Talep değișkeni zamana
bağlı olarak değișir ve tahminleme için sadece
geçmiș değerler gereklidir.
15
Zaman Serileri Yöntemleri
 Eğilim
ğ
((Trend))
Zaman içinde verilerin artıș ya da düșüș seyri
 Mevsimsellik
Verilerin haftalık. aylık veya mevsimlik tekrarları
 Çevrim
Ç
Birkaç yılda bir tekrarlayan iș ortamının yapısından
kaynaklanan
y
değișimler
ğș
 Rassal
değișimler
Ș
Șans
faktörlerine bağlı
ğ ve olağan
ğ dıșı
ș durumların ggetirdiği
ğ
değișimler
16
Zaman Serileri
Mevsimsel zirve noktaları
Eğilim Bileşeni
TALEP
Gerçek talep eğrisi
Dört yıllık ortalama talep
Rassal değişim
Yıl 1
Yıl 2
Yıl 3
Yıl 4
ZAMAN
17
Zaman Serisi Modelleri
 Durağan
Serilerin Tahmini: Durağan seri, zaman
içinde ortalaması sabit kalan bir terim ile rassal
hatanın toplamından olușur: Dt =  + t
Hareketli Ortalama
Üstel Düzeltme
 Genel
Eğilim içeren Serilerin Tahmini
Regresyon
g y Analizi
Çifte Üstel Düzeltme - Holt Yöntemi
 Mevsimsel
Davranıș Gösteren Serilerin Tahmini
Winters Yöntemi
18
Hareketli Ortalamalar

N sıralı bir hareketli ortalama, basitçe en son N
gözlemin
aritmetik
ortalaması
olarak
Gözlem
tanımlanabilir.
n
Ft = MAn=
 At i
i 1
n

At-n + … At-2 + At-1
n
Tahmin

Kısaca MA(N)
( ) șșeklinde ggösterilir.
19
Örnek

Bir hava
Bi
h
ü ü d son 2 yıll için
üssünde
i i kayıt
k t altına
lt
alınmıș 3’er aylık (dönemlik) motor arızaları;
200, 250, 175, 186, 225, 285, 305, 190
șșeklindedir. 3 dönemlik ve 6 dönemlik
hareketli ortalamalar kullanılarak sonraki
döneme
ait
tahminlerin
hesaplanması
istenmektedir.
Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
20
Örnek
200,250,175,186,225,285,305,190
 MA(3)

◦
◦
◦
◦
◦

F4=(1/3)(200+250+175)=208
( )(
)
F5=(1/3)(250+175+186)=204
( )(
)
F6=(1/3)(175+186+225)=195
F7=(1/3)(186+225+285)=232
F8=(1/3)(225+285+305)=272
F8 (1/3)(225+285+305) 272
MA(6)
◦ F7=(1/6)(200+250+175+186+225+285)=220
◦ F8=(1/6)(250+175+186+225+285+305)=238
Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
21
Hareketli Ortalamalar

Hareketli ortalamaların dezavantajı, her bir
yyeni ggözlem değeri
ğ
elde edildikçe
ç en son N
gözlemin ortalamasının yeniden hesaplanma
zorunluluğudur.
zorunluluğudur
Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
22
Ağırlıklı
l kl Hareketli
H
k tli O
Ortalamalar
t l
l
Hareketli ortalamalar yöntemine benzer. En
ggüncel verilere daha fazla ağırlık
ğ
verir.
 Örneğin;

◦ EEn güncel
ü l verii %50
%50, d
daha
h ö
önceki
ki en güncel
ü l verii
%30, daha önceki en güncel veri %15 ve daha
ö ki en güncel
ü l verii %5 ağırlık
ğ l k alır.
l
önceki
◦ Ağırlıklar toplamı %100 olur.
Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
23
Örnek

Yanda verilen veriler
ıșığında en güncel
veriye %50 ve
geçmișe doğru %30
ve %20 ağırlık
ğ lk
vererek ağırlıklı
ortalamayı
p y
hesaplayınız.
Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
24
Örnek
Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
25
Üstel Düzeltme
Bir dönem önceki
tahmin
Önceki dönemin
gerçekleșen talebi
Ft = Ft-11 + (Dt-11 - Ft-11)
Yeni tahmin
Düzeltme
sabiti
Yeni tahmin=Son dönemin tahmini +α(Son dönemin talebi - Son dönemin tahmini)
’nın yyüksek olması g
güncel verilere daha fazla
ağırlık verildiği anlamına gelir.
26
Üstel Düzeltme
Ft = Ft-1 + (Dt-1 - Ft-1)
Ağırlıklı ortalama metodu, önceki tahminleri
temel almakla birlikte tahmin hatasını
hatas n da
hesaba katar.
 (D-F) hata terimidir,  düzeltme sabitidir.

27
Örnek
Periyot
Gerçek
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Alpha = 0.1 Hata
42
40
43
40
41
39
46
44
45
38
40
42
41,8
,
41,92
41,73
41,66
41 39
41,39
41,85
42,07
42 36
42,36
41,92
41,73
Alpha = 0.4 Hata
-2,00
1,20
-1,92
,
-0,73
-2,66
4 61
4,61
2,15
2,93
-4,36
4 36
-1,92
42
41,2
41,92
,
41,15
41,09
40 25
40,25
42,55
43,13
43 88
43,88
41,53
40,92
Ft = Ft-1 + (Dt-1 - Ft-1)
F5 = F4 + α(D4 – F4)
,
, (
, )
F5 = 41,92+0,1(40-41,92)
F5 = 41,92+0,1(-1,92)
F5 = 41,73
-2
1,8
-1,92
,
-0,15
-2,09
5 75
5,75
1,45
1,87
-5,88
5 88
-1,53
28
Düzeltme Sabitinin Seçimi
Gerçek
Taalep
50
45
 .1
40
.4
35
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12
Periyot
29
Üstel düzeltme ve hareketli
ortalamaların karșılaștırılması
Benzerlikler
 Her iki yöntem de talep sürecinin sabit
olduğunu kabul eder.
 Her iki yöntemde de tek bir parametre
bulunur.

◦ N ve

Küçük N veya
y büyük
y
son veriye
y daha
fazla ağırlık verirken büyük N veya küçük
geçmiș veriye daha fazla ağırlık verir.
Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
30
Üstel düzeltme ve hareketli
ortalamaların karșılaștırılması



Farklılıklar
Üstel düzeltme ile hesaplanan kestirimler
geçmiș bütün verilerin ağırlıklı bir ortalaması
iken hareketli ortalamalar sadece son N
dönemin ağırlıklı ortalamasıdır.
Hareketli ortalama yönteminin kullanılması
için sistemde N geçmiș verinin saklanması
gerekir Üstel düzeltme için sadece en son
gerekir.
tahminin saklanması yeterlidir.
Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
31
Eğilim (Trend) İçeren Yöntemler
Eğer gözlenen verilerde bir trend varsa
hareketli ortalama ve üstel düzeltme
yöntemlerini kullanmak uygun olmaz.
 Bu durumda kullanılacak yöntemler:
y

◦ Regresyon Analizi
◦ İkili Düzeltme (Holt) Yöntemi
Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
32
Regresyon analizi (Regression
(Regression
Analysis))
Analysis
(x1,yy1),) (x2,yy2),) ..., (xn,yyn) X ve Y değișkenlerine
ait veri noktalarını temsil etsin.
 xi X’in yi de Y’nin geçmiște gözlenen verilerdir.
 Y bağımlı,
bağımlı X ise bağımsız değișkendir.
değișkendir
 Yöntemde, X ve Y arasında doğrusal bir ilișki
olduğu varsayılır.

Y’nin tahmin değeridir.
Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
33
Regresyon
g y analizi
Regresyon analizi uygulandığında, bağımsız
değișken genellikle zaman olarak alınır.
ğ
değișken
ğș
ise tahminin kendisidir.
Bağımlı
 Dönemler : 1,2,…,n
 Talepler
T l l : D1,D
D2,…,D
Dn
 a ve b nin en iyi
(yöntem-1))
y ((optimal)
p
) değeleri
ğ
(y

Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
34
Örnek
Bir uçak motoru tamirhanesinde son 8 çeyreklik dönemlerde
tamir edilen uçak motor sayıları sırayla: 200, 250, 175, 186,
225, 285, 305, 190 olarak kaydedilmiștir. İlk
İ 5 dönemi
regresyon parametrelerinin tahmininde kullanacağımızı
varsayalım.
arsa al m
35
Eğilime Duyarlı Üstel Düzeltme Yöntemi
Holt’s
’ Yöntemii
Basit üstel düzeltme yöntemi durağan ortama uygundur.
eğilim değișimlerini yeteri kadar iyi izleyemez.
Eğilim İçeren Tahmin = serinin değeri (St)+eğilimin
d ğ i (Gt)
değeri
St=Dt + ((1- )(
)(St-1
t 1+Gt-1
t 1)
Gt=(St-St-1) + (1- )Gt-1
Ft = St + Gt
St: t anındaki ortalama
Gt: t anındaki eğim
: Eğimde kararlılık daha önemlidir.
önemlidir
0    1 ve 0    1
36
Örnek
d ğ basit
b
ü l düzleștirme
dü l
h k l ortalama
l
MAD değeri
üstel
ve hareketli
yöntemlerine göre daha düșüktür. Bu yöntem verilerde
herhangi bir eğilim olduğunda verileri temsil etmede diğer
iki yönteme göre daha üstündür.
37
Korelasyon Katsayısı







Regresyonla birlikte anılan bir bașka
tanımlayıcı
l
araçtır.
Bu katsayı, -1 ile +1 arasında değișken bir
d ğ di
değerdir
ve iki değișken
d ği k
arasındaki
d ki
bağlantının yönünü ve derecesini verir.
r=0:Hiç bağlantı yok.
yok
r=-1: Negatif (zıt yönlü) bağlantı.
bağlantı
r=+1: Pozitif (aynı yönlü) bağlantı.
r≥0,70, güçlü bir bağlantı,
0 50 < r < 0,70,
0,50
0 70 orta
t derecede
d
d bir
bi
korelasyon var demektir.
38
Korelasyon Sayısının
Hesaplanması
n
r
(X
i 1
i
 X )(Yi  Y )
n
n
i 1
i 1
2
2
(
X

X
)
(
Y

Y
)
 i
 i

r=0.82
39
Mevsimsel Seriler için Yöntemler

Mevsimsel seri,, her N dönemde tekrarlı bir
paterne sahip olan seri anlamına gelir. N en
az 3 olabilir.
olabilir
Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
40
Mevsimsel Seriler için Yöntemler







En yaygın kullanılan yöntem ∑ct=N eșitliğini
sağlayacak ct (1≤t ≤ N) gibi bir çarpanlar setinin var
olduğunu kabul etmektir.
ct, serinin
i i t.dönemindeki
dö
i d ki talebin,
l bi ortalama
l
talebin
l bi
altında veya üstünde olduğunu gösteren bir
ortalama miktarı ifade eder:
c3 = 1,25: 3.dönemdeki talep, ortalama talebin %25
üstünde
üstünde.
c5 = 0,60: 5.dönemdeki talep, ortalama talebin %40
altında.
lt d
Bu sebeple ct ye mevsimsel etken adı verilir.
Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
41
Tahminin Doğ
Doğrulu
ruluğ
ğu
Tahminler ggerçeğe
ğ ne kadar yyakın?
 Tahminin etkinliğinin gösterilmesinde iki
ö
önemli
li gösterge
öt
bulunur.
b l
Bunlar;
B l
 MAD : Ortalama Mutlak Sapma
(Mean Absolute Deviation)
 MSE : Ortalama Hatanın Karesi
(Mean Squared Error)

42
Tahminin Doğ
Doğrulu
ruluğ
ğu
MAD yöntemi,
yöntemi kare almaya gerek
olmadığı için genellikle tercih edilen bir
yöntemdir.
 Ayrıca
y
ggenellikle kabul ggördüğü
ğ ggibi,,
tahmin hatalarının normal dağıldığı
kabulünden hareketle tahmin hatasının
standart sapması MAD’ın yaklașık 1,25
k d
katıdır.

Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
43
Örnek



DDR ram üreten bir firmanın iki üretim merkezi
vardır Üretim merkezleri yöneticilerinden 6
vardır.
hafta boyunca tek adımlık tahminler yapması
istenmiștir.
istenmiștir
Elde edilen sonuçlar așağıda sunulmuștur.
Hangi yönetici daha etkili bir tahminde
bulunmuștur?
Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
44
Örnek
Kerem Aytunlu “Kantitatif Tahmin Yöntemleri”
45
Sorusu olan?????
46
Author
Document
Category
Uncategorized
Views
0
File Size
1 075 KB
Tags
1/--pages
Report inappropriate content