üretim yönetimi unite 3 talep tahmini 1718.ppt

Üretim yönetimi-Talep Tahmini

1. Talep tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
Ünite 3: Talep Tahminleri
İşletme Bölümü
GÜZ 2017-18
Görüyorum ki bu dersten
A alacaksın.

2. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.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, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
3
Talep Tahmini nedirTalep Tahmini nedir?? Niye kullanılmaktadır? 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, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
4
Taleb Tahminin AmacıTaleb 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, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
5
Talep Tahmin Yöntemi HaritasıTalep Tahmin Yöntemi Haritası
PazarlamaPazarlamasatışsatış FinansFinans Üst yönetimÜst yönetimStok yönetimiStok yönetimi
etkileyenetkileyen
FaFaktörlerktörler
StatistiStatistikselksel
ModelModel
TalepTalep
BilgiBilgi
Fikir birliğiFikir birliği
Talep TahminTalep Tahmin
kararıkararı
İlgili şekil sınava dahil değildir.

6. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.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 PrensibleriTalep Tahmin Prensibleri

7. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
7
İyi bir Talep Tahminin Elemanları
Zaman
HassasiyetGüvenilirlik
A
n
l a
m
l ı l ı k
Yazılım
K
o
l a
y
k
u
l l a
n
ı l ı ş
İlgili şekil sınava dahil değildir.

8. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.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”
İlgili şekil sınava dahil değildir.

9. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
9
Talep Tahminleri Yöntemleri
 NNaïve aïve (düz) (düz) metmetod’danod’dan en Zor model ve tekniklere Zor model ve tekniklere
kadar Talep Tahmin yöntemleri mevcutturkadar Talep Tahmin yöntemleri mevcuttur.
Üç ana başlıkta toplanır:
Yargısal TahminlerYargısal Tahminler
Zaman SerileriZaman Serileri
İlişkisel Modellerİlişkisel Modeller

10. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.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 YöntemleriTalep Tahmin Araştırma Yöntemleri

11. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.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) ModellerKalitatif (Yargısal) Modeller
Bu sayfa’daki bilgiler sınava dahil değildir.

12. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
12
Görüş toplama yöntemi basit oluşu ve düşük
maliyetli olma avantajları vardır.
Bandwagon etkisi: (tercübe, sezgiye ve uzman
görüşlere dayandığı için subjektif olabilir).
Delphi Methodu : Bu metod kullanılarak uzman
görüşleri ayrıştırılıp subjektif görüşler
engellenebilinir.
Kalitatif (Yargısal) ModellerKalitatif (Yargısal) Modeller
Bu sayfa’daki bilgiler sınava dahil değildir.

13. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.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, 2012/13 © 2012-13- Doç.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, 2012/13 © 2012-13- Doç.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, 2012/13 © 2012-13- Doç.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, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
17
Talep Tahmin Değişimleri
Trend
Düzenli
olmayan
Mevsimlik değişmeler
90
89
88
Uzun vadeli

18. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.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 YapılarıTalep Tahmin Yapıları

19. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.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, 2012/13 © 2012-13- Doç.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, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
21
Basit Hareketli Ortalama
35
37
39
41
43
45
47
123456789101112
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, 2012/13 © 2012-13- Doç.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, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
23
Üstel (Eksponensiyal) Düzeltmeler YöntemiÜstel (Eksponensiyal) Düzeltmeler Yöntemi
ÜDYÜDY
 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, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
24
Üstel(Eksponensiyal) Düzeltmeler YöntemiÜstel(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, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
25
Örnek 1Örnek 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.
Gün Çağrı Hacmi
1 159
2 217
3 186
4 161
5 173
6 157
7 203
8 195
9 188
10 168
11 198
12 159

26. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.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
= (168 + 198 + 159)/3 = 175.0 çağrı
Örnek 1-Hareketli ortalamaÖrnek 1-Hareketli ortalama

27. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
27
Örnek1- Ağırlıklı hareketli ortalamaÖrnek1- 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) = 171.6 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, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
28
Örnek1-Üstel düzeltmeÖrnek1-Üstel düzeltme
Düzeltme sabitinin 0Düzeltme sabitinin 0 .25 .25 verildiği bu çağrı merkezinde verildiği bu çağrı merkezinde
11. gün 11. gün 180.76 180.76 olarak tahmin ediliyor.olarak tahmin ediliyor.
13. gün değerini üstel düzeltme yöntemi ile tahmin 13. gün değerini üstel düzeltme yöntemi ile tahmin
edinizediniz??
TTTT
1212 = 180.76 + .25(198 – 180.76) = 185.07 = 180.76 + .25(198 – 180.76) = 185.07 çağrı çağrı
TTTT
1313 = 185.07 + .25(159 – 185.07) = 178.55 = 185.07 + .25(159 – 185.07) = 178.55 çağrı çağrı

29. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.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, 2012/13 © 2012-13- Doç.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
0 1 2 3 4 5 t
TT
t

31. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.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, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
32
Trend analizi- a ve b sabitlerinin hesaplanması
Sabit sayılar a a ve bb
Sabit sayılar aa and bb yandaki
formuller kullanılarak
hesaplanır
Sabit değerler a a ve b b tahmin
edildikten sonra, t bağımsız
değişkenine değer verilerek F
bağımlı değişkenin değerleri
tahmin edilir.





22
2
)(ttn
tytyt
a





22
)(ttn
yttyn
b

33. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
33
Örnek2-Trend Analizi- Elektrik enerjisi satışları
 Elimizdeki veriler bir şehrin 1997.1 ve 2000.4
yılları arasındaki elektrik enerjisi tüketimini
(milyon kilowatt) göstermektedir. Veriler aşağıdaki
tabloda verildiği gibidir. Trend analizini kullanarak
diğer 4 çeyrek dönemi tahmin ediniz.
Yıl
1997
Q1
1997
Q2
1997
Q3
1997
Q4
1998
Q1
1998
Q2
1998
Q3
1998
Q4
1999
Q1
1999
Q2
1999
Q3
1999
Q4
2000
Q1
2000
Q2
2000
Q3
2000
Q4
ELEKTÜK
(Y) 11151214121713161418151715201619

34. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
34
Örnek 2-Trend Analizi
Yıl Trent (t)ELEKTÜK (Y) (t )kare Y*t (y) kare(Σt) karesi(ΣY) karesi
1997Q1 1 11 1 11 121    
1997Q2 2 15 4 30 225    
1997Q3 3 12 9 36 144    
1997Q4 4 14 16 56 196    
1998Q1 5 12 25 60 144    
1998Q2 6 17 36 102 289    
1998Q3 7 13 49 91 169    
1998Q4 8 16 64 128 256    
1999Q1 9 14 81 126 196    
1999Q2 10 18 100 180 324    
1999Q3 11 15 121 165 225    
1999Q4 12 17 144 204 289    
2000Q1 13 15 169 195 225    
2000Q2 14 20 196 280 400    
2000Q3 15 16 225 240 256    
2000Q4 16 19 256 304 361    
(Toplam) Σ 136 244 1496 2208 3820 18496 59536
a 11.9
b 0.394





22
2
)(ttn
tytyt
a





22
)(ttn
yttyn
b

35. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
35
Y = 11.90 + 0.394XY = 11.90 + 0.394X
Y17 = 11.90 + 0.394(17) = 18.60 Y17 = 11.90 + 0.394(17) = 18.60 ilk çeyrek-ilk çeyrek-20012001
Y18 = 11.90 + 0.394(18) = 18.99 Y18 = 11.90 + 0.394(18) = 18.99 ikinci çeyrek-ikinci çeyrek-20012001
Y19 = 11.90 + 0.394(19) = 19.39 Y19 = 11.90 + 0.394(19) = 19.39 üçünçü çeyrek-üçünçü çeyrek- 2001 2001
Y20 = 11.90 + 0.394(20) = 19.78 Y20 = 11.90 + 0.394(20) = 19.78 dörtünçü çeyrek-dörtünçü çeyrek-20012001

Not:Not: Elektrik enerji tüketimi Elektrik enerji tüketimi 0.3940.394 katsayısı bağlamında katsayısı bağlamında
her çeyrekte her çeyrekte milyonmilyon kilowatt- kilowatt-saat birimi şeklinde artış saat birimi şeklinde artış
gösterecektir. gösterecektir.
Örnek 2-Trend Analizi

36. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.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, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
37
Örnek 2-Trend Analizi
 Örnek’deki bilgileri kullanarak,
(a)Standart sapmayı bulunuz (S
ty).
S
ty
=
kare kök( [3820-(11.9) (244)- (0.394) (2208)]/(16-2))=1.82
S
ty
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.
2
2



 
n
tybyaY
s
yt

38. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.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)(3820-59536)]=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.
   




2
2
2
2
yynttn
yttyn
r

39. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.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
=0.533. 0 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, 2012/13 © 2012-13- Doç.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
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, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
41
OMS, HKO, and KKHKO
OMS =
GerçekTahmin
n
HKO =
GerçekTahmin)
-1
2

n
(

42. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
42
Örnek- Hata tahmin modelleri
Zaman Gerçek Tahmin
1 217 215
2 213 216
3 216 215
4 210 214
5 213 211
6 219 214
7 216 217
8 212 216
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, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
43
GerçekTahmin G-T (G-T) mutlak(G-T) karesiKarekök
217 215 2 2 4  
213 216 -3 3 9  
216 215 1 1 1  
210 214 -4 4 16  
213 211 2 2 4  
219 214 5 5 25  
216 217 -1 1 1  
212 216 -4 4 16  
           
Toplam Σ  -2 22 76 3.082207
OMS 2.75 22/8
HKO10.85714 76/7
KKHKO 3.08karekök(76/8)
Örnek- Hata tahmin modelleri
G-T=HATA

44. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.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 20042005200620072008200920102011
PETROLSATIŞI(Y)13421353

45. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
45
Yıl
Trend
(t)
PETROLSATIŞI
(Y)
(t )KARES
İ Y*t
(y)
KARESİ
(Σt)
KARESİ
(ΣY)
KARESİ
2004 1 1 1 1 1    
2005 2 3 4 6 9    
2006 3 4 9 12 16    
2007 4 2 16 8 4    
2008 5 1 25 5 1    
2009 6 3 36 18 9    
2010 7 5 49 35 25    
2011 8 3 64 24 9    
(TOP) Σ36 22 204109 74 1296 484
a1.678            
b0.238            
Örnek 3- Trend Analizi- Petrol satışları





22
2
)(ttn
tytyt
a





22
)(ttn
yttyn
b

46. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
46
Y = 1.Y = 1.678678 + 0. + 0.238238XX
YY99= = 1.6781.678 + 0. + 0.238238((99) ) = = 33..8383 in 20 in 201212
YY1010 = 1. = 1.678678 + 0. + 0.238238((1010) = ) = 4.064.06 in 20 in 201313
Y1Y111 = 1. = 1.678678 + 0. + 0.238238(1(111) = ) = 44..3030 in 20 in 201414
YY1212 = 1. = 1.678678 + 0. + 0.238238((1212) = ) = 44..5454 in 20 in 201515

Not:Not: Petrol satışları milyon galon cinsinden Petrol satışları milyon galon cinsinden
yıllık olarak yıllık olarak 0.0.238238 katsayısı ile artmaktadır.katsayısı ile artmaktadır.
Örnek 3- Trend Analizi- Petrol satışları

47. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
47
Korelasyon katsayısı, değişim katsayısı ve
standart sapma
Std.sap
S
yt
=

S
yt
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
2
2



 
n
tybyaY
s
yt

48. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.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 orta güçlülükte bir
ilişki vardır. Bağımsız değişken artarsa, bağımlı değişkende artmaktadır.
Korelasyon katsayısı, değişim katsayısı ve
standart sapma
   




2
2
2
2
yynttn
yttyn
r

49. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
49
Korelasyon katsayısı, değişim katsayısı ve
standart sapma

R
2
=r
2
R
2
=0.18. 0 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, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
50
Örnek- HO, AHO ve ÜDY
(a) Gelecek dönemin 2 yıl hareketli
ortalamasını bulunuz. (HO)
(b) Gelecek dönemin 2 yıl ağırlıklı hareketli
ortalamalarını bulunuz. (AHO)
(c) Gelecek dönemi üstel düzeltmeler yöntemi
ile bulunuz. 6. dönem tahmin değeri ve
düzgünleştirme sabiti sırası ile 0.2 ve 60.58 dir.
(d) Kare kökü hata karelerinin ortalaması
(KKHKO) yöntemini kullanarak hangi tahmin
tekniğinin veriyi daha iyi açıkladığını gösteriniz.
Kısaca açıklayınız. Sadece HO2 ve ÜDY2
arasında kıyas yapınız.
(e) Gerçek Veriyi, hareketli ortalamaların
tahmin değerlerini ve üstel düzeltmeler
yönteminin tahmin verilerini bir grafik üzerinde
gösteriniz ve kısaca açıklayınız.
YılDava sayısı
2010 60
2011 64
2012 55
2013 58
2014 64
2015 65

51. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
51
Örnek- HO, AHO ve ÜDY
a-b-c-d
İlk tahmin değerleri serinin ortalaması olarak alınır- (60+64....+65)/6=61.
Yıl
Dava
sayısıHO2
Dava-
HO2 KaresiÜDY02
Dava-
ÜDY02 KaresiAHO
2010 60 61,00 -1,00 1,00
2011 64 60,80 3,20 10,24
2012 55 62,00-7,0049,0061,44 -6,44 41,47
2013 58 59,50-1,502,2560,15 -2,15 4,63
2014 64 56,507,5056,2559,72 4,28 18,30
2015 65 61,004,0016,0060,58 4,42 19,56
Diğer
Dönem 64,50 61,46 64,50
Toplam 123,50 95,21
KKHKO 5,56 3,98

52. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
52
Örnek- HO, AHO and ÜDY
-d-
Daha az hata verdiği için üstel düzeltme yöntemi
veriyi daha anlamlı ve hassas ölçmektedir.
KKHKO HO2 5,56 ÜDY02 3,98

53. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.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, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
54
a)HO2 ve ÜDY2 yöntemlerini
kullanarak diğer yılı bulunuz.
b) Kare kökü hata karelerinin
ortalaması (KKHKO) yöntemini
kullanarak hangi tahmin
tekniğinin veriyi daha iyi
açıkladığını gösteriniz. Kısaca
açıklayınız.
c) Gerçek Veriyi, hareketli
ortalamaların tahmin
değerlerini ve üstel düzeltmeler
yönteminin tahmin verilerini bir
grafik üzerinde gösteriniz ve
kısaca açıklayınız.
Yıl
Satış
Hacmi
201020
201140
201230
201350
201470
201565
Örnek- HO, AHO ve ÜDY

55. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
55
Yıl Sstış HO2SA-HO2KAREÜDY02SA-ÜDY02KARE
2010 20 45,83-25,83667,36
2011 40 40,67 -0,67 0,44
2012 30 30 0 0 40,53-10,53110,95
2013 50 35 15 225 38,43 11,57133,94
2014 70 40 30 900 40,74 29,26856,07
2015 65 60 5 25 46,59 18,41338,82
Diğer Yıl 67,50 50,27
TOPLAM 1150 1439,778
KKHKO 16,96 15,49
Örnek- HO, AHO ve ÜDY

56. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
56
Daha az hata verdiği için üstel düzeltme yöntemi veriyi
daha anlamlı ve hassas ölçmektedir.
Örnek- HO, AHO ve ÜDY
KKHKO HO216,96 ÜDY0215,49

57. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
57
Örnek- HO, AHO ve ÜDY

58. Taleb Tahminleri; Ünite 3
YONT 405, Üretim Yönetimi, 2012/13 © 2012-13- Doç.Dr. Sami Fethi, DAÜ, Tüm hakları saklıdır, Ders Notları
58
Teşekkürler