Kanatlı canlı üretim optimizasyonu ve ürün bazlı sipariş tahminleme sisteminin geliştirilmesi

Kanatlı canlılardan mamul üretimi alanında faaliyet gösteren tesisler siparişe dayalı üretim gerçekleştirmektedir. Her kanatlı canlıda belirli sayıda parça ürün bulunması talep edilen siparişlerin karşılanmasını zorlaştırmaktadır. Bu durumla birlikte depolama maliyetinin yüksek olması ve oluşan ürün ömrünün kısa olması bu tür üretim yapan tesislerin elde en az ürün bırakıp siparişleri karşılamasını önemli kılmaktadır. Müşterilerden gelen siparişlerin kanatlı canlıda ürün payının düşük olduğu ürünlerden yoğunlukta gelmesi ve bu siparişin karşılanması tesisin geri kalan anatomik ürünlerin depoda kalmasına neden olacaktır. Kanatlı canlı ürünlerinin raf ömrünün kısa olması ve depolama işleminin maliyetli olması tesislerin zarar etmesine sebep olabilmektedir. Bu durumlardan kaynaklı olarak tesisler müşteri güvenilirliği, sipariş edilen miktar gibi bazı verilere bakarak siparişler üzerinden kesintiler yaparak siparişlerin anatomik oranda daha dengeli olmasını sağlama çalışmaktadır. Yapılan bu çalışmada da ilgili tesislerin gelecek sipariş miktarlarının hangi müşteri ve ürün tipinden geleceğinin tahminlenmesi yapılacaktır. Yapılan bu çalışma doğrultusunda tahminlenen sipariş rakamları yardımı ile firmanın siparişlerinin en doğru şekilde dağıtılması hedeflenmiştir. Sipariş tarihinden daha önce tahminlenen sipariş rakamları sayesinde ihtiyaç duyulabilecek kanatlı canlı hesaplanıp karşılanacak ürünlerin belirlenmesi, firma tarafından erken aksiyon alınmasına yardımcı olacaktır. Tahminleme işlemleri bir yapay sinir ağı olan LSTM (Long Short-Term Memory) ve Facebook tarafından geliştirilmiş Prophet modelleri ile sağlanmıştır.