Belirsiz talep altında bozulabilir ürün üretim miktarının belirlenmesi: Bir yemek şirketinde uygulama

Bu çalışmada, belirsiz talep koşulları altında bir yemek şirketinin aylık menüsünde yer alan bozulabilir gıda ürünlerinin üretim miktarlarını hem gıda israfını en aza indirecek hem de müşteri talebini etkin biçimde karşılayacak şekilde tahmin edebilmek amacıyla yapay sinir ağı tabanlı bir model geliştirilmiştir. Model, zaman değişkenleri, yemek çeşitleri ve ikili etkileşim değişkenlerini girdi olarak kullanarak; çorba, ana yemek, yardımcı yemek, tatlı/meyve ve salata/yoğurt olmak üzere beş farklı yemek türüne ait günlük talebi ayrı ayrı tahmin etmeyi hedeflemiştir. Test verilerinde elde edilen R² 0,94 ve MSE 18,98 değerleri, modelin yüksek doğrulukta tahmin gerçekleştirdiğini göstermektedir. Geliştirilen sistem, her gün farklı yemek çeşitlerinden oluşan dinamik menülerde dahi çalışabilir bir yapıya sahiptir. Eğitim verisinde yer almayan yemekler için de sınırlı düzeyde tahmin üretebilmesi, modelin sezgisel yöntemlere kıyasla önemli bir avantaj sunduğunu ortaya koymaktadır. Model, üretim düzeyini talebe daha yakın belirleyerek gıda israfını azaltmakta ve kayıp satışları önlemede makul bir performans sergilemektedir. Gelecekte model performansının artırılması için dışsal faktörlerin entegrasyonu ile üçlü etkileşim değişkenlerinin dahil edilmesi; ayrıca öğrenilemeyen bileşenler için veri artırma, gömme vektörleri ve ağırlık transferi gibi yöntemlerin uygulanması önerilmektedir. Anahtar kelimeler: Talep Tahmini, Yapay Sinir Ağı, Bozulabilir Gıda Ürünleri, Etkileşim Değişkenleri, Menü Planlama.