Satış öngörü modellemesi tekniği olarak yapay sinir ağlarının kullanımı: Petkim'de uygulanması

Gelişen teknolojiye paralel olarak artan işleme ve hesaplama gücü ile birlikte, karmaşık simülasyonların yapılması ve gelişmiş yapay zeka teknolojilerini kullanılarak temel kriterlere dayalı olarak geleceğe dönük öngörümleme modellemelerinin gerçekleştirmesi mümkün hale gelmiştir. Bu modellemelerin gerçekleştirilmesini sağlayan önemli bir uygulama alanı ise ?Yapay Sinir Ağları?dır. Yapay sinir ağları insan beyninin özelliklerinden olan öğrenme yolu ile yeni bilgiler türetebilme ve keşfedebilme gibi yetenekleri herhangi bir yardım almadan otomatik olarak gerçekleştirmek amacı ile geliştirilen bilgisayar sistemleri olarak tanımlanabilir. Bu çalışmada öngörümleme tekniklerinden zaman serisi yöntemlerine giren, ?Trendin Bileşenlerine Ayrılması?, ?Box-Jenkins (ARIMA) Metodolojisi? ve ?Yapay Sinir Ağları? yöntemlerinin öngörü performanslarını karşılaştırarak en yüksek başarıyı sağlayan yöntemin belirlenmesi ve belirlenen yöntem yardımıyla 1996?2006 yılları için Petkim'den rastgele seçilen dört ürünün aylar itibariyle satış rakamlarının tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Araştırmada, Petkim'de satışı yapılan dört ürünün Ocak 1996 ? Kasım 2006 dönemine ait ton bazında aylık satış rakamlarından yararlanılmıştır. Çalışmanın amacına yönelik olarak yapılan uygulamada herbir ürüne ait farklı yapılardaki Yapay Sinir Ağlarının, karşılaştırılan diğer geleneksel zaman serileri öngörümleme tekniklerine göre daha düşük hatalar vermesinden ötürü, satış öngörümleme tekniği olarak Yapay Sinir Ağlarının kullanımının daha başarılı sonuçlar üreteceği ve Petkim'de üretim planlamalarının yapılmasında yardımcı olacağı sonucuna varılmıştır.