Tahmin problemleri için regresyon ağacı ve komşuluk tabanlı yöntemler geliştirilmesi: Kalıpçılık sektöründe bir uygulama

Üretim ile hizmet sistemlerinde gerçekçi ve hızlı karar almak firmalara rekabet avantajı kazandırmaktadır. Bilgi teknolojilerindeki gelişmeler firmaların büyük miktarda veriye kolay erişimini sağlamaktadır. Ancak sayısal değerlerin tahmininin yapılması firmaların karşılaştığı büyük zorluklardandır. Bu çalışmada tahmin problemlerinin çözümü için veri madenciliğine dayalı bir metodoloji önerilmiştir. Önerilen metodolojide ağaç tabanlı yöntemler ve komşuluk tabanlı yöntemler kullanılmıştır. Ağaç tabanlı yöntemler Regresyon Ağacı, Torbalama Regresyon Ağacı ve Güçlendirme Regresyon Ağacıdır. Komşuluk tabanlı yöntemler, K-En Yakın Komşuluk ve Torbalama K- En Yakın Komşuluktur. Tahmin modelleri oluşturulurken veri kümelerindeki nesnelerin yerel aykırı değer faktörlerini, uzaklıklarını ve en yakın komşuluk sıralamasını dikkate alan ağırlıklı tahmin fonksiyonları kullanılmıştır. Aykırı değer analizi çalışması yapılarak tahmin modellerinin doğruluğunun arttırılması hedeflenmiştir. Önerilen yaklaşımların performansı dokuz adet karşılaştırmalı değerlendirme veri kümesi üzerinde test edilmiştir. Yapılan karşılaştırmalarda aykırı değer analizi ile veri önişleme yapıldıktan sonra ağırlıklı tahmin fonksiyonları kullanılarak geliştirilen topluluk yöntemlerin doğruluğu arttırdığı görülmüştür. Ayrıca sac metal kalıp imalatı yapan bir firmada kalıp üretim sürelerinin tahmini için bir vaka analizi çalışması yapılmıştır. Firmanın 2015-2018 yılları arasında üretimini tamamladığı 85 kalıba ait veriler kullanılarak geliştirilen modellerin performansları değerlendirilmiştir. İstatistiksel sonuçlar önerilen yaklaşım ile tahmin doğruluğunun arttığını göstermiştir.