Talep Tahmini

DataFors, yapay zeka algoritmalarını ve geleneksel istatistiksel analiz yöntemlerini kullanarak farklı sektörlerdeki kurumlara yardımcı olmaktadır.

Talep Tahmininin kullanımında ve geliştirilmesinde, Datafors’un özellikle yöneldiği alanlar aşağıdaki gibidir.

  • Envanter yönetimi.
  • Üretim planlama.
  • Dağıtım Planlama.
  • Kapasite kararları.
  • İdeal çalışan profile.
  • Çalışan devir oranı.
  • Kalite Kontrol.
  • Nakit akışı.
  • İnsan kaynağı ihtiyacı.
  • Kalite kontrol.
  • Tesis yerleşimi.
  • Tesis yeri seçimi.

Datafors olarak, kurumların spesifik ihtiyaçları doğrultusunda tahmin yöntemi geliştirirken aşağıdaki adımları izlemekteyiz.

1. Mevcut tahmin sisteminin değerlendirilmesi ve karakterize edilmesi.

2. Mevcut tahmin hatalarının istatistiksel özelliklerinin analizi.

3. Hata seviyelerinin endüstri normlarıyla karşılaştırılması.

4. Tahmin hatalarının ekonomik etkisinin analizi.

5. Alternatif tahmin yöntemlerinin tanımlanması ve karşılaştırılması.

6. En iyi yöntemin seçimi.

7. Seçilen yöntemin uygulama planının geliştirilmesi.

8. Önerilen talep tahmin sisteminin uygulanması ve performansının izlenmesi.

Datafors olarak, kurumların ihtiyaçlarına göre, Geleneksel (istatistiksel analiz yöntemlerine dayalı) ve Makine Öğrenimi (ML) yaklaşımlarını kullanarak çözümler sunuyoruz.

Geleneksel yaklaşımlara örnekler:

• Üstel Düzeltme yöntemleri.

• Zaman Serisi Regresyon yöntemleri.

• Box-Jenkins (ARMA ve ARIMA) yöntemleri.

• State Space/Transfer Fonksiyon yöntemleri.

ML yöntemleri, hem kategorisel tahmin (örneğin, ideal çalışan profili) hem de sayısal tahmin (örneğin, haftalık talep) için kullanılabilir.

ML yöntemlerine örnekler:

  • Multi-Layer Perceptron (MLP).
  • Bayesian Neural Network (BNN).
  • Radial Basis Functions (RBF).
  • Generalized Regression Neural Networks (GRNN).
  • K-Nearest Neighbor regression (KNN).
  • CART regression trees (CART).
  • Support Vector Regression (SVR).
  • Random Forest (RF).
  • Gaussian Processes (GP).