Özet:
Bir ürün, müşteriye ulaşana dek, hammadde tedarikçileri, üreticiler, dağıtıcı bayiiler, nakliyeciler ve perakendecilerden oluşan uzun ve karmaşık bir tedarik zincirinden geçmektedir. Bu zincirde yaşanan herhangi bir aksama ya da zincirin halkaları arasındaki en ufak bir kopukluk bile oldukça büyük maliyetlere yol açabilmektedir. Bu maliyetlerin önüne geçebilmenin kilit noktası, önceden bir planlamanın yapılabilmesidir. Önemli günler, mevsimler, ürünün satılabileceği farklı sezonlar, fiyat değişiklikleri, farklı segmentteki müşteriler ve müşteri profilleri, ürün için yapılan promosyonlar ve hatta ikame ürünlerin promosyonları ile ürünün talebi sürekli değişiklik göstermektedir. Bu kadar çok parametresi bulunan ve talebi sürekli dalgalanmalar gösteren ürünlerin talep tahminini yapmak, ürünün talebini asıl etkileyen nedenleri tespit etmek, süreci doğru yönetebilmenin kilit noktasıdır. Bu amaçla bu tez çalışmasında talebi etkileyen etmenler, Yapay Sinir Ağları (YSA) yardımıyla tespit edilmeye çalışılmıştır. Bir süpermarkette günlük ve mevsimsel olarak satışları önemli ölçüde değişebilen bir ürün için, yapay sinir ağlarıyla talepler tahmin edilmiş, seçilen en uygun ağ modeli ile parametreler kaldırılarak ayrıca bir tahmin yapılmıştır. Çalışmanın sonunda iki durum kıyaslanmıştır.
