LOJ 436 Lojistik Ynetimi Ders V Yrd Do

LOJ 436 Lojistik Yönetimi Ders - V Yrd. Doç. Dr. A. Özgür KARAGÜLLE Arş. Grv. Gültekin ALTUNTAŞ

Tanımlar Tahmin ◦ Yaklaşık olarak değerlendirme, oranlama ◦ Akla, sezgiye veya bazı verilere dayanarak olabilecek bir şeyi, bir olayı önceden kestirme, kestirim ◦ Önceden kestirilen, düşünülen şey… ◦ Temel işlevi gelecekle bulunabilmek… ilgili olarak öngörülerde

Tanımlar Tahmin ◦ Bugün aldığımız kararlar yapmakta olduğumuz planlar gelecekle ilgili öngörülerimize bağlıdır. ◦ Faaliyet gösterdiği pazarlarda doğru tahminlerde bulunamayan işletmeler uygun olmayan miktarda ürün üretecek, eksik ya da fazla üretim yapacaklardır… Eksik üretim Aylak kapasitenin birim başına sabit maliyeti yükseltir… Fazla üretim Stoklama nedeniyle sermaye dönüşü yavaşlar ve çalışma sermayesi gereksinimi artar… ◦ Pazarlama, üretim, finans, İKY…

Tanımlar Tahmin ◦ ◦ Her olay doğru olarak tahmin edilebilir mi? Yazı – Tura? Geçmişe ait değil! Rastsallık, Stok Yönetimi? … ◦ 1960’lar… Otomobil üreticileri? ! 1970’lerdeki OPEC Petrol Krizi ◦ 1980’ler… PC Üreticileri? ! Compaq Örneği…

Tahmin? ! "Çok güzel bir buluşa benziyor ama tanrı aşkına bunu kim, niye kullanmak istesin ki? ” ◦ Rutherford B. Hayes - ABD Başkanı, İlk telefonu gördüğünde, 1876 “Artık yeni hiçbir şey yok. İcat edilebilecek her şey icat edildi. ” ◦ Charles H. Duell - Amerikan Patent Dairesi Başkanı, 1899 "Atlar her zaman kullanılacaktır. Otomobil ise ancak geçici bir moda olabilir. ” ◦ Banka Müdürü, Henry Ford’un kredi talebi üzerine, 1903 "Hepiniz saçmalıyorsunuz. Tanrı aşkına, bir aktörün ya da aktrisin konuşmalarını duymayı kim ister ki? . . “ ◦ Henry M. Warner – Film Yapımcısı, 1927 "ENIAC’taki hesap makinesinin 18 bin lambadan yapıldığını ve 30 ton ağırlığında olduğunu düşünürsek bilgisayarlar da bin lambadan oluşacak ve 1, 5 ton ağırlığında olacaktır. ” ◦ Popular Mechanics, 1949 "İnsanların evlerinde bilgisayar bulunması da ne demek. Bence hiç kimsenin evine bilgisayar sokmak için herhangi bir geçerli nedeni olamaz. ” Ken Olson - DEC CEO’su, 1977

Tahmin Karakteristikleri Tahminler genelde yanlıştır! İyi bir tahmin, sadece tek bir “nokta”dan ibaret değildir. Hata ölçüsünü de içerir. Tahmin edilecek dönem uzadıkça doğruluk olasılığı azalır… Birleşik tahminler genelde daha doğrudur. Tahmin bilinen bir bilgiyi göz ardı ederek yapılamaz… Bağımlı talep – Bağımsız talep ayrımı? Yatay talep – dikey talep ayrımı?

Tahmin Sürecinin Kalitesi Hata Oranı Yüksek Ürünler ◦ ◦ ◦ Aralıklı Talep Düşük Hacimler Parçalar & Yedek Parçalar C tipi Mallar Yeni Ürünler Hata Oranı Düşük Ürünler ◦ Sürekli ve Sabit Talep ◦ Yüksek Hacimler ◦ Hızlı Tüketim Malları Goods ◦ A tipi Mallar ◦ Geleneksel Ürünler

Tahmin Yaklaşımları Dağıtım Merkezi #1 Dağıtım Merkezi #2 Dağıtım Merkezi #3 Yukarıdan aşağıya tahmin Aşağıdan yukarıya tahmin Ana Dağıtım Merkezi

Tahmin Süreci Geçmiş Siparişler Tahmin Yönetimi Teknik / Destek Sistemi Finans Pazarlama Satış Üretim Lojistik

Tahmin Yöntemleri Sezgisel (Nitel, Sübjektif) Yöntemler ◦ ◦ Yönetici Görüşünü Esas Alan Yöntemler Kilit Personel Görüşünü Esas Alan Yöntemler Anket Delphi Tekniği Sayısal (Nicel, Objektif, İstatistiki) Yöntemler ◦ ◦ ◦ ◦ Aritmetik Ortalama Yöntemi Hareketli Ortalama Yöntemi Ağırlıklı Hareketli Ortalama Yöntemi Üstel Düzeltme Yöntemi En Küçük Kareler (Regresyon) Yöntemi Zaman Serisi Analizleri Yapay Sinir Ağları

Tahmin Yöntemlerinin Karşılaştırılması Yöntem Sayısal Sezgisel Olumlu Özelliği Olumsuz Özelliği > Veri toplama kolaylığı > Yeni ürün için uygun olmama > Göstergeler arası ilişkinin belirlenebilmesi > Yüksek maliyetli > Olası büyük değişkenliklerin belirlenebilmesi > Karmaşık olması ve sonuçların yorum içermemesi > Önceki dönem gerektirmemesi > Görüş nedeniyle sübjektiflik > Yeni pazar/ürün durumu > Göstergeler arası belirlenememesi > Yakın uzman görüşleri > Kısa döneme hitap etmemesi bilgisi ilişkinin

Tahmin Yönteminin Seçilmesi Görüldüğü gibi, çok sayıda yöntem vardır. Bazıları kolay, bazıları karmaşıktır. Tahmini yapacak uzmanın bilgi düzeyi ne kadar yüksekse yapılan tahminler o oranda tutarlı olur. Genel ilke, uzun dönem için sezgisel yöntemlerin, kısa dönem için sayısal yöntemlerin, orta dönem için ikisinin birlikte kullanıldığı bileşimlerdir. Yine de, birkaç yöntemden birlikte yararlanmak daha akılcıdır.

Sezgisel Yöntemler Yönetici Görüşünü Esas Alan Yöntemler ◦ Geçmiş döneme ilişkin veri yoksa kullanılır. ◦ Üretim, Satınalma, Mali İşler, vb. işlevlerle sorumlu yöneticilerin geçmiş döneme ilişkin deneyim ve bilgileri esas alınır. ◦ Tek tek veya grup çalışması yapılarak çalışılır. ◦ Yöneticilerin istatistiki bilgiler arasında bocalamalarını engeller. ◦ Tahmin sorumluluğunu tüm yöneticiler üstlenir.

Sezgisel Yöntemler Kilit Personel Görüşünü Esas Alan Yöntemler ◦ Tahmin bir işletmenin genişletilmesi veya yeni bir ünite kurulması ile ilgili ise bu işlerde görev alan kilit personelin görüşüne başvurulur. ◦ Öznellik ağır bastığından pek güvenilir bir teknik değildir. Örneğin, satış kotası verilecek personel yanlı davranabilir. ◦ İnsan doğası gereği yakın tarihi hatırlar! ◦ Sayısal yöntemlerle yapılan tahminlerin incelenmesinde kullanılabilir.

Sezgisel Yöntemler Anket ◦ Yeni kurulacak veya kurulu olmakla beraber yeni bir mal/hizmet üretecek işletmeler doğrudan doğruya tüketiciye sorarak tahmin yaparlar. ◦ Örneklemin doğru seçilmesi önemlidir. ◦ Anket formu dağıtılan tüm işletmelerin / tüketicilerin cevap vermesi beklenmez. ◦ Gelen cevaplar istatistik çevrilerek kullanılır. yöntemlerle genellemelere

Sezgisel Yöntemler Delphi Tekniği ◦ Grup dinamiklerinin tahmini yanlı engellemek için önce bireysel çalışılır. hale getirmesini ◦ Uzman görüşleri tek toplanır. ◦ Bu görüşler uzmanlara tekrar yollanarak gözden geçirilir. ◦ Bu döngü grupta yer alan uzmanlar bir uzlaşıya varana kadar tekrar eder.

Sayısal Yöntemler Hangi yöntem kullanılırsa kullanılsın, genellikle tahmin modeli şu şekildedir: Ft = (Bt x St x T x Ct x Pt) + I Ft : t zamanına yönelik tahmin miktarı Bt : t zamanına yönelik baz miktar St : t zamanına yönelik mevsimsellik faktörü T : trend (zaman periyodu başına azalan / artan miktar Ct : t zamanına yönelik döngüsellik faktörü Pt : t zamanına yönelik promosyonel faktör I : düzensiz / rastsal miktar

Sayısal Yöntemler Aritmetik Ortalama Yöntemi ◦ Tahmin açısından geleceğe en basit bakış geleceğin, geçmişte olanların ortalamasına doğru eğilim göstereceğini varsaymaktadır. ◦ n+1. dönem hesaplanır : için tahmin aşağıdaki formülle

Aritmetik Ortalama Yöntemi Hafta (t) Gerçekleşen Satış (yt) 1 110 - 2 102 110 = (110/1) 3 108 106 = (110+102)/2 4 121 106, 67 = (110+102+108)/3 5 112 110, 25 6 105 110, 60 7 114 109, 67 8 106 110, 29 9 115 109, 75 10 - Tahmin (Ft) 110, 33 = (110+102+108+121+112+105+114+106+115)/9

Sayısal Yöntemler Hareketli Ortalama Yöntemi ◦ Hareketli ortalama yöntemi, yakın geçmişe ağırlık verir ve yalnızca bir dönem tahmini yapar. Örneğin geçmiş tarihi dönem verilerinin üçü, dördü veya beşi alınarak, en son gerçekleşen dönem bunlara eklenir. Daha sonra, bu verilerin ortalaması, bir sonraki dönem miktarı olarak kabul edilir. ◦ Tahmin değeri aşağıdaki formülle bulunur :

Hareketli Ortalama Yöntemi Hafta (t) Gerçekleşen Satış (yt) 1 110 - 2 102 - 3 108 - 4 121 106, 67 = (110+102+108)/3 5 112 110, 33 = (102+108+121)/3 6 105 7 114 8 106 9 115 10 - Tahmin (Ft) 111, 67 = (114+106+115)/3

Sayısal Yöntemler Ağırlıklı Hareketli Ortalama Yöntemi ◦ Hareketli ortalama yönteminin geliştirilmiş bir türüdür. Son dönemlerdeki trendi izleyerek tahminleme yapmak için son yıllara daha fazla ağırlık verilir. ◦ Tahmin değeri aşağıdaki formülle bulunur :

Ağırlıklı Hareketli Ortalama Yöntemi Hafta (t) Gerçekleşen Satış (yt) 1 110 - 2 102 - 3 108 - 4 121 - 5 112, 2 = 0, 4(121)+0, 3(108)+0, 2(102)+0, 1(110) 6 105 7 114 8 106 9 115 10 - Tahmin (Ft) 111, 1 = 0, 4(115)+0, 3(106)+0, 2(114)+0, 1(105)

Sayısal Yöntemler Üstel Düzeltme Yöntemi ◦ Üstel düzeltme tahmin yöntemi, tüm tarihi verileri göz önünde bulundurur. Ancak, geçmişe eskidikçe daha az ağırlık verir. Oysa hareketli ortalama, eski dönemleri bütünüyle görmezden gelmekte, yalnızca hareketli ortalama dönemindeki tarihi verilere eşit ağırlık vermektedir. ◦ Tahmin şu şekilde hesaplanabilir:

Üstel Düzeltme Yöntemi Hafta (t) Gerçekleşen Satış (yt) 1 110 2 102 110 = 110+0, 2(110 -110) 3 108, 4 = 110+0, 2(102 -110) 4 121 108, 3 = 108, 4+0, 2(108 -108, 4) 5 112 6 105 7 114 8 106 9 115 10 - Tahmin (Ft) 110, 8=109, 7+0, 2(115 -109, 7)

Sayısal Yöntemler En Küçük Kareler (Regresyon) Yöntemi ◦ En küçük kareler yöntemine göre, bir zaman serisine en iyi uyan başka bir deyişle bir değerler serisini en iyi ifade eden doğru veya eğri, geçmiş yıllara ait gerçek değerlerle formülün uygulanması ile bulunacak teorik değerler arasındaki farkların karelerinin toplamını minimum yapan doğru veya eğridir. ◦ Kullanılabilecek fonksiyonlardan bazıları:

Doğrusal Regresyon Analizi En Küçük Kareler (Regresyon) Yöntemi ◦ Y=a+b. X regresyon doğrusu denklemindeki a ve b katsayıları hesaplanırsa, herhangi bir X değeri için Y’nin alacağı değer hesaplanır ve böylece gelecek dönemlerin tahminleri yapılır. “a” ve “b” katsayıları aşağıdaki eşitliklerle hesaplanır:

Doğrusal Regresyon Analizi Aylar (Xi) Hasta Sayısı (yi) (Xi)2 (Xi) (Yi) Ocak 1 328 Şubat 2 310 4 620 Mart 3 355 9 1065 Nisan 4 362 16 1448 Mayıs 5 375 25 1875 Haziran 6 380 36 2280 Temmuz 7 408 49 2856 Ağustos 8 415 64 3320 Eylül 9 417 81 3753 Ekim 10 412 100 4120 Kasım 11 429 121 4719 Aralık 12 434 144 5208 Toplam 78 4625 650 31592

Sayısal Yöntemler Yapay Sinir Ağları Yöntemi ◦ Yapay sinir ağları tahminleme için kullanılabilen bir yapay zeka uygulamasıdır. ◦ İnsanların biyolojik sinir hücrelerinin bilgisayar ortamında simülasyonu esasına göre çalışan bir yöntemdir. ◦ Geçmiş dönem verileri kullanılarak yapay sinir hücreleri eğitilir. Sinir ağı yeterince eğitildiğinde oldukça isabetli tahminlerde bulunabilir.

Sayısal Yöntemler Zaman Serileri Analizi ◦ Bileşenleri ◦ ◦ Trend Mevsimsel Değişimler Uzun Vadeli Dalgalanmalar Tesadüfi Değişimler

Lojistik Performans Tahmin Yöntemleri – Performans İlişkisi • Finansal Performans • Stok Yönetimi • Stok Geri Dönüşleri • Toplam Lojistik Maliyetleri • Müşteri Hizmetleri Tahmin Performansı