Doðru bir þekilde satýþ tahmini yapmak, iþletmelere stratejik kararlar alabilme yeteneði saðlar, stok yönetimini optimize etmelerine, pazarlama stratejilerini belirleme ve gelirlerini artýrmada yardýmcý olur. Bu çalýþmada, baský endüstrisinde fon katmaný rengine göre ürünlerin satýþ tahmini için yapay zekâ tekniklerinden biri olan Uzun Kýsa Süreli Bellek (LSTM: Long Short-Term Memory) derin öðrenme tekniði kullanýlmýþtýr. Çalýþmada baský prosesine sahip bir iþletmenin rekabet avantajý saðlayabilmesi adýna satýþ tahminleme iþlemi gerçekleþtirilmiþtir. Ýþletmede, baský türlerinden biri olan desen baský iþlemi uygulanmaktadýr. Desen baský iþlemi, baský sektöründe birim maliyetlerinin yüksek olduðu ve karmaþýk adýmlara sahip bir prosestir. Bu proses çoðunlukla katman mantýðýyla ilerletilen bir sürece sahiptir. Malzeme üzerine ilk olarak temel rengi veren fon rengi uygulanýr, ardýndan en yoðun kullanýlan desen renginden en aza doðru katmanlar oluþturulur. Fon katmaný zeminin ardýndan en yoðun kullanýlan rengin verildiði katman olduðundan en sýk hatanýn yapýldýðý ve yüksek maliyetle elde edilen katmaný oluþturmaktadýr. Bu nedenle yapýlan çalýþmada fon katmaný renklerinin satýþ tahmini gerçekleþtirilmiþtir. Satýþ tahmini için LSTM modelinin geliþtirilmesi çalýþmasýnda, 135 fon rengine ait 14 günlük satýþ deðerleri verileri alýnmýþ ve bu verilerin %80’i eðitim, %20’si test verisi olarak kullanýlmýþtýr. Çalýþmanýn sonucunda, LSTM modelinin verdiði satýþ tahminlerinin gerçekte meydana gelen satýþ deðerleriyle karþýlaþtýrýlmasý yapýlmýþtýr. Elde edilen sonuçlar, baský endüstrisinde satýþ tahmini konusunda, bu çalýþmada önerilen LSTM yapay zeka tekniðinin etkili olarak kullanýlabileceðini ve iþletmelere faydalý olacaðýný göstermiþtir. ORCID NO: 0000-0002-7196-3598, 0000-0002-8353-802X ,0000-0002-9835-0783
Anahtar Kelimeler: Baský Prosesi, Yapay Zekâ, Derin Öðrenme, LSTM, Satýþ Tahminleme
|
