Atıf Sayısı
1
Görüntüleme
19
İndirme
10
Amaç: Bir ürünün tedarik zinciri faaliyetlerinin etkin bir şekilde planlanıp yürütülmesi, o ürünün gelecekteki talebinin isabetli bir şekilde tahmin edilmesini gerektirir. Bu kapsamda bu çalışmada, ilaç sektöründe geçmiş dönem satış verileri analiz edilerek, bir ürünün gelecekteki talebine yönelik bir tahmin yapılması hedeflenmiştir. Yöntem: Çalışma kapsamında Türkiye’de üretilen bir ilacın 36 aylık satış verileri zaman serisi yöntemleri ile analiz edilmiştir. Yapılan analizlerde, ARIMA, Holt-Winters üstel düzeltme ve her iki yöntemin yapay sinir ağları (YSA) ile bir araya getirildiği bütünleşik YSA tahmin modelleri kullanılmıştır. Bulgular: Çalışmanın bulgularına göre, her üç yöntemle yapılan tahminlerin düşük seviyede hata verdiği ve oldukça isabetli olduğu belirlenmiştir. Bu üç model arasında en iyi tahmin sonucunu veren yöntemin ise bütünleşik YSA modeli olduğu tespit edilmiştir. Özgünlük: Bu çalışma literatürde kısıtlı araştırma alanı bulan ilaç talep tahmini probleminin çözümü için önerdiği bütünleşik analiz modeli ile hem yöntem hem de kullanılan veri seti itibarıyla mevcut çalışmalardan ayrışmaktadır. Çalışmanın ilaç talep tahmini literatüründeki açığın giderilmesine katkıda bulunacağı ve pratikte uygulanabilirliği sayesinde tedarik zinciri yönetimi kararlarında yöneticilere destek sağlayacağı öngörülmektedir.
Purpose: In order for the supply chain activities of a product to be carried out efficiently, the future demand for that product must be accurately forecasted. In this study, it is aimed to make a forecast for the future demand of a product by analyzing the sales data of the past periods in the pharmaceutical industry. Methodology: Within the scope of the study, 36-month sales data of a pharmaceutical product produced in Türkiye were analyzed by ARIMA, Holt-Winters exponential smoothing and integrated artificial neural networks (ANN) models. Findings: The results reveal that all these methods yield quite low forecasting errors. In between these three methods, the one that gives the most accurate forecasting result is the integrated ANN model. Originality: This study differs from existing studies in terms of both the method and the data set used. It is anticipated that the study will contribute to the demand forecasting studies in the pharmaceutical industry which is limited in the literature and will provide support in supply chain management decisions due to its practical applicability.
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
