Yöneylem araştırması, organizasyonların karmaşık kararlar almasına yardımcı olan bir disiplindir. Bu, matematiksel ve istatistiksel yöntemleri kullanarak iş süreçlerini analiz etmek ve optimize etmek anlamına gelir. Pratikte, bu, kaynakların en etkili şekilde kullanılmasını sağlamak ve işletmelerin hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olmak için çeşitli tekniklerin uygulanması anlamına gelir.
Yöneylem Araştırması ve Bilişim
Yöneylem araştırması, bilişim sistemleri alanında verimliliği artırmak, kaynakları etkili bir şekilde kullanmak ve karar verme süreçlerini optimize etmek için kullanılabilir. Örneğin, stok yönetimi, tedarik zinciri optimizasyonu veya kapasite planlaması gibi konularda yöneylem araştırması teknikleriyle bilişim sistemleri daha etkili hale getirilebilir.
Bilişim sektöründe yöneylem örneği
Stok yönetimi için yöneylem araştırması örneği şu şekilde olabilir: Bir şirket, belirli ürünlerin stok seviyelerini optimize etmek istiyor. Yöneylem araştırması kullanılarak, talep tahmin modelleri oluşturulabilir, tedarik süreçleri analiz edilebilir ve optimum sipariş miktarları belirlenebilir. Bu sayede, stok maliyetleri minimize edilirken müşteri taleplerine daha etkili bir şekilde karşılık verilebilir.
Bu stok yönetimini perakende şirketi ozelinde şöyle senaryolastiralim. Bu perakende şirketi belirli bir ürünün stok yönetimini optimize etmek istiyor. Bunun için Yöneylem araştırması kullanabilir, geçmiş satış verileri analiz edilerek ve gelecekteki talepleri tahmin eden modeller geliştirebiliriz. Bu modellerle, ne kadar ürün sipariş edileceği ve ne zaman yapılacağı belirlenir. Böylece, fazla stok veya stok eksikliği riski en aza indirilir, depo maliyetleri düşer ve müşteri memnuniyeti artar.
Geçmiş satış verilerini analiz etmek için şu adımları takip edebilirsiniz:
- Veri Toplama: İlk olarak, geçmiş satış verilerini topla. Bu veriler genellikle satış raporları, fatura kayıtları veya önceki dönemlere ait satış veri tablolarını içerebilir.
- Veri Temizleme: Verileri inceleyerek eksik veya hatalı bilgileri temizle. Duplicated verileri kontrol et ve gerekirse düzelt.
- Trend Analizi: Satışların genel trendini belirle. Belli bir dönemdeki satışların artış, azalış veya istikrarlı olup olmadığını anlamak önemlidir.
- Sezonluk Etkileri İnceleme: Ürün satışları genellikle mevsimlere bağlı olarak değişebilir. Bu sezonluk değişimleri belirle ve analiz et. Bu perakende şirketi giyim perakendecisi ise çok önem kazanan bir aşama olur.
- Korelasyonları İnceleme: Başka faktörlerle (örneğin, pazarlama harcamaları, promosyonlar, vb.) satışlar arasındaki korelasyonları değerlendir. Bu faktörlerin satışları nasıl etkilediğini anlamak, gelecekteki stratejileri belirlemede yardımcı olabilir.
- Tahmin Modelleri Geliştirme: Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki satışları tahmin etmek için istatistiksel veya matematiksel modeller oluştur. Bu modeller, gelecekteki stok ihtiyaçlarını belirlemek için kullanılabilir.
Bu adımlar, geçmiş satış verilerini analiz etmek ve gelecekteki stratejileri belirlemek için temel bir çerçeve oluşturabilir.
Python ile yöneylem model örneği
Bir tahmin modeli örneği olarak basit bir regresyon modelini düşünelim. Diyelim ki belirli bir ürünün geçmiş aylara ait satış verileri elimizde bulunuyor. Python’da kullanılan bir kütüphane olan scikit-learn ile bu veriler üzerinde basit bir regresyon modeli oluşturabiliriz.
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
# Örnek veri oluşturma
aylar = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
satışlar = np.array([100, 120, 95, 130, 110, 125])
# Veriyi eğitim ve test setlerine ayırma
aylar = aylar.reshape(-1, 1)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(aylar, satışlar, test_size=0.2, random_state=42)
# Regresyon modelini oluşturma ve eğitme
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# Test seti üzerinde tahmin yapma
y_pred = model.predict(X_test)
# Modelin performansını değerlendirme
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Ortalama Kare Hata (MSE): {mse}")
# Grafik olarak görselleştirme
plt.scatter(aylar, satışlar, label='Gerçek Satışlar')
plt.plot(X_test, y_pred, color='red', label='Tahmin Edilen Satışlar')
plt.xlabel('Ay')
plt.ylabel('Satış Miktarı')
plt.legend()
plt.show()
