LOJİSTİK SEKTÖRÜNDE MAKİNE ÖĞRENMESİ MODELLERİ YARDIMI İLE UYGUN PAKET TİPİNİN SEÇİLMESİ

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Ticaret Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: YASİN CAN KILIÇKAP

Danışman: AYVAZ BERK

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışmada, lojistik sektörlerinde maliyet ve verimlilik açısından önemli bir yere sahip olan paketleme sürecindeki siparişler için uygun paket tipinin makine öğrenmesi modelleri yardımı ile belirlenmesi problemi üzerinde durulmuştur. Siparişlerin içerisinde çok fazla boşluk bulunduracak büyük paketlerde gitmesi ya da küçük paketlere tam sıoğmadan gönderilmesi marka imajını zedelemekteddir ve son kullanıcının siparişten memnun kalmamasına sebebiyet verebilmektedir. Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri, Karar Ağaçları, K-En Yakın Komşu Sınıflandırıcısı, Rassal Orman Sınıflandırıcısı, Gaussian Naive Bayes Sınıflandırıcıs ve XGBoost Sınıflandırıcısı modelleri çapraz geçerleme yapılmadan ve çapraz geçerleme yapılarak uygulanmıştır. Belirtilen modeller uygulandıktan sonra en doğru ve güvenilir olan modelin 10 kat çapraz geçerlemenin yapıldığı XGBoost Sınıflandırıcısı olduğu gösterilmiştir. Bu model sonucunda siaprişlerin yaklaşık olarak %83'ü doğru bir şekilde paketlenebilmektedir. Sürekli değişen personeller sebebiyle bilgi birikiminin tam olarak oluşamaması ve süre kaybının minimuma indirilmesi sayesinde bu modelin lojistik sektörlerinde uygulanabilir olduğu gösterilmiştir.