Endüstriyel pazardaki teknolojinin kalıcı değişikliğinin ve ürün modellerinin farklılığının, yedek parçalar için yapılan talep tahmini üzerinde önemli bir etkisi vardır. Ürünlerin gelecekteki talep oranlarını ortaya koymak amacıyla envanter yöneticileri kendi tahminlerini sürekli güncellemektedir. Bayes modeli, önsel olasılık dağılımı kullanarak kabul edilebilir oranı birkaç dönem üzerinden optimum hesap yapmak için kullanmaktadır. Ancak, aralıklı talep gibi muhtelif talep oranlarının altında, Bayes Modelinin performansı analiz edilmemiştir. Bir araştırma sorusu yardımıyla, bu çalışma bu durum inceler
Technology’s perpetual vicissitude and product models’ distinction in industrial market have a crucial effect on forecasting demand for spare components. In order to set forth the future demand rates for products, inventory managers repetitively update their prognostications. Bayesian model is utilizing a prior probability distribution for the injunctive authorization rate which was habituated in order to get optimum levels of account over a number of periods. However, under sundry demand rates like intermittent demand, Bayesian Model’s performance has not been analyzed. With the help of a research question, the study investigates that circumstance.
Journal Section | Articles |
---|---|
Authors | |
Publication Date | December 30, 2015 |
Submission Date | September 3, 2015 |
Published in Issue | Year 2015 Volume 3, Issue 2, 2015 |
Alphanumeric Journal is hosted on DergiPark, a web based online submission and peer review system powered by TUBİTAK ULAKBIM.