Evaluation of Customer Orders in Supply Chain by Logistic Regression Analysis

Yıl 2018, , 67 - 81, 03.08.2018

Arzu Uzun , Serkan Baş

https://doi.org/10.25287/ohuiibf.440554

Cited By: 2

Öz

Today the effect of the fact of Supply Chain Management on
the performance and the life cycles of enterprises is great. For an enterprise
keeping on its existence in the sector of manufacturing industry, one of the
most important rings of supply chain is the data of order and the manufacturing
performance of the enterprise.

This work aims to prove that the order parameters are usable
for estimating the probability of order realization at deadline.  In this manner, it will be provided for the
manufacturing industry enterprises and the enterprise decision makers, to be
more accurate on making decisions about orders and reaching the results of
those by this model. In addition to this, applicability of this approach for
many rings of supply chain will be discussed.

Anahtar Kelimeler

Logistic Regression, Supply Chain Management, On-Order Manufacturing, Hosmer&Lemeshow goodness of fit test

Tedarik Zincirinde Müşteri Siparişlerinin Lojistik Regresyon Analizi İle Değerlendirilmesi

Öz

Günümüzde Tedarik Zinciri Yönetimi olgusunun işletmelerin yaşamsal
süreçleri ve performansları üzerindeki etkisi büyüktür. İmalat sanayi
sektöründe varlığını sürdüren bir işletmede ise, tedarik zinciri yönetiminin en
önemli halkalarından birisi sipariş bilgileri ve işletmenin üretim
performansıdır.

Bu çalışma, sipariş parametrelerinin, siparişin zamanında
gerçekleşme ihtimalini tahmin etmede kullanılabilir olduğunu kanıtlamayı
amaçlamaktadır. Böylelikle imalat sanayi işletmelerinin ve işletme karar
alıcılarının bu modelleme ile siparişler üzerine karar almada ve kararlarının
sonucuna ulaşabilmede, daha isabetli olmaları sağlanabilinecektir. Bununla
birlikte, tedarik zinciri yönetiminin birçok halkasında da bu yaklaşımın
uygulanabilirliği tartışılacaktır.

Anahtar Kelimeler

Lojistik Regresyon, Tedarik Zinciri Yönetimi, Siparişe Göre Üretim, Hosmer ve Lemeshow Uyumun İyiliği Testi

Kaynakça

• Arıcan, E. (2010). Nitel Yanıt Değişkene Sahip Regresyon Modellerinde Tahmin Yöntemleri. Yüksek Lisans Tezi . Adana: Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Bircan, H. (2004, Şubat). Lojistik Regresyon Analizi: Tıp Verileri Üzerine Bir Uygulama. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi , s. 185-208.
• Hosmer, D. W., & Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression. Canada: John Wiley and Sons.
• Kaşko, Y. (2007). Çoklu Bağlantı Durumunda İkili (Binary) Lojistik Regresyon Modelinde Gerçekleşen I. Tip Hata ve Testin Gücü. Yüksek Lisans Tezi . Ankara: Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Kurban, M., Kantar, Y. M., & Hocaoğlu, F. O. (2007, Kasım). Lojistik Regresyon ve Perseptron Modelleri Kullanılarak Rüzgar-Günes Enerji Santral Modelinin Güç Üretim Durumunun Analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi , s. 91-95.
• Long, J. S., & Freese, J. (2001). Regression Models For Categorical Dependent Variables Using Stata. Texas: Stata Corporation.
• McCullagh, P., & Nelder, J. (1989). Generalized Linear Models. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC.
• Ürük, E. (2007). İstatistiksel Uygulamalarda Lojistik Regresyon Analizi. Yüksek Lisans Tezi . İstanbul: T. C. Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.