No abstract

Preliminary communicationIn food production industry, forecasting the timing of demands is crucial in planning production scheduling to satisfy customer needs on time. In the literature, several statistical models have been used in demand forecasting in Food and Beverage (F&B) industry and the choice of the most suitable forecasting model remains a central concern. In this context, this article aims to compare the performances between Trend Analysis, Decomposition and Holt-Winters (HW) models for the prediction of a time series formed by a group of jam and sherbet product demands. Data comprised the series of monthly sales from January 2013 to December 2014 obtained from a private company. As performance measures, metric analysis of the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is used. In this study, the HW and Decomposition models obtained better results regarding the performance metrics. Keywords: decomposition; demand forecasting; food industry; Holt-Winters; time seriesPredviđanje potražnje: usporedba između Holt-Winters modela, analize trenda i modela dekompozicije Prethodno priopćenje U industriji proizvodnje hrane, predviđanje vremena potražnje je bitno u planiranju proizvodnje kako bi se na vrijeme zadovoljile potrebe kupaca. U literaturi se koristi nekoliko statističkih modela za planiranje potražnje u industriji hrane i pića, a izbor najpogodnijeg modela od osnovnog je značaja. U tom kontekstu cilj je ovoga rada usporedba primjenljivosti modela analize trenda, dekompozicije i Holt-Winters (HW) modela za predviđanje vremenskih serija u potražnji đema i voćnih sokova. Obrađeni su podaci jednog privatnog poduzeća od siječnja 2013 do prosinca 2014. Uspješnost se odredila metričkom analizom Mean Absolute Percentage Error (MAPE) (srednji apsolutni postotak greške). U ovom su radu najbolji rezultati u planiranju potražnje postignuti modelima Holt-Winters i dekompozicije.

No abstract

A great deal of research has been undertaken in recent years related to facility capacity expansion and production planning problems under deterministic and stochastic constraints in the literature. However, only a small portion of this work directly addresses the issues faced by the food and beverage industry, especially in small-sized enterprises. In this study, a Mixed-Integer Linear Programming model (MILP) is developed for production planning and scheduling decisions for a small-size company producing syrup and jam products. The main constraint is that the multiple syrup and jam production lines in the model share the same limited-capacity module designed for inventory planning. To this end, the present model offers an efficient solution for executing a multi-product, multi-period production line by finding the most satisfactory strategy to match the right product with the useable capacity leading to profit maximization. The present approach is capable of coping with varying demands by offering a detailed costing procedure and implementing an effective inventory model.

ÖzBu çalışma, Tıp ve Sağlık Bilimleri Fakültesi öğrencilerinin nöroanatomi dersinde yer alan kas, kemik ve eklem konularını tekrar edebilmeleri için bir mobil uygulama geliştirmeyi amaçlamaktadır. Önerilen uygulama, öğrencilere öğretim elemanları tarafından hazırlanan çalışma soruları, videolar ve diğer kaynaklara erişim sağlamaktadır ve Android İşletim Sisteminde kullanılacak şekilde tasarlanmıştır. Öğrencilerin cevaplayacağı çalışma soruları neticesinde öğrencinin hangi konularda eksiği olduğunu tespit ederek bu eksiği gidermek için ilgili videolar sunarak öğrenmeyi pekiştirmek hedeflenmektedir. Çalışmada öğrencinin geri bildirimlerinden yararlanarak iyileştirilmeye gidilmesi her zaman ilk hedef haline gelmiştir. Bu amaçla, Atılım Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Fizyoterapi ve Rehabilitasyon Bölümü nöroanatomi dersi öğrencilerine bir anket uygulanmış, öğrencilerin mobil uygulama kullanım tercihleri, bir mobil uygulamayı eğitim amaçlı kullanımına yaklaşımları ölçülmüş ve sonuçları değerlendirilmiştir.