Demand Forecasting With Integrated Time Series Analysis: A Case Study in Pharmaceutical Supply Chain

Abstract

Amaç: Bir ürünün tedarik zinciri faaliyetlerinin etkin bir şekilde planlanıp yürütülmesi, o ürünün gelecekteki talebinin isabetli bir şekilde tahmin edilmesini gerektirir. Bu kapsamda bu çalışmada, ilaç sektöründe geçmiş dönem satış verileri analiz edilerek, bir ürünün gelecekteki talebine yönelik bir tahmin yapılması hedeflenmiştir. 
 Yöntem: Çalışma kapsamında Türkiye’de üretilen bir ilacın 36 aylık satış verileri zaman serisi yöntemleri ile analiz edilmiştir. Yapılan analizlerde, ARIMA, Holt-Winters üstel düzeltme ve her iki yöntemin yapay sinir ağları (YSA) ile bir araya getirildiği bütünleşik YSA tahmin modelleri kullanılmıştır. 
 Bulgular: Çalışmanın bulgularına göre, her üç yöntemle yapılan tahminlerin düşük seviyede hata verdiği ve oldukça isabetli olduğu belirlenmiştir. Bu üç model arasında en iyi tahmin sonucunu veren yöntemin ise bütünleşik YSA modeli olduğu tespit edilmiştir. 
 Özgünlük: Bu çalışma literatürde kısıtlı araştırma alanı bulan ilaç talep tahmini probleminin çözümü için önerdiği bütünleşik analiz modeli ile hem yöntem hem de kullanılan veri seti itibarıyla mevcut çalışmalardan ayrışmaktadır. Çalışmanın ilaç talep tahmini literatüründeki açığın giderilmesine katkıda bulunacağı ve pratikte uygulanabilirliği sayesinde tedarik zinciri yönetimi kararlarında yöneticilere destek sağlayacağı öngörülmektedir.