APPLICATION OF THE APRIORI ALGORITHM IN ORGANIZING EFFECTIVE WAREHOUSE LAYOUT

B. Özcan, Aysu Karaman, Yıldız Edanur Yilmaz
{"title":"APPLICATION OF THE APRIORI ALGORITHM IN ORGANIZING EFFECTIVE WAREHOUSE LAYOUT","authors":"B. Özcan, Aysu Karaman, Yıldız Edanur Yilmaz","doi":"10.46238/jobda.930070","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Büyük veri setlerindeki değerli ve sonucu tahmin edilmeyen bilginin keşfine veri madenciliği denmektedir. Veri madenciliğinin çeşitli ve geniş uygulama alanı bulunmaktadır. Gelişen teknoloji ve ürün çeşitliliğinde ki artış ile birlikte sürdürülebilirliğin sağlanması için firmaların en önemli ihtiyaçları arasına girmiş olan etkin depo yönetimi konusu veri madenciliği ile birlikte ele alınmıştır. Firmanın siparişleri incelenerek dinamik sipariş analizi sonucu sürdürülebilir etkin depo yerleşimi yapılması hedeflenmiştir. Çalışmada ilk olarak veri ve veri madenciliği modelleri incelenmiştir. Daha sonra depo yönetimi ve yerleşimi kavramları üzerinde incelemeler yapılmıştır. Bu incelemeler birlikte kullanılmaya başlanarak boya fabrikası deposuna gelen siparişler doğrultusunda ürünlerin birlikte kullanılma sıklıkları Apriori algoritması ile incelenmiştir. %3 destek, %70 güven düzeyi ideal kabul edilerek Ü7’nin Ü4 ve Ü5'e en yakın konuma yerleştirilmesiyle başlanarak etkin depo yerleşimi gerçekleştirilmiştir.","PeriodicalId":142494,"journal":{"name":"Journal of Business in The Digital Age","volume":"14 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of Business in The Digital Age","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.46238/jobda.930070","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Büyük veri setlerindeki değerli ve sonucu tahmin edilmeyen bilginin keşfine veri madenciliği denmektedir. Veri madenciliğinin çeşitli ve geniş uygulama alanı bulunmaktadır. Gelişen teknoloji ve ürün çeşitliliğinde ki artış ile birlikte sürdürülebilirliğin sağlanması için firmaların en önemli ihtiyaçları arasına girmiş olan etkin depo yönetimi konusu veri madenciliği ile birlikte ele alınmıştır. Firmanın siparişleri incelenerek dinamik sipariş analizi sonucu sürdürülebilir etkin depo yerleşimi yapılması hedeflenmiştir. Çalışmada ilk olarak veri ve veri madenciliği modelleri incelenmiştir. Daha sonra depo yönetimi ve yerleşimi kavramları üzerinde incelemeler yapılmıştır. Bu incelemeler birlikte kullanılmaya başlanarak boya fabrikası deposuna gelen siparişler doğrultusunda ürünlerin birlikte kullanılma sıklıkları Apriori algoritması ile incelenmiştir. %3 destek, %70 güven düzeyi ideal kabul edilerek Ü7’nin Ü4 ve Ü5'e en yakın konuma yerleştirilmesiyle başlanarak etkin depo yerleşimi gerçekleştirilmiştir.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
先验算法在组织有效仓库布局中的应用
从大型数据集中发现有价值的、不可预测的信息被称为数据挖掘。数据挖掘有各种广泛的应用领域。随着技术的发展和产品多样性的增加,为了确保可持续发展,有效的仓库管理已成为公司最重要的需求之一,而数据挖掘则解决了这一问题。通过对公司订单进行分析,旨在根据动态订单分析结果进行可持续的有效仓库布局。首先,对数据和数据挖掘模型进行分析。然后,分析了仓库管理和布局的概念。3% 的支持率、70% 的置信度被认为是理想的,并通过将 Ü7 放在离 Ü4 和 Ü5 最近的位置开始实现有效的仓库布局。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
The Effect of Consumer Personality Traits and Decision-Making Styles on Online Impulsive and Compulsive Buying Behaviors KURUMSAL İLETİŞİM BAĞLAMINDA TURİZM FAKÜLTELERİ KURUMSAL WEB SAYFALARINDA YER ALAN HABERLERİN İNCELENMESİNE YÖNELİK BİR ARAŞTIRMA TÜRKİYE’DE ENDÜSTRİ 4.0'IN BENİMSENMESİNİN ÖNÜNDEKİ ENGELLERİN YORUMLAYICI YAPISAL MODELLEME (ISM) VE MICMAC İLE ANALİZİ INTEGRATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MANAGEMENT ACCOUNTING: A SWOT ANALYSIS RESEARCH ON A FLOW THEORY AND ONLINE ENVIRONMENTS IN TÜRKİYE: A BIBLIOMETRIC ANALYSIS
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1