Duygu analizi ve yapay sinir ağı kullanılarak envanter rotalama problemi için talep tahmini

Sosyal medya kullanıcılarının sayısı her geçen gün katlanarak artmaktadır. Bu gelişme, tedarik zincirinde iş zekasının ilerletilmesinde önemli fırsatlar sunduğu için araştırmacıları ve yöneticileri sosyal medya ve müşteri duygularını analiz etmeye teşvik etmektedir. Ancak, tedarik zinciri üyeleri günümüz iş dünyasında genel duyguları anlamakta zorlanmaktadır. Bu nedenle, tedarik zincirine değerli bilgiler sağlamak için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışmada, SentiStrength tek bir ürün ile ilgili müşteri yorumlarını analiz etmek için kullanılmaktadır. Daha sonra, SentiStrength'in çıktısı ve ürün talepleri, müşteri taleplerini tahmin etmek için Yapay Sinir Ağına beslenmiştir. Ardından, tahmin edilen müşteri talepleri kullanılarak envanter rotalama problemini çözmek için Baskılanamayan Sıralamalı Genetik Algoritma II (NSGA-II) tabanlı simülasyon optimizasyonu kullanılmıştır. Çalışmanın sonuçları, duygu analizi içeren melez metodolojinin kullanımının envanter rotalama problemini başarılı bir şekilde analiz edebileceğini göstermiştir.