In this thesis, the critical activities which are the demand forecasting with high-precision and economic production quantity during the production planning and control process for manufacturing enterprises aimed to solve these problems by using grey system theory approach.The data gathered from a company of copper wire production sector as industrial research part of the thesis.In the part of demand forecasting, in spite of the trend analysis, moving average, exponential smoothing, Holt-Winters and ARIMA (1,1,1) models are used as known forecasting models, the grey GM(1,1) forecasting (GTM_GM(1,1)), adaptive grey forecasting (UGTM) and trigonometric grey forecasting (TGTM) models are developed. The data of 18 periods are used for obtained the forecasting equations and their performances are evaluated between periods 19-24 with mean absolute percentage error (MAPE) value. The next period as 25th period demand value is forecasted by using the best forecasting equation. The results are shown the TGTM model is the best MAPE value as 5.3775 % and the forecast value of 25th period is obtained 2930.1020 tons.In the part of economic production quantity (EPQ) modeling, the some assumptions of deterministic EPQ models are eliminated by using grey system theory. Firstly, these assumptions of fixed demand rate and related costs are extensions in the grey EPQ models. The interval grey numbers are used for demand rate, setup cost, unit production cost, unit holding cost, unit shortage cost, unit rework cost, unit disposal cost etc. in a cycle time. In addition, grey EPQ model with imperfect process, rework and shortage is developed and evaluated the behaviours under the grey limitations. In this point, the differences of the scientific literature, the firstly the degree of greyness for each parameters are offered separately and secondly the mean degree of greyness for the whole system is offered as a whitenization coefficient. The models are provided industrial numerical examples and evaluated for the effects on EPQ, maximum backorder level and unit time total cost. During this process, the advantages of grey system theory are applied in modelling and calculating levels to differ from known methods such as probability, statistics, fuzzy logic, artificial neural networks, and also meta-heuristics.

Bu tez çalışmasında, üretim işletmeleri için kritik faaliyetleri içeren üretim planlama ve kontrol sürecinde yüksek doğrulukta talep tahminlemesi ve ekonomik üretim miktarının belirlenmesi problemlerinin gri sistem teorisi yaklaşımıyla geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Tezin endüstriyel araştırma kısmında kullanılan veriler bakır tel üretim sektöründe faaliyet gösteren bir işletmeden elde edilmiştir.Talep tahminlemesi aşamasında; bilinen ve sıklıkla tercih edilen talep tahminleme tekniklerinden trend analizi, hareketli ortalama, üstel düzeltme, Holt-Winters, ARIMA(1,1,1) yöntemlerine karşın gri sistem teorisi ile geliştirilmiş olan klasik gri tahmin modeli GTM_GM(1,1), uyarlamalı gri tahmin modeli (UGTM) ve trigonometrik gri tahmin (TGTM) modelleri karşılaştırılmıştır. Endüstriyel işletme verisi olarak 18 periyotluk bir veri setinden elde edilen tahmin denklemlerinin 19-24 periyotlar arası performansları değerlendirilmiş ve 25. periyot için tahmin değerleri elde edilmiştir. Sonuçta, TGTM modeli %5,3775 ortalama mutlak yüzdece hata (OMYH) değeri ile en iyi tahmin yöntemi ve 25. Periyot için en iyi tahmin değeri 2930,1020 ton olarak elde edilmiştir.Ekonomik üretim miktarı (EÜM) modeli geliştirme aşamasında ise, deterministik stok modellerinde yer alan varsayımlardan sabit talep miktarı ve maliyet kalemlerinin gri sistem teorisi ile genişletilmesi önerilmiştir. Aralık gri sayılar ile bir çevrim zamanı boyunca talep miktarı ve üretim hazırlık, birim üretim, birim elde bulundurma, birim elde bulundurmama, birim yeniden işleme/tamir, hurda vb. maliyet kalemleri grileştirilmiştir. Ayrıca, kusurlu üretim, yeniden işleme/tamir ve stoksuzluk şartları için geliştirilen farklı gri EÜM modellerinin tanımlanmış sınırlar altındaki davranışları değerlendirilmiştir. Burada, bilimsel yazından farklı olarak her bir parametrenin kendi grilik derecesi ve her bir model için ortalama grilik derecesi değerlerinin ayrı ayrı beyazlaştırma katsayısı olarak kabul edilmesi önerilmiş ve endüstriyel işletme örnekleri ile bu durumun modele, ekonomik üretim miktarına, müsade edilen en büyük stoksuzluk seviyesine ve birim zamanda toplam maliyete etkileri değerlendirilmiştir. Bu süreçte, gri sistem teorisinin olasılık, istatistik, bulanık mantık, yapay sinir ağları, sezgisel algoritmalar vb. bilinen yöntemlere göre sahip olduğu modelleme ve hesaplama avantajlarından faydalanılmıştır.