التنبؤ بالمبيعات باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية ANN

الملخص

إن عملية التنبؤ بالمبيعات تعتبر من القرارات الاستراتيجية بإدارة التخطيط في المؤسسات الصناعية، ومشكلة تحديد الطاقة الإنتاجية اللازمة لتغطية حجم الطلب على منتجاتها من أصعب المشكلات التي تواجه إدارة المؤسسة الصناعية. تكمن مشكلة الدراسة في أن الأساليب التقليدية للتنبؤ بالمبيعات والتي تستخدمها العديد من المؤسسات المحلية غير فعالة، لأنها في حالة عدم تقدير حجم المبيعات بالصورة الصحيحة، يحدث خلل في عملية التوازن بين كمية الإنتاج والمبيعات، مما يترتب على ذلك تكاليف إضافية للمؤسسة. تهدف هذه الدراسة إلى استخدام أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية ANN للتنبؤ بحجم المبيعات الشهرية بالشركة الليبية للحديد والصلب لمنتجات مصنع درفلة القضبان والأسياخ، باستخدام خوارزمية الانتشار الخلفي. أستخدمت عدد 120 مشاهدة شهرية لسلسلة زمنية للمبيعات الشهرية بداية من 1 يناير 2012م وحتى 31 أكتوبر 2021م، وفي مرحلة التنبؤ أستخدمت عدد 12 مشاهدة شهرية لسنة 2022م لاختبار النموذج. بعد ذلك تمت مقارنة القيم الفعلية بنتائج أسلوب ANN ومع أسلوبي الانحدار الخطي والتمهيد الأسي، اعتمادا على المعايير الإحصائية RMSE، MAPE، MSRE. اُستُخدم برنامج MATLAB لحل النماذج الرياضية لخوارزمية ANN، وبرنامج Minitab للتنبؤ بالمبيعات بأسلوبي الانحدار الخطي والتمهيد الأسي. أظهرت نتائج الدراسة أن أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية بنموذج 12 مدخل و3 طبقات مخفية وخرج واحد، [12-25-7-5-1]، حقق نتائج جيدة جدا، وتفوق على أسلوبي الانحدار الخطي، والتمهيد الأسي، وكذلك على أسلوب المتوسط المتحرك المستخدم من قبل الشركة، حيث حقق أقل نسبة خطأMAPE=%28.62 ، MSRE=%17.32، RMSE=10532.741 وبمعامل ارتباط موجب قوي R=0.74703. هذه القيم تدل على كفاءة وفاعلية نموذج ANN مقارنة بقيم الأسلوبين الأخرين. أوصت الدراسة بضرورة إدخال الأساليب الحديثة والذكية في عملية التنبؤ بالمبيعات، كأسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية لما له من أثر إيجابي في عملية التخطيط.