Kestirim literatüründe kalitatif yöntemler, naïve yaklaşım, zaman serileri yöntemleri, muhakeme yöntemleri, yapay zeka yöntemleri, regresyon analizi, simülasyon yöntemleri ve benzeri yöntemler uygulamacıların kullanımına sunulmuştur. Bu makalede, asıl amaç Monte Carlo Benzetim Yönteminin talep kestiriminde uygulamalı olarak nasıl kullanıldığının gösterilmesi ve yönetici kararlarına yardımcı olacak gelecekteki taleplerin kestirilmesidir. Bu amaçla, damacana su (19 litre) talebini içeren veriler Bursadaki bir su şirketinden elde edilmiştir ve aylık ve mevsimlik Monte Carlo kestirimleri elde edilmiştir. Sonuçlar aylık ve mevsimsel gerçek değerler ile tahminlerin birbirine yakın olduğunu göstermektedir. Gelecekteki belirsizliğin bilinmesi ile firma yöneticileri envanterlerini kontrol etme, yeni teçhizat satın alma, yeni bir elemanı işe alma ve diğer kaynaklar hakkında gelecekte sağlıklı kararlar alma avantajına sahip olmuştur.

Numerous forecasting methods such as qualitative methods, naïve approach, time series methods, judgmental methods, artificial intelligence methods, regression analysis, simulation methods and etc. were made available for practitioners in the forecasting literature. In this paper, the main aim is to present how Monte Carlo Simulation Method is used for forecasting the demand practically and for forecasting the future demands that would help managerial decisions. For this purpose, the data that is comprised of the demand of the dispenser size (19 liters) water bottles of a water company in Bursa was gathered and Monte Carlo Simulation monthly and seasonal forecasts were obtained. Results show that the monthly and seasonal actual values and estimated values were all close to each other. By knowing future uncertainty, company managers had the advantage of making healthy future decisions about controlling their inventory, purchasing new equipment, hiring a new worker and other sources.