Tedarik Zincirlerinin karmaşıklığı son yıllarda katlanarak artmaktadır. Eskiden sadece iyi bir Tedarik Zinciri stratejisi geliştirmek yeterli görülürken, günümüzde artan karmaşık zincir yapısının üstesinden gelmek bir şirketi rakiplerinden ayıran en önemli faktör olmaktadır. Bu durum, önümüzdeki yıllarda makine öğrenimi için daha da yaygınlaşacak bir trend olduğunu da kanıtlamaktadır.
Makine Öğreniminin Gücü
Makine öğrenimi nedir? Onu geleneksel hesaplama yöntemlerinden farklı kılan nedir? Neden ve ne zaman kullanmalıyız? Çalışmasını sağlamak için tam olarak neye ihtiyacımız var?
İlk olarak, makine öğrenimini geleneksel yöntemlerden ayıran en önemli etken öğrenebilme faktörüdür. Bununla birlikte kastedilen, makine öğreniminin karmaşık bir veri yapısındaki ilişkileri ve kalıpları açık bir şekilde adlandırmadan da keşfetme yeteneğine sahip olmasıdır. Aslında karşılaşılan sorunun “kurallarını” öğrenmektedir. Daha önce karşılaşılan sorunun çözümlerinin, yeni ve öngörülemeyen durumlarda da işe yarayabileceğinin göstergesidir. Bu nedenle karmaşıklık seviyesi arttıkça, belirsizliğe neden olabilecek sorunları daha kolay şekilde çözebilmektedir. Bu kavram, aslında günümüzdeki envanter yönetimine tam olarak uymaktadır.
Makine öğreniminin diğer yöntemlerden farklı olması, kârlılık açısından yeni fırsatlar yaratmaya da yardımcı olmaktadır. Öngörü metotları gibi planlamadaki mevcut teknikleri geliştirmeyi ve aynı zamanda daha önce düşünülmemiş başka konuları da ele almayı mümkün kılmaktadır. Örneğin, bir ürün zamanında teslim edilemiyorsa bunun gerçek maliyetini belirlemede veya bir ürün kullanım ömrünün sonuna yaklaştığında eskime riski altında olduğunu belirlemede daha etkili sonuçlar elde edilebilmektedir. Benzer şekilde, üretim sürecinde gecikme süresi ve üretimin aksama süresi sorunlarını belirlemede de makine öğreniminin önemli bir rolü olabilmektedir.
Makine öğreniminin daha da gelişebileceği şüphesizdir. Ancak, büyük güç, büyük sorumluluk getirmektedir. Makine öğreniminin temel tehlikesi, yöneticiler için kazancın net olmaması korkusudur.
Makine Öğrenimi İçin Elverişli Koşullar
Makine öğreniminin temeli, uygulamalı matematiğinin günümüz teknolojisiyle çalışan bilgisayarlarla entegrasyonuna dayanmaktadır. Teknolojik gelişmelerin de hızlanmasıyla birlikte büyüyen veri kaynakları göz önüne alındığında, makine öğreniminin envanter kontrolünde son derece güçlenmesi kaçınılmazdır.
Bununla birlikte envanter yönetimindeki çözümlerin sadece sayısal sonuçlara dayanmadığını unutmamak gerekmektedir. Sonuç olarak çözümleri anlamak ve bunları çözmek için çalışmak zorunda olan insandır. Bu nedenle yöneticiler bu gelişimi yakından takip etmelidir. Şirket içerisinde makine öğreniminin ve teorik envanter yönetimi bilgisinin yayılmasını hızlandırmak önemlidir.
Özel Durumlar
Makine öğreniminin üstün bir çözüm sunabileceğini kanıtlandığı birçok alan mevcuttur. Örneğin:
- Promosyon yönetimini optimize etme
- Optimal düzeyde alternatif kaynak sağlama ve bulanan seçeneklere dayanarak en uygun stratejiyi bulma
- Yavaş hareket eden ve yeni ürünler üzerinde daha doğru öngörü ve bilgi sunma
