Ürün Talep Tahmini için Makine Öğrenimi

Daha iyi tedarik zinciri kararları almak için Makine Öğrenimi(Machine Learning)’nden nasıl yararlanabilirsiniz?

Şirketler yıllardır akıllı teknolojileri hayata geçirmek için çabalıyor. Nihai hedef, bir insan tarafından onaylanmasına gerek kalmayacak düzeyde “iyi” kararların alabilmek.

Peki şirketler, Tedarik Zinciri verimlilik kazanımları yaratmak için Yapay Zeka(AI), Makine Öğrenimi ve diğer gelişmiş teknolojilerden nasıl yararlanabilirsiniz?

Bu makale boyunca, Makine Öğreniminin halihazırda günlük hayatımızda oynadığı önemli rolün yanı sıra şirketlerin rekabet avantajı yaratmak için bundan nasıl yararlanabileceğini inceleyeceğiz.

Ürün talep tahmini için Makine Öğrenimini uygulamaktan tedarik planlama sürecinizi zenginleştirmeye kadar, halihazırda harika sonuçlar veren akıllı Tedarik Zinciri uygulamalarından bazılarını keşfedeceğiz.

Makineler ‘iyi’ kararlar verebilir mi?

Teknolojinin günlük hayatımızın temel bir parçası olduğu bir dünyada yaşıyoruz ve bağımlı olduğumuz teknolojiler giderek artıyor. Akıllı Makine Öğrenimi destekli algoritmaların örnekleri hayatın her alanında görülebilir:

• İnternette karşımıza çıkan reklamlarda
• Banka işlemlerimizde
• E-mail ve mesaj yazdığımızda makinenin cümlenin sonunu önermesinde
• ChatGPT gibi araçların insan benzeri içerik yaratmasında

Bu algoritmaların çoğu, öğrenmek ve gelişmek için biriktirdikleri her bir veri parçasını kullanır. Ünlü örneklerden biri IBM’in Deep Blue Chess (DBC) Sistemi dir . Bu makine 1997 yılında, Makine Öğrenimi yoluyla mükemmelleştirilen algoritmaları kullanarak Dünya Satranç Şampiyonu Garry Kasparov’u yenmeyi başarmıştır.

Ancak bu ilerlemeler, giderek korkutucu olmaya ve dünyamız gün geçtikce Black Mirror dizisinin bir bölümüne benzemeye başladı. Artık hepimiz sürekli izleniyoruz. Ama diğer yandan bu yenilikçi teknolojilerin hayatımızı daha kolay, daha iyi ve daha hızlı hale getirmesini de heyecanla bekliyoruz.

Bunu Tedarik Zincirinin karmaşıklığına uyarlayacak olursak, bu akıllı teknolojinin uygulanması uzun süredir devam eden bir şeydir. Bununla birlikte, odak noktası esas olarak fabrikalardaki süreçlerin otomasyonu olmuştur. Pastanın üzerindeki krema, otonom olarak en iyi kararları vererek sorunları nasıl çözeceklerini öğrenen makineler geliştirmektir.

Temel bilgilerle başlayalım

İlk olarak, bazı temel kavramları açıklayalım.

Hiç şüphesiz, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi kavramlarıyla karşılaşmışsınızdır, ancak konunun daha iyi anlaşılması için bunları sizlere tanımlayalım:

Yapay Zeka (AI)

Yapay Zeka kısaca makinelerin, insan davranışına ve seçimlerine uygun davranmasını olarak tanımlanabilir. Son zamanlarda giderek şirketlerin toplayabildikleri verilerin hacmi, çeşitliliği ve bunları işleme hızları nedeniyle önem kazanmıştır.

Makine Öğrenimi

Makine Öğrenimi, verileri kullanarak bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış algoritmaların incelenmesine adanmış yapay zeka içinde bir disiplindir. Daha da önemlisi, makine bu verileri insan müdahalesi olmadan otomatik olarak öğrenmek ve geliştirmek için kullanır.

Özünde Makine Öğrenimi, gelecekteki davranışları tahmin etmek için uygulamalı istatistik ve bilgisayar bilimini hız ve hassasiyetle birleştirir. Bunu yapmak için büyük miktarda veri (Büyük Veri) toplamaları ve depolamaları gerekir, bu da çoğu işletme için bir handikap olabilir.

Veri Bilimi ve İleri Analitik

Veri bilimi, işletmeler için anlamlı içgörülerin ortaya çıkarılması amacıyla verilerin araştırılması ve yorumlanmasını kapsar. Matematik, istatistik, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi alanlarındaki ilke ve uygulamaları bir araya getiren bu gelişmiş analiz yaklaşımı, işletmelerin büyük miktarda veriyi analiz etmesine olanak tanır.

Bu da tanımlayıcı bir analiz yapmak için kullanılabilir (istatistikler, grafikler ve tablolar aracılığıyla neler olduğunu açıklamaya dayanır). Ancak Makine Öğrenimi tekniklerinin gerçekten değer kattığı nokta, iki daha sofistike analiz türünü gerçekleştirmektir: tahmine dayalı analitik (gelecekte kullanılmak üzere geçmiş durumlara dayalı tahminler yapmak) ve kuralcı analiz (farklı senaryoları simüle etmek ve gelecekte hangi eylemlerin en iyi sonuçları vereceğini değerlendirmek).

Uygulamada Makine Öğrenimi (Machine Learning)

Daha önce de belirttiğimiz gibi, Makine Öğreniminin uygulama alanları oldukça geniştir. Ancak Makine Öğrenimi tekniklerinin daha iyi iş sonuçları elde etmede nasıl kullanılabileceğini göstermek için basit bir örnek ele alalım.

Bir spor salonunda çalıştığınızı ve önümüzdeki birkaç hafta içinde üyeliklerini iptal etmeyi düşünebilecek müşterileri elde tutmaya çalışmak istediğinizi hayal edin. Amacınız; bu üyeleri tespit etmek ve daha sonra onları kalmaya ikna etmek için doğru zamanda onlarla etkileşime geçmek.

Bakalım bu iş nasıl sonuçlanacak:

Makine Öğrenimi (Machine Learning) Tedarik Zincirinize nasıl değer katabilir?

Makine Öğreniminin tedarik zinciri yönetimine entegrasyonu, işletmelerin görünüşte çok az değeri olan görevleri otomatikleştirmesine yardımcı olarak stratejik ve daha yüksek etkili iş faaliyetlerine odaklanmak için daha fazla zaman sağlar. Bununla birlikte, Makine Öğrenimi daha iddialı olasılıklardan oluşan bir evrenin kapılarını açmaktadır.

İşte Makine Öğreniminin tedarik zinciri ekiplerine nasıl fayda sağladığına dair bazı örnekler:

Tedarik Zinciri Yönetimi

• Lojistik ağının farklı noktalarındaki ikmal teslimatlarının rotalarını gerçek zamanlı olarak optimize etme
• depolama maliyetleri , teslimat teslim süresi , depo kapasitesi , vb. gibi birden fazla kısıtlamayı göz önünde bulundurarak bir tedarikçi sipariş takvimi oluşturma
• Her paletin tedarik zinciri içinde tam olarak nerede bulunduğunun gerçek zamanlı olarak anlaşılmasını ve zincirdeki bir sonraki noktaya kesin varış zamanının belirlenmesini sağlayan araçlar

Depo optimizasyonu

• Konteyner ve ambalajlardaki hasarı tespit etmek için görüntü tanımayı kullanarak kalite denetimlerini otomatikleştirme
• Ürünlerin depo içindeki yerleşiminin tasarlanması, sipariş hazırlama rotalarının optimize edilmesi, hazırlama hatalarının en aza indirilmesi vb.
• Vardiya düzenlerini optimize etmek için beklenen devamsızlık ve personel devir hızı hakkındaki bilgileri dikkate alarak kaynak yönetimini iyileştirmek
• Arıza süresini azaltmak için makine ve ekipmanlara önleyici bakım yapmak için en uygun zamanın belirlenmek

Üretim Planlama

• Makinelerin verimliliğini anlamak için veri toplamak ve optimizasyon fırsatlarını belirlemek (örneğin, üretim sürelerini yeniden dağıtmak)
• Üretim hızını ve çevikliğini artırmak için tekrarlanan eylemleri otomatikleştirerek personelin daha fazla değer katan diğer görev türlerine odaklanmasını sağlamak
• Maksimum hassasiyet ve hızlı üretim ile kişiselleştirme ve özelleştirmeye olanak sağlamak
• Olası üretim anormalliklerini tespit etmek ve bunların üretim sürecini etkilememesini sağlamak

Ürün Talep Tahmini için Makine Öğrenimini nasıl kullanabilirsiniz?

Şimdiye kadar genel anlamda Makine Öğreniminin tedarik zincirindeki uygulamalarından bahsettik. Bir sonraki bölümde, bu heyecan verici teknolojinin gücünün gerçek sonuçlar verdiği daha spesifik bir alana odaklanacağız.

Makine Öğrenimi, işletmelerin giderek daha doğru tahminler oluşturmasını sağlayarak, işletmelerin karar alma süreçlerini geliştirmelerine yardımcı olmada önemli bir rol oynamaktadır. Ürün talep tahminine uygulandığında, Makine Öğreniminin güçlü yönleri açıktır.

Bu kritik tedarik zinciri sürecinin doğasını göz önünde bulundurduğunuzda, Makine Öğrenimi ürün talep tahmini konusunda oldukça önemlidir:

• Tahmin teknikleri genellikle kapsamlı bir veri havuzuna dayanır
• Birden fazla veri kaynağı ve toplama katmanı ile genellikle yüksek derecede karmaşıklık söz konusudur
• Elde edilen içgörüler kurum genelinde karar alma sürecini desteklemek için kullanılabilir ve hatta tedarik zinciri ortaklarının seçiminde önemli bir yardımcı olur

Etkili bir tedarik zinciri karar verme sürecini desteklemek için ürün talep tahmininin karmaşıklığı ve kritikliği göz önüne alındığında, birçok işletme gelecekteki talebi tahmin etmek için istatistiksel modelleri benimser. Ancak Makine Öğrenimini işin içine katmak, işletmelerin basit istatistiksel modellerin tek başına karşılayamayacağı bir görünürlük yaratmasına olanak tanır.

Bu konuyu daha ayrıntılı olarak inceleyelim ve ürün talep tahmininde Makine Öğreniminin 3 pratik uygulamasını keşfedelim:

1) Yeni ürünler için talep tahmini

Yeni ürünler için planlama yapmak oldukça zordur. Ancak Makine Öğrenimi özellikli sistemler, gelişmiş yapılandırmaya sahip Makine Öğrenimi algoritmalarını uygulayarak, talepteki eğilimleri belirlemek ve tahmin etmek için birden fazla üründen gelen talep geçmişini otonom olarak kümeleyebilir. Bu da sistemin gelecekteki potansiyel talep hacmini tahmin etmesini sağlar.

Sonuç: Tedarik zinciri ekipleri yeni ürünler için çok daha hızlı bir şekilde sağlam tahminler oluşturabilir ve aynı zamanda yeni ürün lansmanlarındaki belirsizliği ve riski ortadan kaldırabilir.

2) Anomali tespiti için tahmin

Dolandırıcılık tespitinde kullanılanlara benzer teknikler kullanan Makine Öğrenimi teknikleri, tedarik zinciri ekiplerinin talep geçmişindeki aykırı değerleri tespit etmesini ve bunları herhangi bir analizin dışında tutmasını sağlar. Ayrıca, anomalilere karşı son derece hassas olan SKU’ları kümelemek için gelişmiş sinir ağları kullanılarak bu ürünler daha proaktif bir şekilde yönetilebilir.

Müşteri işlemlerindeki anormalliklerin bulunurluk ve envanter durumunun tespit edilmesiyle diğer destekleyici algoritmaların sağlamlığı da artar.

3) Promosyonları optimize etmek için tahmin

Promosyonların işletmelerin başına büyük zorluklar açtığına şüphe yok. Ancak Makine Öğrenimi algoritmaları geliştikçe, işletmeler promosyonlarla ilgili karar verme sürecini optimize etmek için teknolojiden yararlanıyor. İşletmeler, ‘derin pekiştirmeli öğrenme’ adı verilen bir tekniği kullanarak, satışları artıran ve planlanmamış indirim riskini en aza indiren daha etkili promosyon politikaları geliştirebilirler.

Makine Öğrenimi ilkelerini operasyonunuza uygulamak için ön koşullar

Potansiyel veri kaynaklarının sayısındaki artış ve bilgi işlem gücündeki hızlı gelişim göz önüne alındığında, Makine Öğrenimi hem ürün talep tahmininde hem de diğer önemli tedarik zinciri süreçlerinde son derece güçlü bir araç olabilir.

Ve tabii ki Makine Öğreniminin dezavantajları da var. Bu nedenle, şirketler için Makine Öğrenimine “tamamen odaklanmak” bir amaç haline gelmemelidir.

Makine Öğrenimi sihirli değnek değildir; önemli kullanım alanı, verinin bol olduğu ancak karmaşıklık derecesinin geleneksel matematiğin yetersiz kalacağı kadar yüksek olduğu durumlar içindir. Peki ama tam olarak ne kadar veriden bahsediyoruz?

Her biri 10 farklı değer alabilen 5 değişkenli bir durumumuz varsa, makinenin öğrenebileceği binlerce olası kombinasyonumuz var demektir. Örneğin tahmininde , genellikle birden fazla değer alabilen çok daha fazla değişken vardır.

Veriler mevcutsa, Makine Öğrenimi muazzam bir güce sahiptir. Ancak pratikte bu, Makine Öğreniminin en büyük zayıflığıdır.  Bu nedenle yöneticiler verilerin yapılandırılmış, verimli ve ‘temiz’ bir şekilde nasıl toplanabileceğini düşünmelidir.

Makine Öğrenimi ayrıca çok fazla hesaplama gücü gerektirir. Bazı Makine Öğrenimi algoritmaları çok sayıda sayısal hesaplamaya dayanır ve bu bazen envanter yönetiminde bir sorun olabilir.

Buna ek olarak, envanter yönetimindeki çözümlerin yalnızca nicel sonuçlara dayanmadığı gerçeğini akılda tutmak önemlidir. Nihayetinde, çözümleri anlaması ve bunlarla çalışması gerekenler insanlardır. Bu nedenle yönetim bunu yakından izlemelidir. Sonuç olarak, şirket genelinde Makine Öğrenimi ve teorik envanter yönetimi hakkında bilgi sahibi olunmasını kolaylaştırmak önemlidir.

Yine de, daha verimli çalışmayı uman şirketler için Makine Öğrenimi önemli rekabet avantajları sunuyor. Makine Öğrenimi, Dünya Satranç Şampiyonlarını yenmekten gelecekteki talebe ilişkin daha güvenilir içgörüler elde etmenize yardımcı olmaya kadar, işletmelere günümüz tedarik zincirinde şimdiden devrim yaratan yeni fırsatlar sunuyor.