Data Department, Türkiye'deki ve yurt dışındaki tüketim ürünleri şirketlerine ve üreticilere, makine öğrenmesi ve yapay zekâyı somut kararlara uygulamada yardımcı olur: ne üretilecek, ne kadar stok tutulacak, hangi satış noktaları ilgi bekliyor, neyin kontrol edileceği ve işlerin nasıl sıralanacağı. Karardan başlar, sizin altyapınızda çalışır, ERP (kurumsal kaynak planlama) ve MES (üretim yürütme sistemi) ile entegre ederiz.
Tüketim ürünleri ve üretimde yapay zekâ nerede değer üretir?
Yapay zekâ; sık verilen, mali etkisi yüksek olan ve verisi hâlihazırda bulunan kararlarda karşılığını verir. Hızlı tüketim ürünlerinde (FMCG) bu genellikle talep ve satış kanalı kararları anlamına gelir. Fabrikada ise planlama, stok, kalite ve belge yönetimi öne çıkar.
| Karar | Makine öğrenmesi / yapay zekâ ne yapar | Tipik veri |
|---|---|---|
| Ne kadar, ne zaman üretilecek | Ürün, müşteri ve kanal bazında, belirsizlik aralığıyla talep tahmini | Satış siparişleri, sevkiyatlar, distribütör satış verisi, kampanyalar, mevsimsellik |
| Hangi satış noktası ya da ekipman düşük performans gösterecek | Saha ekiplerinin ekipmanı yeniden konumlandırması ya da satışı hedeflemesi için erken tahmin | Satış noktası satışları, ekipman yerleşimi, ziyaret geçmişi |
| Ne kadar hammadde ve yedek parça tutulacak | Kabul edilen riske göre stok seviyesini belirleyen olasılıksal tahmin | Tüketim geçmişi, tedarik süreleri, ürün ağacı, stok seviyeleri |
| Parça ya da ambalaj kontrolden geçiyor mu | Kamera görüntülerinden hataları işaretleyen görüntü işleme ile kalite kontrol | İyi ve hatalı ürünlerin etiketli görüntüleri |
| Hangi iş, hangi makinede, hangi sırayla | Kapasite ve termin kısıtları altında çizelgeleme için optimizasyon (karma tam sayılı programlama) | İş emirleri, rotalar, makine kapasiteleri, ayar süreleri |
| Makine ya da proses sapıyor mu | Olağan dışı davranışı erkenden işaretleyen anomali tespiti | Sensör ölçümleri, proses parametreleri, bakım kayıtları |
| Teknik belgelerde aranan bilgi nerede | Kendi belgelerinizden kaynak göstererek yanıt veren RAG (bilgi getirme destekli üretim) tabanlı kurumsal yapay zekâ asistanı | Prosedürler, şartnameler, kalite kayıtları, tedarikçi belgeleri |
İlgili projeler
- İçecek soğutucu performans tahmini: Bir içecek şişeleyicisi. Modelimiz, hangi satış noktalarındaki soğutucuların düşük performans göstereceğini, saha ekiplerinin daha erken harekete geçebilmesi için şirketin kendi değerlendirme döneminden önce öngördü. Doğruluk %99, tahmini yıllık satış artışı ~%2,35.
- Yedek parça stok tahmini: Otomotiv dağıtımı çalışmamızda ~%30 daha iyi tahmin doğruluğu ve ~%10 daha düşük stok taşıma maliyeti sağlayan olasılıksal yöntemler, hammadde ve bakım yedek parçalarına doğrudan uygulanabilir. Ayrıntılar otomotiv sayfamızda.
Tipik ilk projeler nelerdir?
İyi bir ilk projenin net bir sahibi, zaten toplanan verisi ve haftalar içinde ölçülebilen bir sonucu olur:
- Üretim planlaması için talep tahmini: Acil ürün değişimlerini ve fazla mamul stokunu azaltmak için. Ayrıntılar talep tahmini ve stok optimizasyonu sayfamızda.
- Satış noktası ya da kanal performans tahmini: Saha satış ekibi olan tüketim ürünleri markaları için.
- Hammadde ve yedek parça stok optimizasyonu: Stok seviyesini alışkanlığa göre değil, riske göre belirlemek.
- Tek bir hatta görüntü işleme ile kalite kontrol: Tek bir istasyonda, tek bir hata türü için, zaten alınabilen görüntülerle. Ayrıntılar görüntü işleme ile kalite kontrol sayfamızda.
- Belge asistanı: Teknik ve kalite ekipleri için.
Adayları nasıl sıraladığımızı üretimde ilk yapay zekâ projesi nasıl seçilir yazımızda anlatıyoruz. Ücretsiz 30 dakikalık yapay zekâ fırsat değerlendirmesi, bunlardan hangisinin size uygun olduğunu hızlıca görmenin bir yoludur.
Veri ve entegrasyon notları
- ERP; siparişleri, stokları, ürün ağaçlarını ve tedarik sürelerini tutar. Sonuçlar geri yazılır; planlamacılar zaten çalıştıkları ekranda kullanır.
- MES ve üretim sahası verisi MES'te ya da SCADA (merkezi denetim ve veri toplama) sistemlerindedir. Mümkün olduğunda yalnızca okuma yetkisiyle bağlanırız.
- Görüntü ve sensör verisi. Kamera, sensör ve kurulum kapsamımız dışındadır; modelleri, yazılımı ve entegrasyonu biz üstlenir, donanım tedarikçinizle birlikte çalışırız.
- Altyapı. AWS (Amazon Web Services), Google Cloud, Azure ya da şirket içi sunucularınızda teslim ederiz.
Destek programları
Türkiye'deki üreticiler, dijital dönüşüm ve yapay zekâ projelerini destekleyen programlara başvurabilir: TÜBİTAK (Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu) ve KOSGEB (Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeleri Geliştirme ve Destekleme İdaresi Başkanlığı) programları, İSO'nun (İstanbul Sanayi Odası) İSO Dijital AI programı ve bir Avrupa Dijital İnovasyon Merkezi olan AI EDIH Türkiye. Bu programlara yönelik projelerin kapsamını belirlemenize yardımcı olabiliriz; uygunluk ve destek kurallarını doğrudan ilgili programdan teyit etmenizi öneririz.
Sık sorulan sorular
Yapay zekâ küçük ya da orta ölçekli bir üretici için gerçekçi mi?
Evet; proje tek bir karara bağlıysa ve zaten toplanan veriyi kullanıyorsa. İki haftalık Keşif aşaması, hangi kullanım alanının yapmaya değer olduğunu gösterir.
Tüketim ürünleri markaları için yapay zekâ neden farklı?
Değerin büyük kısmı fabrikanın dışındadır: kanal talebinde, kampanyalarda ve satış noktası performansında. İçecek şişeleyicisi projemiz, düşük performans gösterecek soğutucuları şirketin kendi değerlendirmesinden önce öngördü.
Modeller kendi sunucularımızda çalışabilir mi?
Evet. Politikalarınıza göre şirket içi sunucularda ya da AWS, Google Cloud veya Azure üzerinde teslim ederiz.
Görüntü işleme ile kalite kontrol için kamera da sağlıyor musunuz?
Hayır. Donanım kapsamımız dışındadır. Modelleri, yazılımı ve entegrasyonu biz geliştirir, seçtiğiniz donanım tedarikçisiyle birlikte çalışırız.