BLOG

Yapay Zeka Tahminleri Hakkında Her Şey

Tahmini okuma süresi: 6 dakika

Yapay Zeka Tahminleri Hakkında Her Şey

Müşteri taleplerini anlamak ve karşılamak, bir işletmenin başarısını belirleyen en önemli unsurlardan biridir. Yapay Zeka (AI) tahminlerini içeren sağlam bir talep tahmini stratejisi, işletmenize rekabet avantajı sağlayacaktır.

Talep tahmini, talep planlaması kapsamında yer alır ve şirketlerin talebi daha iyi belirlemelerine ve tahmin etmelerine, talebi karşılamak için doğru stok seviyelerini korumalarına, ürün yaşam döngülerini planlamalarına ve pazar büyüklüğünü ve payını ölçmelerine olanak tanır. Talep tahmin süreci, tedarik zinciri yönetimi için kritik olup, bir işletmenin tedarik, lojistik ve dağıtım süreçlerini bilgilendirir.

Yıllar içinde, planlayıcıların talep tahmin etmek için kullandığı süreçler evrim geçirmiştir. Geleneksel tahmin yöntemleri, bir planlayıcının geçmiş sevkiyatlar gibi dahili işlem verilerini toplaması ve basit hesaplamalar yaparak manuel olarak talep tahmin tabloları oluşturması ile başlardı.

1990'larda, Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) sistemleri ile zaman serisi modellerini kullanan 'kara kutu' tahmin yöntemleri ortaya çıktı. Bu entegre çözümler, yapı, erişim ve süreç açısından gelişme sağladı ve elektronik tablolarla yapılan planlama iş yükünü azalttı, ancak veri genişlemesiyle başa çıkmakta yetersiz kaldılar. Hava durumu, rakip promosyonları, COVID enfeksiyon oranları ve sosyal medya eğilimleri gibi çeşitli veri kaynaklarının yaygınlaşmasıyla tek veri kaynağına dayalı tahmin yöntemleri artık geçerliliğini yitirmiştir.

Son yıllarda gördüğümüz mevcut verilerin üstel artışı, sistem yetenekleri ve erişilebilirliği ile paralel ilerlemiştir. Yapay Zeka/Makine Öğrenmesi (AI/ML) tahmin yöntemleri, artık ana akım tahmin süreçlerine dahil olmuştur ve her türden işletmedeki planlayıcılar, tahmin doğruluğunu artırmak ve tahmin döngülerini kısaltmak için AI/ML teknolojilerini kullanan bulut tabanlı, yeni nesil çözümleri kullanmaktadır.

Yapay Zeka Tahmini Nedir?

Yeni nesil tahmin sistemleri, talep tahmin süreçlerini optimize etmek ve kolaylaştırmak için Yapay Zeka yeteneklerine, özellikle de Makine Öğrenmesi (ML) tahmin algoritmalarına dayanır. Planlayıcılar, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış büyük miktarda veriyi kullanarak, AI/ML algoritmalarının veri düğümleri ve bağlantıları arasında ilişkiler ve kalıplar bulmasını sağlarlar; bu, geleneksel bir tahmin sisteminin asla yapamayacağı bir şeydir. Bu otomasyon, planlayıcıların daha hızlı ve daha iyi kararlar almasına yardımcı olur.

Yapay Zeka Tahmini Nasıl Çalışır?

Yapay zeka tahmini, talep tahmin sürecini ve tahmin sonuçlarını geliştirir, çünkü algoritmalar, geleneksel talep tahmin yöntemlerine kıyasla talebin neden-sonuç ilişkilerini daha doğru bir şekilde ortaya koyar. AI/ML çözümleri, geleneksel tahmin yöntemlerinden gerçek talep algılama ve şekillendirmeye geçişi sağlar. Talep Algılama, demografik verilerden hava durumuna, fiyat değişikliklerinden tüketici eğilimlerine kadar toplayabildiğiniz tüm verileri analiz etmek ve bu verileri geçmişle kıyaslayarak anlamlandırmak için otomasyon ve makine öğreniminin gücünü kullanmayı ifade eder. Talep Şekillendirme ise bu içgörüleri kullanarak sadece üstün bir tahmin oluşturmakla kalmaz, aynı zamanda daha iyi yeni ürünler, promosyonlar ve pazarlama kampanyaları yaratarak pazar payını ve büyüklüğünü artırır.

Yapay zeka tahmin süreci, analiz yükünü hafifleterek ve tahmin doğruluğunu sağlayarak planlayıcıların omuzlarındaki yükü alır. Analizleri otomatikleştirir ve eylem önerilerinde bulunur. Bu eylemler de otomatikleştirilebilir veya planlayıcılar tarafından onaylanarak iş akışlarını ya da widget'ları tetikleyebilir.

Genel bir düzeyde tipik bir AI/ML tahmin süreci şu adımları içerir:

  • Veri Toplama ve Uyumlulaştırma
    a. Veri temizleme
    b. Verileri düzenleme
  • Veri Analizi ve Özellik Mühendisliği
    a. Keşifsel analiz
    b. Segmentasyon
    c. Özellik oluşturma ve seçme
  • Model Oluşturma ve Tekrarlama
    a. Algoritma oluşturma
    b. Model seviyeleri ve kesitler
  • Modelleme
    a. Eğitim ve doğrulama
    b. Turnuvalar
    c. Tahminler ve koruyucu önlemler
  • Tahmin Oluşturma ve Döngü Başlangıcı

Yapay Zeka Tahmininin Faydaları Nelerdir?

Yapay zeka tahmini, talep tahmin sürecine birçok fayda sunar; özellikle tahmin doğruluğunu artırma, önyargıları ortadan kaldırma ve tahmin şeffaflığı sağlama gibi avantajlarının yanı sıra, döngü sürelerini kısaltır ve talep dalgalanmalarına daha etkili tepkiler verilmesini sağlar. Geleneksel tahmin yöntemlerini kullanan bir sektör ya da organizasyon, tedarik zincirini alt üst edebilecek talep şoklarıyla karşı karşıya kalabilir.

AI/ML, tahmin döngüsünün her aşamasına dokunarak, sürücü verilerinin seçiminden konsensüs tahminlerinin ideal karışımına kadar doğruluk, verimlilik ve çeviklik sağlar. İşte AI/ML ile daha hızlı ve daha doğru şekilde gerçekleştirilebilecek kilit süreçlerden kısa bir seçki:

  • Sürücü seçimi ve uygunluğu
  • Aykırı değer düzeltmesi
  • İstisna yönetimi
  • Fiyat ve promosyon etkinliği
  • Pazarlama etkinliği optimizasyonu
  • Ürün yaşam döngüsü yönetimi
  • Konsensüs tahmini harmanlama
  • Pazar payı değerlendirmesi

Tabii ki, yeni nesil bulut teknolojisi ile bu faaliyetler ve işlevler, planlama ekibine daha iyi kararlar alabilmeleri için tüm içgörüleri sağlayan, tablolar, grafikler, widget'lar ve açılır pencerelerle görselleştirilecek ve iş birliği içinde yürütülecektir.

Planlayıcıların, yapay zeka algoritmalarının yardımıyla daha güçlü talep tahminleri oluşturabilmesi, nihayetinde daha çevik ve dirençli bir tedarik zinciri yaratabilir. Daha doğru bir tahminle, şirketler tedarikçilerle daha proaktif bir şekilde çalışarak, müşterinin talebini karşılayan ve teslimat kesintilerini azaltan bir zaman çizelgesinde doğru miktarda ürün ve malzeme sipariş edilmesini sağlayabilirler. Bozulma etkilerinin ve büyüme fırsatlarının tanımlanma hızı ve ayrıntı seviyesi ile bu sorunların otomatik olarak çözülmesi, AI/ML tahmininin artık "olsa iyi olur" değil, temel bir iş aracı haline geldiğini göstermektedir.

Yapay Zeka Tahmininde Yaygın Sorunlar

Tabii ki, AI/ML faaliyetleri ve otomasyonun beraberinde getirdiği bazı zorluklar da var. Yeni nesil planlama çözümlerini uygularken genellikle şu zorluklarla karşılaşılır:

Değişen Roller ve Sorumluluklar

Önceden, tahmin süreci veri yöneticilerinin veri toplama ve döngü hazırlığını yönetmesini gerektirirken, AI/ML tahminleri veri bilimcileri ve veri analistlerine başarılı sonuçlar elde etme sorumluluğu yükler. Bu durum, planlayıcılar için kariyer yol haritaları oluşturma fırsatı sunar. Onlara, gelecekte talep görecek uzmanlardan biri olma fırsatını verin.

Python ve R Becerileri

AI/ML yöntemleri giderek daha fazla açık kaynaklı programlama dilleri olan R ve Python ile oluşturulup yönetilmektedir. Mevcut algoritma kütüphaneleri kullanılabilir ya da sıfırdan sistem entegratörleri ile birlikte şirket içinde oluşturulabilir. Bu dilleri kullanabilen kaynaklara sahip olmak, verimli uygulamalar ve sürekli çözüm optimizasyonu için kritik olacaktır.

Model Eskimesi

Dış veriler zamanla güncelliğini yitirebilir, geçerliliğini kaybedebilir veya artık erişilemez hale gelebilir. AI/ML çözümleri, düzenli veri değerlendirmeleri ve güncellemeleri gerektirir. Bu analize uygun çözüm ise AI/ML'yi kullanarak veri kalitesini değerlendirmek ve verilerin ne zaman değiştirilmesi gerektiği konusunda öneriler sunmaktır. Planlamanın geleceği dışarıya dönüktür, bu verileri araştırıp yönetmek için bir ekip geliştirmeye bugünden başlayın.

Veri Gizliliği ve Güvenliği

Dış verilerin önemi ve bulut tabanlı çözümlerde açık kaynaklı algoritmalar kullanılarak dışarıdan içeriye doğru planlama yapılması, güvenlik risklerini artırır. Planlama verileri son derece hassastır. Planlarınızın çalınıp kötüye kullanılmasına izin vermeyin—planlama çözümlerinizin ve süreçlerinizin tamamen güvenli olduğundan emin olun.

Performans

Kaynak verilerin aşırı çoğalması, sistem performansını olumsuz etkileyebilir. Motor çalışma süreleri ve kullanıcı arayüzüne erişimin yavaşlaması dikkatle ölçülmelidir. Veri setinizin yapısal verimliliğini temel bir uygulama stratejisi haline getirdiğinizden emin olun.

Aşırı Uyum (Overfitting)

Planlama çözümlerinde, kaynak veriye fazla odaklanılması aşırı uyuma yol açabilir. Aşırı uyum, istatistiksel tahminin geçmiş veriyi çok yakından taklit etmesi anlamına gelir. Gelecek, geçmişle tam olarak aynı olmayacak, yalnızca ona yaklaşık olacaktır. 'En İyi Uyum' tahmininden uzaklaşmayı ve birden fazla tahminin sonuçlarının birleştirilerek karma bir tahmin oluşturulmasını düşünün.

Sonuç olarak, tedarik zinciri yönetiminin kritik bir unsuru olan talep tahmini evrim geçiriyor. AI/ML çözümleri, fiyat ve promosyonlardan rakip web kazıma ve Twitter hashtag'lerine kadar geniş miktarda iç ve dış veriyi işleyip değerlendirerek üstün tahminler oluşturabilir. Tek bir tarihi veri kaynağına dayalı planlama dönemi sona ermiştir. Sonuç olarak, AI/ML tabanlı bir çözüm iş tahminlerini önemli ölçüde iyileştirebilir, tedarikçilerle daha güçlü ilişkiler kurabilir ve daha dirençli bir tedarik zinciri oluşturabilir. Bozulmalarla başa çıkın ve pazar büyümesi için fırsatlardan yararlanın, AI/ML tahminini uygulayarak geleceğe hazır olun.

Detayları Birlikte Şekillendirelim

Hedeflerinize ulaşmak için tüm ayrıntıları birlikte belirleyelim. İş birliğimizle en iyi sonuçları elde edelim.

Hızlıca Talep Formunu Doldurun

Bu site, çerezleri kullanarak en iyi deneyimi sunar. Devam ederek çerez kullanımını kabul etmiş olursunuz.