← Çözüm Senaryoları
LojistikTedarik ZinciriTalep TahminiTahminlemeBüyük VeriVeri AnalitiğiMakine ÖğrenimiStok YönetimiOperasyon OptimizasyonuLojistikİş ZekasıRaporlama
AI Destekli Tedarik Zinciri Görünürlüğü ve Talep Tahmini
Makine öğrenimi modelleri ile satış verisinden talep tahmini, stok optimizasyonu ve tedarik zinciri görselleştirme ile envanter maliyetleri ve çıkış süreleri düşürülüyor.
⚠ Problem
Mevsimsel dalgalanmalar, ani kampanyalar ve tedarikçi gecikmeleri nedeniyle stok planlama manuel yapıldığında %30 ürün fazlası veya %20 stok kıtlığı yaşanmaktadır. Tedarik zincirindeki kopukluklar anlaşmazlık ve gecikmeye yol açmaktadır.
✓ Çözüm
Tarihsel satış, sezonluk ve dışsal değişkenleri (hava, kampanya takvimi) birleştiren Prophet ve LSTM tabanlı tahminleme modeli geliştirilmiştir. Gerçek zamanlı tedarik zinciri kontrol paneli, otomatik sipariş önerileri ve supplier performans izleme modülü entegre edilmiştir.
Kazanımlar
- →Stok maliyetleri %28 azaldı, depo kullanım verimi arttı
- →Talep tahmin doğruluğu %91 üzerine çıktı
- →Stok dışına çıkma olayı %65 azalarak müşteri kaybı düşürüldü
- →Tedarikçi gecikme tespiti ve otomatik alternatif öneri sistemi devreye girdi
Sektör
Lojistik
Kullanılan Teknolojiler
PythonProphetLSTMFastAPIPostgreSQLApache KafkadbtMetabaseDocker