YAPAY ZEKA UYGULAMALARI ENDÜSTRİNİN İHTİYAÇLARI DOĞRULTUSUNDA UYARLANIYOR

MAKİNA ÖĞRENİMİNİN ENVANTER KONTROLÜNDE BAŞARIYLA UYGULANMASI

Slimstock Global Veri Bilimci ve Araştırmacısı Steven Pauly, makine öğreniminin envanter yönetiminde nasıl kullanılabileceği ve günümüzde bazı şirketlerin neden uygulamada zorlandığı hakkındaki araştırmalarını paylaştı. Steven Pauly araştırma sonucunu şöyle yorumluyor: ‘’ Şirketlerin en çok zorlandıkları konuların başında yeni ürünlerin lansmanı, promosyon ve ürün-müşteri profilleri yaratabilmektir. Biz de şirket olarak uzun süredir bu konulara ağırlık veriyoruz ve makine öğrenimi uygulamalarını kullanıyoruz. Bu alanda uyguladığımız deneylerde, makine öğreniminin var olan envanter optimizasyon yazılımlarındaki öngörülerin doğruluğunu %40 oranında iyileştirebileceğini kaydettik. Envanter optimizasyonu yazılımımız ile envanter kontrolündeki tüm görevlerin %95’ini halledebilmekteyiz, ancak geri kalan %5’lik kısım için ihtiyacımız olan şey makine öğrenimi. Şirketlerin bu alanda başarısız olmasındaki en önemli sebepleri nitelikli verinin yeterli seviyede depolanamaması ve bu tür uygulamaların tek seferde başarıya ulaşmasını beklemelerinden kaynaklanıyor’’ dedi. Pauly son olarak katılımcılara şu tavsiyeyi verdi “günümüzde şirketler günlük oluşan veriyi toplamak, merkezileştirmek ve yapılandırmak için kaynaklarını hızlı oluşturmalı.”

YAPAY ZEKA UYGULAMALARI ENDÜSTRİNİN İHTİYAÇLARI DOĞRULTUSUNDA UYARLANIYOR

Prof. Dr. Gülçin Büyüközkan yaptığı konuşmada şunları kaydetti:’’ Günümüzde yaşanılan dijital dönüşümde oyunu değiştiren en önemli teknoloji yapay zekadır. En genel tanımıyla yapay zekâ, “bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyetidir”. Bugün yapay zekâ uygulamaları endüstri dünyasının ihtiyaçlarına cevap verebilmek için uyarlanmakta, ekonomik olarak daha uygun yazılımlar, gelişen teknoloji ve işlemci gücü sayesinde çok geniş kullanım alanları ortaya çıkmaktadır.

Şirketlerin sürdürülebilir gelişimine karşı en önemli üç bariyerin, geleneksel Tedarik Zinciri yaklaşımı, organizasyonel uyumun eksikliği ve işlevsel mükemmelliğe gereğinden fazla odaklanmak olduğunu belirten Büyüközkan “Gelecekte lider olmak, bir işletmenin nasıl çalıştığı hakkında temel varsayımların yeniden düşünülmesini ve insanlar ile teknoloji arasındaki kesişimin yeniden tanımlanmasını gerektirecektir” sözleriyle şirketlerin gelişimi ve geleceğin lider profili hakkında çıkarımlarda bulundu.