AI ile Tedarik Zinciri Optimizasyonu: Verimlilik ve Maliyet Tasarrufu

AI ile Tedarik Zinciri Optimizasyonu

Tedarik zinciri, pandemi sonrası her zamankinden daha kritik. AI, bu kompleks sistemi optimize etmenin anahtarı.

## AI Uygulama Alanları

### 1. Talep Tahmini
ML modelleri ile %30-50 daha doğru talep tahminleri.

Kullanılan Veriler:
- Geçmiş satışlar
- Mevsimsellik
- Promosyonlar
- Ekonomik göstergeler
- Hava durumu

### 2. Stok Optimizasyonu
Optimum stok seviyesi belirleme.

Faydalar:
- %20-30 stok maliyeti azalması
- Stok-out oranında %50 düşüş
- Working capital iyileşmesi

### 3. Rota Optimizasyonu
Teslimat rotalarını AI ile optimize edin.

Sonuçlar:
- %15-20 yakıt tasarrufu
- %25 daha fazla teslimat/gün
- Karbon ayak izi azalması

### 4. Supplier Risk Management
Tedarikçi risklerini tahmin edin.

Risk Faktörleri:
- Finansal sağlık
- Jeopolitik riskler
- Doğal afet olasılığı
- Kapasite kısıtları

### 5. Kalite Tahminleme
Üretim kalitesini önceden tahmin edin.

## Teknoloji Stack'i

- Talep Tahmini: Prophet, DeepAR, N-BEATS
- Optimizasyon: OR-Tools, CPLEX, Gurobi
- Visibility: Azure Digital Twins, AWS IoT TwinMaker
- Analytics: Databricks, Snowflake

## Başarı Hikayeleri

Amazon: AI ile teslimat süresi 2 günden 1 güne düştü

Walmart: Stok doğruluğu %98'e yükseldi

DHL: Rota optimizasyonu ile yıllık 100M€ tasarruf

## Uygulama Yol Haritası

1. Veri entegrasyonu ve kalitesi
2. Pilot use case seçimi
3. MVP geliştirme
4. A/B test ve validasyon
5. Ölçekleme

## Sonuç

AI, tedarik zincirini reaktif yönetimden proaktif, tahminleyici bir sisteme dönüştürüyor.