Firmaların iş süreçleri yapay zeka destekli yazılımla planlanıyor Dijital dönüşüme odaklanan Hitit Üniversitesi, geliştirdiği yapay zeka destekli yazılımla firmaların iş süreçlerini planlıyor.
Firmaların iş süreçleri yapay zeka destekli yazılımla planlanıyor
ÇORUM - Dijital dönüşüme odaklanan Hitit Üniversitesi, geliştirdiği yapay zeka destekli yazılımla firmaların iş süreçlerini planlıyor.
Hitit Üniversitesi Teknoloji Transfer Ofisi Anonim Şirketi ile Dalyan Makina işbirliğinde başlatılan proje kapsamında yapay zeka destekli süreç yönetim yazılımı geliştirildi. Geliştirilen yazılımla firmaların karar mekanizmaları, veri yönetimi ve gelecek tahmin modelleri gibi kritik süreçleri hızlı ve sistematik bir şekilde raporlanıyor. Üniversite-sanayi işbirliği kapsamında Dalyan Makina özelinde geliştirilen yazılım, firmaya ait 110 bin cari ve 60 bin ürüne ilişkin verileri talep edilen yıla ve döneme göre anlık olarak işleyebiliyor.
hbrlr1.com/cbdbbytikckckl
Firmaların iş süreçleri yapay zeka destekli yazılımla planlanıyor
ÇORUM - Dijital dönüşüme odaklanan Hitit Üniversitesi, geliştirdiği yapay zeka destekli yazılımla firmaların iş süreçlerini planlıyor.
Hitit Üniversitesi Teknoloji Transfer Ofisi Anonim Şirketi ile Dalyan Makina işbirliğinde başlatılan proje kapsamında yapay zeka destekli süreç yönetim yazılımı geliştirildi. Geliştirilen yazılımla firmaların karar mekanizmaları, veri yönetimi ve gelecek tahmin modelleri gibi kritik süreçleri hızlı ve sistematik bir şekilde raporlanıyor. Üniversite-sanayi işbirliği kapsamında Dalyan Makina özelinde geliştirilen yazılım, firmaya ait 110 bin cari ve 60 bin ürüne ilişkin verileri talep edilen yıla ve döneme göre anlık olarak işleyebiliyor.
hbrlr1.com/cbdbbytikckckl
Category
🗞
HaberlerDöküm
00:00Bu ekranda stop çıkış miktarları üzerinde klasik yöntemlerden arayıp
00:29makine öğrenme tekniklerini ve derin öğrenme teknikleri uyguladığımız bir ekran.
00:36Bu veriler üzerinde biz yeniden güncel verilerle arama modellerini, derin öğrenme modellerini, makine öğrenme modellerini üretebiliyoruz.
00:45Ve ürettiğimiz modeller üzerinde güncel verilerle tahminler yaparak,
00:50sadece buradaki ekran ve parametreleri seçerek ilgili butonlara bastığımız zaman seçtiğimiz modellere göre tahminler yapabilmekte.
01:01Burada öncesinde biz gerçekleşenlere bakıp, daha önceki yıllara gerçekleşenlere bakıp ondan sonra modelimizi test ettiriyoruz değil mi?
01:10Aynı anda birkaç tane model test edip, bizim forecast'imizi hangisi uygunsa gelecek planlamasını da ona göre yapacağız.
01:18Aynen bu şekilde.
01:20Tek bir stoğe bakıyoruz.
01:22Evet, yani her bir detayda.
01:24Bunun zaten model eğitimini de sizlere bıraktığımız için hem yeni modeller, bir sürü kombinasyonlu parametrelerle yeni modeller çıkacak.
01:34Bundan dolayı modeli üreteceğiz.
01:36Ürettiğimiz model sayısı arttıkça, bakın burada bir sürü model var.
01:40Şimdi bu ekranımızda bizim stop çıkış miktarları üzerine bir tahminleme yapıyoruz.
01:46Tahminlemeyi yaparken klasik zaman serisi analizi olan ARIMA ve SARIMA'ları kullanabiliyoruz.
01:52Aynı zamanda makine öğrenme algoritmalarının dışında deep learning ve dayalı metotları geliştirebiliyoruz.
02:02Hitit Üniversitesi olarak Dalyan Makine'nin Vega, Logo gibi ERP programlarından elde ettiğimiz geçmiş yıllara ait veriler üzerinde
02:11SARIMA, ARIMA gibi zaman serisi teknikleriyle makine öğrenmesi, derin öğrenme tekniklerini uygulayarak geleceğe yönelik tahminler yapıyoruz.
02:20Ve bu tahminlerden elde edilen sonuçları da intranet ortamında web tabanlı bir dashboard üzerinden yöneticileri ve kullanıcılara sunuyoruz.
02:29Kullanıcılar ve yöneticilerimiz de bu raporlar üzerinden geleceğe yönelik kararlarda, satışlarda veya alacak tahsilata gibi süreçlerde,
02:41kritik süreçlerde onlara bir karar destek hizmeti sunuyoruz bu dashboard üzerinden.
02:47Firmamız kurulduğu yıllarda o zaman bilgisayar olmadığı için normal konversiyonel yöntemlerle gitti ama
02:55bilgisayar hayatımıza girdikten sonra bütün datalarımızı bilgisayarla tutmaya başladık.
03:01Yıllarca önce sadece veri işledik biz.
03:04Bu verileri sadece işledik, faturalarımızı kestik, stoklarımızı tuttuk ama bu yıllarca biriken veriyi bir şekilde kullanmamız gerektiğini düşündük.
03:14Önce Türkiye'de kimsenin almadığı yalın eğitimi, üretim yapmayan bir firmada denedik biz, kendi firmamızda.
03:21İTÜ Üniversitesi ile beraber proje yapmaya karar verdik.
03:24Bu verileri işleyip anlamlı bir hale getirmek istedik ve şirketin kurumsal hafızasını daha verimli bir şekilde kullanmaya başladık.
03:32Meryem hocamla da beraber bunları matematiksel şekilde ifade edip farklı modellerle sadece geçmişimiz değil,
03:40geçmişten ders alıp farklı modellerle yapay zeka, derin öğrenme, makine öğrenmesi gibi terimleri kullanarak
03:49bütün verilerimizi işledik ve bugünümüzden ve geçmişimizden ders alıp gelecek planlamasını yapmaya çalıştık.
03:56Bunlardan hatta bizim çalıştığımız büyük firmalarda faydalanmak istedi.
04:00Çünkü bizim çalıştığımız cari sayısı 110 bin tane carimiz var.
04:05Yaklaşık 60 bin çeşit ürünümüz var.
04:08Bunların kombinasyonunu yaptığımız zaman ciddi sayıda bir data çıkıyor.
04:12Ama bu big data'yı anlamlandırmamız gerekiyor.
04:16Bu veriler işleniyor.
04:18Sayın hocamlar Meryem Hanım ve Savaş Beyler bunları Meryem Hanım bilgisayar data tarafını işlerken
04:25Savaş Hoca finansal olarak anlamlandırıyor.
04:28Bizde gelen verileri biz daha sonra bakıp ya diyoruz ki bunlara çok gerek yok,
04:32bunları çıkaralım, biraz bunlardan ekleyelim vesaire dedikçe
04:36yani hem üniversiteye hem sanayiyeye bir araya gelince iş daha bir anlam kazanıyor.
04:42Yıllarca zaten şehrimizde olan bir şey var.
04:45Bence diğer şehirlerde de böyledir.
04:47Hep üniversite sanayi işbirliğinin adı var.
04:50Ama maalesef bir şekilde iki taraftan da kaynaklanan belki bir sorundur.
04:55Kimisi bir adım atmadığı için başlanmıyor.
04:58Başlanmadığı için de sonuç alınamıyor.
05:01Şu anda bence teknoloji transfer ofisinin de kurumuyla beraber o kadar rahat oluyor ki bu işler.
05:08Ben bütün sanayicilere de tavsiye ediyorum.
05:11Sevgili danışman hocalarımızla çalıştığımızda bu geliştirdiğimiz model,
05:15bizim elimizde ne vardı bundan önce?
05:18Kendi işlediğimiz datalarımız vardı.
05:20Geçmiş yıllardan birikmiş datalar.
05:22Şu anda elde ettiğimiz datalar.
05:24Bizim sorunumuz ne? Ne diyorlar bizden?
05:26Forecast yani tahmin diyoruz.
05:29Bu data çok büyük olunca tahminler de gerçeğe çok yakın suyu.
05:34Şansımız da bu dönemde makine öğrenmesi, derin öğrenme,
05:38yapay zeka ciddi şekilde geliştiği için bunları kullanıp
05:42aynı anda birçok modeli deneyip geçmişi karşılaştırıyoruz.
05:46Örneğin 2020 yılını alıyoruz.
05:492020 yılındaki dataları kullanıp
05:512021 hiç gerçekleşmemiş gibi 2021 yılını tahmin ediyoruz.
05:56Ondan sonra bakıyoruz tahminler tutarsa eğer
05:59buradan 2021'den 2022'ye bakıyoruz.
06:022022'den 2023'e tamam bunlar tuttuysa
06:062024 yılı datalarından 2025'i tahmin ediyoruz.
06:10Ama her zaman hepsi tutmuyor.
06:12Farklı farklı işte ARIMA, SARIMA
06:14farklı farklı yöntemleri kullanıp
06:16gelecek tahminleme modellerine çalışıyoruz şu anda.
06:19Hitit Üniversitesi ihtisaslaşan bir üniversite.
06:22Dolayısıyla günümüzde üniversitelerin birçok
06:24visionları var ve birçok görevleri var.
06:26Üniversite sadece eğitim yapan, sadece araştırma yapan,
06:29sadece topluma hizmet veren bir kurumdan müteşekkil değil.
06:33Günümüzde üniversitelerin öne çıkartan en büyük özelliklerden bir tanesi de
06:36aslında topluma fayda sağlayabilmek ve bunu yaparken de
06:40amaçları doğrultusunda işbirliğini sağlayabilmekten geçiyor.
06:43Üniversitemiz ihtisaslaşan bir üniversite.
06:46Dolayısıyla Hitit Üniversitesi
06:48ihtisaslaşma başlığı altında baktığımız zaman
06:50makine ve imanat teknolojileri
06:52ihtisas alanının ön plana çıktığını görmekteyiz.
06:54Ve Türkiye'de bu alanda ihtisaslaşan tek üniversite.
06:57Tabii ki bu ihtisaslaşma beraberinde
06:59üniversite sanayi işbirliğini getirecektir.
07:01Üniversite sanayi işbirliği de
07:03belli başlıklar altında faaliyetlerin yürütülmesiyle sağlanabilecek.
07:06Ve bu amaçla da üniversitemiz
07:08Teknoloji Transfer Ofisi Anonim Şirketi'ni kurmuştur.
07:11Bu ofis aynı zamanda sanayinin ihtiyaç duyacağı
07:15bilgi, birikim ve bilimle çalışan tüm altyapıyı
07:19bir araya getirecek ve bununla beraber
07:21sanayinin ihtiyaç duyacağı sorunlara çözüm getirecektir.
07:24Günümüzde dijitalleşmede en önemli
07:26gelişme açamalarından bir tanesidir.
07:28Dijitalleşmeyi günümüzde önemli hale getiren bütün unsurlarda
07:32üniversite tabii ki üzerine düşen görevi yerine getirecek.
07:35Haliyle sanayinin istemiş olduğu
07:38geçmiş verilere dayalı olarak gelecek hakkında
07:41tahmin yapabilecek olan yeni modeller geliştirme,
07:43dijitalleşmeyi artırabilme,
07:45yapay zeka modellerini kullanabilme de
07:47yine Teknoloji Transfer Ofisi'mizin
07:49çalışma alanları arasına girmiştir.
07:51Bu kapsamda Dalyan Makine ile yapmış olduğumuz işbirliği ile
07:54firmamızın geçmiş datalarını
07:56yine danışman hocamızla beraber analiz ettik
07:58ve bu analiz üzerinden de
08:00hızlı bir şekilde geleceğe yönelik
08:02tahminlemeler yapmaya başladık.
08:04Bu çalışma oldukça verimli oldu.
08:06Çünkü hem firmamızın datalarını analiz ederek
08:08geçmişi ortaya koymuş olduk.
08:10Hem de yeni modeller uygulayarak da
08:12firmanın geleceği hakkında
08:14birlikte karar verebilecekleri
08:16bir noktaya onlara sunmuş olduk.
08:18Dijitalleşme tabii ki
08:20üniversitenin sadece yapay zeka boyutuna devam etmiyor.
08:22Üniversitenin laboratuvar imkanlarından da
08:24yararlanabildiğimiz
08:26aynı zamanda bilginin de üretildiği bir noktada
08:28üniversite-sanayi işbirliğini sağlamaya devam etmekteyiz.