WMS vs Yapay Zeka: Birlikte Dans mı, Kılıç Dövüşü mü?

Yapay zekanın hayatımıza girişi bir anda olmuş gibi olsa da aslında bu kavram çok uzun yıllar öncesine dayanıyor. Tabi bir yüz ile bizimle konuşmaya başlaması yeni bir olay. Bu yüzden dilimize pelesenk oldu ve hepimizin gündemi olmayı başardı. Yıllardır lojistik sektöründe hem süreç geliştirme hem de analist düzeyinde çalışmış biri olarak WMS benim iş hayatımın tam merkezi. WMS (Warehouse Management System) bir depo için ekmektir, sudur, oksijendir. Hayatın tam kendisidir. Öyleyse şu an hayatımın tam ortasında olan bu iki devin çıkacakları yoldaki hikayesini beraber izleyelim istiyorum. Mısırlarınızı alıp yerlerinize yerleştiyseniz başlayalım: "WMS vs Yapay Zeka: Birlikte Dans mı, Kılıç Dövüşü mü?"

WMS deponun orkestra şefidir. Depo çalışanlarını yönetir, yönlendirir. Bunu belirlenen bir takım algoritmalar ile yapar. Depo içerisindeki tüm operasyonların yönetilmesini sağlar. Stoğa giriş, stok takibi, sipariş işleme, sevkiyat ve iade yönetimi gibi deponun tüm süreçleri WMS üzerinden yönetilir. En azından yönetilmelidir. Kısacası; depo çalışanlarının işlerini daha verimli ve hatasız yapmalarına yardımcı olur.

Yapay zeka nedir veya ne değildir sorusuna bu yazıda değinmeyeceğimiz için, çok daha basit bir seviyede yapay zekaya göz atacağız. Depo yönetimi, lojistiğin ve lojistik de tedarik zincirinin en önemli kavramlarıdır. Ben de tedarik zinciri yönetimi gözlüklerimi takarak yapay zeka konusuna basit bir giriş yapacağım. Yapay zeka, WMS'e göre daha geniş bir resme odaklanmaktadır. Veri analitiği, makine öğrenimi ve analiz gibi yetenekleri sayesinde tedarik zinciri yönetiminde stratejik avantajlar sağlar. Yapay zeka ile talep tahminleri daha doğru yapılabilir, stok seviyeleri optimize edilebilir ve müşteri taleplerine daha hızlı cevap verilebilir.

Filmin sonunu burada paylaşmayı tercih ediyorum. Bu kesinlikle benim kişisel görüşümdür ve tartışmaya fazlasıyla açıktır. Hatta birazdan yazacağım çıkarımı birileriyle tartışabilme fikri beni oldukça heyecanlandırmaktadır: 

Bu iki devin birbirine rakip olduğunu söylemek büyük bir haksızlık olur. Bir kılıç dövüşünden ziyade, bu iki dev çok uyumlu bir partner olarak muhteşem bir dans performansı ortaya çıkartabilir. Hadi gelin bu iki devin birlikte nasıl dans ettiğine odaklanalım.

WMS ve Yapay Zeka: Kesinlikle Birlikte Dans

WMS ve yapay zeka birlikte çalışarak lojistik süreçlerde müthiş bir sinerji oluşturabilir. Örneğin, yapay zeka algoritmaları geçmiş sipariş verilerini analiz ederek gelecekte hangi ürünlerin daha fazla talep göreceğini öngörebilir. Bu öngörüler, WMS tarafından stok seviyelerinin optimize edilmesi için kullanılabilir. WMS'in topladığı detaylı operasyonel veriler, yapay zekanın daha doğru ve etkili kararlar almasına yardımcı olur.

Bugüne kadar gördüğüm depolarda minimum stok seviyeleri statik bir şekilde yönetiliyordu. Genelde bir ürünün minimum stok seviyesi bir kere belirlenir ve o şekilde yönetilirdi. Çok fazla değişiklik olmazdı. Ancak bir yapay zeka sistemi ile geçmiş satış verilerine bakılarak minimum stok seviyeleri dinamik bir şekilde yönetilebilir. Önümüzdeki günlerin hava durumu tahminleri, geçmiş hava durumu raporları, resmi tatilin haftanın hangi gününe denk geldiği gibi yüzlerce belki binlerce veriyi harmanlayıp, anlamlandırarak gelecek satış tahminleri yapılabilir ve minimum stok seviyesi yönetimi optimize edilebilir. Bu noktada big data devreye girer. Bayılırım...

Yukarıda sadece bir örnek verdik. Yapay zeka bu örneği yaparken besleneceği kaynaklardan biri WMS'tir. Aynı zamanda besleyeceği kaynak da WMS'tir. Doğru bir algoritma ile çok başarılı bir talep tahmini yapılabilir. Böylece depoda fazla stok bulundurarak rafları meşgul etmemiş oluruz veya eksik stok sorunu yaşayarak strese girmeyiz.

WMS, operasyonel verilerle dolu olacağı için yapay zeka için bulunmaz bir nimet olacaktır. WMS'in topladığı detaylı operasyonel veriler, yapay zekanın daha doğru ve etkili kararlar almasına yardımcı olur.

Bir örnek daha geldi aklıma. WMS projelerinde en önemli etken, çalışanın veya ürünün (koli/palet) depoda kat ettiği yolun minimize edilmesidir. Bence bir ürün depoda ne kadar az hareket ederek dışarı çıkabiliyorsa o sistem daha başarılı bir sistemdir. Buradan hareketle şu örneği verebilirim: Depo içindeki rotaların optimizasyonu. WMS, depodaki ürünlerin yerleşim planını yönetirken, yapay zeka bu planı sürekli olarak analiz eder ve en verimli toplama rotalarını önerir. Bu sayede çalışanlar depo içinde daha az zaman harcar ve siparişler daha hızlı hazırlanır.

Yapay zekaya şu soruyu sordum: "Sen çok büyük bir depoda çalışıyorsun. Görevin gereği yapay zeka ile WMS'i entegre etmelisin. Bir çözüm arıyorsun. Sonra aklına dünyada bunu kullanan bir firma var mı sorusu geliyor. Buna bakarak benchmarking yapabilirim sorusu geliyor. İlk olarak nereye bakarsın?"

Yapay zeka bana direkt olarak Amazon'u örnek gösterdi. Tabii ki Amazon'u ne kadar sevdiğimi biliyor. Depo yönetiminde öncüler. Uçan kaçan depoları var ve bu konuda oldukça başarılılar.

Amazon, yapay zeka, WMS, makine öğrenmesi ve big data kullanarak oldukça başarılı projeler geliştirmiş. Fazla detay olmasa da çıktıları için çok güzel yorumlar var. Bir gün gidip incelemek, dokunmak, işleyişini yakından görmek ve o depoyu koklamak nasip olur belki.

Amazon web sitesinde müşterilerin hangi ürün üzerinde ne kadar vakit geçirdi sorusundan yola çıkarak bir tahminleme projesi yapmış. Bir ürünün üzerine imlecinizi getirip tıklamasanız bile bile kayıt almış. Yıllar önce Netflix'in başarısının sırrı ne diye bir yazı yazmıştım. O yazıda anlattıklarıma çok benzettim. Meraklısı için linki aşağıya bırakıyorum. Neyse konuyu dağıtmadan devam edelim. İşte satınalma eğiliminden başlayan bu süreci depo içerisinde rotalardan, stoklardan, minimum stok seviyelerine kadar indirgeyip analiz ederek bir model oluşturmuşlar. Bu konuya çok fazla girmeyeceğim ama yazı notu olarak çoktan bir kenara yazdım. İyice araştırıp öğrenip yazacağım.

(Netflix yazısının linki: https://www.nevzadalikilic.com/post/netflixin-basarisinin-sirr)

Sonuç olarak Amazon, yapay zeka ile birlikte depolarında çalışanların rotalarını baştan tasarlamış, raf yerleşimlerini değiştirmiş, stok seviyelerini optimize etmiş ve toplama algoritmalarını geliştirmiş. Haaa bu arada çalışan dediğim Kiva robotlarıdır. O konuda da öncüler.

Kısacası, yapay zeka ve WMS'in muhteşem dansı sayesinde lojistik ve tedarik zinciri yönetiminde yeni bir çağ başlıyor. Bu iki teknolojiyi uyumlu bir şekilde kullanarak operasyonel verimliliğinizi artırabilir, maliyetlerinizi düşürebilir ve müşteri memnuniyetini en üst düzeye çıkarabilirsiniz. Bu sinerji, dijital dönüşüm sürecinde rekabet avantajı elde etmek isteyen tüm şirketler için vazgeçilmez olacaktır. Sonuçta, günümüz dünyasının rekabet koşulları oldukça zorlayıcıdır ve rekabet edemeyen firmalar yok olma tehlikesiyle karşı karşıyadır.

Uzun lafın kısası; WMS ve yapay zeka arasında bir kılıç dövüşü değil, muhteşem bir dans söz konusudur. Bu iki dev, zorlu ve engebeli bu yolda birbirine destek olarak çok güzel bir yoldaşlık örneği sergilemektedir. İki teknoloji, birbirini tamamlayarak daha akıllı ve verimli bir depo yönetimi imkanı sunmaktadır. Gelin, bu dansın büyüleyici hikayesini birlikte izlemeye devam edelim.