Süreç otomasyonu, üretim planlamamasında giderek daha da önem kazanıyor.

Proje Tanımı

Müşteri şirket, yaklaşık 60 farklı türde erkek giyim ürününden oluşan koleksiyonunu sunan 100'den fazla mağazayı kapsayan ulusal bir zinciri ve yılda 160.000'den fazla ürün üretebilen bir konfeksiyon fabrikasını işletmektedir.

Bu nedenle şirket, bir yıl önceden planlama süreçlerini otomatikleştiren ve üretim ile satış hacimlerini optimize eden bir hizmete ihtiyaç duymaktadır. Önerilen hizmet; bilinen talep, çalışma ve yedek stok, mal teslim takvimi ile satılabilirliğe ilişkin ek özellikler gibi temel parametreleri kapsamalıdır. Bu bilgilere dayanarak hizmet, her stok tutma birimi (SKU) için bir yıl önceden ayrıntılı bir üretim planı oluşturabilmelidir.

Görev

Globus ekibi, müşterinin aşağıdakileri yapmasına olanak tanıyan bir hizmet geliştirme göreviyle karşı karşıya kaldı:

• Tüm temel öznitelikleri ve ürün yelpazesi özelliklerini göz önünde bulundurarak ve biçimlendirerek planlama doğruluğunu artırmak.

• Hesaplama mekanizmasını otomatikleştirerek karar alma kalitesini geliştirirken planlama kaynaklarını en aza indirmek.

• Ürün yelpazesiyle çalışmak için ek analiz araçları oluşturmak. Hesaplama ve sonraki plan analizi amacıyla ürünler, şirketin ürün yelpazesi özelliklerine dikkat edilerek RFM ve ABC analizi* temelinde kategorize edilecektir.

Geliştirilen hizmetin bir parçası olan "Stratejik Tahminleme" modülü, talep ve satış tahminleri oluşturmak için kullanılacaktır.

Talep tahmini; üretilecek veya sipariş edilecek mal miktarını ve türünü, mağazalar arasındaki dağılım oranını belirlemenizi ve dönem sonu fazlalıklarını ile kısa teslimatlardan kaynaklanan kâr kayıplarını en aza indirmenizi sağlar.

Satış tahmini; stok dengesi ve depo kapasitesi göz önünde bulundurularak satılabilecek mal miktarını gösterir.

*RFM analizi, müşteri segmentlerinin satın alma verilerine göre belirlenmesinde kullanılır.

ABC analizi, ürünlerin farklı özniteliklere göre sıralanmasında kullanılır.

Yuri Akimov, Globus proje yöneticisi:

"Beklenen model çıktılarına ulaşmak için müşterinin satış veri tabanındaki geçmiş verileri titizlikle analiz etmemiz gerekiyordu. Analizin bu aşamasında, tahmin doğruluğu üzerinde en büyük etkiye sahip temel metrikleri belirlemek kritik önem taşıyordu.

Şirketimiz tarafından geliştirilen yazılım çözümü; Python betiklerinden, bat ve json dosyalarından ile yardımcı veri ve kütüphâneleri içeren bir dizin yapısından oluşmaktadır.

Tasarım aşamasının tamamlanmasının ardından bir yıl önceden talep ve satış tahmin modelleri sunmayı başardık. Sonuç olarak müşterinin üretim planlama sürecini talep ve satış tahminlerine dayalı olarak otomatikleştirdik."

Uygulama

Şirketin üretim planlama süreci, bir sonraki yılın üretim siparişi için optimize edilmiş bir plan oluşturmak amacıyla yıllık olarak uygulanan bir prosedürdür.

İş sürecini başarıyla otomatikleştirmek için geliştirme ekibinin planlama sürecinin aşağıdaki ana aşamalarını göz önünde bulundurması gerekiyordu:

• Talep tahmin verilerinin güncellenmesi

• Yedek stok hesaplaması

• Stok verilerinin güncellenmesi

• Çalışma stok verilerinin güncellenmesi

• Mal teslim verilerinin güncellenmesi

• Ürün kategorilendirme

• Müşteriye özgü düzeltmelerin hesaplanması

• Üretim planı hesaplaması

Globus tarafından geliştirilen çözüm üç bağımsız modüle dayanmaktadır:

Ürün detayları oluşturma modülü. Bu modül, muhasebe detaylarını benzersiz bir product_id'ye sahip detaylara dönüştürmeye yarar; bu sayede ürün ağının tüm gerekli planlama prosedürleriyle birlikte daha kapsamlı biçimde analiz edilmesi mümkün olur.

Ürün kategorilendirme, hesaplama ve RFM/ABC etiketi atama modülü. Bu modül, önceki dönemlere ait gerçek satışların analizi temelinde ürünlerin otomatik olarak kategorize edilmesini sağlar. Ayrıca şirketin ürün ağını yapılandırmasına ve çeşitli ürün kategorilerini birbirinden ayırt etmesine yardımcı olur.

Üretim planı hesaplama modülü. Bir sonraki yılın üretim siparişlerine yönelik gerçek ürün hacimlerinin hesaplanmasındaki doğruluk.

Sonucun kalitesi doğrudan satış verilerinin miktarına bağlıydı. Yeterli örneklem büyüklüğü sağlanamadığında tahmin kalitesi önemli ölçüde düşebilirdi. Bu durumda öznitelik sayısının azaltılması ya da tek bir mağaza için değil mağaza grupları için tahmin yapılarak örneklerin bir araya getirilmesi gerekirdi.

Projenin ilk aşaması, ürün detaylarının ve sonraki satış tahminleri için analiz edilecek özniteliklerin belirlenmesine ayrıldı.

Ardından RFM analizinden yararlanıldı. RFM analizi; müşterileri veya ürünleri üç parametre temelinde sıralamak için kullanılan bir pazarlama tekniğidir: son satın alma üzerinden geçen süre (Güncellik), belirli bir dönemdeki satın alma sıklığı (Sıklık) ve belirli bir dönemdeki müşteri harcama tutarı (Parasal Değer). Bu satış verilerini kullanan modül, gerekli tüm parametreleri otomatik olarak belirlemeli ve tüm ürün yelpazesini ayrı gruplara bölmelidir.

Hesaplamalar sırasında geliştirme ekibi, ürünleri toplam satışlara katkılarına göre sıralamak için ABC analizinden de yararlandı. Bu modül, her ürünün önceki yılki satış dinamiklerini kullanarak ürünleri ABC analizi türüne bağlı olarak otomatik biçimde üç gruba bölebilir:

• Satılan birim sayısına göre ABC analizi

• Net satışlara göre ABC analizi

• Toplam kâr marjına göre ABC analizi

Tüm bu veriler, mağaza zincirinin sürekli stok açığıyla karşılaşmayacağı kadar mal üretirken giderleri optimize etmeyi ve fazlalıkları en aza indirmeyi sağlayan üretim planı modülünün geliştirilmesinde kullanıldı.

Sonuçlar

Globus tarafından geliştirilen çözüm, üretim planlama sürecinin otomatikleştirilmesine katkıda bulundu: son beş yılın geçmiş verilerinin daha doğru analizi sayesinde müşteri şirket, tepe sezonları önceden tahmin edebilecek, daha yüksek kâr marjları elde edebilecek ve tüm mağaza zincirindeki satışları optimize edebilecek.

Globus ve müşteri, tamamen otomatik stok yönetimini sağlamak amacıyla üç ek modül daha geliştirmeyi planlamaktadır.

Teknoloji Yığını

Python