Yapay zeka sevkiyatta ne yapar? Otomatik sevk önerisi, kısıtlar ve açıklanabilir karar

Tahminden sevk miktarına: hesap hangi adımlarla yapılır?

Sevk miktarı tahminin kendisi değildir; tahminden dört adımda türetilir. Önce hedef stok bulunur: şubenin bir sonraki sevkiyat gelene kadar satacağı miktar ile beklenmedik talebe karşı tutulan emniyet stoğunun toplamı. Sonra şubenin elindeki ve yolda olan stok düşülür; kalan net ihtiyaçtır. Net ihtiyaç koli katına yuvarlanır, çünkü depo koli açarak sevk etmez. Son olarak sonuç şubenin boş raf ve arka depo kapasitesiyle sınırlanır: rafa ve arka depoya sığmayan mal koridorda bekler ya da depoya geri döner.

Kapsama süresi sevkiyat takviminden gelir: bir sonraki teslimata kadar geçen gün sayısına tedarik süresi eklenir. Emniyet stoğunun hesabı emniyet stoğu rehberinde, sevkiyat sıklığının mağaza stoğuna ve fireye etkisi depo-mağaza sevkiyat planı rehberinde anlatılır. Burada önemli olan, dört adımın her birinin bir kural olması ve kuralın her satır için aynı işlemesidir.

Aşağıdaki örnekte bir merkez depodan dört şubeye 1 litre UHT süt sevk ediliyor. Koli 12 adet, kapsama süresi 4 gün. Şubeler büyüklük ve müşteri profiline göre farklı kümelerde; Ş3 küçük bir mahalle şubesi ve süt rafı dar.

Hedef stok

Günlük tahmin × Kapsama süresi + Emniyet stoğu

Net ihtiyaç

max(0; Hedef stok − Eldeki stok − Yoldaki mal)

Koli yuvarlama

Yuvarla(Net ihtiyaç ÷ Koli içi adet) × Koli içi adetEn yakın tam koliye yuvarlanır.

Kapasite sınırı

Sevk ≤ Raf ve arka depo kapasitesi − Eldeki stok − Yoldaki malSınır koli katına aşağı yuvarlanır.

Depo stoğu yetmezse sınırlı stok nasıl paylaştırılır?

Kampanya haftasında, tedarikçi geciktiğinde ya da bayram öncesinde depo stoğu şube ihtiyaçlarının toplamını karşılamaz. Paylaştırma kuralı bu durumda sevk listesinin en tartışmalı kararıdır, çünkü bir şubeye verilen her koli başka bir şubeden alınmıştır. Kural baştan yazılmazsa paylaştırma o gün listeyi hazırlayan kişinin sezgisine kalır ve aynı durum iki farklı haftada iki farklı sonuç verir.

Yaygın kurallar aşağıdaki tabloda. Eşit dağıtım her şubeye aynı miktarı verir; küçük şubede mal birikir, büyük şubede raf boşalır. İhtiyaca orantılı dağıtım her şubenin ihtiyacını aynı oranda kısar; adil görünür ama satılacak malı ve emniyet stoğunu aynı oranda keser. Öncelikli dağıtım önce her şubenin bir sonraki sevkiyata kadar satacağı malı, yani stoksuz kalmama payını karşılar; emniyet stoğu ancak bundan sonra, talebi yüksek şubeden başlayarak tamamlanır. Emniyet stoğu her gün kullanılmaz, satış payı kullanılır; bu yüzden kayıp satışı en çok azaltan genellikle öncelikli dağıtımdır.

Boş rafın bedeli bu sıralamanın nedenidir. GMA, FMI ve CIES'in 2002'de açıkladığı küresel araştırmaya göre stoksuzlukla karşılaşan tüketicinin yüzde 31'i başka mağazaya gider, yüzde 9'u hiç satın almaz; bu iki pay mağaza için kesin kayıptır. Talebi yüksek şubede raf boşaldığında aynı kayıp daha fazla müşteriye dokunur.

Stoksuz kalmama payı

max(0; Günlük tahmin × Kapsama süresi − Eldeki stok − Yoldaki mal)Koli katına yuvarlanır ve kapasiteyle sınırlanır.

Paylaştırılacak kalan

Depo mevcudu − Σ Stoksuz kalmama payı

Depo mevcudu ilk adımı bile karşılamıyorsa satış payları da kısılır. Bu durumun kuralı da yazılı olmalıdır (örneğin talebe orantılı kısma) ve kısılan şubeler listesi satın alma ekibine gider: açık bir paylaştırma sorunu değil, tedarik sorunudur.

Şube kümeleme ve yeni ürün, yeni şube için ilk dağıtım

Her şubeyi tek başına ele almak yerine benzer şubeleri kümelemek iki işe yarar. Birincisi, tek bir şubenin gürültülü verisi yerine kümenin daha kararlı satış deseni kullanılır. İkincisi, geçmişin olmadığı durumda (yeni ürün, yeni şube) dayanılacak bir referans olur. M5 yarışmasında da en iyi yöntemlerin neredeyse tamamı serileri birlikte öğrendi ve düzenleyenler bunun kısa geçmişli serilerin sorununu hafiflettiğini yazdı. Kümeleme ölçütü şubenin ne sattığını ve kime sattığını yansıtmalıdır: ciro, metrekare, müşteri profili ve satış eğrisi.

İlk dağıtım, satış geçmişi henüz oluşmamış bir ürünün şubelere ilk gönderimidir ve en zor sevk kararıdır, çünkü dayanacak veri yoktur. Tahmin literatüründe bu sorunun karşılığı benzetmeyle tahmindir: Forecasting: Principles and Practice, geçmişi olmayan durumlarda benzer vakalardan yola çıkmayı ve tek bir benzetmenin yanlılık yaratabileceği için birden fazla benzetmeye dayanmayı önerir. Markette benzetme, aynı kategorideki benzer fiyat ve boyuttaki ürünlerin aynı şube kümesindeki ilk haftalarıdır.

Yeni şubede durum tersine döner: ürünlerin geçmişi vardır, şubenin yoktur. Yeni şube aynı kümedeki şubelerin ilk haftalarıyla, metrekareye göre ölçeklenerek başlatılır; gerçekleşen satış geldikçe küme varsayımının yerini şubenin kendi verisi alır. Hem yeni üründe hem yeni şubede ilk dağıtımın hatası transferle düzeltilir; bu yüzden ilk dağıtım bilerek temkinli yapılır ve kalan stok depoda tutulur.

İlk dağıtım (şube başına)

Benzer ürünlerin küme ortalaması haftalık satışı × Şube katsayısı × İlk dönem (hafta) + Raf teşhir miktarıSonuç koli katına yuvarlanır ve raf kapasitesiyle sınırlanır.

Şube katsayısı

Şubenin kategori satışı ÷ Kümenin ortalama kategori satışı

Miktar neden tanımlı formülle hesaplanmalı, kara kutu modelle değil?

Sevk miktarını doğrudan bir modelin ürettiği sistemlerde liste bir sonuç olarak gelir: Ş3'e neden 60 adet gittiği sorulduğunda cevap 'model böyle hesapladı' olur. Tanımlı formülle hesaplanan listede cevap bir satırdır: hedef 106, eldeki 10, boş kapasite 62, bağlayıcı kısıt kapasite. Zincir markette bu fark dört nedenle önemlidir.

Birincisi denetlenebilirliktir. Kampanya bittiğinde fazla kalan stokun öneriden mi, müdahaleden mi, yanlış tahminden mi geldiği ancak her satırın hesabı izlenebiliyorsa bulunur. İkincisi tekrarlanabilirliktir: aynı parametrelerle çalıştırılan hesap aynı listeyi verir; bir parametre değiştiğinde, örneğin emniyet stoğu katsayısı, listenin neden değiştiği bilinir. Üçüncüsü düzeltilebilirliktir: hata bir kuraldaysa kural düzeltilir ve bütün şubelerde aynı anda düzelir; kara kutuda aynı hata bir sonraki eğitime kadar sürer ve nereden geldiği bilinmez.

Dördüncüsü planlamacının güvenidir. Management Science'ta 2018'de yayımlanan deneysel çalışma, insanların algoritmaların kusurlu olduğunu gördükten sonra onları kullanmaktan sık sık vazgeçtiğini, ama tahmini az da olsa değiştirebildiklerinde kusurlu bir algoritmayı kullanmaya belirgin biçimde daha istekli olduklarını buldu. Sevkiyatta bunun karşılığı açıktır: planlamacı hesabını göremediği ve değiştiremediği bir listeyi ilk hatada bir kenara bırakır ve elektronik tabloya döner. Yapay zeka bu yüzden miktarın hesabına değil, listenin açıklamasına konduğunda en çok değer üretir.

Tanımlı formül tahminin de basit olması gerektiği anlamına gelmez. Tahmin istatistiksel bir modelden ya da makine öğrenmesinden gelebilir; ayrım tahmin ile karar arasındadır. Tahmin bir girdidir ve doğruluğu ölçülür, sevk miktarı bir karardır ve hesabı açıktır.

Yapay zeka açıklama katmanı ne ekler?

Tanımlı formül her satırın hesabını açık tutar ama binlerce satırlık bir listeyi okunur kılmaz. 40 şubeye 6.000 üründen sevk yapılan bir günde öneri listesi on binlerce satırdır ve planlamacı hangisine bakacağını bilmek zorundadır. Açıklama katmanının işi burada başlar: listeyi okur, satırları kısıtlarına ve sapmalarına göre gruplar ve doğal dille özetler.

İyi bir açıklama üç soruya cevap verir: hangi şube neden ihtiyacından az aldı, hangi kısıt bağlayıcıydı ve hangi satırlar kontrol edilmeli. Önceki bölümlerdeki dört şubeli örnek için, depo stoğunun kısıtlı olduğu gün, böyle bir katmanın ürettiği özet aşağıdaki gibi olabilir.

Açıklama katmanının sınırları da yazılı olmalıdır. Açıklama yalnızca hesapta ve geçmiş listelerde var olan bilgiyi kullanır; listede olmayan bir neden uydurmaz, miktarı değiştirmez ve onay vermez. Açıklamadaki her rakam listenin bir satırına bağlanabilmelidir; bağlanamayan cümle açıklama değil, tahmindir. Bu ayrım, yapay zekanın hata yapabildiği yerde hatanın sevk edilen koliye değil, okunup kontrol edilecek bir cümleye düşmesini sağlar.

• Şube bazında ihtiyaç ile öneri arasındaki farkın nedeni
• Bağlayıcı kısıt ve aynı kısıtın kaç satırı etkilediği
• Tamponsuz kalan, tekrar tekrar aynı kısıta takılan ve tahmini sert değişen satırlar
• Liste önceki çalışmaya göre neden değişti: hangi parametre, hangi veri

Onay akışı ve müdahale kaydı: öneriden sapma nasıl ölçülür?

Öneri listesi doğrudan sevke gitmemelidir. Planlamacı her satırı onaylar, reddeder ya da miktarını değiştirir; onaylanan liste ERP'de sevk emrine dönüşür. Değişiklik çoğu zaman meşrudur, çünkü planlamacı hesabın bilmediği bir şeyi biliyor olabilir: şubede tadilat, yerel bir etkinlik, arızalı bir soğutucu. Önemli olan değişikliğin gerekçesiyle kayda girmesidir: kim, ne zaman, hangi satırı, hangi değere, hangi nedenle değiştirdi.

Kayıt iki işe yarar. Birincisi hesap verebilirliktir: kampanya bittiğinde fazla kalan stokun öneriden mi müdahaleden mi geldiği görülür. İkincisi öğrenmedir. Dört tedarik zinciri şirketinde 60 binden fazla tahmini inceleyen ve 2009'da International Journal of Forecasting'de yayımlanan çalışmaya göre büyük düzeltmeler genellikle doğruluğu artırırken küçük düzeltmeler sık sık bozdu; yukarı yönlü düzeltmelerin doğruluğu artırma ihtimali aşağı yönlülere göre çok daha düşüktü. Forecasting: Principles and Practice de her düzeltmenin gerekçesiyle belgelenmesini ve sonuçlarının geri bildirim için saklanmasını önerir. Sevk listesinde aynı desen 'her ihtimale karşı bir koli fazla' düzeltmesiyle görülür; kayıt varsa hangi müdahale türünün sonucu iyileştirdiği ölçülür.

Müdahale oranı

Değiştirilen öneri satırı ÷ Toplam öneri satırı × 100

Yukarı yönlü müdahalenin isabeti

Ek miktarı bir sonraki sevkiyata kadar satılan satır ÷ Yukarı yönlü değiştirilen satır × 100

Aşağı yönlü müdahalenin bedeli

Bir sonraki sevkiyattan önce stoksuz kalan satır ÷ Aşağı yönlü değiştirilen satır × 100

Planlamacının değişikliği listeyi değil, satırı değiştirir. Hesabın kendisi (emniyet stoğu katsayısı, kapsama süresi, kapasite tanımı) yalnızca yetkili kişi tarafından, tarihli ve kayıtlı olarak değiştirilir; aksi halde aynı girdinin aynı listeyi vermesi ilkesi sessizce bozulur.

Bir yapay zeka ile dağıtım iddiası nasıl değerlendirilir?

Yapay zeka destekli otomatik sevkiyat ifadesi tek başına bir şey söylemez. İddianın değerini demoda kendi verinizle sorulan sorular belirler. Aşağıdaki sorular herhangi bir sistem için geçerlidir ve cevapların hepsi hazır demo verisiyle değil, sizin şube, ürün ve kısıt yapınızla gösterilmelidir.

Mindpera'da bu işi Mind Send yapar. İlk dağıtım, depodan şubeye ikmal ve şubeler arası transfer önerisi talep tahmini, mevcut stok ve kısıtlarla (şube raf ve arka depo kapasitesi, minimum sevk paketi, depo mevcudu) ürün ve şube kırılımında her çalıştırmada kendiliğinden üretilir; her satır hangi kısıttan etkilendiğini taşır. Şubeler ciro, metrekare, müşteri profili ve satış eğrisine göre kümelenir; yeni ürün ve yeni şube için ilk sevk miktarı şube kümesi, benzer ürün geçmişi ve kapasiteyle hesaplanır. İdeal stok, karşılanmayan talep ve sevk miktarı tanımlı formüllerle hesaplanır ve aynı parametrelerle çalıştırılan dağıtım aynı listeyi üretir. Yapay zeka listeyi açıklar: hangi şubenin neden az aldığını, hangi kısıtın bağlayıcı olduğunu ve dikkat edilmesi gereken satırları özetler; miktarı model belirlemez. Planlamacı satır bazında onaylar, reddeder ya da değiştirir; her karar kim, ne zaman, hangi gerekçeyle bilgisiyle kayıtlıdır ve onaylanan liste ERP sevk emrine dönüşür.

1. Miktarı kim belirliyor?Sevk miktarı tanımlı bir formülle mi hesaplanıyor, yoksa doğrudan bir modelin çıktısı mı? Formülse yazılı olarak isteyin; modelse tek bir satırın miktarının nasıl açıklandığını sorun.
2. Aynı girdi aynı listeyi veriyor mu?Hesabı aynı parametrelerle iki kez çalıştırtın. İki liste aynı değilse denetim ve tartışma her hafta yeniden başlar.
3. Satır hangi kısıttan etkilendi?Rastgele seçtiğiniz bir satır için depo mevcudu, raf ve arka depo kapasitesi, koli ve emniyet stoğundan hangisinin bağlayıcı olduğunu göstertin.
4. Depo yetmediğinde kural ne?Kısıtlı stoklu bir günü kendi verinizle canlandırın; paylaştırma kuralının yazılı olup olmadığını ve hangi şubenin neden az aldığını sorun.
5. Yeni ürün ve yeni şube nasıl başlıyor?İlk dağıtımın hangi benzer ürünlere, hangi şube kümesine ve hangi kapasite tanımına dayandığını isteyin.
6. Tahmin doğruluğu nasıl ölçülüyor?Tahmin, gerçekleşme ve sapma ürün ve şube kırılımında raporlanıyor mu; model naif tahminle karşılaştırılıyor mu; stoksuz günler ayrı işaretleniyor mu?
7. Planlamacı değişikliği nereye yazılıyor?Satır bazında onay, ret ve değişiklik kaydı, gerekçe kodu ve değişikliklerin sonucunu ölçen bir rapor var mı?
8. Yapay zeka açıklaması doğrulanabilir mi?Açıklamadaki her rakamın listenin bir satırına bağlanıp bağlanmadığını kontrol edin; açıklama katmanının miktarı değiştirip değiştiremediğini sorun.

Kurulumu ekibimiz yapar: ERP'deki stok bakiyeleri, satış hareketleri, ürün ağacı ve koli tanımları ile şube küme ve raf kapasitesi tanımları kurulumda tek modele taşınır. Paylaştırma kuralı ve emniyet stoğu politikası ise sevkiyat ekibinizin kararıdır.