Yapay Zeka ile Stok ve Envanter Yönetimi Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, envanter ve tedarik planlama ekiplerinin talep tahmini ile stok politikalarını yapay zeka ve veri analitiği yöntemleriyle iyileştirmesi için tasarlanmış iki günlük uygulamalı bir programdır. Katılımcılar ABC-XYZ segmentasyonu, istatistiksel ve makine öğrenmesi tabanlı tahmin, güvenlik stoğu optimizasyonu, yavaş dönen stok yönetimi ve tedarik riski panolarını örnek verilerle çalışır.

Neden Bu Eğitim?

İsabetli Tahmin. Mevsimsellik, kampanya ve aralıklı talebi dikkate alan yöntemlerle planlamayı sezgiden veriye taşıyın.

Dengeli Stok. Hizmet düzeyi hedefi ile stok taşıma maliyeti arasındaki dengeyi ürün segmentine göre bilinçli kurun.

Riskte Erken Uyarı. Yavaş dönen stokları, tedarik gecikmelerini ve stoksuz kalma riskini sorun büyümeden fark edin.

“Rafta bekleyen her fazla ürün bağlanmış sermayedir, eksik olan her ürün kaybedilmiş bir müşteridir; dengeyi veri kurar.”

Ön Koşullar

Planlama Deneyimi — Stok, sipariş veya talep planlama süreçlerinde aktif görev almış olmak.
İyi Düzey Excel — Pivot tablo, formül ve grafiklerle rahat çalışabilmek; Power BI bilgisi avantajdır.
Temel İstatistik — Ortalama, standart sapma ve dağılım gibi temel istatistik kavramlarına aşinalık.
Kodlama Gerekmez — Python bölümleri demo olarak gösterilir; katılımcılardan kod yazmaları beklenmez.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiEnvanter politikalarını gözden geçirmek, stokları segmentlere ayırmak ve istatistiksel ile makine öğrenmesi tabanlı talep tahmini yöntemlerini uygulayıp değerlendirmek.

Modül 1

Envanter Yönetiminin Temelleri ve Veri

Stok maliyetleri: taşıma, sipariş ve stoksuz kalma maliyeti
Yeniden sipariş noktası ve ekonomik sipariş miktarı (EOQ)
Göstergeler: stok devir hızı, doluluk oranı ve stok günü
ERP'den satış, stok, sipariş ve tedarik süresi verisi
Kural tabanlı planlamadan yapay zeka destekli planlamaya
Vaka: Fazla stok ve stoksuzluğun bir arada yaşandığı depo

Modül 2

Stok Segmentasyonu ve Talep Örüntüleri

ABC analizi ile değer bazlı önceliklendirme
XYZ analizi ile talep değişkenliğinin ölçülmesi
Trend, mevsimsellik ve kampanya etkisinin ayrıştırılması
Aralıklı talep: yedek parça ve MRO kalemleri
Kümeleme ile benzer talep davranışlı ürün grupları
Uygulama: Örnek veriyle ABC-XYZ matrisi oluşturma

Modül 3

İstatistiksel ve Makine Öğrenmesi ile Tahmin

Hareketli ortalama ve üstel düzeltme yöntemleri
Croston yöntemiyle aralıklı talep tahmini
Gradyan artırma (LightGBM) ile özellik tabanlı tahmin
Tatil, fiyat ve promosyon gibi dış değişkenlerin eklenmesi
Nokta tahmini yerine olasılıksal tahmin ve tahmin aralığı
Demo: Python statsforecast ile çoklu ürün tahmini

Modül 4

Tahmin Doğruluğu ve Planlama Süreci

MAPE, WAPE ve tahmin sapması (bias) metrikleri
Geriye dönük test (backtesting) ile model karşılaştırma
Yeni ürünler için benzer ürün tabanlı tahmin yaklaşımı
Planlamacı düzeltmelerinin katma değerinin ölçülmesi
Uygulama: Tahmin doğruluk raporunun yorumlanması
Günün değerlendirmesi ve stok optimizasyonu gününe köprü

Günün hedefiTahmin belirsizliğini güvenlik stoğu ve sipariş politikalarına yansıtmak, yavaş dönen stokları yönetmek, tedarik risklerini izlemek ve yol haritası hazırlamak.

Modül 1

Güvenlik Stoğu ve Sipariş Politikası

Hizmet düzeyi hedefi ile güvenlik stoğu ilişkisi
Talep ve tedarik süresi belirsizliğinin birlikte ele alınması
Minimum sipariş miktarı ve kapasite kısıtları
Simülasyon ile farklı stok politikalarının karşılaştırılması
Çok kademeli (multi-echelon) envanter yaklaşımına giriş
Uygulama: Excel ile hizmet düzeyi ve stok maliyeti dengesi

Modül 2

Stok Sağlığı ve Yavaş Dönen Ürünler

Yavaş dönen, ölü ve miadı yaklaşan stokların tespiti
Stok eskime riskinin makine öğrenmesiyle skorlanması
Depolar arası transfer ve yeniden dağıtım önerileri
SKU rasyonalizasyonu ve ürün gamı sadeleştirme
Stok kayıt hatası ve sayım farklarında anomali tespiti
Vaka: Ölü stoğu nakde dönüştürme eylem planı

Modül 3

Tedarik Riski ve Karar Destek Panoları

Tedarik süresi gecikmelerinin tahmini ve erken uyarı
Tedarikçi performansı ve alternatif kaynak senaryoları
Power BI ile envanter kontrol kulesi panosu tasarımı
Üretken yapay zeka ile stok raporu yorumlama ve özetleme
S&OP toplantılarına veriye dayalı karar desteği
Uygulama: Kritik ürünler için stok risk panosu

Modül 4

Uygulama Yol Haritası ve Kapanış

SAP IBP, Blue Yonder ve ERP içi planlama çözümleri
Veri kalitesi, süreç sahipliği ve değişim yönetimi
Pilot kategori seçimi ve başarı ölçütlerinin belirlenmesi
Atölye: Kurum için 90 günlük envanter analitiği planı
Genel değerlendirme ve Soru-Cevap oturumu
Sertifikaların takdimi ve kapanış oturumu

Eğitim Kazanımları

Envanter Politikası — Stok maliyet kalemlerini ve sipariş parametrelerini ürün segmentine uygun biçimde yeniden değerlendirebileceksiniz.
ABC-XYZ Analizi — Ürünleri değer ve talep değişkenliğine göre sınıflandırarak farklılaştırılmış planlama kuralları belirleyebileceksiniz.
Talep Tahmini — İstatistiksel ve makine öğrenmesi tabanlı tahmin yöntemlerinin güçlü yönlerini ve uygun kullanım alanlarını ayırt edeceksiniz.
Doğruluk Ölçümü — MAPE, WAPE ve sapma metrikleriyle tahmin kalitesini ölçüp modelleri geriye dönük testle karşılaştırabileceksiniz.
Güvenlik Stoğu — Talep ve tedarik süresi belirsizliğini hesaba katarak hizmet düzeyi hedefli güvenlik stoğu belirleyebileceksiniz.
Stok Sağlığı — Yavaş dönen ve eskime riski taşıyan stokları erken tespit edip transfer veya tasfiye planı oluşturabileceksiniz.
Kontrol Kulesi — Stok, tahmin ve tedarik riski göstergelerini bir araya getiren karar destek panosu tasarlayabileceksiniz.
Uygulama Planı — Kurumunuz için pilot kategori, veri ihtiyacı ve başarı ölçütlerini içeren 90 günlük bir plan hazırlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Stok ve envanter yöneticileri
talep ve tedarik planlamacıları
satın alma uzmanları
depo ve lojistik yöneticileri ile tedarik zinciri analistleri.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka ile Stok ve Envanter Yönetimi Eğitimi kimler için uygundur?

Program; stok ve envanter yöneticileri, talep ve tedarik planlamacıları, satın alma uzmanları, depo ve lojistik yöneticileri ile tedarik zinciri analistleri için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?

Eğitim 2 tam gün sürer ve 8 modülden oluşur. Kurumun tercihine göre Digital Vizyon Akademi sınıflarında, kurum lokasyonunda veya online olarak gerçekleştirilir.

Eğitime katılmak için programlama bilgisi gerekiyor mu?

Hayır. Uygulamalar Excel ve Power BI ile yapılır; Python ile tahmin modelleri canlı demo olarak gösterilir. İyi düzeyde Excel bilgisi ve envanter planlama deneyimi yeterlidir.

Eğitimde hangi yöntem ve araçlar ele alınıyor?

ABC-XYZ analizi, üstel düzeltme, Croston yöntemi, LightGBM ile tahmin, olasılıksal tahmin ve stok simülasyonu işlenir; Excel, Power BI ve statsforecast kullanılır, SAP IBP ve Blue Yonder gibi planlama çözümleri tanıtılır.

Kurumumuzun kendi stok verisiyle çalışabilir miyiz?

Evet. Eğitim öncesi yapılan ihtiyaç analizinde uygun bir veri kesiti belirlenirse segmentasyon, tahmin doğruluğu ve güvenlik stoğu uygulamaları kurumun anonimleştirilmiş verisiyle yürütülebilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

YAPAY ZEKA İLE STOK VE ENVANTER YÖNETİMİ EĞİTİMİ