İnsansız Hava Aracı Lojistikte İletişim ve Bilgi Teknolojisi Dron olarak bilinen insansız hava araçları (İHA) küçük Gereksinimi boyut ve ağırlıklarda malzeme taşımada kullanılabildiği İşletmelerdeki lojistik faaliyetler, sadece malların fiziksel gibi, depolarda etiketlerin okutulmasıyla malzeme sayım hareketlerini içermemekte, aynı zamanda firmanın amacıyla da kullanılabilmektedir. tedarikçiler ve müşterileriyle olan ilişkilerini de koordine etme çabası içindedir. Bunun için de “enformasyon” ve Artırılmış Gerçeklik
iletişim araçları gereklidir. AR teknolojisi, bir yazılım bağlantısı ve akıllı gözlük veya tablet benzeri cihaz entegrasyonuyla çalışır ve depoda Bilgi Teknolojileri (BT), iş süreçlerini geliştirmek için malzeme toplama, bakım ve onarım işlerinde ve kalite bilgi temin eder ve işletmenin en tepedeki stratejik kontrol amacıyla kullanılabilir. amaçlarını destekler. BT, işletmelerin bu stratejik amaçlarına şu konularda olumlu etkileri olduğu Küresel Konumlandırma Sistemi (GPS) söylenebilir: Bu sistem, araç takip, konteyner takip, işletme içi forklift
• Operasyonel mükemmeliyet vb. ekipmanların takibi amacıyla kullanılabilir.
• Yeni ürünler, hizmetler, iş modelleri Veri İletimi Yöntem ve Araçları • Etkin müşteri, tedarikçi ilişkileri İşletmelerde Veri İletiminin Amacı • Rekabetçi avantaj • Hayatta kalma Veri iletişiminin temel amacı, kullanıcının bilgisayarları, terminalleri ve uygulama programları arasında bilgi • Etkin karar verme alışverişi yapmaktır. İşletmelerde sıklıkla kullanılan farklı Verinin Önemi ve Veri Toplama Araçları veri iletim mimarilerini şu şekilde özetleyebiliriz:
İşletmelerin doğru kararlar alıp eyleme geçebilmesi için Web Servisleri ve Sunucu Mimarisi ihtiyaç duyduğu ilk gereklilik veridir (kitabın 188. Sunucu mimarisi, genelde işletmelerde toplanan verinin sayfasındaki şekil 7.2'de gösterildiği gibi). işlenmek üzere iletilmesinde kullanılır. Web hizmetleri Veri, işletmedeki operasyon kayıtlarının ham şekilde (servisleri) ise mevcut sistemi geliştirmek veya yeni kaydedilmiş hâlidir. Girişi yapılmış veri, henüz anlam enformasyon sistemleri uygulamaları yaratmak için kazanmamıştır ve yorumlanmamıştır. kullanılabilir.
Enformasyon, verinin anlam kazanmış ve belirli bir amaç XML Dili Kullanımı için şekillenmiş hâlidir. Veri, gözlemlerin direk XML (Extensible Markup Language) hem insanlar hem de sonuçlarıdır. Veriler kategorileştirilip üzerine bir anlam bilgi işlem sistemleri tarafından kolayca okunabilecek eklendiğinde, enformasyona dönüşür. dokümanlar oluşturmaya yarayan bir işaretleme dilidir.
Bilgi, kurumsal tecrübe veya çalışma yoluyla kazanılmış, Elektronik Veri Değişimi (EDI) birikimdir. Veri olmadan enformasyona ulaşmak, Bu sistem (Electronic Data Interchange) genel olarak iş enformasyon olmadan da bilgi elde etmek zordur. ortakları arasında standart bir formatta, elektronik Bilgelik, bilgiden sonra gelen aşama olarak adlandırılan ortamdaki dokümanların (sipariş, fatura, beyanname, vd.) bilgelik ise bilginin sentez yoluyla bütünleştirilmesi ve bilgisayardan bilgisayara direkt aktarımıdır. sindirilmesi durumudur. Bulut (Cloud) Sistemler Veri toplamak için işletmelerin kullanabileceği çeşitli Bu tür sistemlerin kullanımında, internet ortamında kiralık araçlar mevcuttur ve bu araçların belli başlılarını şu bir sunucu vardır ve yazılım kurulumları buraya yapılır. şekilde özetleyebiliriz: Böylelikle internet erişimi olan her yerden bu yazılıma
Barkod ve Karekod erişim sağlanır.
Barkod veya karekod teknolojisi, üretilen veriyi, çizgi Nesnelerin İnterneti (IoT) formatına dönüştürüp etiketlenmesini ve hızlıca Bu sistem, işletme içinde ve dışındaki tüm cihazların okutulmasını mümkündür mümkün kılar. internete bağlantılı olması ile başlar. Cihazlardan sensörler
Radyo Frekanslı Tanımlama Sistemleri (RFID) desteği ile toplanan veriler, anlık paylaşılır. Bu sayede makineler etraftaki cihazlardan aldıkları bilgiler ile bir Bu tür sistemler, barkodun gelişmiş hâli gibi düşünülebilir. sonraki işlemlerinde daha doğru hareket edebilirler. En büyük farkı ve üstünlüğü temas gerektirmemesi, çok daha uzun mesafeden okuma yapabilmedir. Blok-zincir (Blockchain)
Ses ve Işıkla Toplama Bu sistem ise dağıtılmış veri tabanıdır. İçerdiği bir onaylama mekanizması ve dağıtılmış yapısı sayesinde, Lojistik operasyonlarda, depoda toplama ve yerleştirme aşırı güvenli şekilde işler. Blok-zincir platformu, işlemlerinde kolaylık sağlayan bir teknolojidir.
faturalardan ve ödemelerden sözleşmelere ve izlemeye lokasyon ve statü takibi imkânı sunar. Personele iş atama, kadar, her şeyi tek bir yerde güvenle yönetmeyi sağlar. boş konteyner takibi ve yük ataması, yük tipine göre kurallar gerçekleşebilir. Lojistikte Veri İşleme (Operasyon Yürütme) ve Planlama Yazılımları Saha Yönetim Sistemi (YMS)
İşletmelerde lojistik faaliyetlerinin yürütülmesinde ve Bu sistemler ile araç park sahasının yönetimi ilgili planlanmasında, tek bir yazılım yeterli olamamaktadır. işlemler yürütülür. Rezervasyon alma ve yer planlama, Lojistik operasyonlarla ilişkili belli başlı kurumsal giriş çıkış işlem kayıtları ve takibe olanak sağlar.
yazılımları şu şekilde özetleyebiliriz: Bilişim Destekli Gelişmiş Planlama
Üretim Kaynakları Planlama (MRP) Lojistik sistemlerde elde edilen veriler enformasyona
Bu yazılım türü ERP yazılımlarının günümüzde bir alt dönüştürülerek stratejik ve taktik düzeylerde planlama üretim planlama modülüdür. Kurumsal yazılımların yapmak için kullanılır. tarihteki fonksiyonel gelişimi MRP ile başlamış, MRPII İşletmelerde Gelişmiş Planlamanın Amacı ile genişlemiştir. İşletmenin tedarik lojistiği, üretim lojistiği ve dağıtım Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) lojistiğinin etkili ve verimli yürütülmesi kaynakların etkin
ERP yazılımları ortak bir veri tabanında çalışarak, bir kullanımını gerektirir. Bu nedenle öncelikle etkili işletmenin bütün ihtiyaçlarını karşılayan modülleri içeren, planlama şarttır. Ancak bu planlamanın da kısa sürede ve dev bir işletme yönetimi yazılımıdır. Bu sistemlerde, stok çok faktörü dikkate alarak yapılması gereklidir. ve envanter yönetimi modülü mevcuttur ve temel stok İşletmelerde ERP ve MRP gibi sistemler temel hareketleri yürütülebilir. faaliyetlerin planlanmasında kolaylık sağlamaktadır. Fakat bu tip temel yazımlar farklı senaryoları değerlendirmek, Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) optimizasyon yapmak ve kısıtları dikkate almak gibi
Bir şirketin mevcut ve potansiyel müşterilerle olan özelliklerden yoksundur. Bu aşamada yeni tesis yeri etkileşimini yönetmek için kullanılan bir yaklaşımdır. belirlenmesi, lojistik ağın iyileştirilmesi, en uygun Müşterilerle olan ticari ilişkileri geliştirmek, özellikle de güzergahın belirlenmesi, sonlu kapasite çizelgeleme, müşteriyi elde tutmaya odaklamak ve sonuçta satış optimal seçimin yapılması, farklı senaryo sonuçlarının büyümesini artırmak için müşterilerin geçmişi hakkında oluşturulması ve karşılaştırılması gibi işlemler için daha veri analizi kullanır. gelişmiş araçlara ihtiyaç duyulmaktadır (kitabın 199. Tedarikçi İlişkileri Yönetimi (SRM) sayfasındaki şekil 7.17'de gösterildiği gibi).
Bu sistemler, mal veya hizmet tedarikçileri ile etkileşimi Stratejik Ağ Optimizasyonu
üst seviyeye çıkarmak, planlama ve yönetmek için Tedarik zinciri ve bu zincir üzerindeki lojistik kullanılan yaklaşımdır. Kurumsal yazılım yapısı açısından, operasyonların modellenmesinde ve uygun ulaşım şeklinin ERP’deki “satın alma” modülü ile entegre çalışabilir. belirlenmesinde kullanılır.
Depo Yönetim Sistemleri (WMS) Gelişmiş Planlama ve Çizelgeleme (APS)
Depo giriş çıkış ve transfer planlarının ve işlem Bu tür araçlar ise planlamada, kısıtlar altında kayıtlarının yapıldığı sistemlerdir. Sipariş kabulden optimizasyon yapar. Ürün, kapasite, iş gücü gibi kısıtları sevkiyata kadar görev ataması, raporlama vb. işlemler dikkate alır. Maksimizasyon, minimizasyon (fayda, zarar) geçekleştirilir. hedefi doğrultusunda çalışır.
Nakliye Yönetim Sistemleri (TMS) İdeal Kombinasyon
Bu sistemler, sevkiyat oluşturma, sevkiyat için uygun araç Tüm ERP, APS gibi sistemler yalnız çalışabilse de birlikte planlarının yapılması, nakliyeci ve sözleşme yönetimi çalıştıklarında en iyi sonuçları vermektedirler. SCM ve fonksiyonlarını içerir. Yükleme süreçlerini koordine eder. APS uygulamaları, arz, talep veya üretim sürecinde Siparişe uygun taşıma modu karması seçimi ve değişiklikler olduğunda, gerçek zamanlı ve hızlı bir analiz konsolidasyonunu yapar, taşıyıcı seçimi yapar. yapabilmek, merkezî verilerinden beslenecekleri bir
Kargo ve Araç Yükleme ve Optimizasyonu (CLO) ERP’ye ihtiyaç duyar. ERP uygulamaları müşteri kısıtları, üretim kısıtları, coğrafi kısıtlar gibi birden fazla durumu Bu yazılımlar; kamyonlar, treylerler, trenler ve deniz beraber değerlendirilebilecek yeteneğe sahip değildir. APS konteyneri gibi taşıma ünitelerinin yüklenmesini optimize tüm planlama süreci boyunca bunları mantıklı şekilde eder. Siparişleri yerine getirmek için, araç sayısını en aza dikkate alır. ERP ve APS uygulamaları, kısıtlamalara, indirir. Maksimum yük verimliliği ile siparişleri uygun kapasiteye ve malzemelere dayalı en uygun planı araçlara tahsis eder. oluşturmak için birlikte çalışır. üreticilerin ürünün nasıl,
Konteyner Yönetim Sistemleri (CMS) ne zaman ve nerede üretilip teslim edilmesi gerektiği ile Limana, sahaya gelen konteynerlerin terminalde ilgili değerlendirmeleri SCM ve APS sistemleri yapar. Bu yönetilmesi için kullanılan sistemleridir. Web tabanlı nedenle bir ERP bir APS’ye bağlandığında, sadece
kapasiteyi değil, aynı zamanda malzeme, ekipman, Veri Madenciliği personel ve lojistik kısıtlamalarını da aynı anda dikkate OLAP farklı boyutlarla raporlama iken, veri madenciliği alır. (data mining) “keşfe” dayanır. Büyük verideki saklı
Simülasyon ilişkileri bulur, kurallar oluşturur, buna göre gelecek tahmini yapar. Veri madenciliği beş aşamadan oluşur: Limitli bir zaman diliminde, gerçek sistem üzerinde karar vermek için bir model kurmak ve üzerinde deney yapma 1. Veri seçme işlemi çalışmasıdır. Yeni depo yatırımı fizibilitesi, üretim hattı 2. Ön işleme kapasite ve darboğaz analizi, depo ekipman verimlilik 3. Dönüştürme analizi, kurgulanan yeni sistemin testi, ekipman ve şoför- 4. Veri madenciliği depo elemanı personel planlaması, yeni depo personeline 5. Yorumlama ve değerlendirme süreç ve operasyon eğitimi gibi alanlarda kullanılmaktadır Veri Bilimi-Veri Madenciliği İşletmelerde Veri Analitiği Günümüzde veriler, her zamankinden daha hızlı bir
Veri analizi, ham biçimde olan verinin denetleme, şekilde artmaktadır. İşte bu yüzden herkesin bu iki terimi temizleme, dönüştürme ve modelleme aşamalarında anlaması zorunlu hâle geldi. “Bilim” ve “madencilik” geçirilerek, bu veriden yararlı bilgi bulma, sonuç çıkarma kelimelerinin anlamı, veri alanında farklıdır. Özetle:
ve karar verme sürecidir. • Veri bilimi bir alandır, veri madenciliği ise bir
İş Zekâsı tekniktir. İş zekâsı (Business Intelligence-BI), her türlü veriyi, • Veri bilimi bilimsel çalışmaya odaklanır, veri kaynakları ayırt etmeksizin bir arada tutup, modelleyip madenciliği iş sürecine odaklanır. ihtiyaca göre bu verileri gösteren uygulamalardır. İş zekâsı • Veri biliminin amacı, tahmine dayalı modeller uygulamalarında amaç, karar vericilere enformasyonu oluşturmak, sosyal analizler, bilinmeyen doğru, gerçek zamanlı olarak iletmektir. Alışkanlıkları, gerçekleri ortaya çıkarmaktır. eğilimleri bulmak ve karar vermeye yardımcı olmak için • Veri bilimi veri görselleştirmelerinden, sosyal güncel ve eski verileri analiz eder. bilimlerden, istatistikten, veri madenciliğinden, doğal dil işlemeden oluşan çok disiplinlidir Karar Destek Sistemleri • Veri bilimi, yapılandırılmış, yapılandırılmamış
Bu sistemler ve veri ambarları arka planda çalışmaktadır. • veya yarı yapılandırılmış ilgili her türlü veriyi ele Karar destek sistemleri, matematiksel veya çözümlemeli almaktadır. modelleri kullanırlar. “Eğer-ise” analizi, duyarlılık analizi, • Veri bilimi için bir başka isim, veriye dayalı geriye duyarlılık analizi, çok boyutlu analiz/OLAP bilimdir. (Online Analytic Processing: Çok boyutlu veri işlemlerini • Veri bilimi bir kuruluş için, veri merkezli modeller), özet tablolar gibi farklı analiz türleri olanağı • ürünler oluşturmayı amaçlar. sağlarlar. Gelişmekte Olan Sistem ve Teknolojiler Veri Ambarı Dijital Dönüşüm ve Endüstri 4.0 Kavramı Veri ambarları farklı sistemlerden veriyi alabilir. Sonra alınan veriyi, uygun şekilde standardize eder. Farklı Dijital dönüşüm veya transformasyon (DX), her türlü sistemlerden konsolide edilmiş data elde olur (ETL ürün ve bilgi akışlarını da içerecek şekilde iş süreçlerinin araçları ile). Bu sayede veri sorgulama, analiz ve dijital ortama aktarılmasıdır. Uygulamada hedef, işlerin raporlamaya hazır hâle getirir. Bu süreçte OLAP küpleri otomasyonudur.
kullanılır. OLAP küpleri çok boyutlu veri analizi imkânı Dördüncü Sanayi Devrimi (Endüstri 4.0), tarihsel bir ve önceden hesaplanmış değerler ile hızlı raporlama dönemi ifade etmekten ziyade yapay zekadaki (AI) imkânı sunar. Örneğin; son 5 yıla ait, müşteri ve bölge gelişmelere, nesnelerin internetine, özerk (otonom) bazından alınan siparişlerin, hem tutar hem de miktar araçlara, büyük verilere ve diğer ileri teknolojilere bazında analizi gibi. dayanan dijital bir ekonomiyi ifade eder.
Büyük Veri (Big Data) Aynı zamanda, Endüstri 4.0, siber fiziksel sistemler
Yapılandırılmamış veya yarı-yapılandırılmış veriler (CPS), nesnelerin interneti (IoT), büyük veri ve analitik oluşturur. Oluşturan veriler web trafiği, sosyal medya, (big data), artırılmış gerçeklik (AR), katkılı üretimi (3D sensörler kaynaklıdır. Veri büyüklüğü petabyte, exabyte yazıcılarla), simülasyon, yatay ve dikey sistem seviyesindedir. Bu büyüklükteki veriler, normal veri entegrasyonu, bulut (cloud) bilişim, özerk (otonom) tabanı yönetim sistemleri ile işlenemez, farklı robotlar gibi imalat teknolojilerinde otomasyon ve veri performanslı teknolojiler kullanılır. Taşıma araçların alışverişi araçlarını ifade eder.
lokasyon ve kullanım bilgileri ile üretim makinelerinde Dijital dönüşümle birlikte iş dünyasına giren ve özellikle gelen enerji tüketim bilgileri örnek verilebilir. lojistik ile ilgili diğer teknolojik bileşenlerin bazıları ise
şunlardır:
Otonom Araçlar ve Robotlar BT projeleri, işletmelere değişim getirir ve bu dönüşümü Birbiriyle ağ üzerinde bağlantılı, akıllı nesnelerin başarıyla gerçekleştirmek için firmalar şu adımları sayısındaki patlama, bu eğilime büyük bir destek atmalıdırlar:
vermektedir. Otonom (kendi kendine gidebilen) araçlar • Dijital dönüşüme ne kadar hazır olduğunu (taşıyıcı robotlar, kamyonlar, uçaklar, dronlar, gemiler değerlendirmelidir. vb.) yeni iş senaryoları sağlamakta ve mevcutları optimize • Dijital olgunluk seviyesini değerlendirmelidir etmektedir. • Yol haritası oluşturmalıdır. 3D Yazıcılar • Uygulamada ise proje implemantasyonu, Yaygın olarak 3D (3 boyutlu) baskı olarak bilinen katkılı yönetimi çalışmalarının yapması gerekir.
üretim, malzemeyi birden fazla katmana yerleştirerek, bir nesneyi oluşturma işlemidir.
Yapay Zekâ (AI)
Yapay zekâ, bir bilgisayarın görevleri yürütme ve bir miktar insan zekâsı gerektiren kararlar alma yeteneğini ifade eden bir kavramdır. AI, daha geniş bir tedarik zinciri otomasyonu için bu alt yapıyı sağlar. Çok farklı kullanım alanları vardır. Yapay zekâ robotlarda, görüntü işlemede, ses işlemede, metin işlemede, metindeki veri- duygu analizinde, chat-bot’larda, IoT ve AR uygulamalarında, tedarikçi risk değerlendirme gibi alanlarda kullanılabilmektedir
Robotik Proses Otomasyonu (RPA)
Kavramında “robotik” kelimesi geçse de robotik süreç otomasyonu (RPA), aslında gerçek fiziki bir robot değil, bir çeşit yazılım kullanımıdır. Yazılım, çeşitli manuel işlemlerin ve görevlerin otomatikleştirilmesine izin verir, koordine eder ve yapar.
Dijital İkiz
Gerçek bir nesnenin, sanal dünyada anlık olarak kopyasının tutulmasıdır. Ürüne bağlanan sensörler sayesinde veriler toplanarak, sanal ikizine gönderilmekte ve aradaki etkileşim sayesinde, ürünün performansında iyileştirme yapılabilmektedir.
Yeni İş Modelleri
Teknolojinin değişimi, işletmelere yeni iş modelleri sunmaktadır. Bunlar paylaşım ekonomisi, talep üzerine gerçekleşen işlemler, kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetler, dinamik ve özelleştirilmiş fiyatlama, 3D yazıcılarla yedek parça lojistiğinin yeniden şekillenmesi çerçevesinde düşünülebilir. Bununla beraber iş modellerine ürün/hizmetlere ait kestirimci bakım, mobil kullanım ve otonom kullanım opsiyonları, IoT desteği ile siber güvenlik konuları gündemde kalacaktır.
Başarılı Bir Dönüşüm İçin
İşletme yönetimi açısından BT projeleri risklidir ve başarı, uyum oranı çok yüksek değildir. Bu amaçla “İnsan”, “Süreç” ve “Teknoloji” uyumuna çok dikkat edilmelidir. Diğer tarafta genel kaide olarak işleri önce anlamak, sonra basitleştirmek, en son teknoloji desteği ile otomatize etmek adımları izlenmelidir.