Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, Dilek Tüzün Aksu (Yeditepe Üniversitesi öğretim üyesi) ve Bahadır Bey (OBEZ AR-GE Merkezi Yöneticisi) tarafından sunulan bir webinar serisidir. Dilek Hoca endüstri ve sistem mühendisliği alanında uzmanlaşmış, Amerika'da United Hava Yolları'nda tecrübesi olan bir akademisyendir, Bahadır Bey ise ERP sistemlerinde uzmanlaşmış ve OBEZ'de AR-GE merkezi yöneticiliğini yapan bir uzmandır.
- Webinar, "İş Gücü Planlama ve Optimizasyonu" konusunu ele almaktadır. Video, OBEZ'in AR-GE merkezi faaliyetlerinin tanıtımıyla başlayıp, iş gücü planlama optimizasyonu projesinin detaylarını, sistemin çalışma prensiplerini ve farklı sektörlerdeki uygulamalarını anlatmaktadır. Sunum, veri derleme, talep tahmini, kısıtların tanımlanması, optimizasyon modelinin çalıştırılması ve sonuçların raporlanması aşamalarını kapsamaktadır.
- Sistem, maliyet minimizasyonu, personel etkinliğini artırma, hizmet kaybını engelleme ve tanımlı hizmet seviyesini sağlama hedeflerine yönelik tasarlanmıştır. Çözüm, havacılık, bankacılık, perakende, ulaşım, enerji, sağlık, IT, eğitim ve eğlence gibi farklı sektörlerde kullanılabilmekte ve doğrusal tam sayılı programlama modelleri kullanarak işgücü planlarını oluşturmaktadır.
- Webinar Giriş ve Konu Tanıtımı
- Konuşmacılar, iş gücünün pandemi döneminde önem kazandığı bir dönemde iş gücü planlama ve optimizasyonu konusunu ele alacaklarını belirtiyor.
- Webinar serisinin ilk oturumunda iş gücü planlama ve optimizasyonu konusu ele alınacak.
- 00:45Dilek Tüzün Aksu'nun Tanıtımı
- Dilek Tüzün Aksu, Yeditepe Üniversitesi Endüstri ve Sistem Mühendisliği Bölümü'nde öğretim üyesi olarak görev yapmaktadır.
- Lisans eğitimini Boğaziçi Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü'nde, doktorasını ise Amerika'da RIA Üniversitesi'nde tamamlamıştır.
- Amerika'da United Hava Yolları'nda altı sene çalışmış, bilgi teknolojileri organizasyonunda (bin kişi civarında) AR-GE merkezi niteliğindeki ikiyüz kişilik bir grupta görev yapmıştır.
- 02:04Dilek Tüzün Aksu'nun Çalışmaları
- United Hava Yolları'nda havayolu birimlerine çözüm geliştirme ve süreçlerin iyileştirilmesi için projeler oluşturmuştur.
- Özellikle bakım tesislerinde uçak bakımlarının çizelgelenmesi ve işgücü planlaması ile ilgili projelerde görev almıştır.
- Ekip eşleme (pilot ve kabin personeli planlama) ile ilgili çalışmalarda bulunmuştur.
- 03:43Dilek Tüzün Aksu'nun Akademik ve Danışmanlık Çalışmaları
- Türkiye'ye döndüğünde Yeditepe Üniversitesi'nde 15 sene çalışmaktadır.
- Matematiksel modelleme, optimizasyon, dinamik ve tam sayılı optimizasyon problemlerine dönüştürülen araştırmalar yapmıştır.
- Son üç yıldır OBEZ'de danışmanlık yapmakta ve AR-GE merkezi bünyesinde projeler devam ettirmektedir.
- 04:55Bahadır Bey'in Tanıtımı
- Bahadır Bey, Ortadoğu Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği mezunu olup, on yılı aşkın süre ERP sistemlerinde farklı pozisyonlarda çalışmıştır.
- İnsan kaynakları çözümleri, üretim planlama, kalite yönetimi gibi süreçlerde yer almıştır.
- Doktorasını tamamladıktan sonra AR-GE tarafına kaymış ve OBEZ'de iki yıl AR-GE merkezi yöneticisi olarak çalışmıştır.
- 06:29OBEZ'in Tanıtımı
- OBEZ, 25 yıllık bir şirket olup, Türkiye şartlarında yerel yazılımcılar arasında sekizinci sırada yer almaktadır.
- 2012 yılından beri AR-GE merkezi olarak devam etmekte, 200'den fazla çalışanı arasında 130'ı AR-GE merkezinde tam veya yarı zamanlı çalışmaktadır.
- 8'in üzerinde proje gerçekleştirmiş olup, bu projeler 15'in üzerinde ülkeye ulaşmıştır.
- 07:46OBEZ'in Uluslararası Faaliyetleri ve Üniversite İşbirlikleri
- OBEZ, Avrupa, Rusya, Türk Cumhuriyetleri, Ortadoğu gibi farklı ülkelere ulaşmış olup, 2018 yılından beri Amerika'da bir ofis bulunmaktadır.
- Bugüne kadar 19 üniversiteyle işbirliği yapmış olup, bunların önemli bir kısmı aktif olarak çalışmaktadır.
- 30'un üzerinde yüksek lisans ve doktora mezunu çalışanı bulunmaktadır.
- 09:05OBEZ'in AR-GE Merkezi Çalışmaları
- OBEZ, tahminleme ve optimizasyonu bir arada kullanan çözümler geliştirmektedir.
- Mağaza ürün portföyü optimizasyonu projesinde hangi ürünlerin ve o üründen ne kadar satılmasına karar verme konusunda çalışmıştır.
- Ketter'ın şirketleri için menü optimizasyonu projesinde hangi yemeklerin tercih edilebileceğini tahmin etmiş ve en uygun maliyete menü oluşturma çözümü üreterek çalışmıştır.
- 10:19E-ticaret ve AR-GE Çözümleri
- Fiyatlandırma örneğinde, rakiplerin fiyatlarına bakarak kendi fiyat kararları verilir ve rakiplerin fiyat değişikliklerinin satışları nasıl etkileyeceği tahmin edilir.
- Tahminleme ve optimizasyon bir arada kullanılarak maksimum ciro, karlılık veya stok eritme gibi firmaların stratejik hedeflerine ulaşılır.
- AR-GE merkezi olarak e-ticaret sektörü için anlamsal ürün arama motoru, IoT teknolojileri, akıllı raf üretimi ve görüntü/video işleme teknolojileri gibi çeşitli çözümler geliştirilmiştir.
- 12:30İş Gücü Planlama Optimizasyonu Projesi
- İş gücü planlama optimizasyonu projesi, modelleme, tahminleme ve optimizasyon konularında elde edilen tecrübeyi kullanmak ve piyasada görülen bir açık üzerine çalışmak amacıyla başlatılmıştır.
- İnsan gücü standart olmayan bir faktör olduğundan, para gibi lineer ilişkiler sergilemez ve farklı yapılar gösterebilir.
- İşgücü piyasasına girmeden önce yaşamış olduğu toplumun inançları, kültürü ve alışkanlıkları da çalışanı etkileyen faktörler arasındadır.
- 14:52İş Gücü Verimliliği ve Pazar Büyüklüğü
- OECD ülkeleri arasındaki çalışmalara göre, daha az işgücü ve çalışma süresi harcayarak daha yüksek katkılarda bulunabilen ülkeler vardır.
- İşgücünün verimliliğine odaklanarak hem firmaların hem de ulusların refahını artırmak için yapılan bir çalışmadır.
- İş gücü planlama alanında 2020 yılında 6 milyar dolarlık yatırım yapılmış olup, 2025'e kadar bu tutar 9,30 milyara çıkması öngörülüyor.
- 16:40İş Gücü Planlama Projesinin İhtiyaçları
- Standart kurallarla sağlıklı sonuçlar elde etmek zor olduğundan, kural bazlı yaklaşımlar ve varsayımlar yerine veriden öğrenen bir sistem tercih edilmiştir.
- İş yükünün zamansal olarak değişken olması, çözümün esnek olması ve yeni verilerle tahminlerin güncellenebilmesi gereklidir.
- İş gücü planlamasını etkileyen faktörler arasında müşteri demografi, isyeri özellikleri ve lokasyonu, satılan ürünlerin gamı gibi çeşitli unsurlar bulunmaktadır.
- 18:54İş Gücü Optimizasyonu Amacı
- İş gücü optimizasyonunun ilk hedefi maliyet minimizasyonudur; norm kadrolara doğru karar vererek personel minimizasyonu sağlanabilir.
- Part time çalışanların efor miktarı ve zamanı düzenlenerek, doğru planlamayla fazla mesai azaltılarak maliyet düşürülebilir.
- Sadece maliyet minimizasyonu değil, mevcut personel setiyle maksimum çıktı elde ederek karlilik veya cironun en yüksek seviyelere ulaştırılabilir.
- 21:04Hizmet Kalitesi ve Memnuniyet
- Yetersiz personel miktarından kaynaklanan hizmet kaybı, örneğin kasada uzun kuyruk oluşması sonucu müşteri ürünleri bırakıp çıkması durumudur.
- Tanımlı hizmet seviyesi, örneğin çağrı merkezinde gelen çağrıların beş dakikadan fazla beklememesi gibi hedeflerdir.
- İşgücü optimizasyonu, müşteri ve personel memnuniyetini artırmak için personel atama tercihleri (çalışma saatleri, konum gibi) göz önünde bulundurulabilir.
- 23:02Planlama Süreci ve Kısıtlar
- Manuel planlama uzun sürer ve ekstra maliyet oluşturur, sistemsel bir çözüm bu maliyeti azaltır.
- Sistem, kısıtları hatasız bir şekilde karşılayarak, insan hatalarına açık olmayan bir planlama sağlar.
- Planlama süreci için hizmet noktaları, personel listesi, işgücü ihtiyaci, is profilleri ve personel kısıtları gibi bilgiler gerekir.
- 25:52Kısıtların Tanımlanması
- Personel kısıtları arasında minimum ve maksimum çalışma süreleri, izinler, yemek atamaları ve hizmet yeri-zaman kısıtları bulunur.
- Kanuni kısıtlar (günlük çalışma süresi, fazla mesai limiti) ve müşteriye özgü kısıtlar (mağaza açılışında gerekli profiller) tanımlanabilir.
- Piyasada 6 milyar dolarlık harcama yapılmakta olup, özellikle Amerika ve Avrupa'da bu konularda yatırım yapılmaktadır.
- 28:33İş Gücü Planlamasının Önemi ve Uygulama Alanları
- Vardiyalı çalışılan ve işgücünün yoğun olarak kullanıldığı alanlarda işgücü planlaması çok önemlidir.
- Havacılık sektöründe bakım, yer hizmetleri ve özellikle pilot gibi temin edilmesi zor ekiplerin doğru planlanması gerekir.
- Havaalanlarında uçuş yoğunluğuna göre kontuarların açılması ve teknik personelin koordineli çalışması için işgücü planlaması gereklidir.
- 30:49Farklı Sektörlerde İş Gücü Planlamasının Uygulamaları
- Bankacılıkta şubelerde norm kadro çalışmaları ve çağrı merkezlerindeki ilişki planlaması yapılabilir.
- Perakende sektöründe (gıda, moda, teknoloji, kozmetik) uzun süre açık kalan mağazalar için iş gücü planlaması önemlidir.
- Ulaşım ve lojistik sektöründe (kara taşımacılığı, kargo) benzer işgücü planlama problemleri yaşanır.
- 32:02Diğer Sektörlerde İş Gücü Planlamasının Kullanım Alanları
- Elektrik dağıtım şirketlerinde elektrik açma-kapama ve arıza ekiplerinin organize edilmesi için işgücü planlaması gerekir.
- Üretim sektöründe vardiyalı çalışan yerlerde hem iş gücünün planlanması hem de dengelenmesi faydalıdır.
- Sağlık sektöründe çağrı merkezleri, mobil sağlık hizmetleri ve hastanelerdeki sağlık personelinin planlanması için işgücü planlaması kullanılır.
- 33:33IT ve Eğitim Sektörlerinde İş Gücü Planlaması
- IT firmalarında 7/24 hizmet vermek için dönüşümlü, vardiyalı ve nöbetçi çalışanların planlanması gerekir.
- Eğitim sektöründe kampüslerde akademik, idari personel ve öğrencilerin planlanması için işgücü planlaması kullanılabilir.
- Eğlence sektöründe (sinema salonları gibi) çalışanların planlanması için de işgücü planlama çözümleri faydalıdır.
- 35:12İş Gücü Planlama Çözümünün İş Akışı
- İşgücü planlama çözümünde öncelikle personel ve mağaza tanımlamaları ve diğer verilerin ERP sistemlerinden alınması gerekir.
- İkinci aşamada talep tahmini yapılması ve kısıtların tanımlanması yapılır.
- Optimizasyon modeli çalıştırılarak her hizmet noktası için hangi çalışanların hangi saatlerde çalışacağı planlanır.
- 38:49Tahminleme ve Optimizasyon Yöntemleri
- Obezite'nin uzun yıllara dayanan tecrübesi ve çözüm envanteri talep tahminlemesi için kullanılır.
- Regresyon, zaman serileri gibi temel tahminleme yöntemleri yanı sıra ansamble ve derin öğrenme teknikleri de kullanılabilir.
- Elde edilen tahmin verileri kullanıcının analiz edebileceği Gan Chart formatında sunulur.
- 40:08Perakende Sektöründe İşgücü Planlaması
- Perakende sektöründe talep tahminlemesi için ziyaretçi sayısı büyük bir etken olup, hizmet noktası kırılımı ve zaman bağlamında ziyaretçi sayısı tahminlemesi gerekiyor.
- İşgücü planlamasında hizmet kalitesi ve satışa dönüşme oranının önemli olduğu, çalışan bazında satışa dönüşme oranlarının tahminlenmesi gerektiği vurgulanıyor.
- Sistem, şirketlere yapılan aktivitelerin seviyelerine göre konfigüre edilmiş olup, etiket değişimi, görsel düzenleme, ürün sayımları, mal kabulü ve müşteri karşılama gibi aktivitelerin zamanlamasıyla iş yoğunluğu tahmin ediliyor.
- 43:02Optimizasyon ve Modelleme
- Optimizasyon aşamasında derlenmiş ve tahmin edilen veriler kullanılarak işgücü planı oluşturuluyor.
- İşgücü planlama modelleri çoğunlukla tam sayılı ve doğrusal programlama modelleri olup, ikili değişkenler (binary değişkenler) kullanılarak çeşitli iş kuralları, kısıtlar ve tercihler ifade edilebiliyor.
- Doğrusal tam sayılı programlama modelleri NP-hard problem sınıfında yer alıyor ve çözüm süreleri problemin boyutuyla üssel bir artış gösteriyor, ancak sistem milyonlarca değişken ve yüzbinlerce kısıtlı büyük ebatlı problemleri makul sürelerde çözebiliyor.
- 45:47Çözüm Yöntemi ve Model Özellikleri
- Çözüm için SCIP adlı Berlin'li bir enstitü tarafından geliştirilmiş, ticari kullanım için cüzi kullanım ücretleri olan bir çözücü tercih edilmiş ve Python'da mevcut kütüphane ile çözüm sağlanıyor.
- Model, mağazalar arası geçişe izin veriyor, bu da problemi daha zorlaştırıyor ancak pratikte bu gereklilik doğrultusunda tasarlanmış.
- Birim zaman ve planlama ufku konfigüre edilebilir şekilde planlanmış olup, bazı şirketler yarım saatlik birim zamanla, bazıları ise sadece üç vardiya gibi daha kaba birim zamanla çalışabiliyor.
- 49:06Profil-İş Eşleşmesi ve Çalışan Kısıtları
- Profil-iş eşleşmesi özelliği sayesinde farklı profillerin farklı işleri yapabilme kapasitesi değerlendiriliyor ve esnek atamalar gerçekleştirilebiliyor.
- Çalışan bazlı kısıtlar doğrudan modelde uygulanabiliyor, örneğin belirli çalışanların belirli günlerde belirli saatlerde müsait olmadığı gibi durumlar sisteme dahil edilebiliyor.
- Tam zamanlı, yarı zamanlı, taşeron ajan veya günlük temin edilmiş personel gibi farklı çalışan tipleri sistemde konfigüre edilebiliyor ve onlara uygulanacak iş yasaları da sistemde yer alıyor.
- 51:27Veriye Dayalı Çözüm Özellikleri
- Veriye dayalı bir çalışma yaparak statik kural setine dayalı olmamak, değişen şartlara uyum sağlayabilen adaptif bir çözüm sunuyor.
- Merkezi ve kullanıcı kısıtlarına göre personel çizelgeleme yapabilme özelliği, kullanıcıların kısıtları revize ederek tekrar çalıştırabilme imkanı sunuyor.
- Interaktif plan güncelleme özelliği sayesinde, manuel olarak da müdahale edilebiliyor ve planlama saat bazına kadar indirilebiliyor.
- 52:51Çözümün Faydaları
- Maliyet minimizasyonu hedeflendiğinde, sonuçta part time çalışan sayısının artması olasıdır.
- Çalışan müşteri memnuniyetini artırması, firmanın güvenilirliği, sürekliliği ve tercih edilebilirliği açısından önemli bir avantaj sağlar.
- Çalışan maliyetinin azaltılması, çözümün ana hedeflerinden biridir.
- 53:35Çözümün Kolaylık Özellikleri
- Platform bağımsız olması ve web tabanlı olması sayesinde, raporlar ve ekranlar herhangi bir platformdan erişilebilir.
- ERP sistemlerine entegre edilebilirliği, manuel müdahaleye ihtiyaç kalmadan veri çekme imkanı sunuyor.
- Çalışanlar mobil uygulamadan kendilerine atanmış işleri öğrenebiliyor ve yöneticiler için veri görselleştirme kritik bir özellik.
- 54:33Çözümün Mimarisi
- Kaynak sistemlerden veri çekme imkanı sunan çözüm, kendi veritabanı içeriyor.
- Tahminleme motoru, iş yükünü tahminleyerek optimizasyona başlıyor.
- Optimizasyon, optimum işgücünü belirleyip personel atamasını yaparak sonuçları web tabanlı kullanıcı ekranları veya mobil uygulama üzerinden iletebiliyor.
- 56:10Projelerin Gerçekleşme Süreci
- Üç ay ücretsiz kullanım sunulup, üç ile altı ay arasında gerçek kullanıma alınması öneriliyor.
- Temel zorluk veriyi toplamak, veri biriktikçe daha sağlıklı sonuçlar üretiliyor.
- İlk üç-dört ay geleneksel sonuçlarla ilerleyebilirken, dördüncü-beşinci aydan sonra daha sağlıklı sonuçlar elde edilebiliyor.
- 57:30Çözümün Teknik Özellikleri
- Bulut tabanlı bir çözüm olan sistem, tahmin ve optimizasyon motoru bulut ortamında çalışıyor.
- Web tabanlı ekranlar sayesinde Windows, Mac veya cep telefonu işletim sistemlerinden erişilebiliyor.
- Ürün şu anda Türkçe, İngilizce ve Rusça dil desteğiyle sunuluyor, ilerleyen aşamalarda yeni dil paketleri eklenebiliyor.
- 58:49Fiyatlandırma ve Kapanış
- Üç aylık ücretsiz bir POC (Proof of Concept) aşamasından sonra kiralama modeliyle devam ediyor.
- Bulut tabanlı olması sayesinde müşterilerin donanım gereksinimi yok, sadece internet bağlantısı gerekiyor.
- Çoklu mağaza ve üretim yapıları, çok sayıda personel bulunduran firmalar için verimli bir sonuç üretebilecek.