Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir şirketin Microsoft Azure Machine Learning kullanarak yedek parça tahminleme sistemi geliştirme sürecini anlatan bir tanıtım filmidir.
- Video, şirketin her yıl %20 oranında artan 360 bin'den fazla tanımlı yedek parçaya sahip olduğunu ve bu büyük veri setinde doğru tahminlerde bulunmanın zorluğunu anlatıyor. Microsoft ve Bilgi Adam ile birlikte gerçekleştirilen proje sonucunda, Azure servislerinin yedek parça envanterini yönetmek için kullanıldığı, tahmin kapasitesinin 3,5 katına ve tahmin doğruluğunun %60'dan %80'e çıktığı belirtiliyor. Bu projenin Eurocloud yarışmasında Avrupa Bilimciliği ödülünü kazandırdığı da vurgulanıyor.
- 00:06Yedek Parça Stok Yönetimi Sorunu
- Her yıl yüzde yirmi oranında artan üçyüzaltmışbin'den fazla tanımlı yedek parçaya sahip olunuyor.
- Yedek parça öngörülerinin isabetli olması gerekiyor ki depolarda optimum stok seviyesine erişilebilsin.
- Bu büyüklükte doğru tahminlerde bulunmak çok zor.
- 00:21Azure Machine Learning Çözümü
- Azure Machine Learning'in temel problem olan öngörüyü çözebileceğini düşündüler.
- Microsoft ve bilgi adamla birlikte gerçekleştirdikleri proje sonucunda Microsoft Azure servislerini yedek parça envanterini yönetmek için kullanıyorlar.
- Bu basit, ölçeklenebilir ve alternatiflerine göre daha az maliyetli sistemin şirkete getirisi çok büyük oldu.
- 00:42Projenin Getirileri
- Yedek parça tahmin kapasitesi üçvirgülelli katına çıktı.
- Tahmin doğruluğu yüzde altmış'dan yüzde seksen'e çıktı.
- Azure ile gerçekleştirdikleri yedek parça tahminleme projesi ile Eurocloud yarışmasında Avrupa bilimciliği aldılar.