• BIST 100

    9815,32%0,96
  • DOLAR

    32,51% -0,07
  • EURO

    34,83% 0,07
  • GRAM ALTIN

    2431,01% 0,34
  • Ç. ALTIN

    3999,48% 0,12

SCP CLUB ETKİNLİĞİNDE TEDARİK ZİNCİRİNDE BAŞARILI YAPAY ZEKA UYGULAMALARI ELE ALINDI

SCP CLUB ETKİNLİĞİNDE TEDARİK ZİNCİRİNDE BAŞARILI YAPAY ZEKA UYGULAMALARI ELE ALINDI

Genel 1.10.2021 17:36:40 103 0
SCP CLUB ETKİNLİĞİNDE TEDARİK ZİNCİRİNDE BAŞARILI YAPAY ZEKA UYGULAMALARI ELE ALINDI
Slimstock ve LODER iş birliğinde düzenlenen SCP Club Golf etkinliği geçtiğimiz günlerde gerçekleşti. Uzun bir aradan sonra Tedarik Zinciri Profesyonellerini bir araya getiren etkinliğin moderatörlüğünü LODER Yönetim Kurulu Başkanı Mehmet TANYAŞ üstlendi. LODER Yönetim Kurulu Başkan Yardımcısı Gülçin BÜYÜKÖZKAN ve Slimstock Global Veri Bilimci ve Araştırmacısı Steven Pauly’nin konuşmacı olarak yer aldığı etkinliğin ana konusu ise ‘’Tedarik Zincirinde Yapay Zekâ Uygulamaları’’ oldu. Etkinlik sonunda katılımcılar hem gündemde olan bu konuyu dinlemenin yanı sıra sosyal bir etkinlikte yeniden buluşmaktan ötürü memnuniyetlerini dile getirdiler. Konuşmacılardan Prof. Dr. Gülçin BÜYÜKÖZKAN konuşmasında yapay zekanın endüstri ihtiyaçlarına çözümleri hakkında bilgiler verirken Veri Bilimci Steven PAULY dünya üzerinde birçok şirketin makine öğrenimi uygulamalarının neden başarıyla uygulanamadığından bahsetti. MAKİNA ÖĞRENİMİNİN ENVANTER KONTROLÜNDE BAŞARIYLA UYGULANMASI Slimstock Global Veri Bilimci ve Araştırmacısı Steven Pauly, makine öğreniminin envanter yönetiminde nasıl kullanılabileceği ve günümüzde bazı şirketlerin neden uygulamada zorlandığı hakkındaki araştırmalarını paylaştı. Steven Pauly araştırma sonucunu şöyle yorumluyor: ‘’ Şirketlerin en çok zorlandıkları konuların başında yeni ürünlerin lansmanı, promosyon ve ürün-müşteri profilleri yaratabilmektir. Biz de şirket olarak uzun süredir bu konulara ağırlık veriyoruz ve makine öğrenimi uygulamalarını kullanıyoruz. Bu alanda uyguladığımız deneylerde, makine öğreniminin var olan envanter optimizasyon yazılımlarındaki öngörülerin doğruluğunu %40 oranında iyileştirebileceğini kaydettik. Envanter optimizasyonu yazılımımız ile envanter kontrolündeki tüm görevlerin %95'ini halledebilmekteyiz, ancak geri kalan %5’lik kısım için ihtiyacımız olan şey makine öğrenimi. Şirketlerin bu alanda başarısız olmasındaki en önemli sebepleri nitelikli verinin yeterli seviyede depolanamaması ve bu tür uygulamaların tek seferde başarıya ulaşmasını beklemelerinden kaynaklanıyor’’ dedi. Pauly son olarak katılımcılara şu tavsiyeyi verdi “günümüzde şirketler günlük oluşan veriyi toplamak, merkezileştirmek ve yapılandırmak için kaynaklarını hızlı oluşturmalı.” YAPAY ZEKA UYGULAMALARI ENDÜSTRİNİN İHTİYAÇLARI DOĞRULTUSUNDA UYARLANIYOR Prof. Dr. Gülçin Büyüközkan yaptığı konuşmada şunları kaydetti:’’ Günümüzde yaşanılan dijital dönüşümde oyunu değiştiren en önemli teknoloji yapay zekadır. En genel tanımıyla yapay zekâ, “bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyetidir”. Bugün yapay zekâ uygulamaları endüstri dünyasının ihtiyaçlarına cevap verebilmek için uyarlanmakta, ekonomik olarak daha uygun yazılımlar, gelişen teknoloji ve işlemci gücü sayesinde çok geniş kullanım alanları ortaya çıkmaktadır. Şirketlerin sürdürülebilir gelişimine karşı en önemli üç bariyerin, geleneksel Tedarik Zinciri yaklaşımı, organizasyonel uyumun eksikliği ve işlevsel mükemmelliğe gereğinden fazla odaklanmak olduğunu belirten Büyüközkan “Gelecekte lider olmak, bir işletmenin nasıl çalıştığı hakkında temel varsayımların yeniden düşünülmesini ve insanlar ile teknoloji arasındaki kesişimin yeniden tanımlanmasını gerektirecektir” sözleriyle şirketlerin gelişimi ve geleceğin lider profili hakkında çıkarımlarda bulundu. Basın bülteni


Perşembe 26.4 ° / 15.4 °
Cuma 28.2 ° / 17.5 °
Cumartesi 29.4 ° / 17.6 °

LİG TABLOSU

Takım O G M B Av P
1.Galatasaray 33 29 1 3 56 90
2.Fenerbahçe 33 27 1 5 57 86
3.Trabzonspor 33 17 12 4 13 55
4.Beşiktaş 33 15 12 6 6 51
5.İstanbul Başakşehir 33 14 12 7 6 49
6.Rizespor 33 14 13 6 -6 48
7.Kasımpaşa 33 13 13 7 -4 46
8.Antalyaspor 33 11 10 12 0 45
9.Alanyaspor 33 11 10 12 -3 45
10.Sivasspor 33 11 10 12 -5 45
11.Adana Demirspor 33 9 10 14 5 41
12.Samsunspor 33 10 14 9 -6 39
13.Ankaragücü 33 8 12 13 -3 37
14.Kayserispor 33 10 13 10 -10 37
15.Konyaspor 33 8 13 12 -13 36
16.Gazişehir Gaziantep 33 9 17 7 -13 34
17.Fatih Karagümrük 33 8 16 9 -5 33
18.Hatayspor 33 7 14 12 -9 33
19.Pendikspor 33 7 17 9 -31 30
20.İstanbulspor 33 4 22 7 -35 16

Veri politikasındaki amaçlarla sınırlı ve mevzuata uygun şekilde çerez konumlandırmaktayız. Detaylar için veri politikamızı inceleyebilirsiniz.