Kategori: Uncategorized
Öngörebildiğiniz stok tükenmesi, canınızı yakan tükenme değildir
Düzenli talebi tahmin etmek kolaydır ve nadiren stok tükenmesine yol açar. Zarar, modelinizin yalnızca üç örneğini gördüğü olaylardan gelir.
Talep sezimi, ufku kısaltılmış bir tahmin değildir
Biri geçmişi ileri taşır. Diğeri, geçmişin henüz içine almadığı sinyalleri okur. İkisini karıştırmak, yavaş olanla aynı şekilde yanılan hızlı bir tahmin üretir.
Perakende AI’ı asıl değerini ürün gamı kararlarında kanıtlar
İkmal, zaten sattığınız ürünü optimize eder. Ürün gamı ise ne satacağınıza karar verir. Bu ikisinden birinin getirisi diğerinden kat kat büyüktür.
Otomatikleştirdiğiniz ilk karar geri alınabilir olmalı
En değerlisi değil. En sık tekrarlananı da değil. Hatanın bir müşteriye değil, bir düzeltmeye mal olduğu karar.
Yerinde kurulum neden bir BT tercihi değil, karar mimarisi sorusudur
Modelin nerede çalıştığı, hangi veriyi görebileceğini belirler. Gördüğü veri de neye karar verebileceğini belirler.
Kestirimci bakım modelde değil, iş emrinde tıkanır
Model, rulmanın on bir gün içinde arızalanacağını öngörür. Sonra dokuz gün boyunca hiçbir şey olmaz.
Denetim izi ürünün kendisidir
Kurumlar kararları otomatikleştirmeyi model yanlış olduğu için reddetmez. Sonradan kimse kararı açıklayamadığı için reddeder.
Üretim planlamada ajan tabanlı AI: gerçekte neyi devrediyorsunuz
Çizelgeyi değil. Bir planlamacının şu anda elle yaptığı, her biri savunulabilir ve hiçbiri yazılı olmayan yüzlerce küçük çizelge düzeltmesini.
Perakende ikmali, tahmin kılığına girmiş bir karar problemidir
Her ikmal sistemi önce talebi tahmin eder, sonra bir kural uygular. Yatırım tahmine gider. Sonucu ise kural belirler.
Tahmininiz neden doğru ama kararlarınız hâlâ geç kalıyor
Tahmin doğruluğu olanla ölçülür. Karar kalitesi ise yapabilecekleriniz üzerinden ölçülür. Bu ikisi aynı sayı değildir.