SAP, işletmeler için bütünleşik iş süreçleri yönetimi ve veri analitiği sağlayan bir yazılım platformudur. Yapay zeka (AI) ile entegre edildiğinde, SAP’nin verimliliği artıracak birçok alanı bulunmaktadır.
Klasik yöntemlerle yönetilen SAP uygulamalarında, verimsiz birçok alan bulunmaktadır. Bu verimsiz alanları, güncel teknolojiler ile yönetmeye başladığımızda çok daha verimli hale getirebilir durumda olacağız. Süreklilik gerektiren rutin işlemler ve rutin kontrollerin olduğu alanları hepimiz görüyoruz. Bu alanlarda çalışırken, hem SAP yöneticileri, hem modül uzmanları hem de son kullanıcılar açısından bu işlemler yapılırken “bu alanda şunu benim yerime uygulama yapsa” ya da “bu alanda şu veriler elimde olsa çok daha hızlı iş yapabilirim” dediğimiz alanlar için yapay zeka kurgulamak, verimsiz saatlerimizi çok daha verimli hale getirmemize olanak sağlayacaktır.
Yapay Zeka geçen konularda, uzmanlar işsiz mi kalacak? Yapay zeka şu sektörleri öldürecek tartışmalarını okumak bazı kesimleri huzursuzluğa itse de, gerçekte olan yapay zeka ile birlikte zamanımızı daha katma değerli yöneterek, daha hızlı sürede daha kaliteli işlemler yapabileceğimiz yepyeni bir alan oluşturmaktadır.
ERP’ler, entegre birçok veriyi içerisinde barındırmaktadır. Malzemelerden, malzemelerin kullanıldığı bakım siparişlerinden, onu hangi tedarikçiden satınaldığımızdan, ne kadar ücret ödediğimizden, tedarik sürelerinin ne kadar olduğundan, personellerimize ilişkin birçok veriden, satışlarımız ve müşterilerimize kadar, bütçe yönetiminden maliyet muhasebesine kadar her gün binlerce satırlık veri işlenen mükemmel bir depodan bahsediyoruz. Bu verilerin her biri çok güzel kurgulanmış, ilişkilendirilmiş çok fazla veri içermektedir. Yapay zekadan söz ettiğimizde, ona bir şeyleri öğreterek, tahminleme yapmayı, verileri daha iyi yönetmeyi sağlayacak kurgulardan bahsedebiliriz.
Madem elimizde bu kadar anlamlı veri var, her geçen gün verilerimiz artıyor, klasik yönetim usullerini bir kenara bırakarak, bu verilerden çok daha anlamlı sonuçlar elde edebiliriz.
SAP ile yapay zeka kullanımının verimli olabileceği bazı alanlar:
- Tedarik Zinciri Yönetimi: SAP’nin tedarik zinciri modülleri, yapay zeka algoritmalarıyla entegre edilerek talep tahmini, envanter optimizasyonu, tedarikçi değerlendirmesi gibi süreçlerde daha verimli ve etkili bir yönetim sağlanabilir.
- Müşteri Hizmetleri ve Deneyimi: SAP CRM (Müşteri İlişkileri Yönetimi) çözümleri, yapay zeka sayesinde müşteri taleplerini daha hızlı ve doğru bir şekilde işleyebilir, kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir ve müşteri deneyimini geliştirebilir.
- Finansal Tahmin ve Analiz: SAP’nin finansal analiz ve raporlama modülleri, yapay zeka algoritmalarıyla entegre edilerek gelir tahmini, maliyet optimizasyonu, risk analizi gibi alanlarda daha doğru tahminler yapılabilir ve stratejik kararlar desteklenebilir.
- İnsan Kaynakları Yönetimi: SAP’nin insan kaynakları yönetimi (HR) çözümleri, yapay zeka ile işe alım sürecini iyileştirebilir, performans değerlendirmelerinde objektif veriler sunabilir ve eğitim ihtiyaçlarını belirleyebilir.
- Üretim ve Bakım: SAP’nin üretim ve bakım modülleri, yapay zeka kullanarak üretim planlamasını optimize edebilir, ekipman arızalarını tahmin edebilir ve bakım süreçlerini iyileştirebilir.
- Satış ve Pazarlama: SAP’nin satış ve pazarlama modülleri, yapay zeka ile müşteri segmentasyonu yapabilir, satış tahminlerini geliştirebilir ve pazarlama kampanyalarını optimize edebilir.
Bu alanlar, SAP’nin işletme süreçlerini optimize etmek için yapay zeka ile nasıl entegre edilebileceğine dair yalnızca birkaç örnektir. Aslında, yapay zeka ve SAP’nin birleşimi, birçok farklı işletme alanında verimliliği artırabilir ve rekabet avantajı sağlayabilir
Yapay zekanın birçok farklı dalı, işletmelerin SAP gibi ERP sistemlerini daha verimli hale getirmelerine yardımcı olabilir. Örneğin, makine öğrenmesi algoritmaları, büyük veri setlerini analiz ederek gelecekteki eğilimleri tahmin edebilir. Bu tahminler, SAP’nin tedarik zinciri yönetimi modüllerinde kullanılabilir; talep tahmini, envanter optimizasyonu ve tedarikçi performansı değerlendirmesi gibi süreçleri iyileştirebilir. Ayrıca, yapay zeka, müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) alanında da etkili olabilir. CRM sistemleri üzerinde makine öğrenmesi algoritmaları, müşteri taleplerini analiz edebilir, satış fırsatlarını tanımlayabilir ve müşteri memnuniyetini artıracak kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir.
Tahminleme yetenekleri, finansal analiz ve raporlama süreçlerinde de kullanılabilir. SAP’nin finans modülleri, yapay zeka algoritmaları ile entegre edilerek gelir tahmini, maliyet optimizasyonu ve risk analizi gibi alanlarda daha doğru tahminler yapılabilir. Bu da işletmelerin stratejik karar alma süreçlerini güçlendirebilir.
Ayrıca, yapay zeka, insan kaynakları yönetimi alanında da önemli bir rol oynayabilir. İşe alım süreçlerini otomatikleştirebilir, performans değerlendirmelerini objektif verilerle destekleyebilir ve eğitim ihtiyaçlarını belirleyebilir. Bu, SAP’nin insan kaynakları modülleri üzerinde yapay zekanın nasıl entegre edilebileceğine dair birkaç örnektir.
SAP’nin Yapay Zeka içeren ürünleri ve Avantajları
SAP, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) gibi teknolojileri işletmelerin süreçlerini optimize etmek ve daha verimli hale getirmek için kullanır. SAP’nin yapay zeka ürünleri arasında aşağıdakiler yer alır:
- SAP Leonardo: SAP Leonardo, yapay zeka, IoT (Nesnelerin İnterneti), büyük veri ve blockchain gibi yenilikçi teknolojileri bir araya getiren bir dijital inovasyon platformudur. SAP Leonardo, işletmelerin dijital dönüşüm stratejilerini destekleyerek, veri odaklı karar almayı kolaylaştırır ve iş süreçlerini daha akıllı hale getirir.
- SAP Intelligent Robotic Process Automation (RPA): SAP Intelligent RPA, iş süreçlerini otomatikleştirmek için yapay zeka ve robotik teknolojilerini kullanır. Bu, tekrarlayan ve rutin görevleri otomatikleştirerek insan kaynaklarını daha stratejik görevlere odaklamaya yardımcı olur.
- SAP Conversational AI: SAP Conversational AI, doğal dil işleme ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak, işletmelerin müşteri hizmetleri, satış, insan kaynakları ve diğer alanlarda konuşma tabanlı arayüzler oluşturmasına olanak tanır. Bu, kullanıcı deneyimini iyileştirir ve işletmelere daha etkili iletişim kanalları sunar.
- SAP Predictive Analytics: SAP Predictive Analytics, yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak, işletmelerin gelecekteki eğilimleri tahmin etmelerine ve veriye dayalı kararlar almalarına yardımcı olur. Bu, satış tahmini, talep tahmini, envanter optimizasyonu ve müşteri segmentasyonu gibi alanlarda kullanılabilir.
Bu yapay zeka ürünleri, işletmelere bir dizi avantaj sağlar:
- Verimlilik: Otomatikleştirme ve tahminleme gibi yapay zeka teknolojileri, işletmelerin süreçlerini daha verimli hale getirir ve insan kaynaklarını daha stratejik görevlere odaklamalarını sağlar.
- İyileştirilmiş Müşteri Deneyimi: SAP’nin yapay zeka çözümleri, müşteri hizmetleri ve pazarlama alanlarında daha kişiselleştirilmiş ve etkileşimli deneyimler sunar, müşteri memnuniyetini artırır.
- Daha İyi Karar Alma: Yapay zeka, büyük veri analizi ve tahmin yetenekleriyle işletmelere daha bilgi temelli ve öngörüye dayalı karar alma yeteneği sağlar, bu da rekabet avantajı sağlar.
- Daha Hızlı İnovasyon: SAP Leonardo gibi dijital inovasyon platformları, işletmelerin yeni ürün ve hizmetleri daha hızlı bir şekilde piyasaya sürmelerine ve rekabet avantajını korumalarına olanak tanır.
Bu avantajlar, SAP’nin yapay zeka ürünlerinin işletmelerin dijital dönüşüm süreçlerinde önemli bir rol oynayabileceğini göstermektedir.
Karar Alıcılar için SAP ve Yapay Zeka ne sağlar?
Şirket yöneticileri ve karar vericiler için SAP kullanan bir şirkette yapay zeka çok ciddi faydalar sağlayabilir. Şirketin finansal durumu, satış analizleri, maliyet analizleri gibi birçok alan yöneticilerin şirkette karar alırken temel unsurlarından bir tanesidir. Basiretli yöneticiler, bu verilere göre kararlar almakta, şirketin geleceğini bu verilerin sunduğu anlamlara göre okumaktadır.
Bu alanda yapay zeka kullanarak, kriz yönetiminden nasıl daha güçlü çıkacağına ilişkin öneriler sunması sağlanabilir. Bunun farklı örnekleri mevcuttur. 300 farklı kişi oluşturarak, farklı yetenekte ve farklı donanımlarda sanal personeller oluşturulmaktadır. Bu şirketin gelir gider dengesi öğretilerek rutin işler yürür hale getirilmiştir. Bu şirket içerisinde suni krizler (toplu istifalar, gelir gider dengesinin bozulması gibi) oluşturularak, yapay zeka modellerinden bu krizi çözmesi istenmektedir. Normal şartlarda 6-8 ayda, ciddi paralar harcanarak çözülmesi beklenen krizlerin sadece 7 dakikada çözülmesi ve sadece birkaç dolarlık harcama gerektirmesi gibi önerilerle şirketin yeniden rutin işleyişe dönmesi sağlanabilmektedir.
Bu temel mantık üzerinden düşünecek olursak, personel verileri, şirketin yapısı ve gelir gider dengesinin yer aldığı ERP uygulamalarında uzun vadede bu tarz co-pilot’ların hayatımıza girmesi çok olanaklı görünmektedir. Bu şirketleri yapay zekanın yöneteceği anlamına gelmemekle birlikte, yalnızca yöneticiler için karar alma mekanizmalarının daha güçlü hale getirilmesini ve öneri sunmasını hedeflemektedir.
Bunları temel maddeler haline getirmek gerekirse;
- Daha İyi Karar Alma: Yapay zeka, büyük veri analizi ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak, yöneticilere daha iyi kararlar almak için derinlemesine ve öngörülü bir bakış sağlar. SAP üzerindeki yapay zeka uygulamaları, karmaşık veri setlerini analiz ederek, pazar eğilimlerini, müşteri davranışlarını ve operasyonel verimlilik alanlarını belirleyebilir. Bu sayede, yöneticiler daha iyi bilgilendirilmiş ve veriye dayalı kararlar alabilirler.
- Stratejik Planlama ve Tahmin: Yapay zeka, SAP üzerindeki veri analizi ve tahmin modelleriyle gelecekteki trendleri ve olası senaryoları belirlemeye yardımcı olabilir. Örneğin, yapay zeka, satış tahminleri yapabilir, talep tahmini süreçlerini optimize edebilir ve operasyonel planlamayı iyileştirebilir.
- Risk Yönetimi: Yapay zeka, SAP üzerinde risk analizi yaparak şirketin potansiyel risklerini belirleyebilir ve bu risklere karşı önlemler alınmasına yardımcı olabilir. Dolayısıyla, yöneticiler riskleri daha iyi anlayabilir ve işletmenin uzun vadeli sürdürülebilirliğini sağlamak için stratejiler geliştirebilirler.
- Operasyonel Verimlilik: Yapay zeka, SAP üzerinde otomatikleştirme ve süreç iyileştirme için kullanılabilir. Örneğin, yapay zeka destekli robotik süreç otomasyonu, tekrarlayan ve rutin işleri otomatikleştirerek operasyonel verimliliği artırabilir ve insan kaynaklarının daha stratejik görevlere odaklanmasını sağlayabilir.
- Müşteri Deneyimi İyileştirmesi: Yapay zeka, SAP üzerinde müşteri verilerini analiz ederek, müşteri davranışlarını anlayabilir ve kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları ve hizmetler sunabilir. Bu da müşteri memnuniyetini artırabilir ve müşteri sadakatini güçlendirebilir.
Sonuç olarak, yapay zeka, SAP kullanan bir şirkette yöneticilere daha iyi karar alma, stratejik planlama, risk yönetimi, operasyonel verimlilik ve müşteri deneyimi iyileştirmesi gibi bir dizi fayda sağlar. Bu da şirketin rekabet avantajını artırabilir ve daha sürdürülebilir bir büyüme sağlayabilir.
Yapay Zekanın İçerde Kullanılması
Başlık ne kadar uygun bilmiyorum, fakat şu şekilde özetleyebilirim. Hayatımıza chat robotlarının girmesiyle birlikte bazı sonuçlara Google’dan daha hızlı yanıt alabildiğimiz bir gerçektir. Fakat yapay zekada bir şeyleri daha doğru yönetebilmek için, önce bir şeyleri vermek gerekmektedir.
Bunu şu şekilde özetleyebiliriz, bir kitap yazdığınızı düşünün. 400 sayfalık bir roman yazdınız fakat romanın sonunun çok çarpıcı olmasını bekliyorsunuz. Yapay zekadan destek almak istiyorsunuz. Romanda kimler vardı? Hangi ortamlarda geçiyordu? İnsanların birbiri ile ilişkisi neydi? Bu tarz verileri vermeden, çarpıcı bir son üretmesi beklenemez. Öncesinde bu verilerin verilmesi gerekmekteydi.
Kitabı bir co-pilot yardımı ile yazdığınızı ve istediğiniz satırda destek almak istediğinizi varsayarsak eğer, ilgili satırda “buraya çarpıcı bir son yaz” dediğimizde kitabın tamamı okunacak, ilişkiler kurulacak ve doğru bir veri elde edilebilecektir.
Burada aslında anlatmak istediğim konu şu;
Yapay zeka uygulamalarının ERP uygulamaları içinde, verilere erişim sağlayacak ve makina öğrenmesi ile anlamlı sonuçlar üretmesi sağlanabilecektir.
Örneğin, bir üretim yeri için tedarik süreci başlatacağımızda eğer yapay zeka uygulamalarından faydalanmak istiyorsak, bu mekanizmanın ihtiyaçları anlaması, tedarik süreçlerini anlaması, tedarik sürelerini doğru yorumlamasını sağlamalıyız.
SAP kullanan bir işletmenin deposunda eksik olan malzemelerin hangi sıra ile alınması gerektiği ve hangi tedarikçiden alınması gerektiğine ilişkin bir rapor hazırlamak için yapay zeka (AI) çeşitli yeteneklerini kullanabilir.
İlk olarak, talep tahmini yeteneği kullanılabilir. Yapay zeka, geçmiş satış verilerini analiz ederek gelecekteki talebi tahmin edebilir. Bu, hangi malzemelerin ne zaman ve ne miktarda gerekebileceğine dair daha doğru bir öngörü sağlar. Bu tahminler, belirli bir zaman diliminde depoda eksik olması muhtemel olan malzemelerin belirlenmesine yardımcı olur.
Daha sonra, envanter optimizasyonu yeteneği devreye girebilir. Yapay zeka, depodaki mevcut stok seviyelerini ve talep tahminlerini dikkate alarak, hangi malzemelerin ne kadar alınması gerektiğini belirleyebilir. Bu, depo maliyetlerini minimize ederken operasyonel verimliliği artırabilir.
Üçüncü olarak, tedarikçi performansı değerlendirme yeteneği kullanılabilir. Yapay zeka, tedarikçilerin geçmiş performansını analiz ederek, hangi tedarikçilerin zamanında teslimat yapma ve kaliteli ürün sağlama konusunda daha güvenilir olduğunu belirleyebilir. Bu da, malzemelerin hangi tedarikçilerden alınması gerektiğine dair bilgi sağlar.
Son olarak, optimizasyon algoritmaları kullanılarak, bu veriler bir araya getirilip en iyi alım planı oluşturulabilir. Yapay zeka, birden çok faktörü dikkate alarak, işletmenin maliyetleri minimize ederken mümkün olan en yüksek hizmet seviyesini sağlayacak en uygun alım planını belirleyebilir.
Bu yeteneklerin birleşimi, işletmenin depo yönetim sürecini optimize etmek için güçlü bir araç oluşturur. Yapay zeka, doğru malzemelerin doğru zaman ve doğru miktarda temin edilmesini sağlayarak, işletmenin operasyonel verimliliğini artırırken maliyetleri minimize etmeye yardımcı olur.
