Ahi Evran Osb, Altınordu Cd. No:3, 06935 Sincan Osb/Sincan/Ankara
Türkiye’nin yeni yeni sanayileşmeye başladığı 1950’li yıllarda, Koç Holding’in kurucusu Vehbi Koç, Türkiye’ye döviz kazandıracak bir ürün arayışındaydı. O yıllardaki ülke koşulları çerçevesinde, bir salça ve konserve fabrikası yatırımı için bu alanda tecrübe sahibi olan Bejerano ile ortaklık kurdu. 1955’te kurulan şirketin ismi, Bejerano’nun ve Koç’un ilk iki harflerinin birleşmesiyle Beko olarak tescil edildi. Ancak, ülkenin içinde bulunduğu durum nedeniyle, şirket faaliyete geçemedi.
O yıllarda, General Elektrik ampullerinin satış ve bayiliğini kurma fırsatı doğunca, konserve şirketinin ismi Beko Ticaret A.Ş. olarak değiştirildi. Böylece, Anadolu’da ilk kez bayilik sistemi kuran Vehbi Koç, Arçelik ürünlerini de bu sistemle tüketicinin evine kadar ulaştırdı.
1977 yılında Arçelik distribütörlüğünü Atılım’a devreden Beko Ticaret, 1983 yılından itibaren güçlü tecrübe birikimi ile Beko markası adı altında Türkiye beyaz eşya sektöründe faaliyet göstermeye başladı.
Koç Holding Dayanıklı Tüketim Grubu’nun 1990’lı yıllardan itibaren yurt dışı faaliyetlerine yönelmesiyle, Beko ihracat markası olarak belirlendi.
2000 yılına gelindiğinde ise Koç Holding Dayanıklı Tüketim Grubu’nun yeniden yapılanması sonucu Beko, Beko Ticaret A.Ş. bünyesinden çıkarak, Arçelik markası ile birlikte Arçelik A.Ş. çatısı altına girdi.
Yurt dışında satışa sunulan ilk Türk beyaz eşya markası olma özelliğini taşıyan BEKO, yola “Dünya Markası” olma hedefiyle çıktı. Türkiye pazarındaki başarının 90’lı yılların başından itibaren yurt dışına da taşınmasıyla birlikte BEKO markası dünyanın 100’den fazla ülkesinde 280 milyon tüketicinin günlük hayatının bir parçası haline geldi. Bugün dünyanın herhangi bir yerinde her iki saniyede bir, bir BEKO markalı ürün satılıyor.
Daha detaylı bilgi almak için lütfen bekocorporate.com adresini ziyaret ediniz.
Bu proje, bulaşık makinesi üretim ortamında ürün konfigürasyon kompleksitesi, mühendislik değişiklikleri ve bunların maliyet etkileri arasındaki ilişkiyi analiz eden kapsamlı, veri odaklı bir model geliştirmeye odaklanmaktadır. Aylık BOM (Malzeme Listesi) anlık görüntüleri, mühendislik değişikliği talepleri (CR’ler) ve detaylı maliyet kayıtları gibi geçmiş veriler kullanılarak; benzersiz parça sayısı, varyant çeşitliliği, değişim sıklığı ve ürün benzerliği gibi anlamlı kompleksite metrikleri tanımlanıp hesaplanacaktır.
İstatistiksel ve makine öğrenimi teknikleri uygulanarak, gelecekteki mühendislik değişikliklerinin ve konfigürasyon varyasyonlarının maliyet sonuçlarını tahmin eden modeller geliştirilecektir. Ayrıca, ürün benzerlikleri tespit edilerek, gereksiz kompleksite senaryoları ve maliyeti azaltmaya yardımcı olacak rasyonalizasyon ve modülerleştirme stratejileri desteklenecektir.
Geliştirilecek model ve destekleyici araç, Maliyet ve Konfigürasyon ekibi ile diğer paydaşlara maliyet yönetimini iyileştirmek, değişiklik onay süreçlerini hızlandırmak ve ürün tasarımlarını optimize etmek için uygulanabilir içgörüler ve karar destek sağlayacaktır. Proje ayrıca veri temizleme, keşifsel veri analizi, model doğrulama ve pratik kullanım için etkileşimli bir kullanıcı arayüzü geliştirilmesini de içerecektir.
Projeden Beklenen Hedef:
• Bulaşık makinesi ürün konfigürasyonları ve mühendislik değişiklikleriyle ilgili açıkça tanımlanmış bir dizi kompleksite metriği.
• Değişikliklerin ve konfigürasyon varyasyonlarının maliyet etkisini tahmin edebilen doğrulanmış bir öngörü modeli.
• Rasyonalizasyon ve modülerleştirme çalışmalarını yönlendirmek üzere ürün benzerliklerinin belirlenmesi.
• Veri kaynakları, yöntemler, model performansı ve kullanıcı talimatlarını detaylandıran kapsamlı dokümantasyon.
• Tesiste veri odaklı maliyet kontrolü ve konfigürasyon yönetimi stratejilerinin uygulanması için öneriler.
Bu analizleri bir araya getiren, Maliyet ve Konfigürasyon ekibinin maliyet değişimlerini öngörmesini ve karar alma süreçlerini desteklemesini sağlayan, kullanımı kolay bir araç veya gösterge paneli oluşturulması hedeflenmektedir.
Bu aşamada ayrıca, portföyde halihazırda yer alan benzer ürünleri tespit ederek, ürün öneri sürecini analitik olarak hızlandırabilecek karşılaştırmalı analizlerin yapılması da amaçlanmaktadır.
Halihazırda yer alan ürün gamını ve ürün tanımlama sürecini analiz ederek, ürün kompleksitesi, maliyeti ve konfigürasyon yönetimi alanlarında iyileştirme sağlayacak çıktılar.
Tahminleme/Veri Analizi
Complexity Management
Sarıkanarya Sokak No: 16 Yolbulan Plaza B Blok Kat: 1-2-3 Kozyatağı 34742 Kadıköy/İstanbul
Ülkemizde 2003 yılında başlayan bireysel emeklilik sisteminde (BES), Temmuz 2025 itibarıyla fon büyüklüğü 1,5 trilyon TL’ye, katılımcı sayısı 17,5 milyona ulaşmıştır. BES, kişilerin aktif çalışma yaşamları süresince yaptıkları tasarrufları uzun vadeli yatırıma yönlendirerek emeklilik dönemlerinde yaşam standartlarını koruyabilecekleri bir gelir elde etmelerini sağlayan, SGK sistemini tamamlayıcı bir sistemdir. Bireysel emeklilik sistemi, gönüllü BES ve otomatik katılım sistemi (OKS) olmak üzere iki alt rejimden oluşmaktadır. Sistemde, emeklilik şirketleri dağıtım ve pazarlama faaliyetlerini gerçekleştirir, sözleşme ve katılımcı bilgilerini oluşturur ve müşteri hizmetleri fonksiyonunu yerine getirirler. Emeklilik şirketleri katılımcıdan tahsil ettikleri katkı paylarını katılımcının tercih ettiği emeklilik yatırım fonlarında değerlendirmek üzere portföy yönetim şirketlerine gönderirler. Portföy yönetim şirketi ve emeklilik fonlarının kurucusu olan emeklilik şirketleri arasında portföy yönetim sözleşmesi vardır. Portföy yönetim şirketi fonları yönetir. Sistemin işleyişi Ek.1’de yer alan şema özetlenmektedir. Devletimiz katılımcılarca ödenen katkı payının %30’u kadar teşvik (Devlet katkısı) ödemesi yapmakta, katılımcı sistemden ayrılırken sistemde kalma süresine bağlı olarak elde ettiği getiriden %5 ila %15 arasında stopaj kesintisi alınmaktadır. Emeklilik Gözetim Merkezi A.Ş. (EGM), 4632 sayılı Bireysel Emeklilik Tasarruf ve Yatırım Sistemi Kanunu uyarınca, mülga Hazine Müsteşarlığının (Hazine ve Maliye Bakanlığı’nın) yetkilendirmesi ile 2003 yılında kurulmuştur. EGM’nin temel amacı, ülkemizde bireysel emeklilik sisteminin etkili ve güvenli işleyişini sağlamak, katılımcı haklarını korumak ve özel emeklilik sisteminin sürdürülebilir gelişimine destek olmaktır. EGM’nin temel görevleri arasında; emeklilik şirketlerinin, bireysel emeklilik aracılarının ve emeklilik yatırım fonlarını yöneten portföy yönetim şirketlerinin faaliyetlerinin gözetimini gerçekleştirmek, Sigortacılık ve Özel Emeklilik Düzenleme ve Denetleme Kurumu (SEDDK) ve Sermaye Piyasası Kurulu (SPK) için denetime yönelik altyapı oluşturmak ve bu bağlamdaki faaliyet sonuçlarını bu otoritelere raporlamak, politika yapıcılara sistem iyileştirme önerileri sunmak, bireysel emeklilik hesaplarına, emeklilik planlarına, katılımcılara ve sözleşmelere ait bilgileri elektronik ortamda saklamak, bu bilgileri konsolide etmek, Devlet katkısı tahakkuk, tahsilat ve ödeme süreçlerini yönetmek, kamuoyunu ve katılımcıları bilgilendirmek, istatistik üretmek, bireysel emeklilik aracıları siciline ve sınavına ilişkin işlemleri yapmak yer almaktadır. EGM Yönetim Kurulu; emeklilik şirketlerinin genel müdürleri, EGM genel müdürü, SEDDK ve Hazine ve Maliye Bakanlığı temsilcilerinden oluşmaktadır. EGM’nin gelirleri, emeklilik şirketlerine sunulan hizmetler kapsamında alınan hizmet bedellerinden oluşmaktadır. 110 kişilik bir kadroya sahip olan EGM teknoloji temelli çözümler üretmektedir. EGM bilişim ve operasyon sistemleri ülkemiz finans sektörünün tüm kurumsal paydaşları ile entegre olarak çalışmaktadır. Bununla birlikte, kamusal alanda çok önemli görevler ifa eden kamu kurum ve kuruluşları da bu sistemler üzerinden hizmet almaktadır. Söz konusu sistemlerimiz üzerinden yüzbinlerce işletmeye, 17,5 milyon katılımcı ve yaklaşık 30 milyon lehtar ve potansiyel mirasçıya, 120.000 BES aracısına dijital hizmetlerimizin kesintisiz, kaliteli, hızlı ve güvenli bir şekilde sunulması hayati önem taşımaktadır. Önümüzdeki dönemde ülkemizin makroekonomik ve finansal sistemlerinin güçlendirilmesine yönelik olarak gerçekleştirilecek yapısal reform çalışmaları kapsamında BES reformunun kilit role sahip olacağı değerlendirilmektedir.
Devlet Katkısı tutarlarının hesaplanarak Hazine ve Maliye Bakanlığı’na bildirilmesi, Bakanlık tarafından bütçe transferlerinin yapılmasının sağlanması, EGM üzerinden transfer edilen tutarların katılımcıların hesaplarına ödenmesi işlemleri Emeklilik Gözetim Merkezi (EGM) tarafından tesis edilip işletilen dijital alt yapı marifetiyle otomatize süreçlerle yönetilmektedir. Konuyla ilgili olarak, evrensel iyi uygulamalar ve uluslararası standartlar çerçevesinde genel kabul görmüş iç kontrol ve risk yönetimi ilkeleri uygulanmaktadır.
2013 yılında hayata geçirilen Devlet Katkısı uygulaması vatandaşın bireysel emeklilik sistemine yönelimini ciddi şekilde artırmıştır. Nitekim katılımcı sayısı 2013 yılı başında 3.128.130 kişiden günümüzde 9.835.791 kişiye ulaşmıştır. Benzer şekilde, toplam fon büyüklüğü 2013 yılı başında 20,3 milyar TL’den bugün 1,5 trilyon TL düzeyine çıkmıştır; bu tutarın 181,9 milyar TL’si Devlet Katkısı fonlarına aittir. Ancak, Devlet Katkısı fonlarının tasarımından kaynaklanan nedenlerle anılan fonların reel getirisinin negatif seyrettiği, bu durumun ve aşağıda sayılan olumsuzlukların katılımcı memnuniyetini ve paydaşların BES’e yönelik algılarını olumsuz etkilediği gözlemlenmektedir.
Emeklilik Yatırım Fonlarının Kuruluş ve Faaliyetlerine İlişkin Esaslar Hakkında Yönetmelik’te emeklilik yatırım fonlarının tümü için geçerli olan genel varlık ve portföy kısıtlamaları tanımlanmıştır. Bu kısıtlamalara ilave olarak Bireysel Emeklilik Sisteminde Devlet Katkısı Hakkında Yönetmelik ile Devlet Katkısı fonlarına özel ek kısıtlar getirilmiş, Merkez Bankası’nın talebi üzerine düzenleyici otoriteler tarafından Devlet katkısı fonları için ayrıca zorunlu «karşılaştırma ölçütleri (benchmark)» belirlenmiştir.
Yöneylem araştırması ve finans teorilerinin temel prensipleri dikkate alındığında, risk-getiri optimizasyon modellerinde ne kadar çok kısıt tanımlanırsa ve yatırım yapılabilecek varlık çeşidi ne kadar az olursa; kısıtların asgari seviyede olduğu duruma göre elde edilebilecek optimal çözümden uzaklaşma olasılığının o denli artacağı değerlendirilmektedir. Dolayısıyla, bahsi geçen varlık ve portföy kısıtlamaları Devlet Katkısı fonlarının düşük getiri elde etmesinin en önemli nedenlerinden biridir.
Mevzuat gereği, Devlet Katkısı fonları Hazine ve Maliye Bakanlığınca veya Bakanlık Varlık Kiralama Şirketlerince ihraç edilen borçlanma araçları başta olmak üzere, mevduat, endeks hisse senetleri gibi az sayıda araca yatırım yapabilmektedir. Buna mukabil, anılan fonlar altın, yabancı sermaye ve para piyasaları ile Eurobond’lara yatırım yapamamaktadır. Bu durum, piyasaların sürekli dalgalandığı ve belirsizliklerin yoğun şekilde yaşandığı ülkemizde portföy yöneticilerini riskleri yönetme ve risk-getiri optimizasyonunu sağlama bağlamında ciddi şekilde kısıtlamaktadır. Neticede, Devlet Katkısı fonlarının getirileri diğer emeklilik yatırım fonlarının getirilerinden çok daha düşük gerçekleşmektedir.
Emeklilik Yatırım Fonlarının Kuruluş ve Faaliyetlerine İlişkin Esaslar Hakkında Yönetmelik uyarınca Devlet Katkısı fonları 2023 yılı Şubat ayına kadar yatırımlarının en az %70’ini Devlet iç borçlanma senetlerine yapmak zorundaydı. Ancak, söz konusu ayda Kahramanmaraş merkezli olarak gerçekleşen deprem felaketi sonrası hisse senedi piyasasının desteklenmesini teminen anılan mevzuatta değişiklik yapılarak bahse konu oran %50’ye indirilmiş, %10 olan hisse senetlerinin payı ise %30’a çıkarılmıştır.
8 Temmuz 2024 itibarıyla tüm emeklilik yatırım fonlarının varlık değerinin %35’ini Hazine kağıtları (Eurobond’lar ve yabancı para cinsinden ihraç edilen borçlanma araçları hariç) oluşturmaktadır. Devlet Katkısı fonlarının toplam 128,7 milyar TL olan varlık değerinin %50’sinin (64,9 milyar TL) DİBS’lerden oluştuğu görülmektedir. Söz konusu kağıtların vadeye kalan ortalama süresi özel emeklilik sisteminin tamamı için 3,3 yıl iken, Devlet Katkısı fonları için 3,7 yıldır. Uzun dönemli tasarruf ve yatırım sistemi olan BES için DİBS’lerin vadeye kalan ortalama süresinin uygun olmadığı düşünülmektedir.
İlave olarak, Hazine kağıtları bakımından ihraççı-yatırımcı fayda/maliyet dengesi özellikle son 6 yıllık dönemde katılımcılar aleyhine daha da bozulmuştur. Konvansiyonel DİBS’lerde ihraççı için ideal cazibe sıralaması “Sabit Kupon > Konvansiyonel FRN / TLREF’e Endeksli Senet > TüfeX” şeklinde iken katılımcı için ideal sıralama bunun tam tersidir. İyi uygulamalar dikkate alındığında, ülkemizde ihraç edilen DİBS’lerin özelliklerinin emeklilik yatırım fonlarının yatırım yapması için uygun olmadığı değerlendirilmektedir.
Özel emeklilik sistemimizde 12’si katılım esaslı olmak üzere 24 adet Devlet Katkısı fonu vardır. Bu fonların risk seviyesi 3-6 aralığındadır. Risk seviyesi 3 olan 8 adet, 4 olan 4 adet, 5 olan 10 adet ve 6 olan 2 adet Devlet Katkısı fonu vardır. Devlet Katkısı uygulamasının başladığı tarihten itibaren söz konusu fonların hepsi negatif reel getiri elde etmiş ve getiri oranları birbirlerinden tamamen farklı gerçekleşmiştir.
Katılımcılar Devlet Katkısı fonu tercihinde bulunma imkanına sahip olmayıp emeklilik şirketinin kurucusu olduğu Devlet Katkısı fonuna razı olmak durumundadırlar. Dolayısıyla, Devlet Katkısı fonlarının getiri oranlarının şirketten şirkete farklılıklar göstermesi katılımcılar arasında ciddi haksızlıklara ve göreli mağduriyetlere yol açmaktadır.
Emeklilik şirketleri Devlet Katkısı fonlarından yıllık %0,365 oranında kesinti yapmaktadırlar. Devlet Katkısı ve Otomatik Katılım Sistemi (OKS) fonları haricindeki diğer fonlardan yapılan kesintilerin fiili ortalaması ise %1,68’dir. Sektör paydaşlarının;
Aktif yönetim prensiplerine göre yönetilen Devlet Katkısı fonları için söz konusu kesinti oranının çok düşük kaldığını,
Hem emeklilik şirketleri hem de portföy yönetim şirketlerinin Devlet Katkısı fonlarından yeterli kazanç elde edemediklerini ve
Anılan fonların tasarımından kaynaklanan nedenlerle sürekli negatif reel getiri elde edilmesinin sektörün itibarını zedelediğini,
sık sık dile getirdikleri gözlemlenmektedir.
Devlet Katkısı uygulamasının başladığı 2013 yılından bu yana, emeklilik şirketleri Devlet Katkısı fonlarından 2024 yılı Haziran sonu fiyatları ile yaklaşık 2,4 milyar TL (reel) gelir elde etmiştir. Son 5 yılda sektörün yıllık ortalama kesinti geliri 329 milyon TL (reel) civarında gerçekleşmiştir.
Devlet Katkısı uygulamasının başladığı tarihten bu yana, 2025 yılı fiyatları ile Hazine ve Maliye Bakanlığı tarafından EGM üzerinden katılımcıların emeklilik şirketleri nezdindeki Devlet Katkısı hesaplarına toplam 444 milyar TL tutarında (reel) bütçe transferi yapılmıştır. Devlet Katkısı fonlarından, sistemden ayrılan katılımcıların hak etmediği tutarlar toplamı olan 111,6 milyar TL (reel) Hazine’ye iade edilmiş, şirketlerin veri hatalarından kaynaklanan haksız ödemeler kapsamında vergi dairelerine 487,4 milyon TL (reel) ödenmiştir.
Ancak, Devlet katkısı fonlarının reel getirilerinin negatif olması nedeniyle, Hazine’ye iade edilen tutarlar, Hazine’nin aktardığı tutarın iade tarihindeki net o günkü değerinin altında olabilmektedir. Bu durum ise, söz konusu farkın ilgili otoritelerce ileride “kamu zararı” olarak değerlendirilmesine yol açabilecektir. Kamu zararı tespiti yapılması halinde mer’i mevzuat uyarınca sorumlulardan (ilgili kamu görevlilerinden) ve/veya ilgililerden (kamu zararı karşısında yarar sağlayan şirketlerden ve/veya katılımcılardan) müştereken ve müteselsilen veya münferiden zararın tahsil edilmesi yoluna gidilmesi zorunluluğu doğabilecektir.
Vatandaşın en çok şikayetçi olduğu konuların başında Devlet Katkısı fonlarının negatif reel getiri sağlaması gelmektedir. Bu durum sektörün itibarı açısından önemli riskler taşımaktadır. Devlet Katkısı fonlarının yapısal sorunları çözülmeden Tamamlayıcı Emeklilik Sistemi gibi reformların sağlıklı bir şekilde yapılmasının mümkün olmayacağı mütalaa edilmektedir.
Bireysel Emeklilik Sisteminde Kısmen Ödeme Hakkında Yönetmelik uyarınca 1 Temmuz 2024 tarihinde yürürlüğe giren “Kısmen Ödeme” uygulamasının Devlet Katkısı fonlarıyla ilişkilendirilmiş olmasının, ilgili süreçlerin karmaşıklığını, bürokrasi ve kırtasiyeciliği daha da arttırdığı, bu durumun sisteme yönelik algıları olumsuz yönde etkileyeceği değerlendirilmektedir.
Proje kapsamında, Devlet katkısı sistemine ilişkin olarak, sistem analizi yapılması, yapısal sorunların tanımlanması ve önceliklendirilmesi, bilimsel yöntemler kullanılmak suretiyle söz konusu yapısal sorunlara çözümler geliştirilerek sistem tasarımı önerisi geliştirilmesi hedeflenmektedir. Projenin beklenen bir diğer çıktısı; proje ekibinin finans sisteminin işleyişine, emeklilik yatırım fonlarına ve bu fonların yatırım yaptığı varlıklara ilişkin bilgi düzeylerinin azamiye çıkarılmasıdır.
Süreç İyileştirme
Dijital Ürün Yönetimi, Strateji, Sistem Geliştirme Ve Arge
Sarıkanarya Sokak No: 16 Yolbulan Plaza B Blok Kat: 1-2-3 Kozyatağı 34742 Kadıköy/İstanbul
Ülkemizde 2003 yılında başlayan bireysel emeklilik sisteminde (BES), Temmuz 2025 itibarıyla fon büyüklüğü 1,5 trilyon TL’ye, katılımcı sayısı 17,5 milyona ulaşmıştır. BES, kişilerin aktif çalışma yaşamları süresince yaptıkları tasarrufları uzun vadeli yatırıma yönlendirerek emeklilik dönemlerinde yaşam standartlarını koruyabilecekleri bir gelir elde etmelerini sağlayan, SGK sistemini tamamlayıcı bir sistemdir. Bireysel emeklilik sistemi, gönüllü BES ve otomatik katılım sistemi (OKS) olmak üzere iki alt rejimden oluşmaktadır. Sistemde, emeklilik şirketleri dağıtım ve pazarlama faaliyetlerini gerçekleştirir, sözleşme ve katılımcı bilgilerini oluşturur ve müşteri hizmetleri fonksiyonunu yerine getirirler. Emeklilik şirketleri katılımcıdan tahsil ettikleri katkı paylarını katılımcının tercih ettiği emeklilik yatırım fonlarında değerlendirmek üzere portföy yönetim şirketlerine gönderirler. Portföy yönetim şirketi ve emeklilik fonlarının kurucusu olan emeklilik şirketleri arasında portföy yönetim sözleşmesi vardır. Portföy yönetim şirketi fonları yönetir. Sistemin işleyişi Ek.1’de yer alan şema özetlenmektedir. Devletimiz katılımcılarca ödenen katkı payının %30’u kadar teşvik (Devlet katkısı) ödemesi yapmakta, katılımcı sistemden ayrılırken sistemde kalma süresine bağlı olarak elde ettiği getiriden %5 ila %15 arasında stopaj kesintisi alınmaktadır. Emeklilik Gözetim Merkezi A.Ş. (EGM), 4632 sayılı Bireysel Emeklilik Tasarruf ve Yatırım Sistemi Kanunu uyarınca, mülga Hazine Müsteşarlığının (Hazine ve Maliye Bakanlığı’nın) yetkilendirmesi ile 2003 yılında kurulmuştur. EGM’nin temel amacı, ülkemizde bireysel emeklilik sisteminin etkili ve güvenli işleyişini sağlamak, katılımcı haklarını korumak ve özel emeklilik sisteminin sürdürülebilir gelişimine destek olmaktır. EGM’nin temel görevleri arasında; emeklilik şirketlerinin, bireysel emeklilik aracılarının ve emeklilik yatırım fonlarını yöneten portföy yönetim şirketlerinin faaliyetlerinin gözetimini gerçekleştirmek, Sigortacılık ve Özel Emeklilik Düzenleme ve Denetleme Kurumu (SEDDK) ve Sermaye Piyasası Kurulu (SPK) için denetime yönelik altyapı oluşturmak ve bu bağlamdaki faaliyet sonuçlarını bu otoritelere raporlamak, politika yapıcılara sistem iyileştirme önerileri sunmak, bireysel emeklilik hesaplarına, emeklilik planlarına, katılımcılara ve sözleşmelere ait bilgileri elektronik ortamda saklamak, bu bilgileri konsolide etmek, Devlet katkısı tahakkuk, tahsilat ve ödeme süreçlerini yönetmek, kamuoyunu ve katılımcıları bilgilendirmek, istatistik üretmek, bireysel emeklilik aracıları siciline ve sınavına ilişkin işlemleri yapmak yer almaktadır. EGM Yönetim Kurulu; emeklilik şirketlerinin genel müdürleri, EGM genel müdürü, SEDDK ve Hazine ve Maliye Bakanlığı temsilcilerinden oluşmaktadır. EGM’nin gelirleri, emeklilik şirketlerine sunulan hizmetler kapsamında alınan hizmet bedellerinden oluşmaktadır. 110 kişilik bir kadroya sahip olan EGM teknoloji temelli çözümler üretmektedir. EGM bilişim ve operasyon sistemleri ülkemiz finans sektörünün tüm kurumsal paydaşları ile entegre olarak çalışmaktadır. Bununla birlikte, kamusal alanda çok önemli görevler ifa eden kamu kurum ve kuruluşları da bu sistemler üzerinden hizmet almaktadır. Söz konusu sistemlerimiz üzerinden yüzbinlerce işletmeye, 17,5 milyon katılımcı ve yaklaşık 30 milyon lehtar ve potansiyel mirasçıya, 120.000 BES aracısına dijital hizmetlerimizin kesintisiz, kaliteli, hızlı ve güvenli bir şekilde sunulması hayati önem taşımaktadır. Önümüzdeki dönemde ülkemizin makroekonomik ve finansal sistemlerinin güçlendirilmesine yönelik olarak gerçekleştirilecek yapısal reform çalışmaları kapsamında BES reformunun kilit role sahip olacağı değerlendirilmektedir.
Özel emeklilik sisteminde toplam net varlık 1,6 trilyon TL’ye ulaşan 382 adet emeklilik yatırım fonu ve bu fonların portföylerinde binlerce menkul kıymet bulunmaktadır. Emeklilik şirketleri katılımcılardan tahsil ettikleri katkı payları ve Hazine ve Maliye Bakanlığı’nın Emeklilik Gözetim Merkezi (EGM) üzerinden aktarılan Devlet Katkıları ilgili fonlara yönlendirilmekte, fonları yöneten portföy yönetim şirketleri bu kaynakları yatırıma yönlendirmektedir.
EGM tarafından geliştirilen ve işletilen Fon Gözetim Platformu (FGP) marifetiyle bahse konu fon operasyonlarında olası hata, ihmal, suiistimaller ile olağan dışı/şüpheli işlemlerin önlenmesi amaçlanmaktadır. Bu kapsamda, emeklilik yatırım fonu portföy değerlemelerinin dolayısı ile net varlık değeri ve birim pay değeri hesaplamalarının mevzuata uyumluluğu fon ve menkul kıymet bazında günlük olarak kontrol edilmektedir. Bu bağlamda, menkul kıymetlerin emeklilik şirketleri (veya emeklilik şirketlerinin fon operasyonlarını devrettiği kuruluşlar) tarafından standart değerleme yöntemleri kullanılması, “aynı menkul kıymet” için emeklilik şirketleri tarafından farklı değerler kullanılmaması, kullanılan girdi parametrelerinin en güncel işlem fiyatının esas alınması ve neticede herhangi bir anda söz konusu kıymetin değerinin tüm yatırımcılar için aynı şekilde hesaplanması gerekmektedir.
Aynı menkul kıymet için farklı değerleme fiyatlarının kullanılması halinde; katılımcılar arasında servet transferine ve adaletsizliğe yol açılabileceği, portföy yöneticileri arasındaki rekabetin olumsuz etkilenebileceği, fon Performans Değerlendirme Sistemi sonuçlarının kamuoyunu yanıltabileceği, kötü niyetli tarafların bu durumdan fayda sağlayabilecekleri ve arbitraj imkanından yararlanmak isteyebilecekleri düşünülmektedir.
Diğer yandan, düşük likiditeye sahip tahvil ve bonoların piyasada işlem görmemesi oldukça sık rastlanan bir durumdur. Mevcut uygulamalarda, bahse konu illikit kağıtların değerlemesi, güncel iç verim oranı kullanılarak yapılması gerekirken son işlem veya ihraç tarihindeki işlem fiyatına bağlı iç verim oranlarının ilerletilmesi sureti ile yapılmaktadır. Bu durum, anılan kıymetlerin fiyatlarının ve getiri oranlarının yanıltıcı olmasına yol açabilmektedir. Bu çerçevede, bir süredir işlem görmediği için güncel fiyatı bilinmeyen SGMK’lerin değerlemesinin yetkili bir Kuruluş tarafından günlük olarak yayımlanacak getiri eğrisi kullanılarak yapılmasına ihtiyaç duyulmaktadır.
Gelişmiş piyasalarda, merkez bankaları ve hazine bakanlıklarının vade yapısına göre piyasada oluşan güncel faizler hakkında bilgi veren getiri eğrisini (yield curve) günlük bazda yayımladıkları, piyasada fiyatı oluşmayan sabit getirili kıymetlerin fiyatlandırılmasında bu getiri eğrisinin kullanıldığı ve söz konusu uygulamanın akademik dünya tarafından kuvvetli bir şekilde desteklendiği bilinmektedir. Önerilen şekilde getiri eğrisinin kamuoyuna açıklanması suretiyle değerleme yapan kuruluşlar bu eğriyi kullanarak SGMK’lerin güncel fiyatlarını hesaplayabileceklerdir.
Portföyünde SGMK bulunduran emeklilik yatırım fonu adedi 347 olup, bu menkul kıymetlerin net varlık değerleri toplamı 776 milyar TL’dir. Bu sayıların orta ve uzun vadede ciddi miktarlarda artacağı değerlendirilmektedir.
Proje kapsamında, emeklilik yatırım fonlarının yatırım yaptığı sabit getirili menkul kıymetlerin değerlemesine yönelik getiri eğrisi temelli bir sistem tasarımı geliştirilmesi, bu bağlamda mevcut duruma ilişkin sistem analizi yapılması, problem tanımın yapılması, literatürde bahsi geçen ve iyi uygulama örneklerinde gözlemlenen yöntemlerden uygun olanın belirlenmesi veya varyantının üretilmesi, neticede sistem tasarımı önerisi geliştirilmesi hedeflenmektedir. Geliştirilecek bu sistemin Fon Gözetim Platformu’na entegre edilerek hayata geçirilmesi kuvvetle muhtemeldir. Projenin beklenen bir diğer çıktısı; proje ekibinin finans sisteminin işleyişine, emeklilik yatırım fonlarına ve bu fonların yatırım yaptığı varlıklara ilişkin bilgi düzeylerinin azamiye çıkarılmasıdır.
Diğer
Dijital Ürün Yönetimi, Strateji, Sistem Geliştirme Ve Arge
Organize San. Böl. Teknoloji Bulvarı 14.Cad. No: 10 Odunpazarı/Eskişehir
Firmamız, Türkiye’ de ve Romanya’ da yaptığı üretimlerle, gıda ürünleri üretiminde önde gelen markalardan biridir. Krakerler, kahvaltılıklar, light ve lifli ürünler, çikolatalar, bisküviler, gofretler, bebek ürünleri ile kekler ve turtalar gibi geniş bir ürün yelpazesi ile tanınmaktadır. Ürünlerimizi ve yarımamüllerimizi ürettiğimiz 9 üretim tesisimiz, 50 markamız, 300’ den fazla ürünümüz ve 7.000’ in üzerinde çalışanımız vardır. “www.etietieti.com” official web sitemizdir.
İthal hammadde siparişinin açılmasından, fabrikada kullanımına kadarki süreçler manuel ilerlemektedir. Aşağıdaki manuel süreçlerin (mail üzerinden ilerleyen aşağıdaki süreçlerin) otomatikleştirilmesi hedeflenmektedir.
1.Siparişlerin açılması ve konfirmasyonu
2.Tedarikçilerden gelen sipariş evraklarına göre sipariş takibi/sipariş varış takibi
3.Sipariş miktarı/sipariş MOQ/sipariş termini ve siparişin tedarik şekline (kara/denizyolu) karar verilmesi
4.Antrepo stoklarının-fabrika stoklarının yönetimi, emniyet stok yönetimi
5.Devlet teşviklerinden yararlanmak için yapılan manuel hesaplamalar
Yok
İthal hammadde tedarik süreçlerinin mümkün olduğu kadar otomatikleştirilmesidir.
Süreç İyileştirme
Üretim Planlama
İstanbul/Ankara
Türkiye’nin ilk dijital bankası
Kredi başvuurularında müşterilerin varlık durumunu, kredibilitesini, alabileceği limiti belirlemek için gelirini doğru bir şekilde tahmin ve teyit etmek günümüz bankacılığının en temel problemlerinden ve gelişime açık alanlarından biridir. Özellikle dijital bankacılık gibi müşteriye direkt dokunulmayan büyük oranda dijital ilişki kurulan bir yapıda bu sorun daha net hissedilmektedir. Bu anlamda sektöre getirilebilecek yeni bir fikir, yeni bir model müşteriyi daha doğru değerleme ve portföyün daha sağlıklı gelişmesine önemli katkıda bulunup gerçekten verimli bir çıktı sektör içerisinde sektöre içerisinde önemli bir yer edinebilecektir.
Yok
Müşterilerin, maaş, hane halkı geliri (eş,çocuk), gelire konu olabilecek diğer varlıklar (kira, mevduat…) gibi kalemleri tahmin, tespit ya da teyit edip daha sağlıklı bir gelir modeli kurgulamak.
Tahminleme/Veri Analizi
Kredi Analitiği Ve Politikaları
İş Kuleleri 34330 Levent Beşiktaş-İstanbul
26 Ağustos 1924’te Mustafa Kemal Atatürk tarafından kurulan Türkiye İş Bankası, kuruluşundan bugüne kadar geçen 101 yıllık sürede ülkemizin sanayi ve ticaret başta olmak üzere birçok alanda gelişmesinde çeşitli roller üstlenmiş ve önemli katkılarda bulunmuştur.
Ülkemizin en büyük özel bankası olan Türkiye İş Bankası, 20 bini aşan çalışanı, yaklaşık 1.200 yurt içi şubesi, 6.400’e yakın ATM ağı ve dijital kanalları ile bireysel, özel, ticari ve kurumsal müşterilerine ürün ve hizmetler sunmaktadır. İş Bankası Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti, İngiltere, Kosova, Irak ve Bahreyn’de yer alan şubelerinin yanı sıra bağlı ortaklıkları İşbank Almanya, İşbank Rusya, İşbank Gürcistan ile faaliyet göstermekte olan İş Bankası’nın Çin ve Mısır’da temsilcilikleri bulunmaktadır. En yaygın şube ve ATM ağı ile, Türkiye’nin özel bankalar arasında en büyük toplam aktif, kredi, mevduat ve öz kaynağına sahiptir. Çalışanların kurucusu olduğu İş Bankası Munzam Sandığı, sermaye yapısında en büyük pay sahibi olup, Banka hisselerinin %35’e yakın kısmı ise halka açıktır. Güven, tutarlılık ve itibar ile özdeşleşmiş bir kurum olan İş Bankası, geçmişten geleceğe sorumluluk anlayışı ile kapsayıcı ve çevre dostu bir ekonomi için çalışmaktadır.
Web Sitesi: isbank.com.tr İK Sayfası: ik.isbank.com.tr
Amaç: Arızaları önceden tahmin edip proaktif bakım planı oluşturmak.
Mevcut Durum: Bakımlar genelde arıza sonrası veya periyodik olarak yapılıyor.
Beklenen Çıktılar:
Arıza risk haritası (bölge, model, yaş faktörü)
Proaktif bakım takvimi önerisi
Olası kesinti sürelerinde %X azalma
Teslim Formatı: Dashboard + bakım planı raporu
Katma Değer: Kullanıcı memnuniyetinde artış, servis maliyetinde azalma.
Yok
Kullanıcı memnuniyetinde artış, servis maliyetinde azalma.
Süreç İyileştirme
İnsan Kaynakları Yönetimi Bölümü - Çalışan Deneyimi Ve İşveren Markası (Kurum İçerisinde İlgili Ekip İçerisinde Endüstriyel Danışman Belirlendiğinde Bilgileri İletilecektir.)
Kaptın Kaptın / Ankara
Kaptın Kaptın, gıda sektöründeki israfı azaltmak ve kullanıcıların gerçek indirimlere kolayca ulaşmasını sağlamak amacıyla kurulmuş, zaman bazlı çalışan bir mobil indirim platformudur. Restoran ve kafe gibi işletmeler, gün içinde belirledikleri saat aralıklarında ürünlerini indirimli olarak platforma ekler. Bu sayede hem stoklarında kalan ve ertesi gün servis edilemeyecek ürünleri değerlendirme imkânı bulur hem de günün durgun saatlerinde Happy Hour kampanyaları düzenleyerek kullanıcı çekebilir. İşletmeler için bu sistem, müşteri portföyünü genişletmenin ve sadık müşteriler kazanmanın da önünü açar.
Kullanıcılar, uygulama üzerinden bu ürünleri sipariş ederek “gel-al” ya da “gel-ye” modeliyle fiziksel olarak teslim alır veya doğrudan işletmede tüketir. Kaptın Kaptın, işletmelere atıl kapasiteyi kazanca dönüştürme fırsatı sunarken, kullanıcılara ekonomik, erişilebilir ve çevre dostu bir alışveriş deneyimi sunar.
Bu projede, Kaptın Kaptın uygulamasına mikromobilite (scooter ve bisiklet) verilerinin entegre edilmesi ile kullanıcıların yakınlarındaki kampanyalara en uygun şekilde yönlendirilmesi amaçlanmaktadır. Sistem, kullanıcının konumunu algılayarak yürüme, yürüme + mikromobilite veya tamamen mikromobilite seçeneklerini hesaplayacak; bu alternatifler süre, maliyet, kullanıcı tercihleri ve ürünlerin teslim alma aralıkları açısından değerlendirilecektir. Kullanıcılar yalnızca ilgilendikleri kategorilerde (örneğin tatlı, döner, kahve) ve tercih ettikleri ulaşım yöntemlerinde (sadece yürüme, sadece mikromobilite ya da her ikisi) bildirim alacaklardır. Bununla birlikte sistem yalnızca kullanıcı bazında değil, aynı zamanda bölge bazında da optimizasyon yapacaktır. Kampanyaların hangi bölgelere gönderileceği, kullanıcı yoğunluğu, işletme yoğunluğu gibi parametrelere göre belirlenecektir. Bu yapı many-to-many bir bildirim-kullanıcı ilişkisi üzerinden kurgulanacak; örneğin 20 kişiye gönderilen bir kampanyadan sadece 1 kişi ürünü satın aldığında, sistem sonraki iterasyonda geri kalan 19 kullanıcıya özgü yeni bir optimizasyon stratejisi geliştirecektir. Böylece hem kullanıcı özelinde hem de bölge bazında ayrışma sağlanarak daha verimli kampanya yönlendirmeleri yapılacaktır.
Projenin sonunda, kullanıcıların konumları, alışveriş(kategori) tercihleri, ulaşım tercihleri, ürün teslim aralıkları ve bölgesel farklılıkları dikkate alarak kampanyalara yönlendirilmesini sağlayan, optimizasyon tabanlı bir karar destek sistemi geliştirilmesi beklenmektedir. Bu sistemin temel amacı, kampanyaların hem bireysel kullanıcıya hem de bölgelere uygun şekilde yönlendirilmesi sayesinde sipariş sayısında anlamlı bir artış elde etmektir. Böylece kullanıcılar kendileri için en uygun fırsatları kişiselleştirilmiş biçimde alırken, işletmeler daha yüksek dönüşüm oranına ulaşacak; sonuç olarak Kaptın Kaptın, mikromobilite entegrasyonu ile sipariş adetlerini artıran, veri temelli ve gerçek zamanlı çalışan bir ekosistem haline gelecektir.
Diğer
Kurucu
Organize Sanayi Bölgesi, Gazneliler Caddesi, No: 10, 06935, Sincan/Ankara
Karel Elektronik Sanayi ve Ticaret A.Ş., 1986 yılında Ankara’da tamamen yerli sermayeyle kurulan, Türkiye’nin lider teknoloji üreticilerinden biridir. Kuruluşundan bu yana; elektronik telefon santralleri (PBX), IP tabanlı iletişim sistemleri, çağrı merkezi, video konferans ve bulut uygulamaları gibi iletişim teknolojilerinde Ar-Ge’den üretime kadar tüm süreçleri yürüten bir yapıya sahiptir. Yaklaşık 700 binden fazla işletme Karel santralları kullanmakta olup, bu sistemler Türkiye’deki iş yeri iletişim trafiğinin yarısından fazlasını oluşturur. Ayrıca Avrupa’nın ilk 3, dünyanın en büyük 15 PBX üreticisinden biri konumundadır.
Savunma sanayii için askeri sahra santralları, gemi tipi iletişim sistemleri, el tipi askeri bilgisayarlar, iç konuşma sistemleri ve aviyonik çözümler geliştiren Karel’in ürünleri hem Türk Silahlı Kuvvetleri hem de dost ülkelerin orduları tarafından kullanılmaktadır. Bunun yanında firma, iletişim ve savunma teknolojilerinin yanı sıra otomotiv elektroniği, kurumsal saha operasyon teknolojileri ve elektronik üretim alanlarında da faaliyet göstermektedir. 2022’de Nokia ile 4.5G ve 5G radyo ekipmanları üretimi için iş birliği yapan şirket, aynı zamanda Doğan Holding’in ortaklığında büyümesini sürdürmektedir.
Günümüzde Karel, dünya genelinde milyonlarca kullanıcıya hizmet veren, yaklaşık 5 bin çalışanı bulunan global bir teknoloji şirketi olarak faaliyet göstermektedir.
Mevcut durumda müşteri siparişi alındığında sipariş formu oluşturulmakta, ERP sistemine MDS (Malzeme Detay Satırı) girişi yapılmakta ve ilgili ürünün alt malzeme ihtiyaçları hesaplanmaktadır. Halihazırda MDS girişleri sonrasında ürün adedi ve teslim tarihine göre üretim planları elle hazırlanmakta, bu durum hem zaman kaybına hem de operasyonel risklere neden olmaktadır. Bu proje ile, müşteri siparişleri, kapasite bilgileri, hat uyumlulukları, stok seviyeleri ve teslim tarihleri dikkate alınarak üretim planlarının sistem tarafından otomatik olarak oluşturulması hedeflenmektedir. Böylelikle planlama sürecinde standartlaşma sağlanacak, kaynak kullanımı optimize edilecek ve müşteri teslimat performansı artırılacaktır. Projenin sonunda üretim planlama süreçlerinde otomasyona geçilmesiyle şirketin genel operasyonel verimliliği ve rekabet gücü önemli ölçüde yükseltilecektir.
Yok
Elle yapılan iş yükünü azaltarak teslimatların zamanında gerçekleşmesini sağlamak. Üretim planlarını otomatik oluşturup süreçte zaman ve işçilik maliyeti tasarrufu elde ederek operasyonel verimliliği artırmak.
Üretim Planlama
Savunma Sanayi Grup Başkanlığı
Bahçekapı Mahallesi Güvercinlik Mevkii Limak Ankara Çimento Fabrikası İçi Ankara/ Türkiye
o Depo Tesis Yerleşimi o Depoda Kullanılan Raf Sistemlerinin Kapasite ve Ergonomi Analizi o Hareketsiz Malzeme Raporu o Minimum Stok – Sipariş Noktası Analizi o ABC Analizi o Malzeme Kabulden Raf Yerleşimine Kadar Olan Süreçlerin Standardizasyonu o Malzeme Kabul Sürecinde Yaşanan Hataların Neden Analizi o Depo – Yükleme Noktası – Kantar Alanı Arası Riskli Alanların Tespiti
Yok
Depo Optimizasyonunun sağlanmasıyla ilgili öneriler geliştirilmesi
Tedarik Zinciri
Tedarik Zinciri
Bahçekapı Mahallesi Güvercinlik Mevkii Limak Ankara Çimento Fabrikası İçi Ankara/ Türkiye
o Kantar Kuyruk Analizi ve Araç Trafik Yönetimi Optimizasyonu o Kantarda Araç Trafiği Simülasyonu ile Kapasite Artırımı
o Kamyon Slotlama ve Randevu Sistemi Tasarımı
o Kantar Tartım Farklılıkları Analizi
Yok
Kantar iş etütlerinin yapılması ve pareto analizinin çıkarılması ve yönetime iyileştirme önerilerinin sunulması
Tedarik Zinciri
Tedarik Zinciri
Bahçekapı Mahallesi Güvercinlik Mevkii Limak Ankara Çimento Fabrikası İçi Ankara/ Türkiye
o Tedarikçi Teslimat Performans Analizi o Sipariş Edilen Malzeme ile Gelen Malzeme Uyuşmazlık Analizi o Tedarik Sürelerine Göre Sipariş Planlama Modeli Oluşturulması
o VSM (Değer Akış Haritalama) ile Tedarik Süreci Analizi
Yok
VSM ile israfların tespit edilmesi ve tedarikçi temin sürecinde aksaklık ve gecikmelerin önden tespit edilebilir hale getirilmesi için iyileştirme önerilerinin sunulması
Tedarik Zinciri
Tedarik Zinciri
Huzur Mah. Azerbaycan Cad. D Blok No: 4d/7 İç Kapı No: 457, 34475 Sarıyer/İstanbul
1991 yılında İstanbul’da kurulan Mavi, 34 yıllık denim uzmanlığından aldığı güçle bugün global bir lifestyle markası konumunda. 2017’de halka açılan şirket, Türkiye, ABD, Kanada, Almanya ve Rusya’nın aralarında bulunduğu 34 ülkede, 485’i Mavi shop olmak üzere ~4.000 noktada perakende, toptan ve online kanallar aracılığıyla müşterileriyle buluşuyor.
Kısa dönem (6-8 hafta) için her bir lokasyonda her bir ürün çeşidinin yüksek isabet ile haftalık talep tahmini yapılması hedeflenmektedir.
Proje kapsamında öncelikle talep üzerinde etkisi olan dinamiklerin tespit ve analiz edilerek belirlenmesi beklenmektedir.
Sonrasında bu dinamiklerle en iyi şekilde çalışacak modelin geliştirilerek yüksek isabet ile haftalık tahminlemenin yapılması beklenmektedir.
Projenin çıktısının haftalık kırılımda lokasyon ve ürün bazında olması beklenmektedir.
Yok
Lokasyon ve ürün bazında yüksek isabet başarısıyla haftalık talep tahmini
Tahminleme/Veri Analizi
Veri Analitiği
Ostim Osb Mahallesi, 2828. Sk, No:3 Ankara
“https://www.roketsan.com.tr/tr/biz-kimiz/hakkimizda” linkinden tüm bilgilere ulaşılabilir.
Roketsan, Ar-Ge ve seri üretim projelerini birlikte yürüten bir şirkettir. Roketsan Ostim Depo, hem seri üretim hem de Ar-Ge projeleri için ihtiyaç duyulan malzemeleri teslim alır, stoklar ve ihtiyaçlara göre toplayıp sevk eder. Ar-Ge kapsamında ihtiyaç duyulan malzemeler sürekli değişirken, seri üretim için hızlı bir malzeme akış sürecine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu değişkenlik ve hız gereksinimi, yalnızca üretim talepleri için değil, aynı zamanda şirketlerin ürün tedarik süreçleri için de gereklidir. Roketsan Ostim Depo, iş gücünü bu değişken ihtiyaçlarla eşleştirmeye çalışmaktadır. Bu değişkenliğe ve hıza ayak uydurabilmek için mevcut iş gücünün verimli kullanılması çok önemlidir. Bu nedenle sistematik bir iş gücü planlaması gereklidir.
Yok
Roketsan gibi uzun yıllardır hizmet veren ve ürün üreten bir şirkette, bir ayda bir proje grubundan ana beklentimiz. Ostim çalışma düzenini anlaması ve iş yükü ve iş gücü verilerini yorumlayabilmesi olacaktır.
Tahminleme/Veri Analizi
Ostim Depo Operasyonları Birimi
P.k. 30 Elmadağ 06780 Ankara - Türkiye
Roketsan, Savunma Sanayii İcra Komitesi kararı ile “Türk Silahlı Kuvvetlerinin (TSK) roket ve füze ihtiyaçlarının karşılanması, ülkemizde roket ve füze tasarımı, geliştirilmesi ve üretimi konularında lider bir kuruma sahip olunması” amacı ile 14 Haziran 1988 tarihinde kurulmuştur.
This project focuses on developing a medium- to long-term decision-support framework for intralogistics operations in a high-security manufacturing setting. The emphasis is on resource allocation optimization, with the aim of ensuring that available equipment and personnel are deployed in the most effective way possible.
While short-term, real-time dispatching is beyond the current scope, the framework will be designed in a way that allows seamless extension into such systems in the future.
The sponsoring company designs and manufactures rockets and missiles under stringent safety, security, and agility requirements. These sector-specific constraints—such as mandatory safety clearances between buildings, strict traceability rules, and the need for specialized handling of hazardous materials—create an unusually complex logistics environment. Internal material movement is critical: with over 6,000 personnel able to generate orders across four campuses and more than fifty buildings, timely fulfillment of requests directly impacts delivery schedules. Each order specifies pickup and delivery locations, time requirements, and the size and weight of materials, which must then be matched with qualified operators and specialized handling equipment such as forklifts, reach trucks, or trucks. Additional challenges arise from operator qualifications, equipment availability, and zone-specific restrictions.
The project seeks to create an optimization model that can allocate resources efficiently under multiple constraints while minimizing delays and maximizing equipment and labor utilization. Historical data on order flows will first be analyzed to capture demand patterns and build forecasting models. These forecasts will then serve as inputs to the optimization framework, ensuring that the allocation strategy is informed by realistic projections of future demand. By simulating different planning horizons—weekly, monthly, or annually—the model will generate allocation strategies that not only improve operational efficiency in the near term but also provide valuable insights for longer-term capacity decisions.
An important element of the work will be the treatment of the logistics network itself. Since operations span a wide geography, clustering techniques will be employed to group buildings or zones in a way that simplifies allocation without compromising service levels. In doing so, the project will offer both a methodological contribution in the form of scalable, constraint-aware optimization, and a practical contribution by informing managerial decisions about how best to structure and deploy intralogistics resources in a demanding manufacturing environment.
Ultimately, the framework is expected to reduce delivery delays, improve the utilization of scarce resources, and create a decision-support foundation that can later evolve into a real-time dispatching system.
While resource requirement planning (e.g., determining fleet size or staffing levels) is not the main objective, the outputs of the allocation optimization will directly inform such decisions, ensuring that planning activities are grounded in realistic, data-driven allocation strategies.
Yok
Primary objective of this project shall be analyzing system in detail and provide solid foundation for this and further studies as well. In order to build a robust structure collecting and manipulate various system data) and converting it into useful form shall be must for this project. Ultimate challenge of the project is expected to determine most suitable scientific method (ex: forecasting, simulation etc.) among short list of options in order to achieve the ultimate objective mentioned above.
Rotalama/Lojistik
İç Depo Operasyonları Müdürlüğü / E/L Depo Operasyonları Birimi
Akdeniz Cd, Cumhuriyet Blvi No:86, D:51, 35210 Konak/İzmir
SCW.AI küresel bir SaaS şirketidir. Özellikle ilaç, gıda ve içecek gibi regülasyona tabi sektörlere odaklanan, üretim operasyonlarında dijital dönüşümü mümkün kılan “Digital Factory Platform” adlı ürününü sunmaktadır. IoT, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanarak üretim sahasından gerçek zamanlı veri toplayıp analiz ederek operasyonel verimliliği artırmayı hedeflemektedir. Hızlı sistem entegrasyonu, esneklik ve ölçeklenebilirlik avantajını kullanarak dijital fabrika dönüşümünde öncü bir platform olmayı başarmıştır ve dünya çapında birçok fabrikada aktif olarak kullanılmaktadır.
In regulated industries like pharmaceutical manufacturing, it is common to encounter disruptions such as:
A batch failing quality control
Machine maintenance or breakdown
Urgent new production orders
Longer-than-expected cleaning/validation times
Operator absence affecting available workstations
A responsive and smart scheduling system must adapt quickly to minimize delays, reduce tardiness, and maintain production efficiency.
This project aims to design a dynamic scheduling system that goes beyond traditional job-shop scheduling by responding to real-time events such as machine breakdowns, urgent orders, operator shortages, or extended setup/cleanup durations. Instead of only generating an initial static plan, the system should detect unexpected disruptions during production and reschedule intelligently using rule-based logic or AI algorithms.
Project Structure (Modules):
Students build a basic heuristic-based scheduler using algorithms like ATCS, Genetic Algorithms, or simple greedy heuristics.
Output: A Gantt chart or schedule table.
Simulates real-time events during production:
Machine breakdown for a certain duration
Insertion of a high-priority rush order
Setup/cleanup time increases
Triggers re-planning.
Adjusts the existing plan based on new events.
Starts with a rule-based system, then evolves to ML or reinforcement learning models.
RL options: Q-Learning, DQN, Policy Gradient
ML options: XGBoost, Decision Trees trained on simulated scenarios
Compare the original static plan vs. the updated dynamic plan using metrics like:
Total tardiness
Makespan
Number of reschedules
Response time (planning speed)
Yok
Bu projede öğrencilerden, klasik job-shop scheduling algoritmalarının ötesine geçerek, gerçek zamanlı olaylara (makine arızaları, acil siparişler, personel eksiklikleri, temizlik gereksinimleri vb.) tepki verebilen yapay zeka destekli bir planlama sistemi geliştirmeleri beklenir. Üretim devam ederken oluşan dinamik durumlara göre planı yeniden düzenleyebilen (rescheduling) bir algoritma geliştirilecektir ve sonuçlar belirli KPI’lar üzerinden karşılaştırılacaktır.
Çizelgeleme
R&D
İvedik Osb Mah Melih Gökcek Bulv. Hm Commerce Center No: 63/23 Yenimahalle Ankara
Nesco Gıda; içecek ve boba kategorilerinde inovatif ürünler geliştiren, Türkiye merkezli bir üretim ve ihracat firmasıdır. Şirketimiz bünyesinde Bobaco, Popping Bubble Tea, CO8 ve Tea Co. gibi markalarla; popping boba, fonksiyonel içecekler, soğuk çaylar ve premium içecek konseptleri üretmekteyiz. Ankara’daki fabrikamızda üretilen ürünlerimiz 25’ten fazla ülkeye ihraç edilmekte ve hem perakende hem de HORECA kanallarında tüketicilerle buluşmaktadır.
Şirketimiz, popping boba, fonksiyonel içecekler ve çay bazlı içecekler gibi farklı ürün kategorilerinde üretim yapmakta ve 25’ten fazla ülkeye ihracat gerçekleştirmektedir. Her ürün grubunun talep yapısı, raf ömrü ve hammadde tedarik süreleri farklılık göstermektedir. Bu çeşitlilik, hem üretim planlamasında hem de hammadde tedarikinde belirsizliklere yol açmakta; zaman zaman fazla stok maliyetleri, zaman zaman da müşteri taleplerinin karşılanamaması gibi sorunlar ortaya çıkmaktadır.
Proje kapsamında, geçmiş satış verileri kullanılarak talep tahmin modeli oluşturulması ve bu tahminler ışığında hammadde tedariki ile üretim planlamasını entegre edecek bir optimizasyon modeli geliştirilmesi hedeflenmektedir. Modelin, farklı ülkelerden gelen taleplerdeki belirsizlikleri de dikkate alacak şekilde kurgulanması, hem akademik hem de pratik açıdan katma değer yaratacaktır.
Yok
Projeden beklenen temel hedef, şirketimizin tedarik zinciri süreçlerini daha verimli ve öngörülebilir hale getirmektir. Bu kapsamda, öncelikle talep tahmin doğruluğunun artırılması ile üretim ve tedarik kararlarının daha sağlam temellere oturtulması amaçlanmaktadır. Doğru tahminler sayesinde stok seviyelerinin optimize edilmesi, böylece hem fazla stok maliyetlerinin azaltılması hem de kritik ürünlerde stok yetersizliği riskinin minimize edilmesi beklenmektedir. Proje sonunda, şirketin tedarik zinciri süreçlerine entegre edilecek veri odaklı ve esnek bir karar destek sistemi geliştirilmesi hedeflenmektedir. Bu sistem sayesinde, ihracat operasyonlarının daha güvenilir ve öngörülebilir bir yapıya kavuşması sağlanacaktır.
Tedarik Zinciri
Yönetim
Bilkent Cyberpark, Üniversiteler Mahallesi, 1606.Cadde, Kapı No: 11, Cyberpark H Blok, 1.Kat No: 13-14, Çankaya/Ankara
Teknopar (Teknopar Endüstriyel Otomasyon Sanayi ve Ticaret A.Ş.), 1996 yılında Ankara’da kurulmuş olan bir Ar-Ge tabanlı teknoloji firmasıdır. Endüstriyel tesisler, enerji (baraj ve HES), inşaat, mobil uygulamalar ve savunma sanayi gibi farklı sektörlere yönelik otomasyon sistemleri, kontrol çözümleri ve mekatronik entegrasyon hizmetleri sunmaktadır. Ayrıca firma, yapay zeka, büyük veri, dijital ikiz, bilgisayarlı görü, robotik, M2M/IoT, NDT teknolojileri (tahribatsız muayene) gibi ileri teknolojileri içeren uçtan uca yazılım ve donanım çözümleri geliştirmektedir
Web Sitesi: https://teknopar.com.tr/
Bu proje, Teknopar tarafından geliştirilmekte olan APS (Advanced Planning and Scheduling) yazılımına yönelik çizelgeleme algoritmalarının kaynak atölyeleri özelinde geliştirilmesini kapsamaktadır. Kaynak atölyelerinde üretim emirlerinin doğru kaynak makinelerine ve operatörlere en verimli şekilde atanması, üretim sürelerinin kısaltılması ve kapasite kullanımının dengelenmesi açısından kritik öneme sahiptir. Mevcut uygulamalarda iş emirleri genellikle manuel yöntemlerle kaynak makinelerine dağıtılmakta, bu da darboğazların oluşmasına, yüksek kurulum sürelerine ve teslimat gecikmelerine yol açmaktadır.
Proje ile öğrencilerden, IoT sistemleri aracılığıyla kaynak makinelerinden toplanan verileri (ör. çalışma durumu bilgisi – makinelerin ne zaman çalıştığı, ne zaman kullanılmadığı, duruş süreleri vb.) kullanarak optimizasyon ve algoritma geliştirme tekniklerini uygulamaları beklenmektedir. Böylece yalnızca çizelgeleme optimizasyonu yapılmayacak, aynı zamanda makinelerin verimliliği ve performansı da takip edilecek ve bu bilgiler çizelgeleme kararlarının iyileştirilmesinde kullanılacaktır.
Çalışma kapsamında ele alınacak başlıca konular:
-Kaynak Atölyesi Özelinde Çizelgeleme Problemi:
Üretim emirlerinin kaynak makinelerine ve uygun operatörlere atanmasını sağlayacak algoritmaların geliştirilmesi. Bu amaçla Kısıt Programlama (Constraint Programming), Doğrusal Programlama (Linear Programming) veya sezgisel (heuristic) ve meta-sezgisel (ör. genetik algoritma, tabu search) yöntemler kullanılabilecektir.
-Amaç Fonksiyonları:
Toplam üretim süresini (makespan) azaltmak,
Operatör ve makine yüklerini dengelemek,
Kurulum (setup) sürelerini minimize etmek,
Teslim tarihlerini karşılayacak şekilde işlere öncelik vermek,
IoT verileri kullanılarak makine verimliliğini ve performansını artırmak ve takip etmek.
-Mevcut Plan Üzerinde İyileştirme:
Öğrenciler yalnızca sıfırdan çizelgeleme yapmakla kalmayacak, aynı zamanda mevcut plan üzerinde iyileştirme algoritmaları (ör. local search, iteratif iyileştirme) geliştirerek darboğazların azaltılmasına ve kaynak kullanımının daha dengeli hale getirilmesine yönelik alternatifler üreteceklerdir.
Bu proje, öğrencilere optimizasyon, çizelgeleme, karar destek algoritmaları ve IoT tabanlı veri kullanımı alanlarında uygulama yapma fırsatı sunacaktır. Ayrıca geliştirilecek çözümler Teknopar’ın gerçek üretim ortamlarında kullanılabilecek nitelikte olacak; böylece öğrenciler hem akademik hem de sanayi açısından değerli bir deneyim kazanacaklardır.
Yok
IoT verilerini kullanarak kaynak atölyelerinde üretim planlama ve iş çizelgelemeyi iyileştirecek algoritmalar geliştirilmesi
Üretim Planlama
Ar-Ge
Nokta Ankara, Ümit, 2467. Sk. No:1b B Blok, 06810 Çankaya/Ankara
TeklifimGelsin, Türkiye’nin önde gelen fintech startuplarından biridir. 2020 yılında temelleri atılmış, 2021’de web sitesi olarak kullanıma sunulmuş, 2023 yılında ise mobil uygulaması hayata geçirilmiştir. Kurulduğu günden bu yana Türkiye’nin en hızlı büyüyen startuplarından biri olan TeklifimGelsin, aynı zamanda bu süreçte en çok yatırım almış fintech startuplardan biri konumuna gelmiştir. Platform her ay 1 milyondan fazla kullanıcı tarafından kullanılmaktadır.
Türkiye’de 30’dan fazla banka ile anlaşmalı olan TeklifimGelsin, kullanıcıların saniyeler içinde bankaların kredi, kredi kartı ve mevduat tekliflerini karşılaştırarak kendilerine en uygun seçeneği bulmalarına ve başvuru yapmalarına olanak sağlamaktadır.
Uygulama mağazalarında finans kategorisinin en çok indirilen uygulamalarından biri olan TeklifimGelsin, güçlü teknoloji altyapısı, veri odaklı yaklaşımı ve genç, dinamik ekibiyle her geçen gün daha fazla kişiye ulaşmaktadır. TeklifimGelsin’in nihai hedefi, kullanıcıya sunduğu çözümlerle alanında farklılaşarak Türkiye’nin en büyük fintech şirketi olmaktır.
TeklifimGelsin, kullanıcılarının farklı bankalardan kredi tekliflerini karşılaştırarak kendilerine en uygun olanı seçmelerine ve başvurmalarına yardımcı olan bir kişiselleştirilmiş finansal platformdur. Platform üzerinde kullanıcıların demografik bilgileri, finansal geçmişleri, geçmiş kredi başvuruları ve bu başvuruların onay/ret sonuçları kayıtlıdır.
Bu proje kapsamında öğrencilerden beklenen, veri odaklı bir kredi onay ihtimali tahminleme modeli oluşturmalarıdır. Böylece TeklifimGelsin kullanıcıları, krediye başvurmadan önce onaylanıp onaylanmayacaklarına dair bir olasılık görecek, başvurularını buna göre gerçekleştireceklerdir.
Çalışma kapsamında:
Kullanıcıların demografik bilgileri ve finansal verileri analiz edilecektir.
Geçmiş kredi başvurularının onay/ret sonuçları incelenerek, onay ihtimalini etkileyen temel faktörler belirlenecektir.
“Kredim onaylanır mı?” sorusuna olasılıksal yanıt verebilen bir tahmin modeli geliştirilecektir.
Modelin doğruluk oranı test edilecektir.
Elde edilen çıktıların, hem kullanıcı deneyimini iyileştirmesi hem de bankalara daha uygun müşteri yönlendirilmesine katkı sağlaması hedeflenecektir.
Yok
Bu çalışmanın temel hedefi, TeklifimGelsin kullanıcılarının kredi başvurusu yapmadan önce onay alıp alamayacaklarına dair önceden bilgi sahibi olmalarını sağlayacak bir tahmin modeli geliştirmektir. Proje sonucunda TeklifimGelsin kullanıcıları, başvuru sürecine girmeden önce onay ihtimallerini yüzdesel olarak görebilecek, gereksiz başvuruların önüne geçilerek kullanıcı memnuniyeti artırılacak, bankalara daha uygun müşterilerin yönlendirilmesiyle onay oranları yükselecek, TeklifimGelsin’in finansal teknoloji alanında sunduğu hizmetler daha güvenilir ve yenilikçi hale gelecektir.
Tahminleme/Veri Analizi
Product
Katip Kasım Mah. Kennedy Cd. Yenikapı Hızlı Feribot İskelesi (Ek Bina), 34130 Fatih/İstanbul
Tepe Kurumsal Çözümler, işletmelerin ana faaliyetlerini sürdürmeleri için gerekli olan kurumsal temizlik ve tesis yönetimi, profesyonel temizlik ürünleri, fiziki güvenlik, iş sağlığı ve güvenliği, toplu yemek, çağrı merkezi ve akıllı kart gibi profesyonel uzmanlık gerektiren tüm hizmetleri tek çatı altında birleştirerek sunar.
Bu proje, şirketimizin tüm müşteri temas noktalarında (Opex süreçleri, operasyonel iç ve dış denetimler, start-up ekipleri vb.) müşteri deneyimini optimize ederek en iyi satış sonrası deneyimi yaşatmak ve müşteri kayıplarını minimuma indirmek amacıyla hayata geçirilmektedir.
PoC çalışmaları devam eden yazılım ile müşterilerin sesinin (Voice of Customer) düzenli olarak toplanması, analiz edilmesi ve KPI framework’lerinin oluşturulması, Dış danışman desteğiyle müşteri deneyimi yolculuk haritalarının çıkarılması, deneyim stratejilerinin oluşturulması ve müşteri odaklı kültürün geliştirilmesi, Şirket içi ekiplerle kritik temas noktalarında müşteri deneyimi optimizasyonu için süreç iyileştirmeleri yapılması planlanmaktadır.
Bilkent Üniversitesi öğrencileri bu projeye dahil edilerek;
Bitirme tezi kapsamında akademik yöntemlerle müşteri deneyimi analizine katkı sağlama, Gerçek sektör verileri üzerinden müşteri yolculukları, deneyim ölçüm metrikleri ve müşteri odaklı strateji geliştirme konularında çalışma imkânı, Uluslararası standartlarda yürütülen müşteri deneyimi danışmanlığı projesine aktif katılım, Kurumsal danışmanlık süreçlerini gözlemleme ve uygulama deneyimi kazanacaklardır.
Müşteri Deneyimi Yönetimi (Customer Experience Management) disiplinini uygulamalı olarak öğrenme, Akademik bilgi ile iş dünyasındaki gerçek uygulamalar arasında köprü kurma, Tez çalışmasını somut bir kurumsal proje ile destekleme, Kariyer gelişimleri açısından farklı sektörlerde müşteri deneyimi alanında kullanılabilecek stratejik, analitik ve uygulamalı deneyim kazanma fırsatına sahip olacaklardır. Beklenen Çıktılar: Şirketimiz için müşteri deneyimi yol haritası ve satış sonrası stratejilerinin oluşturulması, yazılım entegrasyonu ile müşteri geri bildirimlerinin ölçülmesi ve raporlanması, Öğrenciler tarafından hazırlanacak akademik raporlar ve bitirme tezleriyle literatüre katkı sağlanması.
Süreç İyileştirme
Satış & Pazarlama Ve Kurumsal İletişim
Gazi, Anadolu Bulvarı Güvercinlik Yolu 52-52/A, 06560 Yenimahalle/Etimesgut/Ankara
Türk Traktör Satış Sonrası Yedek Parça Deposundan günlük olarak TT Yetkili Bayi ve Servislerine yedek parça ürünler sevk edilmektedir.
Bu sevkiyatlar Parsiyel ve Kargo taşımacılık ile gerçekleşmektedir.
Parsiyel taşımacılık için Lojistik yüklenici firmasının Dağıtım günleri ile yapılacak optimizasyon çalışması aşağıdaki faydaları sağlayacaktır
Hızlı Teslimat
Müşteri Memnuniyeti
Fiyat Avantajı
Bu çalışmayı tamamlayabilmek için mevcutta çalışılan Lojistik yüklenici firmasının Dağıtım Merkezleri, Sevk Günleri tespit edilerek, Mevcuttaki operasyon bu dağıtım merkezleri ve sevk günlerine göre ayarlanmalı, bu sayede müşteriye mümkün olan en kısa sürede ve malzemeler en az elleçlemeye uğrayacak şekilde planlanması gerekmektedir.
Bu çalışma için mevcutta Türk Traktör Yedek Parça deposunun çalışma şekli, dağıtım organizasyonu, malzeme sınıfları ve lojistik planlama datalarına ihtiyaç bulunmaktadır.
Yok
Çalışma sonucunda Lojistik firma yüklenicisi ve Türk Traktör dağıtım planının %95 oranında eşleşmesi beklenmektedir
Diğer
Yedek Parça Depo Ve Dağıtım Yönetimi
Dayanıklı tüketim ürünleri sektörü. https://www.bekocorporate.com/
Ana fabrikada toplam 5 üretim hattımız mevcuttur. Vardiyada ortalama 4500 adetlik bir üretim gerçekleştirmeyiz. Toplam kabin sayımız 144 dür. Parça sayımız 10000 adet civarındadır.
Malzemelerimin %65 i ASRS kullanılarak monoporter sistemi ve dağıtım ağlarımız ile dağıtılmaktadır. Artan tempolar ve malzeme dağıtım ağında değişen parçalar nedeni ile yaşanan duruşların önüne geçmek için ASRS dağıtım ağımızı matematiksel modeller kurulması ile tekrar gözden geçirmek istiyoruz.
Bu kapsamda üstten dağıtımda kullandığımız RGV sayımızın ve dağıtım ağımızın modellenerek optimum sayının belirlenmesi ihtiyaç duruyoruz.
Otonom malzeme dağıtım sistemlerine geçiş ile işçilikten avantaj sağlanması, sürdürülebilirlik kapsamında daha az taşıt kullanımı ile çevreye fayda, forklift kullanımımlarının iptali ile iş güvenliğinin sağlanması proje amacıdır.
Bu proje, üst yönetimin desteklediği ve önümüzdeki 1,5 yıl içinde hayata geçirmek istediğimiz bir projedir.
Proje gereksinimi olarak malzeme yerleşim en iyilenmesi, pilot bant özelinde agv ile rota ve dağıtım ağ yapısının kurgulanması gerekir. Projenin ileri hedeflerinden biri diğer bantlara yaygınlaştırılmasıdır.
Yok
işçilikten avantaj sağlanması, sürdürülebilirlik kapsamında daha az taşıt kullanımı ile çevreye fayda, forklift kullanımımlarının iptali ile iş güvenliğinin sağlanması
Rotalama/Lojistik
Industrial Engineering
Dayanıklı tüketim ürünleri üreticisi. https://www.bekocorporate.com/
Fabrika 6 geçiş hacimli dolapları ürettiğimiz üretim hattı olup 2 ayrı hatta üretim yapmaktayız. Vardiyada ortalama 950 adetlik bir üretim gerçekleştirmeyiz. Toplam kabin sayımız 88 dir. Parça sayımız 6000 adet civarındadır.
Malzeme dağıtım sistemimiz hibrit olup milkrun + AGV +otomatik asrs dağıtım ağı yapılanması ile dağıtımı sağlıyoruz.
Hem AGV hem milkrun ile olan Malzeme dağıtım yapılanmasını gözden geçirmek istiyoruz. Bu doğrultuda optimum dağıtım rotalarının matematiksel model aracılığı ile tespit edilerek idle timeı minumuma düşürmeyi hedefliyoruz.
ASRS dağıtım ağ yapısının oluşturulması ve agv ile entegrasyonu ile Beko’nun sürdürülebilirlik projelerine hizmet etmesi ve işçilik avantajı, alan tasarrufu sağlayacak bir projedir. Projenin önümüzdeki 2 yıl içerisinde yatırım hedefi vardır. Proje ileride full entegrasyonla devam edecek şeilde planlanmaktadır.
Yok
Beko’nun sürdürülebilirlik projelerine hizmet etmesi
Süreç İyileştirme
Industrial Engineering
Genel Müdürlük: Burhaniye Mahallesi, Nagehan Sokağı No: 4b D:1, 34676 Üsküdar/İstanbul (Proje Ankara Bölgemizde Yer Alan Depolarımızdan Birinde Denenebilir)
a101.com.tr A101, Turgut Aydın Holding A.Ş.’ye ait indirim konseptinde faaliyet gösteren perakende market zinciridir 2008 yılında faaliyete geçen A101, 2022 yılında elde ettiği 100 milyar TL ciro ile Türkiye’nin en büyük şirketlerinden biridir A101, “Harca harca bitmez” mottosu ile kaliteli gıda ve tüketim mallarını en uygun fiyatlarla müşterilerine sunmaktadır 2018’den beri online mağaza ile müşterilerine hizmet vermektedir A101, birçok global ve yerel şirketin 1 numaralı ortağıdır 70.000 civarı çalışanı ile A101 en çok istihdam yaratan şirketlerden biridir 60 bölge deposu ile 13000+ mağazaya günlük teslimat ile Türkiye’nin en büyük lojistik ekosistemine sahip perakende şirketi
Bu proje depo içerisindeki ürün yerleşim düzeninin optimize edilmesini amaçlamaktadır. Bu sayede
Her gün depoda mağaza siparişlerini toplayan toplayıcıların (selektör) performans artışı
Mağaza yerleşimine uygun paletleme yapılması ile mağaza personellerinin daha kolay ürün yerleştirmesi hedeflenmektedir.
Mevcut durumda, depo içi ürün konumları tecrübeye dayalı olarak belirlenmekte; bu da toplama süreçlerinde verimsizliğe yol açmaktadır. Benzer şekilde, depoda toplanan ürünlerin paletlere el terminali vasıtasıyla adres sırasına dayalı olarak yerleştirilmesi mağaza içi raf yerleştirme süresini uzatabilmektedir.
Çalışmada, mağaza raf düzenine uygun olarak, ürünlerin depodaki konumlarının; toplama sıklığı, birlikte sipariş edilme olasılığı, hacim/ağırlık kısıtları gibi parametreler dikkate alınarak optimize edilmesi hedeflenmektedir. Bu kapsamda, karma tamsayılı doğrusal programlama (MILP) tabanlı bir optimizasyon modeli veya büyük veri setleri için heuristic/metaheuristic algoritmalar kullanılabilir.
Model, depo içi ürün yerleşimini yeniden tasarlayarak toplam toplama mesafesini, sipariş hazırlama süresini ve mağaza ürün yerleştirme süresini minimize edecektir.
Mağaza ürün yerleri sabitken depo yerleşimi için uygulanabilir bir karar destek sistemi geliştirilmesi, Depo içi ürün toplama mesafesinin ve süresinin azaltılması, Toplayıcı (selektör) günlük toplanan koli sayı değerinin artırılması, İş gücü maliyetlerinde tasarruf, Mağaza içi ürün yerleştirme sürecinin hızlanması
Tedarik Zinciri
Depo Operasyon Ve Projeler / Tedarik Zinciri
