Ahi Evran Osb, Ankara Sincan 1. Organize Sanayi Bölgesi, 06935 Sincan Osb/Sincan/Ankara
Beko Bulaşık Makinesi İşletmesi, Ankara’da faaliyet gösteren ve modern üretim teknolojileriyle farklı pazarların ihtiyaçlarına yönelik bulaşık makineleri üreten önemli bir üretim tesisidir. İşletmede kalite, verimlilik, iş güvenliği ve sürdürülebilirlik odaklı üretim anlayışı benimsenmekte; otomasyon sistemleri, yalın üretim uygulamaları ve dijital dönüşüm projeleriyle süreçler sürekli olarak geliştirilmektedir. Mühendislik, üretim, kalite, lojistik ve bakım ekiplerinin koordineli çalışması sayesinde yüksek standartlarda, güvenilir ve kullanıcı odaklı ürünler üretilmektedir.
Bu projenin amacı, üretim tesisindeki malzeme kabul, boşaltma, depolama ve üretim hatlarına besleme süreçlerini bütünsel olarak analiz ederek iç lojistik sisteminin daha verimli, dengeli ve sürdürülebilir hâle getirilmesidir. Proje kapsamında mevcut malzeme akışının dijital ortamda modellenmesi, darboğazların, beklemelerin, gereksiz taşıma hareketlerinin ve kaynak kullanımındaki dengesizliklerin tespit edilmesi hedeflenmektedir. Bununla birlikte, otomatik malzeme dağıtım sistemlerinin mevcut lojistik süreçlere entegrasyon oranının artırılması, manuel taşıma faaliyetlerinin azaltılması ve malzeme besleme süreçlerinde otomasyon seviyesinin yükseltilmesi amaçlanmaktadır.
Yok
İç lojistik operasyonlarında daha dengeli bir kaynak kullanımı sağlanması, malzeme bekleme ve taşıma sürelerinin azaltılması, üretim hatlarının daha düzenli beslenmesi.
Süreç İyileştirme
Endüstri Mühendisliği
NA
Mekanik Hat ile Boyahane arasındaki üretim akışında, proses sürekliliğini sağlamak amacıyla belirli miktarlarda ara stok (WIP) tutulmaktadır. Mevcut durumda kullanılan stok adetleri ve bu stokların konumlandırıldığı alanların; güncel üretim miktarları, ürün/model çeşitliliği, proses çevrim süreleri ve hatların ihtiyaçları doğrultusunda yeniden değerlendirilerek optimize edilmesi hedeflenmektedir.
Proje kapsamında öncelikle Mekanik Hat–Boyahane arasındaki mevcut malzeme akışı, stok noktaları, stok kapasiteleri ve kullanılan fiziksel alanlar analiz edilecektir. Üretim sürekliliğini riske atmayacak minimum/güvenli stok seviyeleri belirlenerek, mevcut stok miktarları ile ihtiyaç duyulan stok miktarları karşılaştırılacaktır. Buna paralel olarak stokların kapladığı alanlar ve mevcut yerleşim düzeni değerlendirilerek gereksiz stok alanlarının azaltılması ve alan kullanım verimliliğinin artırılması sağlanacaktır.
Yapılacak optimizasyon sonucunda üretim akışını ve hat besleme güvenliğini koruyarak WIP stok miktarının azaltılması, stok için kullanılan m² alanın düşürülmesi, malzeme hareketlerinin sadeleştirilmesi ve kazanılan alanların fabrika içerisinde daha katma değerli faaliyetler için kullanılabilir hale getirilmesi amaçlanmaktadır.
Yok
Stok adedi azalımı (%), stok alanı azalımı (m²), kazanılan net alan (m²) ve üretim sürekliliğinin korunması gibi ölçülebilir KPI’lar üzerinden takip sağlanacaktır.
Yerleşim/Yer Seçimi
Üretim Mühendisliği Yöneticiliği
Aselsan Akyurt Yerleşkesi / Ankara
ASELSAN TSK GÜÇLENDİRME VAKFINA BAĞLI BİR KURULUŞTUR
Proje kapsamında, şirket portföyündeki projelerin hangi fazlarda bulunduğu, bu fazlarda hangi kaynaklara ihtiyaç duyduğu ve mevcut kaynak kapasiteleri dikkate alınarak bir analiz modeli geliştirilmesi beklenmektedir.
Çalışmada kullanılabilecek temel veri başlıkları şunlardır:
Proje listesi
Projelerin mevcut fazları
Faz bazlı kaynak ihtiyaçları
Kaynak grupları ve mevcut kişi sayıları
Kaynakların çalışma kapasitesi
Proje öncelikleri veya portföy sınıflandırmaları
Yeni proje için tahmini faz, kaynak ve iş yükü bilgileri
Geçmiş teslimat / gecikme bilgileri var ise ilgili performans verileri
Beklenen çıktı; farklı portföy ve kaynak senaryolarının karşılaştırılabildiği, hangi kaynakların darboğaz yarattığını, hangi kaynak artışlarının teslimat performansını iyileştirdiğini ve yeni bir projenin mevcut portföye etkisini gösteren yönetim kararlarına destek olacak bir model ve özet rapordur.
Yok
Projenin amacı, çok projeli bir ortamda kaynak kapasitesi, proje fazları, odaklanma seviyesi ve yeni proje başlatma kararları arasındaki ilişkiyi analiz ederek portföy teslimat performansını iyileştirmeye yönelik bir karar destek yaklaşımı geliştirmektir. Bu kapsamda hedefler: • Aynı anda yürütülen proje sayısının teslimat sürelerine etkisini değerlendirmek. • Projelerin faz bazlı ilerleyişini ve kaynak ihtiyaçlarını dikkate alan bir portföy modeli oluşturmak. • Kaynak darboğazlarını belirlemek. • Hangi kaynaklarda kapasite artışı yapılırsa teslimat süresinin daha fazla iyileşeceğini analiz etmek. • Yeni bir proje portföye eklendiğinde mevcut projelerin teslimat süresi, kaynak kullanımı ve darboğazlar üzerindeki etkisini değerlendirmek. • Yeni projeler için “başlanabilir / ertelenmeli / ek kaynakla başlanabilir” gibi karar destek çıktıları üretmek. • Portföyde daha sağlıklı odaklanma, kaynak planlama ve proje başlatma kararlarına destek olacak bir model geliştirmek.
Süreç İyileştirme
Gmy Ofisi
Aselsan Gölbaşı Teknoloji Üssü / Ankara
Savunma sanayi www.aselsan.com
Projede amaç mevcut durumda manuel yapılan atölye planlamasının veriye dayalı ve daha sistematik bir şekilde yapılabilmesini sağlamak. Canlı veri takip ekranları ile anlık ihtiyaçları en verimli şekilde planlayabilmek.
Atölye planlamasını etkileyen parametreler ( personel yetkinliği, test cihaz opsiyonları, test cihaz sayıları ve uygunlukları, proje öncelikleri ve ihtiyaç tarihleri vb.) belirlenecektir.
Belirlenen parametrelere göre bir karar destek mekanizması oluşturulacak ve bu algoritma ile maksimum verimlilik ile atölye planlaması yapılacaktır.
Kaynak durumları canlı ekranlar üzerinden takip edilebilecek ve anlık ihtiyaçlar için hızlı ve en verimli planlama yapılabilecek, aynı zamanda bu anlık ihtiyaçların tüm plana etkisi takip edilebilecektir.
Yok
Projenin amacı personel ve test cihazı gibi kaynkaları optimize edecek bir karar destek algoritması oluşturup maksimum verimlilik ile atölye planının yapılması ve anlık olarak kaynak uygunluğunun canlı izlenebilmesi.
Çizelgeleme
Üretim
Aselsan Gölbaşı Yerleşkesi / Ankara
NA
Makine öğrenmesi algoritmalariyla hata veri analizi ve anomali tespiti. Radar/EH sistemlerinde yer alan mekanik/elektromekanik yapıların (rulmanlar, anten yönlendirme birimleri, vb.) ürettiği verilerdeki anomalileri tespit etmek çalışmanın ana konusunu oluşturmaktadır. Örneğin, sıcaklık artışının sistemin çalışmasını engelleyebileceği seviyeye ulaşmasından önce, bu artış sensörler ile tespit edilip kullanıcı/operatörler erken uyarılabilir. Buradaki amaç hatalar ortaya çıkmadan önce sistem davranışını modelleyerek, proaktif hata tespiti yapabilmektir.
Yok
Zamanında tespit edilemeyen hatalar, sistemin devre dışı kalmasına ve güvenlik riskine sebep olabilir. Bu riskleri enazlayacak üzere etkin hata tespit ve teşhis algoritmalarinin geliştirilmelidir.
Diğer
Sistem Muhendisligi
Burhaniye / Üsküdar / İstanbul
A101 Marketleri
A101’in e-ticaret kanalı olan A101 Ekstra çok geniş bir ürün yelpazesinden oluşan ürünlerini 3 farklı depodan tüm Türkiye’ye dağıtım yapmaktadır. Proje kapsamında her bir ürünün boyutu, lojistik operasyon kategorisi, siparişlerin coğrafi yoğunlukları, operasyon ve kargo maliyetleri açısından hangi depoda, hangi depo içi düzende ve hangi kargo alternatifi ile gönderileceği konularının maliyet ve operasyonel olarak optimizasyonunun yapılması.
Yok
A101 Ekstra Lojistik ve Kargo Operasyonlarındaki Temel Sorunların Belirlenmesi
Rotalama/Lojistik
A101 Ekstra
Üniversiteler Mah. Merkez Kampüs, Ea Binası 06800 Bilkent, Ankara.
Destek ve Ulaşım Hizmetleri Müdürlüğü; Üniversitenin akademik, idari ve öğrenci odaklı faaliyetlerinin kesintisiz ve etkin bir şekilde sürdürülebilmesi amacıyla ihtiyaç duyulan destek, ulaşım, bina ve çevre temizliği, çamaşır yıkama, ilaçlama, satın alma, makine bakım ve onarım, depo ve demirbaş, atık yönetimi, etkinlik ve organizasyon hizmetlerini yürütmektedir. Müdürlüğümüz bünyesinde yürütülen bina ve çevre temizlik hizmetleri ile etkinlik ve organizasyon hazırlık hizmetleri, yaklaşık 320 kişilik personel kadrosu ile 3 vardiya ve haftada 6 gün esasına göre gerçekleştirilmektedir. Bunun yanı sıra; yurtlarda yatak yapımı, etkinlik ve organizasyonlarda garsonluk ve ikram hizmetleri, eşya ve malzeme taşımacılığı, evrak dağıtımı,fotokopi çekimi ve çeşitli operasyonel destek hizmetleri de bu kadro tarafından yürütülmektedir. Bu kapsamda, temizlik hizmetlerinde mevcut iş yükünün objektif ve ölçülebilir veriler doğrultusunda analiz edilmesi, gerçekleştirilen işlerin standart sürelerinin belirlenmesi ve bina bazında ihtiyaç duyulan optimum personel sayısının tespit edilmesi amacıyla bir “İş Etüdü ve Personel İhtiyaç Analizi Projesi” gerçekleştirilmesini arzulamaktayız. Proje kapsamında; temizlik ekiplerinin gerçekleştirdiği iş süreçleri ve görevler detaylı olarak analiz edilerek, iş adımları, iş yoğunluğu, alan büyüklükleri, kullanım sıklığı, temizlik periyotları, vardiya süreleri ve işlerin tamamlanması için gereken süreler ölçülerek değerlendirilmesi arzusundayız. Elde edilen veriler doğrultusunda her bir bina ve hizmet alanı için iş yükü ve personel ihtiyacı belirlenemek temel amacımızdır. Çalışma sonucunda, mevcut personel dağılımının iş yükü ile karşılaştırılması, personel eksikliği veya fazlalığı bulunan alanların tespit edilmesi, personelin bina ve görev bazında daha dengeli dağıtılması ve gelecekteki personel ihtiyaçlarının veriye dayalı olarak planlanması hedeflenmektedir.
Destek ve Ulaşım Hizmetleri Müdürlüğü bünyesinde yürütülen hizmetlerin etkin, sürdürülebilir ve hizmet kalitesini koruyacak şekilde gerçekleştirilebilmesi amacıyla iş etüdü ve personel ihtiyaç analizi çalışmasıdır.
Çalışmanın temel amacı; Üniversitenin yurtları, fakülteleri, enstitüleri, idari birimleri, derslikleri, laboratuvarları, sosyal alanları, ortak kullanım alanları, yemekhaneleri, spor alanları, çevre alanları, etkinlik alanları ve diğer hizmet birimlerinde yürütülen temizlik ve destek hizmetlerinin gerçek iş yükü üzerinden analiz edilerek, ihtiyaç duyulan optimum personel sayısının belirlenmesi olmalıdır.
Bu kapsamda, temizlik ve destek hizmetleri kapsamında gerçekleştirilen tüm iş ve görevler ayrıntılı olarak tanımlanmalı; bina ve alan bazında yapılan günlük, haftalık, aylık ve dönemsel işler belirlenmelidir. Hizmetlerin niteliği, iş sıklığı, alan büyüklüğü, kullanım yoğunluğu, kullanıcı sayısı, çalışma koşulları, vardiya düzeni ve kullanılan ekipmanlar gibi kriterler birlikte değerlendirilmelidir.
Özellikle yurtlarda yatak yapımı ve genel temizlik hizmetleri, fakülte ve idari birimlerin temizlik hizmetleri, ortak alan ve çevre temizliği, etkinlik ve organizasyon hazırlıkları, taşıma ve yerleşim hizmetleri, ikram ve garsonluk hizmetleri, evrak ve malzeme dağıtımı ile diğer destek hizmetleri ayrı iş süreçleri olarak ele alınmalı ve her bir hizmetin gerektirdiği iş gücü ortaya konulmalıdır.
Belirlenen iş süreçleri üzerinde iş etüdü ve zaman ölçümü yapılmalı; her bir işin gerçekleştirilmesi için gerekli süreler gözlemlenmeli ve ölçülmelidir. Aynı işin farklı bina, alan veya çalışma koşullarında gerçekleştirilmesi durumunda ortaya çıkan süre farklılıkları değerlendirilerek, mümkün olduğunca standart iş süreleri belirlenmelidir.
Personel ihtiyacı yalnızca metrekare üzerinden hesaplanmamalı; işin niteliği, iş sıklığı, kullanım yoğunluğu, alanın fiziksel özellikleri, temizlik yöntemi, kullanılan makine ve ekipmanlar, vardiya süresi, personelin fiili çalışma süresi ve hizmetin süreklilik gereksinimi gibi kriterler birlikte dikkate alınmalıdır.
Elde edilen ölçüm ve gözlem sonuçları doğrultusunda her bir bina, birim ve hizmet alanının toplam iş yükü hesaplanmalı; mevcut personel sayısı ile karşılaştırılarak personel ihtiyacı objektif biçimde ortaya konulmalıdır. Böylece personel eksikliği veya fazlalığı bulunan alanlar belirlenmeli ve personelin iş yüküne göre daha dengeli dağılımı sağlanmalıdır.
Çalışmanın sonucunda, yurtlar, fakülteler, idari birimler, sosyal ve ortak kullanım alanları, çevre alanları, etkinlik ve organizasyon hazırlıkları ile diğer destek hizmetleri için ayrı ayrı personel ihtiyaçları belirlenmeli ve tüm kampüsü kapsayan optimum personel planlama modeli oluşturulmalıdır.
Bu model ile mevcut personel yapısının değerlendirilmesinin yanı sıra; yeni binaların hizmete açılması, kullanım yoğunluğunun artması veya azalması, hizmet alanlarının genişlemesi, etkinlik sayılarındaki değişiklikler ve hizmet süreçlerinde meydana gelebilecek değişiklikler doğrultusunda gelecekteki personel ihtiyacının da öngörülebilmesi sağlanmalıdır.
Sonuç olarak; Üniversitede yürütülen temizlik ve destek hizmetlerinde iş yükü ile personel kapasitesi arasında optimum dengenin kurulması, personel planlamasının ölçülebilir ve objektif kriterlere dayandırılması, kaynakların etkin kullanılması ve hizmet kalitesinin sürdürülebilir hale getirilmesi için iş etüdü ve personel optimizasyon çalışması yapılmalıdır.
Optimizasyon proje tanımlamasında doğru ifade olur.
Yok
Projenin temel hedefi; Üniversitenin temizlik ve destek hizmetlerinde ihtiyaç duyulan iş gücünün doğru şekilde belirlenmesi, mevcut insan kaynağının iş yüküne göre etkin ve verimli kullanılmasının sağlanması ve personel maliyetlerinin optimize edilmesidir. İş etüdü ve iş yükü analizleri sonucunda; yurtlar, fakülteler, idari birimler, ortak kullanım alanları, çevre alanları, etkinlik ve organizasyon hazırlıkları ile diğer destek hizmetlerinde ihtiyaç duyulan personel sayısı objektif ve ölçülebilir kriterler doğrultusunda belirlenmelidir. Bu doğrultuda, ihtiyaçtan fazla personel istihdamının önlenmesi, personel eksikliği bulunan alanların tespit edilmesi ve mevcut personelin iş yüküne göre dengeli şekilde dağıtılması sağlanmalıdır. Proje ile insan kaynağının yanı sıra zaman ve diğer operasyonel kaynakların da etkin kullanılması; hizmet kalitesinden ödün verilmeden personel giderlerinin kontrol altına alınması ve sürdürülebilir bir kaynak yönetimi modelinin oluşturulması hedeflenmektedir. Özellikle yüksek sayıda personelin görev yaptığı temizlik ve destek hizmetlerinde, personel maliyetlerinin önemli bir bütçe kalemi olması nedeniyle, iş gücü planlamasının bilimsel veriler ve gerçek iş yükü üzerinden yapılması, Üniversitenin kaynaklarının daha etkin, verimli ve ekonomik kullanılmasına önemli katkı sağlayacaktır. Sonuç olarak proje; doğru iş için doğru sayıda personelin, doğru yerde ve doğru zamanda görevlendirilmesini sağlayarak insan kaynağının ve bütçenin optimum şekilde yönetilmesini hedeflemektedir.
Diğer
Destek Ve Ulaşım Hizmetler Müdürlüğü
Acıdereosb Mah. Canakkale Cad. No: 11 Sarıcam/ Adana
2017’den beri faaliyette olan merkezimiz, güç ve dağıtım transformatörleri başta olmak üzere yüksek gerilim ekipmanları, kuru tip ve yağlı tip trafo teknolojileri, özel amaçlı test sistemleri ve ileri izolasyon çözümleri alanlarında yoğunlaşmış, sonuç odaklı ve sanayiye doğrudan katma değer üreten bir araştırma ekosistemi oluşturmuştur. Merkez bünyesinde 100’ün üzerinde uzman mühendis, tekniker ve araştırmacı görev almakta; elektromanyetik tasarım, termal modelleme, malzeme mühendisliği, yapay zekâ destekli kestirimci bakım, kayıp optimizasyonu ve çevreci tasarım yaklaşımlarını entegre biçimde yürüten çok disiplinli proje ekipleri faaliyet göstermektedir.
Projelerde yalnızca ürün geliştirme değil; maliyet düşürücü tasarım teknikleri, enerji verimliliği artırımı, kısa devre dayanımı iyileştirmeleri, kayıp azaltımı, yeni nesil sargı ve nüve yapıları, alternatif yalıtım sistemleri ve dijital test/doğrulama altyapıları da ele alınmaktadır. Prototip üretim, ileri seviye test ve saha geri besleme döngüsü birlikte işletilerek teorik tasarımın endüstriyel doğrulamaya hızla dönüşmesi sağlanmaktadır.
Portföyümüzde yer alan yüksek güçlü, özel şartnameye uygun, çevre dostu ve akıllı izleme kabiliyetine sahip trafo çözümleri hem yurtiçi hem yurtdışı projelerde rekabet gücümüzü artırmakta ve teknoloji ihracatına doğrudan katkı sunmaktadır. Süreçlerimiz; standart uyum, izlenebilirlik, ölçülebilir performans çıktıları ve sürekli iyileştirme prensipleri üzerine kuruludur. Bu yapı sayesinde Ar-Ge faaliyetlerimiz, sadece yeni ürün geliştiren değil, aynı zamanda sektörde teknik yön belirleyen ve sürdürülebilir büyümeyi destekleyen stratejik bir yetkinlik merkezi niteliği taşımaktadır.
Bu proje, Beta Enerji’nin transformatör mekanik üretim süreçlerinde kapasite kullanımını artırmak, iş akışını iyileştirmek ve üretim çizelgelemesini optimize etmek amacıyla geliştirilmektedir. Şirket bünyesinde yağlı tip, kuru tip ve güç transformatörleri müşteri taleplerine göre üretildiğinden, ürün rotaları, işlem süreleri ve kaynak ihtiyaçları sipariş bazında farklılık göstermektedir. Bu durum, mekanik üretim hattında planlama güçlüklerine, darboğazlara ve teslimat gecikmelerine neden olabilmektedir.
Proje kapsamında öncelikle mevcut mekanik üretim süreçleri detaylı olarak analiz edilecektir. Sac kesim, lazer kesim, büküm, dalga duvar üretimi, kazan ve kapak kaynağı, taşlama, kumlama, boya ve montaj öncesi hazırlık süreçleri incelenerek ürün gruplarına ait üretim rotaları çıkarılacaktır. İş istasyonları arasındaki malzeme akışı, beklemeler, ara stoklar ve bilgi akışları değerlendirilerek mevcut sistem haritalandırılacaktır.
Ardından her iş istasyonu için hazırlık süreleri, işlem süreleri, bekleme süreleri, makine ve operatör kapasiteleri, vardiya yapısı ve ürün-makine uygunluğu analiz edilecektir. Elde edilen veriler kullanılarak kapasite darboğazları belirlenecek, darboğazların makine, iş gücü, malzeme, kalite veya planlama kaynaklı olup olmadığı araştırılacaktır. Böylece üretim hattındaki verimsizliklerin temel nedenleri ortaya konulacaktır.
Analiz sonuçlarına göre iş istasyonları arasındaki yük dağılımının dengelenmesi, alternatif makine kullanımının değerlendirilmesi, iş emirlerinin uygun sırada planlanması ve malzeme akışının iyileştirilmesine yönelik senaryolar oluşturulacaktır. Farklı planlama alternatifleri toplam üretim süresi, kapasite kullanımı, bekleme süreleri ve teslimat performansı açısından karşılaştırılarak en uygun çözüm önerileri geliştirilecektir.
Projenin önemli çıktılarından biri, sipariş ve montaj ihtiyaç tarihlerine göre mekanik üretim iş emirlerini otomatik olarak önceliklendirebilen bir karar destek ve çizelgeleme modelinin oluşturulmasıdır. Bu model sayesinde iş emirlerinin hangi makinede, hangi sırayla ve hangi zaman diliminde üretileceği planlanabilecek; kapasite yetersizlikleri, gecikme riskleri ve acil siparişlerin mevcut plana etkileri önceden görülebilecektir. Ayrıca mekanik üretimde oluşabilecek gecikmelerin montaj ve nihai teslim tarihine etkisini gösteren erken uyarı mekanizması geliştirilmesi hedeflenmektedir.
Projenin pilot uygulamasının öncelikle yağlı tip dağıtım transformatörlerinin mekanik üretim süreçlerinde gerçekleştirilmesi, elde edilen sonuçların daha sonra diğer ürün gruplarına uyarlanabilecek şekilde tasarlanması planlanmaktadır. Proje sonunda mekanik üretim süreçlerinde darboğazların azaltılması, kaynak kullanımının dengelenmesi, ara stok ve bekleme sürelerinin düşürülmesi, üretim planlamasının iyileştirilmesi ve müşteri terminlerine uyum oranının artırılması hedeflenmektedir.
Bu proje kapsamında, transformatör mekanik üretim süreçlerinin mevcut durumunun analiz edilmesi, üretim akışını etkileyen temel darboğazların ve iyileştirme alanlarının belirlenmesi, kapasite kullanımını ve iş akışını geliştirmeye yönelik uygulanabilir çözüm önerilerinin oluşturulması hedeflenmektedir. Çalışma sonucunda, üretim planlama ve çizelgeleme süreçlerini destekleyecek, kaynakların daha etkin kullanılmasına katkı sağlayacak ve teslimat performansını artırabilecek bir yaklaşım geliştirilmesi beklenmektedir. İlk ay sonunda proje ekibi ve şirket yetkilileri tarafından kapsam netleştirilerek hedefler somutlaştırılacak ve proje süresince uygulanacak yöntem ile başarı ölçütleri birlikte belirlenecektir.
Bu proje kapsamında, transformatör mekanik üretim süreçlerinin mevcut durumunun analiz edilmesi, üretim akışını etkileyen temel darboğazların ve iyileştirme alanlarının belirlenmesi, kapasite kullanımını ve iş akışını geliştirmeye yönelik uygulanabilir çözüm önerilerinin oluşturulması hedeflenmektedir. Çalışma sonucunda, üretim planlama ve çizelgeleme süreçlerini destekleyecek, kaynakların daha etkin kullanılmasına katkı sağlayacak ve teslimat performansını artırabilecek bir yaklaşım geliştirilmesi beklenmektedir. İlk ay sonunda proje ekibi ve şirket yetkilileri tarafından kapsam netleştirilerek hedefler somutlaştırılacak ve proje süresince uygulanacak yöntem ile başarı ölçütleri birlikte belirlenecektir.
Süreç İyileştirme
Üretim Planlama
Küçükbakkalköy Mah, Defne Sok., Büyükhanlı Plaza Blok No: 3, İç Kapı No:40 34750 Ataşehir İstanbul-Türkiye
DHL Supply Chain – Dünyanın önde gelen sözleşmeli lojistik sağlayıcısı DHL Group kapasitelerinin gücüyle kanıtlanmış uyarlanabilirliğimizi bir araya getiren bizler, yeni fırsatları yakalamak ve tedarik zincirinin geleceğini şekillendirmek için benzersiz bir konuma sahibiz. -Müşterilerimizin zorluklarını anlıyor ve tedarik zincirlerini her gün güçlendiren işbirlikçi bir yaklaşımla belirli ihtiyaçları ele alıyoruz. -Çalışanlarımızın, müşterilerimizin başarısına katkıda bulunurken saygı duyulduğunu, desteklendiğini ve gelişebileceğini hissettikleri kapsayıcı bir iş yeri yaratırız. -Müşterilerimiz için güven ve yatırımcılar için uzun vadeli değer oluşturmak üzere güçlü yönetişimle desteklenen istikrarlı ve güvenilir bir küresel işletmeyiz. -Sürdürülebilir, etik ve geleceğe hazır operasyonlara daha geniş bir bağlılıkla desteklenen düşük karbonlu, enerji tasarruflu çözümlerle çevresel etkiyi azaltıyoruz.
Konu
Nakliye operasyonlarında maliyet, teslimat performansı ve karbon emisyonunu eş zamanlı olarak optimize eden çok amaçlı bir karar destek ve optimizasyon modelinin geliştirilmesi.
Hedef
Proje kapsamında mevcut taşıma rotaları, kilometre bilgileri, araç tipleri, araç doluluk oranları, teslimat noktaları, yakıt tüketimi ve operasyonel performans verileri kullanılarak mevcut operasyonun karbon emisyon baz çizgisi oluşturulacaktır.
Geleneksel olarak yalnızca en düşük maliyetli rota yaklaşımı yerine, maliyet, CO₂ emisyonu ve teslimat performansını birlikte değerlendiren bütünleşik bir optimizasyon modeli geliştirilecektir. Bu model ile aşağıdaki senaryolar analiz edilebilecektir:
Araç doluluk oranlarının artırılması
Sevkiyat konsolidasyonu fırsatlarının belirlenmesi
X-dock sayısı ve lokasyonlarının optimizasyonu
Alternatif rota seçeneklerinin modellenmesi
Farklı araç tipi ve yakıt tüketimi senaryolarının karşılaştırılması
Değişen müşteri, hacim ve teslimat profiline göre network kurgusunun dinamik olarak güncellenmesi
Bu sayede operasyonel verimlilik korunurken, minimum karbon emisyonu sağlayan en uygun taşıma ve network planı belirlenebilecektir.
Beklenen Çıktılar
Projenin temel çıktısı, nakliye network’ünü maliyet, karbon emisyonu ve hizmet seviyesi açısından optimize eden dinamik bir karar destek modeli olacaktır. Bu model aşağıdaki sorulara yanıt verecektir:
Optimum network kurgusunda ne kadar maliyet tasarrufu sağlanabilir?
Mevcut yapıya kıyasla ne kadar CO₂ azaltımı elde edilebilir?
Operasyonel verimlilik korunurken minimum karbon emisyonu hangi operasyon planı ile sağlanır?
Değişen müşteri ve hacim profillerine göre en uygun network kurgusu nasıl güncellenmelidir?
Önerilen yeni network yapısının karbon ayak izi etkisi nedir?
Çalışmanın somut çıktısı olarak, optimizasyon modelinin sonuçlarını gösteren bir dashboard hazırlanabilir. Bu dashboard üzerinden mevcut durum, önerilen network yapısı, maliyet tasarrufu, karbon azaltımı, araç doluluğu, rota değişiklikleri ve X-dock optimizasyon etkileri görsel olarak takip edilebilir.
Yok
Proje kapsamında mevcut taşıma rotaları, kilometre bilgileri, araç tipleri, araç doluluk oranları, teslimat noktaları, yakıt tüketimi ve operasyonel performans verileri kullanılarak mevcut operasyonun karbon emisyon baz çizgisi oluşturulacaktır.
Rotalama/Lojistik
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 2026 itibarıyla fon büyüklüğü 2,46 trilyon TL’ye, katılımcı sayısı 18,1 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. Devletimiz katılımcılarca ödenen katkı payının %20’si 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 Müsteşarlığı’nın (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. 106 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 yüz binlerce işletmeye, 18,1 milyon katılımcı ve 74.000 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.
FGP’nin Rolü ve Önemi
Emeklilik yatırım fonları, Bireysel Emeklilik Sisteminde katılımcıların uzun vadeli tasarruflarının değerlendirildiği temel yatırım araçlarıdır. Bu nedenle fonların mevzuata, yatırım stratejilerine ve ilan edilen esaslara uygun şekilde yönetilmesi; fon faaliyetlerinde ortaya çıkabilecek risklerin zamanında tespit edilmesi; katılımcı hak ve menfaatlerinin korunması ve sistemin güvenilirliğinin sürdürülmesi bakımından etkin ve sürekli bir gözetim mekanizmasının bulunması önem taşımaktadır.
Bu amaçla Emeklilik Gözetim Merkezi (EGM) tarafından geliştirilen Fon Gözetim Platformu (FGP), emeklilik yatırım fonlarına ilişkin faaliyetlerin veri temelli, sistematik ve sürekli biçimde izlenmesine ve gözetilmesine imkân sağlayan dijital bir gözetim altyapısıdır. FGP aracılığıyla fonlara ilişkin farklı kaynaklardan elde edilen veriler çeşitli kontrol, analiz ve gözetim kurallarına tabi tutulmakta; olağandışı veya inceleme gerektirebilecek durumlar tespit edilerek gözetim süreçlerine girdi sağlanmaktadır.
FGP’nin temel işlevi yalnızca hata veya mevzuata aykırılık tespit etmek değildir. Platformun, çok sayıdaki fon, işlem ve veri arasından gözetim açısından önem taşıyan riskleri erken aşamada görünür hale getirmesi, uzman incelemelerinin doğru alanlara yönlendirilmesini desteklemesi ve sınırlı gözetim kapasitesinin risk esaslı biçimde kullanılmasına katkı sağlaması beklenmektedir. Bu yönüyle FGP, emeklilik yatırım fonlarının gözetiminde veri analitiği ile uzman değerlendirmesini bir araya getiren bir karar destek altyapısı niteliğindedir.
Fon sayısı, işlem hacmi ve FGP kapsamında değerlendirilen veri miktarı arttıkça, ilgili risk sinyallerinin doğru biçimde algılanması, ölçülmesi, değerlendirilmesi ve önceliklendirilmesi daha da önemli hale gelmektedir. Bu amaçla kullanılan analitik modellerde hangi metriklerin dikkate alınacağı, metriklerin ilgili risk katmanı içerisindeki ağırlıklarının nasıl belirleneceği ve hangi eşik değerlerde alarm üretileceği, sistemin başarısını doğrudan etkileyen temel tasarım kararlarıdır.
Her anomalinin aynı derecede önemli olmadığı, istatistiksel olarak olağandışı bir durumun her zaman gerçek bir gözetim bulgusu veya mevzuata aykırılık anlamına gelmediği ve uzman inceleme kapasitesinin sınırlı olduğu dikkate alındığında, hangi risk sinyalinin alarma dönüşeceğinin ve hangi alarmın ne zaman ve hangi öncelikle inceleneceğinin belirlenmesi bütünleşik bir analitik modelleme, optimizasyon ve karar destek problemi oluşturmaktadır.
Bu proje, FGP’nin mevcut kural ve eşik tabanlı gözetim yapısını tamamlayacak; risk sinyallerinin algılanması, ölçülmesi ve değerlendirilmesinden başlayarak alarm üretimi, önceliklendirme ve gözetim kapasitesinin tahsisine kadar uzanan süreci bütüncül biçimde ele alan bir karar destek yaklaşımının geliştirilmesini amaçlamaktadır.
Problem Tanımı
FGP kapsamındaki gözetim faaliyetleri ağırlıklı olarak önceden tanımlanmış kontrol kuralları, metrikler ve eşikler üzerinden yürütülmektedir. Ancak farklı fon türlerinin, fon büyüklüklerinin ve piyasa koşullarının doğal dalgalanma düzeylerinin birbirinden farklı olması, ortak veya statik eşiklerin her durumda aynı hassasiyeti göstermemesine yol açabilmektedir.
Buna ilave olarak, risk sinyallerinin değerlendirilmesinde kullanılan metriklerin ilgili risk katmanı içerisindeki göreli önemlerinin doğru belirlenmemesi, aynı riskin farklı boyutlarının hatalı ağırlıklandırılmasına ve nihai risk skorunun gerçek risk seviyesini yeterince yansıtmamasına neden olabilir.
Eşik değerlerin gereğinden düşük tutulması yüksek sayıda yanlış alarm üretilmesine ve sınırlı uzman kapasitesinin düşük öneme sahip vakalara tahsis edilmesine; gereğinden yüksek belirlenmesi ise gözetim açısından önemli risklerin gözden kaçmasına veya geç tespit edilmesine yol açabilir. Benzer şekilde, metrik ağırlıklarının isabetsiz belirlenmesi, inceleme önceliklerinin gerçek risk düzeyiyle uyumsuz hale gelmesine neden olabilir.
Dolayısıyla temel problem yalnızca “hangi eşikte alarm üretilmelidir?” sorusu değildir. Risk sinyalinin hangi göstergelerle algılanacağı, bu göstergelerin nasıl ölçüleceği, birbirlerine göre nasıl ağırlıklandırılacağı, ne şekilde bir bileşik risk skoruna dönüştürüleceği, hangi skor seviyesinde alarm üretileceği ve üretilen alarmın sınırlı uzman kapasitesi altında hangi öncelikle inceleneceği birlikte ele alınmalıdır.
Bu kapsamda projenin temel araştırma ve tasarım sorusu;
“FGP kapsamındaki risk sinyalleri hangi metriklerle algılanmalı ve ölçülmeli; bu metriklerin ilgili risk katmanı içerisindeki ağırlıkları ve alarm eşikleri nasıl kalibre edilmeli; üretilen gözetim sinyalleri arasından hangilerinin, hangi öncelikle ve hangi süre içinde incelenmesi gerektiği sınırlı uzman kapasitesi altında nasıl optimize edilmelidir?”
şeklinde ele alınmalıdır.
Proje kapsamında “anomali”, “risk sinyali”, “alarm” ve “gözetim bulgusu” kavramlarının birbirinden ayrıştırılması önem taşımaktadır. Bir gözlemin istatistiksel olarak olağandışı olması, tek başına mevzuata aykırılık veya gerçek bir gözetim bulgusu anlamına gelmemelidir. Anomali tespit ve alarm mekanizmaları, uzman değerlendirmesini yönlendiren erken uyarı ve karar destek araçları olarak ele alınmalıdır.
Tasarlanacak sistemin başarısının yalnızca üretilen alarm sayısı üzerinden değil; risk sinyallerinin ne ölçüde doğru algılandığı, risk skorlarının gerçek risk düzeyiyle ne kadar uyumlu olduğu, gözetim kapasitesinin hangi ölçüde doğru risklere yönlendirildiği ve yüksek öneme sahip risklerin ne kadar hızlı yakalanabildiği üzerinden değerlendirilmesi beklenmektedir. Bu kapsamda örnek KPI’lar arasında; • Yüksek riskli veya gerçek bulguya dönüşen vakaların yakalanma oranı, • Yanlış alarm oranı, • Kaçırılan risk oranı, • Risk skorunun gerçek bulgu olasılığıyla uyumu, • Farklı metrik ağırlıklarının model doğruluğu üzerindeki etkisi, • Farklı eşik seviyelerinde duyarlılık ve seçicilik performansı, • Alarm başına ortalama inceleme eforu, • Gerçek bir bulgunun tespit edilmesi için harcanan ortalama inceleme süresi, • Yüksek riskli vakaların hedef süre içerisinde incelenme oranı, • Ortalama ve medyan alarm bekleme süresi, • Alarm veya vaka kuyruğunun büyüklüğü, • Belirli süreden daha uzun bekleyen alarm oranı, • Uzman kapasite kullanım oranı, • Uzmanlık bazında kapasite kullanım dengesi, • Alarm konsolidasyonu sonucunda önlenen mükerrer inceleme sayısı, • Farklı risk iştahı seviyelerinde alarm hacmi ile yakalanan risk arasındaki değişim, • Alarm hacminin olağanüstü arttığı dönemlerde sistem performansındaki değişim, • Model tarafından yüksek öncelikli olarak sınıflandırılan alarmların gerçek bulguya dönüşme oranı, • Uzman geri bildirimi sonrasında metrik ağırlıkları, eşik değerler ve model performansındaki iyileşme gibi göstergeler değerlendirilebilir.
Tahminleme/Veri Analizi
Araştırma-Geliştirme Ve Stratejik İşbirlikleri
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 2026 itibarıyla fon büyüklüğü 2,46 trilyon TL’ye, katılımcı sayısı 18,1 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. Devletimiz katılımcılarca ödenen katkı payının %20’si 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 Müsteşarlığı’nın (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. 106 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 yüz binlerce işletmeye, 18,1 milyon katılımcı ve 74.000 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.
FPDS’nin Rolü ve Önemi
Emeklilik yatırım fonlarının performansı, Bireysel Emeklilik Sisteminde katılımcı tasarruflarının uzun vadeli olarak değerlendirilmesi bakımından kritik öneme sahiptir. Fonların yatırım stratejileri, risk profilleri ve portföy yapıları birbirinden farklı olduğundan, yalnızca mutlak getirilerinin karşılaştırılması fon yönetim başarısının adil biçimde değerlendirilmesi için yeterli değildir. Bu nedenle benzer özelliklere sahip fonların kendi aralarında karşılaştırılmasına ve başarılı veya yetersiz performansın sistematik biçimde belirlenmesine yönelik ortak bir değerlendirme çerçevesine ihtiyaç bulunmaktadır.
Bu amaçla 2020 yılında hayata geçirilen ve Emeklilik Gözetim Merkezi (EGM) tarafından işletilen Fon Performans Değerlendirme Sistemi (FPDS), emeklilik yatırım fonlarının performansını merkezi, sistematik, karşılaştırılabilir ve önceden belirlenmiş kurallar çerçevesinde değerlendiren bir altyapıdır.
FPDS’nin hayata geçirilmesinden önce fonların performansını sektör genelinde ortak bir metodoloji çerçevesinde merkezi olarak değerlendiren bir sistem bulunmamaktaydı. FPDS ile birlikte benzer nitelikteki fonların kıyas gruplarında bir araya getirilmesi, göreli performanslarının karşılaştırılması ve performans sonuçlarının belirli ödül ve yaptırım mekanizmalarıyla ilişkilendirilmesi mümkün hale gelmiştir. Böylece emeklilik şirketleri ve portföy yönetim şirketleri arasında fon performansına yönelik rekabetin güçlendirilmesine ve fon yönetim başarısının daha görünür hale gelmesine katkı sağlanmıştır.
FPDS ilk aşamada bilinçli olarak “yalın güzeldir” yaklaşımıyla oluşturulmuş; metodolojinin sektör paydaşları tarafından kolay anlaşılabilir, açıklanabilir, uygulanabilir ve sonuçları öngörülebilir olması temel tasarım ilkelerinden biri olarak benimsenmiştir.
Mevcut sistemde birbirine benzer fonlar kıyas grupları altında bir araya getirilmekte ve bir kıyas grubunun oluşturulabilmesi için grupta asgari sayıda fon bulunması esas alınmaktadır. Her yıl kıyas grubunda yer alan fonların brüt getirilerinin aritmetik ortalaması ve standart sapması hesaplanmakta; ortalamanın bir standart sapma üzerindeki değer üst başarı eşiği, bir standart sapma altındaki değer ise alt başarı eşiği olarak kullanılmaktadır. Getirisi üst başarı eşiğini aşan fonlar göreceli başarılı, alt başarı eşiğinin altında kalan fonlar göreceli başarısız; iki eşik arasında kalan fonlar ise performansı kabul edilebilir olarak değerlendirilmektedir.
Herhangi bir kıyas grubuna dahil edilemeyen fonlar ise kendi fon karşılaştırma ölçütleri (FKÖ) üzerinden değerlendirilmekte; bunlar için ayrıca tanımlanmış başarı eşikleri kullanılmaktadır.
Performans değerlendirme sonuçları yalnızca bilgilendirme amacı taşımamakta, aynı zamanda portföy yönetim şirketleri bakımından ekonomik ve yönetsel sonuçlar doğurmaktadır. Belirli süre boyunca yetersiz performans gösteren fonların portföy yöneticilerinin değiştirilmesi, başarılı fonları yöneten portföy yönetim şirketlerinin ise ilave ücretle ödüllendirilmesi, FPDS’yi aynı zamanda güçlü bir teşvik mekanizması haline getirmektedir.
Mevcut metodoloji bugüne kadar önemli bir işlev görmüş ve sektör üzerinde performans odaklı bir rekabet mekanizmasının oluşmasına katkı sağlamıştır. Bununla birlikte fon evreninin büyümesi ve çeşitlenmesi, yatırım stratejilerinin ve risk yapılarının farklılaşması, veri analitiği imkânlarının gelişmesi ve FPDS kararlarının ekonomik sonuçlarının önemi dikkate alındığında, mevcut yalın metodolojinin temel kazanımları korunarak daha sofistike, veri temelli ve risk duyarlı bir ikinci nesil FPDS metodolojisinin geliştirilmesi ihtiyacı bulunmaktadır.
Problem Tanımı
FPDS’nin temelinde, her fonun kendisine yeterince benzeyen diğer fonlarla karşılaştırılması ve fon yönetim performansının bu karşılaştırma üzerinden değerlendirilmesi yaklaşımı bulunmaktadır. Bu nedenle sistemin adil ve güvenilir sonuç üretmesi bakımından iki temel karar kritik önem taşımaktadır:
Kıyas grupları hangi kriterlere göre oluşturulmalıdır/Hangi fonlar aynı kıyas grubu içinde karşılaştırılmalıdır?
Aynı kıyas grubundaki fonların performansı hangi ölçütler ve hangi başarı eşikleri kullanılarak değerlendirilmelidir?
Mevcut sistemde kıyas gruplarının oluşturulmasında fonların yatırım ve risk özellikleri dikkate alınmakta; performans ölçümünde ise basit, şeffaf ve kolay anlaşılabilir bir istatistiksel yöntem kullanılmaktadır. Bununla birlikte fonların yatırım stratejisi, varlık dağılımı, risk seviyesi, vade yapısı ve çeşitli piyasa risklerine maruziyeti bakımından giderek çeşitlenmesi, mevcut yöntemin daha gelişmiş analitik yaklaşımlarla desteklenip desteklenemeyeceği sorusunu gündeme getirmektedir.
Bir kıyas grubunun yeterince homojen olmaması, farklı risk veya yatırım stratejilerine sahip fonların karşılaştırılmasına ve fon yönetim başarısından bağımsız sonuçların ortaya çıkmasına neden olabilir. Buna karşılık çok dar tanımlanmış kıyas grupları da fon sayısının azalmasına, sonuçların aykırı değerlere daha duyarlı hale gelmesine ve fonların yıllar arasında sık sık grup değiştirmesine yol açabilir.
Benzer şekilde, grup içindeki performans eşiklerinin belirlenmesinde kullanılan yöntemin aykırı değerlere duyarlılığı, farklı piyasa rejimlerinde gösterdiği davranış ve üstlenilen riskleri ne ölçüde dikkate aldığı, aynı fonun başarı sınıflandırmasını önemli ölçüde etkileyebilir.
Bu nedenle kıyas grubu tasarımı ile performans ölçüm yönteminin birbirinden bağımsız değil, bütünleşik biçimde değerlendirilmesi gerekmektedir.
Projenin temel araştırma ve tasarım sorusu;
“Emeklilik yatırım fonları, yatırım stratejileri ve risk profilleri bakımından gerçekten karşılaştırılabilir fonlardan oluşan, zaman içinde istikrarlı kıyas gruplarına nasıl ayrılmalı; fon yöneticisinin performansı piyasa hareketleri ve üstlenilen riskten mümkün olduğunca ayrıştırılarak hangi ölçüt ve eşiklerle değerlendirilmeli ve bu metodoloji ödül/yaptırım kararlarında adil, dayanıklı, açıklanabilir ve doğru teşvikler üreten bir yapı nasıl sağlamalıdır?”
şeklinde ele alınmalıdır.
Projenin amacı mevcut FPDS’nin tamamen yerine geçecek daha karmaşık bir sistem geliştirmek değil; mevcut sistemin yalınlık, şeffaflık ve açıklanabilirlik özelliklerini korurken adalet, risk duyarlılığı, istikrar ve istatistiksel dayanıklılık bakımından geliştirilebilecek ikinci nesil FPDS metodolojisini ortaya koymaktır.
Önerilecek metodolojinin başarısının yalnızca daha yüksek istatistiksel doğruluk sağlaması üzerinden değil; fonların adil biçimde karşılaştırılması, sonuçların yıllar içinde istikrarlı olması, piyasa koşullarından veya aykırı değerlerden kaynaklanan hatalı başarı sınıflandırmalarının azaltılması, sistemin anlaşılabilirliğinin korunması ve ödül/yaptırım mekanizmasının doğru yönetim davranışlarını teşvik etmesi üzerinden değerlendirilmesi beklenmektedir. Bu kapsamda örnek KPI’lar arasında; • Kıyas grubu içi benzerlik/homojenlik düzeyi, • Gruplar arası ayrışma düzeyi, • Kıyas grubu büyüklüklerinin dağılımı, • Fonların yıllar arası aynı kıyas grubunda kalma oranı, • Yıllık kıyas grubu değiştirme oranı, • Küçük portföy değişiklikleri karşısında grup üyeliğinin duyarlılığı, • Aykırı değerler çıkarıldığında başarı eşiklerinin değişim düzeyi, • Tek bir aykırı fonun diğer fonların başarı sınıflandırmasına etkisi, • Mevcut yöntem ile alternatif yöntemler arasındaki başarı sınıflandırması farklılık oranı, • Farklı piyasa rejimlerinde başarı sınıflandırmasının istikrarı, • Performans sınıflandırmasının fonun risk düzeyi ile tutarlılığı, • Bir yıllık başarı sınıflandırmasının sonraki dönem performansıyla ilişkisi, • Göreceli başarılı veya başarısız sınıflandırmalarının zaman içerisindeki devamlılığı, • Fonun kendi yönetim performansından bağımsız faktörler nedeniyle ortaya çıktığı tahmin edilen ödül/yaptırım oranı, • Farklı performans modellerinin aşırı risk alma veya kısa vadeli performans davranışı üzerindeki teşvik etkisi, • Önerilen yöntemin açıklanabilirlik ve uygulanabilirlik düzeyi, • Mevcut FPDS ile önerilen yeni metodoloji arasındaki sonuç farklılıklarının nedenlerinin açıklanabilirlik oranı gibi göstergeler değerlendirilebilir.
Tahminleme/Veri Analizi
Araştırma-Geliştirme Ve Stratejik İşbirlikleri
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 2026 itibarıyla fon büyüklüğü 2,46 trilyon TL’ye, katılımcı sayısı 18,1 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. Devletimiz katılımcılarca ödenen katkı payının %20’si 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 Müsteşarlığı’nın (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. 106 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 yüz binlerce işletmeye, 18,1 milyon katılımcı ve 74.000 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.
BES Mobil’in Rolü ve Önemi
Bireysel Emeklilik Sistemi (BES), uzun vadeli tasarrufların oluşturulmasını ve bu tasarrufların emeklilik dönemine yönelik olarak değerlendirilmesini amaçlayan, katılımcıların yıllar boyunca sistemle ilişkisini sürdürebildiği uzun vadeli bir tasarruf mekanizmasıdır. Sistemin bu niteliği, katılımcıların sahip oldukları hakları, birikimlerinin gelişimini, Devlet katkısından yararlanma durumlarını ve fon tercihlerini kolay ve güvenilir biçimde izleyebilecekleri dijital kanalların önemini artırmaktadır.
Emeklilik Gözetim Merkezi (EGM) tarafından sunulan BES Mobil, katılımcıların Bireysel Emeklilik Sistemindeki birikimlerini, katkı paylarını, Devlet katkısı bilgilerini, emeklilik yatırım fonlarını ve sisteme ilişkin diğer temel bilgileri merkezi bir yapı üzerinden takip edebilmelerine imkân sağlayan dijital bir uygulamadır. Bu yönüyle BES Mobil, katılımcı ile Bireysel Emeklilik Sistemi arasındaki temel dijital temas noktalarından biri niteliğindedir.
BES Mobil’in önemi yalnızca katılımcıya mevcut durumuna ilişkin bilgi sunmasından kaynaklanmamaktadır. Uygulama, doğru tasarlandığında, katılımcının sistemin işleyişini daha iyi anlamasını, sahip olduğu hak ve imkânların farkına varmasını, tasarruf davranışını düzenli biçimde gözden geçirmesini ve daha bilinçli finansal kararlar almasını destekleyebilecek önemli bir dijital karar destek ve öğrenme platformuna dönüşme potansiyeline sahiptir.
Bununla birlikte BES’in uzun vadeli ve büyük ölçüde pasif tasarruf yapısı nedeniyle katılımcıların uygulamayla sürekli etkileşim kurmasını gerektiren doğal bir kullanım ihtiyacı bulunmamaktadır. Dolayısıyla BES Mobil bakımından temel mesele yalnızca uygulamaya giriş veya ekran görüntüleme sıklığını artırmak değil; kullanıcıyla kurulan her etkileşimi finansal açıdan anlamlı, bilinçli ve sürdürülebilir bir davranışa dönüştürebilmektir.
Bu çerçevede BES Mobil’in gelecekteki gelişiminin; katılımcıya yalnızca veri gösteren bir uygulama olmaktan çıkarak, katılımcının mevcut durumunu, bilgi seviyesini, davranışsal özelliklerini ve karar alma tercihlerini dikkate alan; doğru zamanda uygun bilgi, öğrenme içeriği veya davranışsal müdahaleyi sunabilen kişiselleştirilmiş bir dijital platform yönünde ilerlemesi önem taşımaktadır.
Bu proje, BES Mobil’in söz konusu potansiyelini esas alarak, kullanıcı etkileşimini tek başına bir amaç olarak değil; katılımcıların ve katılımcı adaylarının BES’i daha iyi anlamalarını, düzenli ve bilinçli tasarruf davranışları geliştirmelerini ve finansal kararlarını daha sağlıklı biçimde almalarını destekleyen bir araç olarak ele almaktadır.
Problem Tanımı
Bireysel Emeklilik Sistemi (BES), doğası gereği katılımcıdan sürekli ve aktif bir etkileşim beklemeyen; uzun vadeli, düzenli ve büyük ölçüde pasif bir tasarruf davranışı üzerine kurulu bir sistemdir. Sistemin bu yapısal özelliği, katılımcıların BES Mobil uygulamasıyla kurduğu etkileşimin de sınırlı düzeyde kalmasına yol açabilmektedir.
Katkı payı ödemelerinde sürekliliğin sağlanamaması, Devlet katkısı imkânlarından yeterince yararlanılamaması, fon dağılımlarının uzun süre gözden geçirilmeden bırakılması, sistemden erken ayrılma eğilimi ve katılımcıların BES’in sunduğu hak, imkân ve seçeneklere ilişkin bilgi düzeylerinin sınırlı kalması bu durumun başlıca yansımaları arasında yer almaktadır.
Bununla birlikte, katılımcıya doğru ve güncel bilginin sunulması tek başına davranış değişikliği yaratmak için yeterli olmayabilmektedir. Uygulama üzerinden sunulan bilgi; katkı payı ödeme davranışının düzenlenmesi, tasarruf düzeyinin gözden geçirilmesi, Devlet katkısından daha etkin yararlanılması, fon dağılımının incelenmesi veya sistemde kalmanın sonuçlarının daha iyi değerlendirilmesi gibi somut ve bilinçli aksiyonlara her zaman dönüşmemektedir.
Bu nedenle BES Mobil’in yalnızca bilgi sunan bir uygulama olmanın ötesine geçerek; kullanıcının mevcut durumunu, davranışsal özelliklerini, bilgi seviyesini ve karar alma tercihlerini dikkate alan, karar vermeyi kolaylaştıran, zamanlaması ve içeriği kişiselleştirilmiş müdahaleler sunabilen bir yapıya dönüştürülmesi önem taşımaktadır.
Bu kapsamda projenin temel araştırma ve tasarım sorusu;
“Hangi katılımcıya veya katılımcı segmentine, hangi davranışı teşvik etmek amacıyla, hangi müdahalenin, hangi zamanda ve hangi sıklıkta sunulması halinde uzun vadeli, bilinçli ve sürdürülebilir tasarruf davranışında en yüksek etki yaratılabilir?”
şeklinde ele alınmalıdır.
Oyunlaştırma (gamification), finansal ürünlerde; özellikle bankacılık ve yatırım uygulamalarında kullanıcı etkileşimini, alışkanlık oluşturmayı ve hedefe yönelik davranışı artırmak amacıyla kullanılan yöntemlerden biridir. Ancak BES gibi uzun vadeli finansal kararların söz konusu olduğu, düzenleyici sınırların bulunduğu ve katılımcının yanlış yönlendirilmemesinin önem taşıdığı bir sistemde oyunlaştırma mekanizmalarının dikkatli tasarlanması gerekmektedir.
Katılımcının belirli fonlara veya yatırım tercihlerine yönlendirilmesi, riskli davranışların teşvik edilmesi, yanıltıcı skor veya rozet sistemlerinin oluşturulması, aşırı bildirim yoluyla kullanıcı üzerinde baskı yaratılması veya kısa vadeli etkileşim artışının finansal açıdan yararlı bir sonuç olarak değerlendirilmesi istenmeyen sonuçlara yol açabilir.
Bu nedenle proje kapsamında davranışsal finans, veri analitiği, tahminleme, optimizasyon, karar destek sistemleri, deney tasarımı ve dijital ürün tasarımı yaklaşımlarının birlikte kullanılması; oyunlaştırmanın ise bu bütünleşik sistemin araçlarından biri olarak değerlendirilmesi beklenmektedir.
Projenin bir diğer önemli boyutunu, mevcut katılımcıların ve katılımcı adaylarının Bireysel Emeklilik Sisteminin temel özelliklerini doğru ve yeterli düzeyde öğrenmelerinin desteklenmesi oluşturmaktadır.
Devlet katkısının işleyişi, hak ediş koşulları, sistemde kalma ve sistemden ayrılmanın sonuçları, katkı payı ödeme seçenekleri, fonların temel özellikleri, risk-getiri ilişkisi, fon dağılımının gözden geçirilmesi ve BES kapsamındaki temel hak ve imkânların doğru anlaşılması, bilinçli karar alma açısından önemlidir.
Bu çerçevede katılımcı adayları bakımından sistemi doğru anlama ve bilinçli katılım, mevcut katılımcılar bakımından ise sistemi daha etkin kullanma ve daha bilinçli karar alma temel hedefler arasında değerlendirilmelidir.
Ayrıca katılımcıların yatırım kararlarını alma biçimlerine ilişkin farklı tercihleri de sistem tasarımında dikkate alınmalıdır. Fonlarını kendileri incelemek ve seçmek isteyen katılımcılar ile mevcut robo-danışmanlık, fon öneri veya algoritmik yönlendirme araçlarından yararlanmak isteyen katılımcılar için farklı kullanıcı yolculuklarının oluşturulması; her iki durumda da katılımcının bilinçli karar vermesinin ve karar üzerindeki kontrolünü korumasının sağlanması önem taşımaktadır.
Bu çalışmanın temel hedefi, BES Mobil uygulamasındaki kullanıcı etkileşimini tek başına bir amaç olarak değil, daha uzun vadeli ve nitelikli sonuçlara ulaşmayı sağlayan bir araç olarak ele almaktır. Bu kapsamda; • Katılımcıların düzenli ve sürdürülebilir tasarruf davranışlarının güçlendirilmesi, • Devlet katkısı imkânlarından daha bilinçli ve etkin şekilde yararlanılması, • Katılımcıların fon dağılımlarını düzenli ve bilinçli biçimde gözden geçirmelerinin desteklenmesi, • Sistemden erken ayrılma veya tasarrufa ara verme gibi davranışların yol açabileceği kayıpların azaltılması, • Katılımcıların ve katılımcı adaylarının BES’in temel özellikleri konusunda bilgi ve farkındalıklarının artırılması, • Katılımcı adaylarının sistemi doğru anlayarak bilinçli katılım kararları verebilmelerinin desteklenmesi, • Mevcut katılımcıların sistemi daha etkin kullanmalarının ve daha bilinçli finansal karar almalarının sağlanması, • Kullanıcıya sunulan müdahalelerin kişiselleştirilmesi, • Doğru kullanıcıya, doğru zamanda ve doğru sıklıkta uygun müdahalenin sunulması, • Katılımcının yatırım kararını kendi başına almak veya uygun dijital karar destek araçlarından yararlanmak yönündeki tercihinin dikkate alınması, • Farklı karar alma tercihlerine uygun kullanıcı yolculuklarının oluşturulması, • Gereksiz veya aşırı müdahalenin önlenmesi, • Etkileşim artışının gerçek ve ölçülebilir finansal davranış değişikliğine dönüştürülmesi, • Yaratılan davranış değişikliğinin uzun vadede sürdürülebilir hale getirilmesi amaçlanmaktadır. Nihai olarak projenin; katılımcıyı yanlış yönlendirmeyen, belirli yatırım tercihlerine sevk etmeyen, kullanıcı özerkliğini ve nihai karar hakkını koruyan, düzenleyici çerçeveyle uyumlu, veri temelli, ölçülebilir ve BES Mobil’e uygulanabilir bir kişiselleştirilmiş davranışsal karar destek ve oyunlaştırma sistemi ortaya koyması hedeflenmektedir.
Tahminleme/Veri Analizi
Araştırma-Geliştirme Ve Stratejik İşbirlikleri
Beştepe Mahallesi Nergiz Sokak No:9, Yenimahalle, Ankara 06560 Türkiye
GAMA Enerji A.Ş., enerji sektöründe faaliyet gösteren ve yenilenebilir enerji alanında yatırımları bulunan bir enerji şirketidir. Şirketin yenilenebilir enerji portföyünde rüzgâr, hidroelektrik ve güneş enerjisi santralleri bulunmaktadır. Proje kapsamında özellikle SARES Rüzgâr Enerji Santrali (RES) ve aynı sahada geliştirilmekte olan Güneş Enerji Santrali (GES) üzerinde çalışılması planlanmaktadır. Hizmet sektörü, üretilen ürünler, web sayfası: https://enerji.gama.com.tr/tr/
GAMA Enerji A.Ş., enerji sektöründe faaliyet göstermektedir. Şirketin temel faaliyet alanlarından biri yenilenebilir enerji kaynaklarından elektrik enerjisi üretimi ve enerji santrallerinin işletilmesidir. Rüzgâr, hidroelektrik ve güneş enerjisi kaynaklarından elektrik enerjisi üretmektip elekrik satışını gerçekleştirmektedir.
SARES Rüzgâr Enerji Santrali’nin bulunduğu sahada bir Güneş Enerji Santrali (GES) geliştirilmektedir. Proje kapsamında, bu hibrit yapı için uygun Batarya Enerji Depolama Sistemi’nin (BESS) kapasitesinin ve teknolojisinin belirlenmesi ve bataryanın en verimli şekilde çalışmasını sağlayacak bir enerji yönetimi/optimizasyon modelinin geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Model; enerji üretimi, elektrik fiyatları, bataryanın şarj durumu ve teknik kısıtları dikkate alarak saatlik şarj ve deşarj kararları verecektir. Ayrıca farklı batarya seçenekleri ekonomik açıdan karşılaştırılarak en uygun çözüm belirlenecektir.
Yok
-SARES için optimum batarya kapasitesi ve teknolojisinin belirlenmesi, -Bataryanın ekonomik değerinin ve yatırım fizibilitesinin değerlendirilmesi, -Saatlik şarj/deşarj kararlarını veren bir optimizasyon modelinin geliştirilmesi, -Geliştirilen modelin geçmiş verilerle test edilmesi, -Şirketin enerji yönetimi kararlarını destekleyecek kullanılabilir bir araç ortaya konulması hedeflenmektedir.
Süreç İyileştirme
Operasyonlar
Aso 2.Ve 3. Organize Sanayi Bölgesi Alcı Osb Mah. 2013. Cadde No:24 Sincan Ankara
GEN İlaç ve Sağlık Ürünleri Sanayi ve Ticaret A.Ş., 1998 yılında kurulmuş, merkezi Ankara’da bulunan yerli bir ilaç şirketidir. Şirket; nadir hastalıklar ve özel tedavi alanları başta olmak üzere ilaç geliştirme, üretim, ruhsatlandırma, satış ve pazarlama faaliyetleri yürütmektedir. Ankara’daki üretim tesisi, Ar-Ge merkezi ve yurt dışı yapılanmalarıyla faaliyet gösteren GEN İlaç, yenilikçi sağlık çözümlerini Türkiye ve uluslararası pazarlara sunmayı hedeflemektedir.
Daha fazla bilgi için; www.genilac.com.tr
Şirketimizde personel servis güzergâhları mevcut durumda manuel olarak hazırlanmaktadır. Sabit çalışma düzenine sahip sabah ve akşam servislerinde bu yöntem belirli ölçüde sürdürülebilir olmakla birlikte; vardiya değişiklikleri, fazla mesaiye kalan çalışanlar, izinler, görevlendirmeler ve anlık personel değişiklikleri nedeniyle servis planlarının sürekli olarak güncellenmesi gerekmektedir.
Servis planlama sürecinin büyük ölçüde tek bir çalışan tarafından yürütülmesi, operasyonun kişiye bağımlı hale gelmesine neden olmaktadır. Kısa süre içerisinde çok sayıda personelin adres, vardiya, servis saati ve güzergâh bilgisinin değerlendirilmesi gerektiğinden; yanlış servise yönlendirme, personelin listede unutulması, aynı güzergâhta gereksiz yoğunluk oluşması, araç kapasitesinin verimsiz kullanılması ve servislerin gecikmesi gibi hatalar yaşanabilmektedir. Özellikle ek mesai ve vardiya çıkışlarında son dakika değişiklikleri, planlama sürecini daha karmaşık ve zaman alıcı hale getirmektedir.
Mevcut süreçte güzergâhlar çoğunlukla kişisel tecrübe ve manuel değerlendirmeler üzerinden oluşturulduğu için, mesafe, trafik yoğunluğu, araç kapasitesi, personel duraklarının birbirine yakınlığı ve toplam seyahat süresi gibi değişkenlerin eş zamanlı olarak en verimli şekilde değerlendirilmesi güçleşmektedir. Bu durum servislerin gereğinden uzun güzergâhlarda ilerlemesine, bazı çalışanların uzun süre araçta kalmasına, servis doluluk oranlarının dengesiz olmasına ve ulaşım maliyetlerinin artmasına yol açabilmektedir.
Servis güzergâhlarıyla ilgili çalışanlardan; durakların uygun olmaması, yolculuk sürelerinin uzunluğu, servislerin geç gelmesi, güzergâhların gereksiz şekilde uzaması, araçların bazı günlerde aşırı dolu veya düşük kapasiteyle çalışması gibi çeşitli geri bildirim ve şikâyetler alınmaktadır. Bu şikâyetlerin manuel olarak değerlendirilmesi ve güzergâhlara yansıtılması ise mevcut iş yükünü daha da artırmaktadır.
Proje kapsamında; çalışanların adres, vardiya, mesai saati ve servis kullanım bilgilerinin dikkate alındığı, servis güzergâhlarının otomatik veya yarı otomatik olarak oluşturulmasını sağlayacak bir çözüm geliştirilmesi hedeflenmektedir. Sistem; personeli konumlarına göre gruplandırmalı, uygun durak noktalarını belirlemeli, araç kapasitelerini dikkate almalı ve mümkün olan en kısa ve verimli rotaları önermelidir. Ayrıca ek mesai, vardiya değişikliği veya personel iptali gibi durumlarda planların hızlı biçimde güncellenebilmesi beklenmektedir.
Geliştirilecek çözümün yalnızca teknik olarak rota hesaplaması yapması değil, aynı zamanda kullanıcıların günlük operasyonlarında kolaylıkla kullanabileceği pratik bir yapıya sahip olması önemlidir. Bu kapsamda sistemde personel ekleme ve çıkarma, vardiya bazlı liste oluşturma, servis doluluklarını görüntüleme, alternatif rota önerme, güzergâh değişikliklerini karşılaştırma ve sürücü veya ilgili personele güncel servis listesini iletme gibi fonksiyonların bulunması değerlendirilmektedir.
Proje sonucunda servis planlama süresinin azaltılması, manuel hataların önlenmesi, sürecin tek kişiye bağımlılığının düşürülmesi, araç kapasitesinin daha verimli kullanılması, servis güzergâhlarının kısaltılması, yakıt ve ulaşım maliyetlerinin azaltılması ve çalışan memnuniyetinin artırılması amaçlanmaktadır. Aynı zamanda servis planlama sürecinin ölçülebilir, izlenebilir ve sürdürülebilir bir yapıya kavuşturulması hedeflenmektedir.
Yok
Servis rotalarının kişiden bağımsız düzenli bir şekilde hesaplanması.
Rotalama/Lojistik
Bilgi Teknolojileri
Reşitpaşa Mahallesi Katar Caddesi Arı Teknokent 2 Sitesi A Blok No: 4 / 1 / 302, 34485 Sarıyer/İstanbul
invent.ai, 2013 yılında kurulan ve yapay zekâ tabanlı perakende optimizasyon çözümleri geliştiren uluslararası bir teknoloji şirketidir. Şirket; talep tahmini, stok yönetimi, ürün yerleştirme, fiyat optimizasyonu ve tedarik zinciri planlaması gibi alanlarda yapay zekâ destekli karar destek sistemleri sunar. Geliştirdiği platform sayesinde perakende şirketlerinin operasyonel verimliliğini artırmayı, maliyetlerini azaltmayı ve satış performansını iyileştirmeyi hedeflemektedir. Türkiye merkezli olarak kurulan invent.ai, bugün birçok ülkede faaliyet göstermekte ve dünya çapındaki perakende markalarına hizmet vermektedir.
Perakende sektöründe kısa yaşam döngülü ürünler, genellikle 6 ila 12 haftalık kısa bir satış sezonuna sahip ürünlerdir. Bu ürünler için, tedarikçiden uzun teslim süresiyle (sezon içinde yeniden sipariş verme imkânının çok az olduğu veya hiç olmadığı durumlarda) belirli miktarda stok satın alınır ve satış sezonu boyunca hem fiziksel mağazalara (Brick & Mortar - B&M) hem de e-ticaret (E-commerce) kanalına dağıtılır.Bu tür ürünlerde talep, ürünün piyasaya sürülmesiyle birlikte hızlı bir şekilde yükselir ve sezon ilerledikçe genellikle kademeli olarak azalır. Talep stokları tükettikçe stok tükenmeleri (stockout) meydana gelir ve hem fiziksel mağazalarda hem de e-ticaret kanalında ürünün bulunamaması nedeniyle oluşan müşteri talebinin bir kısmı kayıp satış (lost sales) olarak gerçekleşir.Bu projenin amacı, bu kayıp talebi (lost demand) tahmin etmektir. Ancak bu, aşağıdaki nedenlerden dolayı oldukça zorlayıcı bir problemdir: Gerçek (nominal) talebin doğru şekilde tahmin edilmesi, Talebin doğal ürün yaşam döngüsünden kaynaklanan düşüşü ile stok yetersizliğinden kaynaklanan talep kaybının birbirinden ayrıştırılması, Benzer ürünler mevcut olduğunda müşterilerin alternatif ürünlere yönelmesi (ürün ikamesi), Çok kanallı (omni-channel) sipariş karşılama süreçlerinin etkileri, Bunlar gibi doğrudan gözlemlenemeyen diğer faktörler. Bir veya daha fazla perakendeciden sağlanan gerçek ancak anonimleştirilmiş veriler kullanılarak, keşif odaklı bir analiz süreci yürütülecek ve bu sürecin sonunda sağlam ve güvenilir bir kayıp satış tahmin yöntemi geliştirilecektir. // Short-lifecycle items in the retail industry are characterized by a compressed selling season, typically 6 to 12 weeks. A fixed amount of inventory procured from a vendor with a long lead time (little or no opportunity for in-season rebuying) is injected into the retailer’s supply chain (brick & mortar stores + Ecom) for sales during the season. Demand for these short-life products follows a pattern characterized by a sharp rise at launch followed by a more-or-less gradual decline as the season progresses. As demand depletes inventory and stockouts occur, some consumer demand that is lost due to lack of inventory, both in B&M and Ecom. Our goal is to estimate this lost demand. This is a challenging problem due to several factors, not all directly observable: estimation of nominal demand; confounding of inherent demand lifecycle with demand decline due to inventory unavailability; substitution with similar items when they are available; omni-channel fulfillment; etc. Using real, anonymized data from one or more retailers, we will embark in a discovery process that will ultimately lead to a robust lost sales estimation process.
Yok
Projenin sonunda aşağıdaki çıktılar elde edilmesi hedeflenmektedir: Güvenilir ve sağlam bir kayıp satış tahmin modeli/süreci geliştirilmesi, Gerçekleştirilen veri analizlerinin ayrıntılı biçimde belgelenmesi, Nihai kayıp satış (Lost Sales - LS) modeline ulaşılmasını sağlayan keşif ve analiz sürecinin kapsamlı şekilde raporlanması.// At the end of the project we expect to produce a robust lost sales estimation process, along with a well-documented description of the data analyses conducted and the discovery journey that led us to the final LS model.
Tahminleme/Veri Analizi
Science Deparment
İş Kuleleri 34330 Levent Beşiktaş-İstanbul
Türkiye İş Bankası, Türkiye’nin önde gelen ve tarihi bir bankasıdır. 1924 yılında kurulan İş Bankası, özel sektör bankaları arasında ilk sıralarda yer alır ve hem bireysel hem de kurumsal müşterilere geleneksel ve dijital kanallar üzerinden geniş bir yelpazede finansal hizmetler sunar. Kuruluş Yılı: 1924 Sektör: Finans / Bankacılık (Hizmet Sektörü) Merkez: İstanbul, Türkiye Web Sayfası: https://www.isbank.com.tr
Ülke çapında 7069 Bankamatik ile hem kendi müşterilerimize hem de diğer banka müşterilerine hizmet vermekteyiz. Bankamatiğin konumlandırıldığı lokasyon amacınıza ulaşmak için en önemli etmenlerden biridir. Kurulum yapacağınız lokasyondaki ticari alan yoğunluğu, hane halkı yoğunluğu, İç-dış turistin gezmek için geldiği alanların varlığı, demografik özellikler vb bir çok metrik etkili olmaktadır.
Yok
Mevcut Bankamatiklerin ve kurulması planlanan Bankamatiklerin doğru lokasyonlarda olup olmadığının analiz edilmesi ve yer önerisinde bulunulması
Yerleşim/Yer Seçimi
Müşteri İlişkileri Bölümü
İş Kuleleri 34330 Levent Beşiktaş-İstanbul
Türkiye İş Bankası, Türkiye’nin önde gelen ve tarihi bir bankasıdır. 1924 yılında kurulan İş Bankası, özel sektör bankaları arasında ilk sıralarda yer alır ve hem bireysel hem de kurumsal müşterilere geleneksel ve dijital kanallar üzerinden geniş bir yelpazede finansal hizmetler sunar. Kuruluş Yılı: 1924 Sektör: Finans / Bankacılık (Hizmet Sektörü) Merkez: İstanbul, Türkiye Web Sayfası: https://www.isbank.com.tr
Bankamatiklere yüklenen para miktarının geçmiş dönem kullanım verilerine göre tahminlenmesi ve optimum seviyede yükleme emri verilerek atıl maliyetin önüne geçilmesi.
Yok
İhtiyacı önceden tahminleyerek Bankamatiklere gereğinden fazla para yüklenmesinin önüne geçilerek para maliyetinden tasarruf edilmesi
Tahminleme/Veri Analizi
Müşteri İlişkileri Bölümü
İvedikosb Mah. 2224 Cad. No: 1 İç Kapı No: 116 Yenimahalle/ Ankara
Kaptın Kaptın, gıda sektöründeki atıl kapasite, fazla stok ve satış fırsatlarını yeniden ekonomiye kazandırmayı amaçlayan teknoloji tabanlı bir gıda ticareti ve optimizasyon platformudur.
Şirket; tüketici kanalında restoran, kafe ve marketlerdeki ürünleri gel-al yöntemiyle tüketicilerle buluştururken, kargo modeliyle paketli gıda ürünlerini Türkiye genelindeki tüketicilere ulaştırmaktadır. B2B platformunda ise gıda üreticileri ve tedarikçilerin SKT’si (Son Kullanma Tarihi) yaklaşan, hatalı basım veya hasarlı ambalaja sahip, fazla üretilmiş, yüksek depolama maliyeti oluşturan ya da farklı operasyonel nedenlerle hızlı şekilde değerlendirilmesi gereken stoklarını restoran, otel, catering firması, market, distribütör ve diğer kurumsal alıcılarla buluşturmaktadır.
Kaptın Kaptın bugün Ankara, İstanbul ve İzmir başta olmak üzere yaklaşık 500 işletmeden oluşan bir ağa ve on binlerce kayıtlı tüketiciye sahiptir. Ülker, Tukaş, Feast, Papa Johns, Ajinomoto, Komagene ve Bereket Döner gibi gıda sektörünün farklı alanlarında faaliyet gösteren markalarla iş birlikleri ve çalışmalar yürütmektedir. Böylece platform, gıda fazlasının üreticiden kurumsal alıcıya ve son tüketiciye kadar farklı kanallar üzerinden yeniden ekonomiye kazandırılmasına yönelik uçtan uca bir yapı geliştirmektedir.
Kaptın Kaptın, Teknopark Ankara Ve İTÜ Çekirdek’te yer almaktadır. Şirket bugüne kadar OpenAI, Microsoft, Google, Amazon, TechCrunch, KOSGEB ve Avrupa Birliği programları dahil olmak üzere ulusal ve uluslararası teknoloji, girişimcilik ve inovasyon ekosistemindeki çeşitli kurum ve kuruluşlardan hibe, kredi, altyapı ve program destekleri almaya hak kazanmıştır. Şirket aynı zamanda uluslararası girişimcilik ekosisteminde de önemli başarılar elde etmiştir. TechCrunch tarafından düzenlenen Road to Battlefield 2026 sürecinde dünya genelinde 7. sırada yer almıştır.
Teknoloji, operasyon ve gıda tedarik zincirini bir araya getiren Kaptın Kaptın; gıda fazlasının doğru alıcı, doğru fiyat, doğru miktar ve doğru lojistik modeliyle değerlendirilmesini sağlayacak veri odaklı bir altyapı geliştirerek Türkiye genelinde ölçeklenmeyi ve geliştirdiği modeli uluslararası pazarlara taşımayı hedeflemektedir.
Web: kaptinkaptin.com.tr
Kaptın Kaptın’ın B2B platformunda Türkiye genelindeki gıda üreticileri ve tedarikçileri; son tüketim tarihi yaklaşan, fazla üretilmiş, ambalaj hasarı nedeniyle mevcut satış kanalında değerlendirilmesi zorlaşmış, depolama maliyeti yüksek veya farklı operasyonel nedenlerle hızlı şekilde satılması gereken ürünlerini indirimli olarak kurumsal alıcılara sunabilmektedir. Platform büyüdükçe temel problem yalnızca “ürünü sisteme eklemek ve alıcıya göstermek” olmaktan çıkmaktadır. Her ürün için hangi miktarın, hangi fiyat seviyesinde, hangi minimum sipariş miktarıyla, hangi coğrafyada, hangi alıcı segmentine ve hangi lojistik modeliyle sunulmasının toplam ekonomik değeri en yüksek sonucu yaratacağının belirlenmesi gerekmektedir. Örneğin bir dondurulmuş gıda üreticisinin elinde 8.000 kg fazla stok bulunduğu ve minimum sipariş miktarını 800 kg olarak belirlediği düşünülebilir. Bu ürün için tek bir restoran uygun bir alıcı olmayabilirken; birden fazla restoranın bir araya geldiği bir havuz ya da yüksek hacimli bir catering firması, otel grubu, distribütör veya toplu yemek üreticisi güçlü bir potansiyel alıcı olabilir. Bununla birlikte ürünün İstanbul’da bulunması durumunda İstanbul ve çevresindeki alıcılara satış, uzak bir şehre yapılacak düşük hacimli bir sevkiyattan lojistik maliyeti açısından daha avantajlı olabilir. Problem yalnızca mevcut alıcılar arasından seçim yapmakla da sınırlı değildir. Ürünün miktarı, raf ömrü, fiyatı ve lojistik özelliklerine bağlı olarak alternatif satış kanalları ekonomik hale gelebilir. Örneğin 800 kg minimum sipariş miktarıyla yalnızca yurt içi B2B alıcılarının hedeflenmesi mantıklıyken, belirli bir hacim eşiğinin aşılması halinde distribütör satışı veya Körfez ülkeleri gibi yakın ihracat pazarlarının değerlendirilmesi stratejik olarak mantıklı hale gelebilir. Dolayısıyla sistemin yalnızca ürün eklendikten sonra karar vermesi değil, üreticiyi ürün listeleme aşamasında da yönlendirmesi hedeflenmektedir. Proje kapsamında bir karar destek mekanizmasının tasarlanması beklenmektedir. Bir ürün sisteme eklendikten sonra en uygun potansiyel alıcıların ve satış senaryolarının belirlenmesi hedeflenmektedir. Kaptın Kaptın’ın mevcut yaklaşık 500 işletmelik ağı içerisindeki restoranlar, kafeler, catering firmaları, oteller, marketler, distribütörler ve diğer kurumsal alıcılar; satın alma davranışları, işletme tipi, tahmini tüketim kapasitesi, ürün kategorisi uyumu, lokasyon, minimum sipariş miktarını karşılama kapasitesi ve lojistik maliyet gibi kriterlere göre değerlendirilecektir. Karar destek sisteminin çıktısı yalnızca bir “alıcı listesi” olmayacaktır. Sistem, her yeni stok için potansiyel satış senaryolarını sıralayarak Kaptın Kaptın ekibine aksiyon önerileri sunacaktır. Örneğin “Bu stok için İstanbul’daki üç catering firması öncelikli olarak aranmalı”, “Bu miktarda yurtiçi dağıtım daha avantajlı”, “Stok miktarı belirli seviyeye ulaştığında ihracat seçeneği değerlendirilmeli” veya “SKT nedeniyle fiyatın belirli bir tarihten sonra yeniden optimize edilmesi önerilmektedir” gibi operasyonel çıktılar üretmesi amaçlanmaktadır. Modelde ürün-alıcı uyumunun yanı sıra stokun kalan raf ömrü, satış olasılığı, beklenen gelir, indirim oranı, taşıma maliyeti, mesafe, minimum sipariş miktarı, alıcının kapasitesi, ürünün depolama gereksinimleri, satışın gerçekleşme süresi ve elde kalan stok riski gibi değişkenlerin birlikte değerlendirilmesi planlanmaktadır. Böylece proje, klasik bir B2B pazaryeri öneri sisteminden ziyade, gıda fazlasının ekonomik değerini maksimize etmeye ve israfı minimize etmeye yönelik çok kriterli bir karar destek ve optimizasyon problemi olarak ele alınacaktır. Kaptın Kaptın’ın Ülker, Tukaş, FEAST, Papa Johns, Ajinomoto ve Bereket Döner gibi farklı ölçek ve kategorilerdeki gıda şirketleriyle yürüttüğü çalışmalar ve yaklaşık 500 işletmeden oluşan mevcut ağı, projenin teorik bir model yerine gerçek sektör verileri ve gerçek operasyonel senaryolar üzerinde geliştirilmesine olanak sağlayacaktır. Uzun vadede geliştirilecek sistemin, Türkiye genelindeki gıda üreticilerinden gelen fazla stokların hangi işletmeye, hangi zamanda ve hangi lojistik modeliyle yönlendirilmesi gerektiğine ilişkin ölçeklenebilir bir karar destek altyapısının temelini oluşturması hedeflenmektedir.
Projenin temel hedefi, Kaptın Kaptın B2B platformuna eklenen fazla gıda stoklarının doğru alıcılarla, uygun lojistik koşulları altında eşleştirilmesini sağlayacak veri temelli bir karar destek modelinin geliştirilmesidir. Modelin ürün eklendikten sonra alıcıların talep ve alım kapasitelerini dikkate alarak en uygun alıcı veya alıcı gruplarını belirlemesi hedeflenmektedir. Böylece stokların ekonomik değerinin artırılması ve satış ile lojistik süreçlerinin daha verimli hale getirilmesi amaçlanmaktadır. Projenin başarısı; platform üzerinden oluşturulan B2B işlem hacmi, ortalama sipariş miktarı, stokların satışa dönüşme oranı ve satışa dönüşme süresi üzerinden ölçülecektir. Geliştirilen modelin gerçek Kaptın Kaptın verileri üzerinde test edilerek mevcut süreçle karşılaştırılması beklenmektedir. Nihai çıktının, Kaptın Kaptın ekibine hangi stokun, hangi alıcı veya alıcı grubuna, hangi koşullarda yönlendirilmesi gerektiği konusunda ölçülebilir öneriler sunan uygulanabilir bir karar destek sistemi/prototipi olması hedeflenmektedir.
Tedarik Zinciri
Yönetim
Pamucak Osb Mah. Ring Yolu Cad. No: 9/0 11802 Pazaryeri Bilecik
Kar Porselen 1983 yılından beri Porselen üretimi gerçekleştirmekte olan ve 2012 yılında Türkiye’nin ilk ve tek Horeca Porselen Markası Bonna’yı hayata getiren bir kuruluştur. Şuanda Kocaeli Çayırova ve Bilecik Pazaryerinde faaliyet gösteren 2 üretim tesisinde yaklaşık 700 çalışanla üretime devam etmektedir. Şirketin devam etmekte olan Mısır Fabrika inşaatı ve Özbekistan’da satınaldığı fabrika renovasyonu devam etmektedir. Bonna markasıyla sektöründe son 3 yılın ihracat şampiyonudur. https://karporselen.com/tr/hikayemiz
Bilecik tesisimizde aynı anda Porselen ve Vitrified üretimlerini gerçekleştirmekteyiz. Aynı gün içerisinde üretilmesi beklenen çok sayıda ürün; Şekillendirme, kurutma, sırlama, dekorlama ve fırın süreçleri arasındaki hız ve kapasite farklılıkları nedeniyle bazı bölgelerde kontrolsüz yarı mamul birikimi oluşturmaktadır. Bu durum:
Yarı mamullerin uygun süreden fazla beklemesine
Tozlanma, nem değişimi, deformasyon, çatlak ve yüzey hatalarına
Aynı ürünlerin sahada birden fazla kez taşınmasına
Alan ve taşıma ekipmanı ihtiyacının artmasına
FIFO düzeninin bozulmasına
Fırına uygun ürün karmasının zamanında hazırlanamamasına
Fırınların eksik dolulukla çalışmasına veya ürün beklemesine
Siparişlerin terminlerinin gecikmesine neden olmaktadır.
Yok
Malzeme akışının düzenlenmesi, ara stokların azaltılması, bekleme kaynaklı kalitesizliğin azalması ve fırın doluluğunun arttırılması
Süreç İyileştirme
Tedarik Zinciri
Barbaros Mah. Begonya Sk. Nidakule Kuzey Ataşehir No: 3 İç Kapı No: 156 Ataşehir / İstanbul
2017 yılında kurulan Kuzeyden, su sektöründe bir ilke imza atarak BPA’sız ve şeffaf damacanasıyla İstanbul’da hizmet vermeye başladı. Ardından PET ve premium PET ürünlerini, farklı boyutlardaki PET ambalajlarını ve cam şişe seçeneklerini portföyüne ekledi. Türkiye’de ve yurt dışında büyümesini sürdüren marka, 2025 yılında magnezyum, bikarbonat ve kalsiyum açısından zengin doğal maden suyu kategorisine giriş yaptı. Bunu, katkısız, ilave şekersiz ve %100 meyveden üretilen %100 sıkma meyve suları ile %100 meyve limonataları izledi. Önümüzdeki dönemde yeni ürün gruplarıyla içecek kategorisindeki varlığını daha da güçlendirmeyi hedefleyen Kuzeyden, sağlıklı yaşamı, doğayı ve sporu destekleyen yaklaşımıyla 2018 yılından bu yana Türkiye Voleybol Milli Takımlarının resmi su sponsoru olarak desteğini aralıksız sürdürüyor.
Kuzeyden’in tedarik zinciri; kaynak ve üretim tesislerinden başlayıp depolar, bayi/distribütör ağı ve nihai müşteriye uzanan, mevsimselliği yüksek, ürün formatı (damacana, PET, cam, maden suyu, meyve suyu) çeşitliliği fazla ve teslimat frekansı yoğun bir yapıdadır. Bugün bu zincirdeki planlama ve operasyon kararlarının önemli bir bölümü - talep beklentisinin oluşturulması, bayi bazlı sevkiyat miktarlarının belirlenmesi, araç ve rota planlaması, stok ile damacana havuzunun takibi - deneyime dayalı, manuel ve dağınık veri kaynakları üzerinden alınmaktadır. Bu durum hem karar kalitesinde kişiye bağımlılık, hem de planlamacıların zamanının büyük kısmının veri toplama ve raporlama gibi tekrarlayan işlere gitmesi sonucunu doğurmaktadır.
Bu proje, söz konusu kararların yapay zeka ajanları (AI agents) ile desteklendiği bir karar destek katmanı tasarlamayı ve bu katmanın en yüksek faydayı üreteceği noktalarda çalışan prototiplerini geliştirmeyi hedeflemektedir. Proje iki fazda yürütülecektir.
FAZ 1 - TEDARİK ZİNCİRİ KARAR ENVANTERİ VE AJAN UYGUNLUK ANALİZİ (Eylül-Aralık)
Tedarik zincirinin uçtan uca süreç haritasının çıkarılması: planlama, satınalma, üretim, depolama, dağıtım/sevkiyat, bayi sipariş yönetimi ve damacana geri dönüşü fonksiyonları için akış şemaları, girdi-çıktı ilişkileri ve veri kaynakları tanımlanacaktır.
Her fonksiyonun kırılımında bir “karar envanteri” oluşturulacaktır: her karar için karar sıklığı, kararı veren rol, harcanan süre, kullanılan veri, kararın hata maliyeti ve mevcut kural setinin ne kadar açık olduğu ölçülecektir.
Kararlar çok kriterli bir puanlama modeliyle (etki büyüklüğü x tekrar sıklığı x veri erişilebilirliği x otomasyon zorluğu x risk) sıralanacak ve bir “ajan uygunluk matrisi” üretilecektir. Çıktı; hangi işlerin tam otomasyona, hangilerinin insan onaylı yarı otomasyona, hangilerinin ise yalnızca raporlama ve uyarı düzeyine uygun olduğunu gösteren, uygulanabilir bir yol haritasıdır.
Aynı fazda mevcut durumun temel performans göstergeleri ölçülecektir: talep tahmin hatası, stok devir hızı ve stoksuz kalma oranı, sevkiyat başına maliyet ve araç doluluk oranı, zamanında teslimat oranı, planlama işine harcanan insan-saat. Bu ölçümler Faz 2’nin fayda hesabı için referans noktası olacaktır.
FAZ 2 - ÖNCELİKLİ KARAR NOKTALARI İÇİN AJAN GELİŞTİRME VE PİLOT (Ocak-Mayıs)
Faz 1’in sonucuna göre, firma ve akademik danışmanın onayıyla en yüksek faydalı 2-3 karar noktası seçilecektir. Firmanın ilk öngörüsüne göre öncelikli adaylar şunlardır:
Talep tahmini ve satış-operasyon planlama ajanı: Bayi/lokasyon ve ürün (SKU) kırılımında kısa ve orta dönem talep tahmini. Mevsimsellik, sıcaklık ve tatil etkileri, kampanya ile fiyat hareketleri ve bayi sipariş davranışını içeren istatistiksel ve makine öğrenmesi modellerinin kurulması; tahminin planlamacıya gerekçesiyle birlikte sunulması, sapmaların otomatik tespiti ve plan revizyonu önerisi.
Dağıtım ve sevkiyat planlama ajanı: Depo-bayi ağında sevkiyat miktarı, teslimat frekansı ve araç rotalarının birlikte planlanması. Araç rotalama ve yükleme kısıtlarını içeren bir eniyileme modelinin, planlamacının doğal dilde senaryo sorabildiği (örneğin “yarın bir araç devre dışı kalırsa hangi bayilerin teslimatı ertelenmeli?”) bir ajan arayüzü ile bütünleştirilmesi.
Seçilen her karar noktası için ajan mimarisi tasarlanacaktır: veri erişim katmanı, kararın arkasındaki analitik/eniyileme modeli, ajanın kullanabileceği araç seti, insan onay noktaları ve hatalı karara karşı güvenlik sınırları. Ajanlar prototip olarak geliştirilecek, gerçek veriyle geriye dönük testten (backtest) geçirilecek ve sınırlı bir kapsamda (örneğin seçilecek bir bölge veya ürün grubu) pilot uygulaması yapılacaktır.
Projenin metodolojik omurgasını endüstri mühendisliği araçları oluşturmaktadır: süreç analizi ve iş etüdü, talep tahmin modelleri, envanter politikaları, araç rotalama ve eniyileme, senaryo analizi ve performans ölçümü. Yapay zeka ajanları bu modellerin yerine değil, modelleri operasyonun günlük akışına taşıyan ve karar vericiyle etkileşime giren katman olarak konumlandırılmaktadır.
Kuzeyden proje boyunca ekibe gerekli operasyonel veriyi (satış, sipariş, sevkiyat, stok, üretim ve maliyet verileri), süreç sahipleriyle düzenli görüşme imkanını, saha ve tesis ziyareti desteğini ve prototiplerin çalıştırılabileceği teknik ortamı sağlayacaktır.
Yok
Projenin sonunda Kuzeyden’in elinde iki somut çıktı olması beklenmektedir: (1) tedarik zincirinin tamamını kapsayan, her kararın yapay zeka ajanı ile desteklenmeye uygunluğunu ve beklenen faydasını önceliklendiren uygulanabilir bir yol haritası; (2) bu yol haritasının en üst sıralarındaki 2-3 karar noktası için gerçek veriyle test edilmiş ve pilot ortamda çalışan karar destek ajanları. Başarı, Faz 1’de ölçülen mevcut duruma kıyasla elde edilen iyileşme ile değerlendirilecektir. Hedeflenen iyileşme alanları: talep tahmin hatasının (MAPE) anlamlı ölçüde azaltılması, stoksuz kalma ve fazla stok maliyetlerinin düşürülmesi, sevkiyat maliyeti ile araç doluluk oranında iyileşme, zamanında teslimat oranının artırılması ve planlama süreçlerinde harcanan tekrarlayan insan-saatin azaltılması. Hedeflerin sayısal değerleri, çalışmanın ilk ayı sonunda mevcut durum ölçümleri tamamlandığında taraflarca birlikte somutlaştırılacaktır.
Tedarik Zinciri
Yönetim
Eskişehir Üretim: Organize Sanayi Bölgesi 20. Cadde No:19 Odunpazarı/Eskişehir; Ankara Merkez: Mutlukent Mh. Angora Blv. 2010. Sk. No.33 Beysukent/Ankara
Savronik, Türk Savunma Sanayii’ne hizmet vermek üzere 1986 yılında kurulmuş; kurulduğu günden bu güne kadar savunma sanayimizin ürün ve sistem ihtiyaçlarında bir taraftan kullanıcı makamının güncel ihtiyaçlarını özgün çözümleri ile yurt içi kaynakların en üst düzeyde kullanılarak karşılanmasına çalışırken, bu projelerden elde edilen birikim ve kabiliyetlerini yıllar içerisinde ulaştırma ve bilgi sistemleri alanlarına da aktarmış; ürün ve hizmet portföyünü demiryolları, karayolları, enerji ve diğer çeşitli alanları kapsayacak şekilde genişleterek özgün fikirleri güvenli çözümlere taşımayı temel misyonu olarak benimsemiştir.
Planlama biriminin malzeme taleplerini oluştururken kullandığı parametreleri, satınalmanın gerçek tedarik süreleri ve deponun hacimsel kapasiteleriyle optimize eden bir model geliştirilebilir. Planlama biriminin malzeme taleplerini oluştururken kullandığı parametreler, satınalmanın gerçek tedarik süreleri, deponun hacimsel ve güvenlik kısıtları ile bütçesel parametreler dikkate alınarak; savunma sanayi projelerindeki talep belirsizlikleri, tedarik sürelerindeki değişkenlik ve farklı operasyonel senaryolar için dinamik emniyet stoğu optimizasyonunu sağlayan bir model geliştirilebilir.
Talep belirsizlikleri: Savunma sanayinde projeler çoğunlukla uzun vadeli, stratejik ve devlet politikalarına bağlıdır. Bu nedenle talep miktarları ani değişiklikler gösterebilir. Örneğin, acil operasyonel ihtiyaçlar veya politik kararlar, planlanan malzeme taleplerini hızla değiştirebilir.
Tedarik sürelerindeki değişkenlik: Kritik bileşenlerin tedarikinde uluslararası ilişkiler, ambargolar veya güvenlik kısıtlamaları nedeniyle süreler öngörülemez hale gelebilir. Geliştirilecek model, bu değişkenliği dikkate alarak daha esnek stok politikaları önerebilir.
Bütçesel kısıtlar: Savunma sanayi projelerinde maliyet etkinliği büyük önem taşır. Model, malzeme taleplerini yalnızca operasyonel gerekliliklere göre değil, aynı zamanda bütçe limitleri ve finansal planlamaya göre optimize etmelidir.
Depo kapasitesi ve güvenlik: Savunma sanayinde depolama yalnızca hacimsel kapasite değil, aynı zamanda güvenlik standartlarıyla da sınırlıdır. Bu nedenle emniyet stoğu optimizasyonu, hem fiziksel kapasite hem de güvenlik kriterleriyle uyumlu olmalıdır.
Dinamik emniyet stoğu: Belirsizliklerin yüksek olduğu ortamlarda sabit emniyet stoğu yerine, sürekli güncellenen dinamik emniyet stoğu politikaları kritik hale gelir.
Senaryo bazlı planlama: Savunma sanayi projelerinde farklı senaryolar (barış zamanı, kriz dönemi, operasyonel yoğunluk) için ayrı talep tahminleme modelleri oluşturulabilir.
Yok
Planlama biriminin malzeme taleplerini oluştururken kullandığı parametreler, satınalmanın gerçek tedarik süreleri, deponun hacimsel ve güvenlik kısıtları ile bütçesel parametreler dikkate alınarak; savunma sanayi projelerindeki talep belirsizlikleri, tedarik sürelerindeki değişkenlik ve farklı operasyonel senaryolar için dinamik emniyet stoğu optimizasyonunu sağlayan bir model geliştirilebilir. Muhtelif belirsizliklerden (politik, ekonomik…vb) kaynaklanan plansız ve acil tedarik ihtiyaçları, kritik bileşenlerde operasyonel aksamaya yol açabilecek stoksuz kalma durumları, stok devir hızının yıllık artış hızları, hizmet seviyesinden taviz vermeden, tutulan emniyet stoğu maliyetleri iyileştirilebilir.
Tahminleme/Veri Analizi
İkmal Ve Stok Yönetimi
Dağyaka Mah. 2051. Cad. No:65 Kahramankazan/ Ankara/ Turkey
Nesco Gıda, çay ve fonksiyonel içecekler alanında faaliyet gösteren, ihracat odaklı bir gıda üreticisidir. Şirket; bubble tea, popping boba, hazır içecekler, çay ürünleri ve yenilikçi gıda çözümleri geliştirmekte ve üretmektedir. Ankara Kahramankazan’da bulunan üretim tesislerinde BRCGS, IFS, HALAL, VEGAN ve ISO standartlarında üretim gerçekleştiren Nesco, başta Avrupa, Orta Doğu ve Afrika olmak üzere 25’ten fazla ülkeye ihracat yapmaktadır. Starbucks, Burger King, Del Monte, YO! Sushi, Caffè Nero ve Tesco gibi uluslararası markalarla çalışmakta olup, ürün geliştirme, özel markalı üretim (Private Label) ve inovatif gıda teknolojileri alanlarında faaliyet göstermektedir.
Nesco Gıda, çay, bubble tea, popping boba ve fonksiyonel içecek kategorilerinde faaliyet gösteren, ihracat odaklı bir üretim firmasıdır. Şirket bünyesinde kullanılan hammaddeler, yardımcı malzemeler ve ambalajlar farklı tedarik sürelerine, minimum sipariş miktarlarına (MOQ), maliyet yapılarına ve tüketim hızlarına sahiptir. Özellikle ihracat operasyonları, müşteri bazlı özel üretimler ve talep dalgalanmaları nedeniyle envanter yönetimi kritik önem taşımaktadır.
Bu proje kapsamında mevcut envanter yönetim süreçlerinin analiz edilmesi ve veri odaklı bir stok optimizasyon modeli geliştirilmesi hedeflenmektedir. Öğrencilerden mevcut stok yönetim süreçlerini analiz etmeleri, hammadde ve ambalaj gruplarını tüketim miktarı, kullanım sıklığı, stok değeri ve talep değişkenliği kriterleri doğrultusunda sınıflandırmaları beklenmektedir. Proje kapsamında kritik stok seviyelerinin belirlenmesi, güvenlik stoku ve yeniden sipariş noktalarının oluşturulması, stok maliyetlerini azaltırken tedarik sürekliliğini koruyacak veri odaklı bir envanter yönetim modelinin geliştirilmesi hedeflenmektedir.
Ayrıca mevcut uygulamaların iyileştirilmesine yönelik aksiyon planlarının oluşturulması, performans göstergelerinin belirlenmesi ve operasyonel verimliliği artıracak önerilerin geliştirilmesi beklenmektedir. Çalışma sonucunda envanter seviyelerinin optimize edilmesi, stok devir hızının artırılması, fazla stok ve stokta kalmama risklerinin azaltılması ve işletme sermayesinin daha etkin yönetilmesine katkı sağlanması amaçlanmaktadır.
Yok
Mevcut envanter yapısının analiz edilmesi, Hammadde ve ambalaj gruplarının sınıflandırılması, Güvenlik stoku ve yeniden sipariş noktası modelinin oluşturulması, Stok maliyetlerini azaltmaya yönelik iyileştirme önerileri, Envanter performans göstergelerinin belirlenmesi, Takip ve raporlama altyapısı oluşturulması, Operasyonel verimlilik ve nakit akışını iyileştirecek aksiyon planlarının geliştirilmesi
Envanter
Üretim
Üniversiteler Mah. 1597. Cad. No: 3/90 06800 Bilkent, Çankaya Ankara
Bilkent Holding çatısı altında faaliyet gösteren Tepe Kurumsal Çözümler Grubu, her sektörden kurum ve kuruluşun işletme süreçlerinde ihtiyaç duyduğu destek hizmetlerini tek bir çatı altında sunmak amacı ile oluşturulan ve ülkemizin önde gelen entegre tesis ve kurumsal servis sağlayıcılarından birisidir.
Tepe Güvenlik, Tepe Tesis Yönetimi, Tepe Gurme, Tepe ISG, Tepe Pro, ve Tepe One olmak üzere bünyesinde 6 şirketi barındıran Tepe Kurumsal Çözümler grubu, yaklaşık 35.000 çalışanı ve ülke çapındaki hizmet ağı ie bankacılık, enerji, imalat, sağlık ve eğitim sektörlerinde 1000’den fazla müşteriye hizmet vermektedir.
Grubunun Güvenlik hizmetlerinden sorumlu bileşeni olan Savunma ve Güvenlik, müşterilerinin can ve mal güvenliğinin sağlanması gibi önemli bir sorumluluk üstlenmekte ve ülkemizin tamamında etkili bir organizasyon yapısına sahip bulunmaktadır.
Projenin temel amacı, Tepe Kurumsal çoklu hizmet sağlayıcılığı şirket yapılanmasında, Tepe Savunma ve Güvenlik firması tarafından sunulan hizmetlerde kullanılacak insan kaynağının stratejik, taktik ve operasyonel seviyelerde bütünleşik biçimde planlayan; personel çizelgelerini maliyet, hizmet seviyesi ve risk kriterlerine göre optimize eden; uygulama sonuçlarını iş kontrolü kurallarıyla izleyen bir karar destek sistemi prototipi geliştirmektir. Yurt genelinde (yaklaşık 35.000 çalışan) çok sayıda il, bölge, tesis, müşteri sahası ve operasyon merkezinde hizmet veren çoklu hizmet sağlayıcılığı şirket yapılanmalarında insan kaynağının planlanması; hizmet talebi, çalışan yetkinliği, vardiya düzeni, lokasyon, müşteri sözleşmeleri, iş sağlığı ve güvenliği, çalışma mevzuatı, maliyet ve hizmet seviyesi hedeflerinin eş zamanlı olarak dikkate alınmasını gerektiren büyük ölçekli bir karar problemidir. Proje kapsamında, klasik vardiya çizelgeleme problemini yalnızca personel sayısı ve çalışma saatleri açısından ele almak yerine; talep tahmini, çok şirketli kapasite paylaşımı, yetkinlik eşleştirme, iş kontrolü, risk yönetimi, yeniden çizelgeleme ve maliyet optimizasyonunu aynı karar destek mimarisinde birleştirilmesi amaçlanmaktadır. Proje kapsamında geliştirilecek prototipin, uzun vadede Tepe Kurumsal Grubunda yer alan tüm firma ve iş süreçlerine yaygınlaştırılması planlanmaktadır.
Yok
Proje kapsamında geliştirilecek prototip’in gerçek uygulamaya alınması ile birlikte gündeme gelecek iş süreci yeniden organizasyonlarının (BPR) gerek şirket gerekse grup açısından kaynak kullanımında etkinlik artışına bağlı olarak Faiz, Amortisman ve Vergi Öncesi Kâr (FAVÖK) artışı ile sonuçlanması beklenmektedir.
Süreç İyileştirme
Bilkent Holding Denetim Grup Başkanlığı
Büğdüz Mahallesi, Çankırı Bulvarı No:111 / 2-3-4, 06750 Akyurt/Ankara
Türk otomotiv sektörünün halen faaliyette olan en eski üretici kuruluşu TürkTraktör’ün kurumsal yapılanmasını, ülkemizde güvenin bir diğer ifadesi olan Koç Holding ve dünyanın en büyük traktör ve zirai ekipman üreticilerinden CNH Industrial ortaklığı oluşturmaktadır. Türkiye’nin üretim öncülerinden TürkTraktör, endüstriyel hayatına 1954 yılında başlamış ve yıllar içerisinde yükselen bir grafikle, bugün gelinen noktada başta Kuzey Amerika ve Avrupa olmak üzere şimdiye kadar 125 ülkeye yaptığı ihracatla ülkemizin önemli kuruluşlarından biri olmuştur.
Aylık genel planlama kapsamında gerçekleştirilen satış, parçanın kampanyalı satış oranı, sezonsallık ve stok verilerinin sistematik olarak analiz edilmesi ve aylık genel planlama sürecinin mümkün olduğunca otomatikleştirilmesi amaçlanmaktadır. Bu doğrultuda doğru talep ve sipariş miktarının belirlenmesi gereksiz stok oluşumunun önlenmesi ve envanter seviyelerinin azaltılması hedeflenmektedir.
Yok
Projeden beklenen hedef proje sonunda Türk Traktör sistemleri tarafından günlük hayatta kullanılan gerçekçi bir proje olmasıdır
Tedarik Zinciri
Satış Sonrası Tedarik Zinciri Depo Ve Dağıtım Yön.
Atatürk Mah. İnönü Bulvarı No: 52 35800 Aliağa/ İzmir
Tüpraş, Türkiye’nin en büyük sanayi kuruluşlarından biri olup İzmit, İzmir, Kırıkkale ve Batman rafinerileriyle faaliyet göstermektedir. Ham petrol ve diğer hidrokarbon girdilerini işleyerek akaryakıt, jet yakıtı, LPG, denizcilik yakıtları, bitüm ve çeşitli petrol ürünleri üretmektedir. Tüpraş, operasyonel mükemmellik, dijital dönüşüm, veri odaklı karar verme ve sürdürülebilirlik alanlarında yürüttüğü çalışmalarla enerji sektöründe öncü bir konuma sahiptir.
Rafinerilerde bulunan tanklar, belirli periyotlarla planlı bakıma alınmaktadır. Tankların bakım süresince operasyon dışında kalması, rafineri operasyonlarını ve kârlılığını farklı seviyelerde etkileyebilmektedir. Bu nedenle bakım faaliyetlerinin yalnızca teknik ihtiyaçlar doğrultusunda değil, operasyonel ve ekonomik etkileri de dikkate alınarak planlanması önem taşımaktadır.
Mevcut süreçte tank bakım planları, teknik gereklilikler ve ilgili birimlerin değerlendirmeleri doğrultusunda oluşturulmakta; bakım faaliyetleri yüklenicilere verilen iş emirleri aracılığıyla yürütülmektedir. Ancak bakım süreleri, gerçekleşen ilerleme, gecikme riskleri ve tankların operasyonel etkileri bütünleşik bir karar destek mekanizması üzerinden sistematik olarak değerlendirilmemektedir.
Bakım sürelerinin uzaması, tankların planlanandan daha uzun süre operasyon dışında kalmasına ve rafineri performansı üzerinde olumsuz etkiler oluşmasına neden olabilmektedir. Bu kapsamda bakım süreçlerinin görünür hale getirilmesi, gecikme risklerinin önceden tahmin edilmesi, bakım önceliklerinin dinamik olarak belirlenmesi ve kaynakların daha etkin kullanılması için veri analitiği, yapay zekâ ve optimizasyon yöntemlerinden yararlanan bir karar destek sistemine ihtiyaç duyulmaktadır.
Yok
Geliştirilecek sistem sayesinde tank bakım süreçlerinin daha şeffaf, ölçülebilir ve yönetilebilir hale getirilmesi amaçlanmaktadır. Bakım gecikmelerinin erken aşamada belirlenmesi, tankların doğru şekilde önceliklendirilmesi ve bakım kaynaklarının daha etkin planlanmasıyla operasyonel kayıpların azaltılması hedeflenmektedir. Proje sonucunda ortaya çıkacak karar destek yaklaşımının bakım planlama ekiplerinin karar alma süreçlerini güçlendirmesi, planlanan bakım sürelerine uyumu artırması ve rafineri kârlılığına katkı sağlayacak bir yönetim aracı oluşturması beklenmektedir.
Tahminleme/Veri Analizi
İzmir It Department