Yapay Zekâ ile Envanter Yönetiminde Devrim

Yapay zekâ (AI) ile envanter yönetimi, geleneksel yöntemlerin ötesine geçerek veriye dayalı, tahmin odaklı ve otomatik bir yapıya dönüşür. İşte bu dönüşümün temel noktaları

Talep Tahmini (Demand Forecasting)

AI, geçmiş satış verileri, sezonluk değişkenler, kampanyalar ve dışsal faktörleri analiz ederek gelecekteki talebi yüksek doğrulukla tahmin eder. Bu sayede:

Fazla stok birikimi önlenir

Stok tükenme riskleri azalır

Tedarik planlaması optimize edilir

Otomatik Sipariş Verme

Yapay zekâ algoritmaları, stok seviyeleri belirli eşiklerin altına düştüğünde otomatik sipariş önerileri veya sipariş işlemleri oluşturabilir. Böylece:

İnsan hataları azalır

Zaman ve maliyet tasarrufu sağlanır

Dinamik Stok Dengeleme

Birden fazla depo veya mağaza arasında stokların yeniden dengelenmesini sağlar. AI; satış hızı, bölgesel ihtiyaç ve lojistik maliyetlere göre stokların nerede bulunması gerektiğine karar verir.

Envanter Görünürlüğü ve İzlenebilirlik

Yapay zekâ, IoT sensörleri ve RFID teknolojisi ile entegre edilerek:

Gerçek zamanlı stok takibi

Lokasyon bazlı hareket analizi

Hatalı yerleştirme ya da stok kayıplarını önleme
sağlar.

Anomali Tespiti ve Uyarılar

AI modelleri alışılmadık hareketleri, stok kayıplarını veya sahte verileri fark ederek otomatik olarak uyarı verir.

Simülasyon ve Karar Destek

"Ne olursa?" senaryolarıyla farklı planların sonuçlarını önceden görebilir, daha stratejik kararlar alınmasını sağlar.

Kazanımlar

• Stok maliyetlerinde azalma
• Stok doğruluğunda artış
• Operasyonel hızlanma
• İnsan hatalarının azaltılması
• Veriyle desteklenen stratejik kararlar