Category
🗞
HaberlerDöküm
00:00Bu ekranda stok çıkış miktarları üzerinde klasik yöntemlerden arayamadığınızı bile
00:29arama yöntemini, makine öğrenme tekniklerini ve derin öğrenme teknikleri uyguladığımız bir ekran.
00:36Bu veriler üzerinde biz yeniden güncel verilerle arama modellerini, derin öğrenme modellerini,
00:43makine öğrenme modellerini üretebiliyoruz ve ürettiğimiz modeller üzerinde güncel verilerle
00:49tahminler yaparak sadece buradaki ekran ve parametre parametre seçerek ilgili butonlara
00:57seçilmiş modellere göre tahminler yapabilmekte.
01:00Burada öncesinde biz gerçekleşenlere bakıp, daha önceki yıllara gerçekleşenlere bakıp ondan sonra
01:08modelimizi test ettiriyoruz değil mi? Aynı anda birkaç tane model test edip bizim
01:13forecast'imizi hangisi uygunsa gelecek planlamasını da ona göre yapacağız.
01:17Aynen bu şekilde.
01:19Tek bir stoğa bakacağız.
01:21Yani her bir detayda, bunun zaten model eğitimini de sizlere bıraktığımız için hem yeni modeller,
01:30burada bir sürü kombinasyonda parametrelerle yeni modeller çıkacak.
01:34Bunlara göre modeli üreteceğiz.
01:36Ürettiğimiz model sayısı arttıkça, bakın burada bir sürü model var.
01:40Şimdi bu ekranımızda bizim stock çıkış miktarları üzerine bir tahminleme yapıyoruz.
01:46Tahminlemeyi yaparken klasik zaman serisi analizi olan arimaları, sarımaları kullanabiliyoruz.
01:52Aynı zamanda makine öğrenme algoritmalarının dışında deep learning ve dayalı metotları geliştirebiliyoruz.
02:01Hitit Üniversitesi olarak Dalyan Makine'nin Vega, Logo gibi ERP programlarından elde ettiğimiz
02:08geçmiş yıllara ait veriler üzerinde sarıma, arima gibi zaman serisi teknikleri ile makine öğrenmesi,
02:15verilerin öğrenme tekniklerini uygulayarak geleceğe yönelik tahminler yapıyoruz.
02:19Ve bu tahminlerden elde edilen sonuçları da intranet ortamında web tabanlı bir dashboard üzerinden
02:26yöneticileri ve kullanıcıları sunuyoruz.
02:28Kullanıcılar ve yöneticilerimiz de bu raporlar üzerinden geleceğe yönelik kararlarda,
02:37satışlarda veya alacak tahsilatı gibi süreçlerde, kritik süreçlerde onlara bir karar destek hizmeti sunuyoruz.
02:45Bu dashboard üzerinden.
02:47Firmamız kurulduğu yıllarda o zaman bilgisayar olmadığı için normal konvansiyonel yöntemlerle gitti ama
02:55bilgisayar hayatımıza girdikten sonra bütün datalarımızı bilgisayarla tutmaya başladık.
03:01Yıllarca önce sadece veri işledik biz.
03:04Bu verileri sadece işledik, faturalarımızı kestik, stoklarımızı tuttuk.
03:08Ama bu yıllarca biriken veriyi bir şekilde kullanmamız gerektiğini düşündük.
03:14Önce Türkiye'de kimsenin almadığı yalın eğitimi, üretim yapmayan bir firmada denedik biz kendi firmamızda.
03:21İTÜ Üniversitesi ile beraber proje yapmaya karar verdik.
03:23Bu verileri işleyip anlamlı bir hale getirmek istedik.
03:26Ve şirketin kurumsal hafızasını daha verimli bir şekilde kullanmaya başladık.
03:32Meryem Hoca'mla da beraber tabii bunları matematiksel şekilde ifade edip,
03:36farklı modellerle sadece geçmişimiz değil, geçmişten ders alıp,
03:41farklı modellerle yapay zeka, derin öğrenme, makine öğrenmesi gibi terimleri kullanarak bütün verilerimizi işledik.
03:51Ve bugünümüzden ve geçmişimizden ders alıp gelecek planlamasını yapmaya çalıştık.
03:56Bunlardan hatta bizim çalışmamız büyük firmalarda faydalanmak istedi.
04:00Çünkü bizim çalıştığımız cari sayısı 110 bin tane carimiz var.
04:05Yaklaşık 60 bin çeşit ürünümüz var.
04:08Böyle bir kombinasyon yaptığımız zaman ciddi sayıda bir data çıkıyor.
04:12Ama bu big data'yı anlamlandırmamız gerekiyor.
04:16Bu veriler işleniyor.
04:18Sayın hocamlar, Meryem Hanım ve Savaş Beyler bunları Meryem Hanım bilgisayar data tarafını işlerken,
04:25Savaş Hoca finansal olarak anlamlandırıyor.
04:28Bize gelen verileri biz daha sonra bakıp, ya diyoruz ki bunlara çok gerek yok,
04:33bunları çıkaralım, biraz bunlardan ekleyelim vesaire dedikçe,
04:36yani hem üniversiteye hem sanayiyeye bir araya gelince iş daha bir anlam kazanıyor.
04:42Yıllarca zaten şehrimizde olan bir şey var.
04:45Bence diğer şehirlerde de böyledir.
04:47Hep üniversite sanayi işbirliğinin adı var.
04:50Ama maalesef bir şekilde iki taraftan da kaynaklanan belki bir sorundur.
04:55Kimisi bir adım atmadığı için başlanmıyor.
04:58Başlanmadığı için de sonuç alınamıyor.
05:01Şu anda bence teknoloji transfer ofisinin de kurumuyla beraber o kadar rahat oluyor ki bu işler.
05:07Ben bütün sanayicilere de tavsiye ediyorum.
05:10Sevgili danışman hocalarımızla çalıştığımızda bu geliştirdiğimiz model,
05:14bizim elimizde ne vardı bundan önce?
05:17Kendi işlediğimiz datalarımız vardı.
05:19Geçmiş yıllardan birikmiş datalar, şu anda elde ettiğimiz datalar.
05:23Bizim sorunumuz ne?
05:25Ne diyorlar biz ona?
05:26Forecast, yani tahmin diyoruz.
05:29Bu data çok büyük olunca tahminler de gerçeğe çok yakın suyu.
05:33Şansımıza bu dönemde makine öğrenmesi, derin öğrenme, yapay zeka ciddi şekilde geliştiği için
05:41bunları kullanıp aynı anda birçok modeli deneyip geçmişi karşılaştırıyoruz.
05:46Örneğin 2020 yılını alıyoruz.
05:492020 yılındaki dataları kullanıp 2021 hiç gerçekleşmemiş gibi 2021 yılını tahmin ediyoruz.
05:56Ondan sonra bakıyoruz tahminler tutarsa eğer, buradan 2021'den 2022'ye bakıyoruz.
06:022022'den 2023'e, tamam bunlar tuttuysa 2024 yılı datalarından 2025'i tahmin ediyoruz.
06:09Ama her zaman hepsi tutmuyor.
06:11Farklı farklı işte Arima, Sarima, farklı farklı yöntemleri kullanıp
06:15gelecek tahminleme modellerine çalışıyoruz şu anda.
06:18Hitit Üniversitesi ihtisaslaşan bir üniversite.
06:21Dolayısıyla günümüzde üniversitelerin birçok visionları var
06:24ve birçok görevleri var.
06:25Üniversite sadece eğitim yapan, sadece araştırma yapan,
06:28sadece topluma hizmet veren bir kurumdan müteşekkil değil.
06:32Günümüzde üniversitelerin öne çıkartan en büyük özelliklerden bir tanesi de
06:36aslında topluma fayda sağlayabilmek ve bunu yaparken de
06:39amaçları doğrultusunda işbirliğini sağlayabilmekten geçiyor.
06:43Üniversitemiz ihtisaslaşan bir üniversite.
06:45Dolayısıyla Hitit Üniversitesi ihtisaslaşma başlığı altında baktığımız zaman
06:50makine ve imalat teknolojileri ihtisas alanının ön plana çıktığını görmekteyiz.
06:53Ve Türkiye'de bu alanda ihtisaslaşan tek üniversite.
06:57Tabii ki bu ihtisaslaşma beraberinde üniversite-sanayi işbirliğini getirecektir.
07:01Üniversite-sanayi işbirliği de belli başkaları altında faaliyetlerin yürütülmesiyle sağlanabilecek
07:06ve bu amaçla da üniversitemiz teknoloji transfer ofisi anonim şirketini kurmuştur.
07:11Bu ofis aynı zamanda sanayinin ihtiyaç duyacağı bilgi, birikim ve bilimle çalışan tüm altyapıyı
07:18bir araya getirecek ve bununla beraber sanayinin ihtiyaç duyacağı sorunlara çözüm getirecektir.
07:23Günümüzde dijitalleşmede en önemli gelişme açamalarından bir tanesidir.
07:28Dijitalleşmeyi günümüzde önemli hale getiren bütün unsurlarda
07:32üniversite tabii ki üzerine düşen görevi yerine getirecek.
07:35Haliyle sanayinin istemiş olduğu, geçmiş verilere dayalı olarak gelecek hakkında tahmin yapabilecek olan
07:42yeni modeller geliştirme, dijitalleşmeyi artırabilme, yapay zeka modellerini kullanabilme de
07:47yine teknoloji transfer ofisimizin çalışma alanları arasına girmiştir.
07:51Bu kapsamda Dalyan Makine ile yapmış olduğumuz iş birliği ile
07:54firmamızın geçmiş datalarını yine danışman hocamızla beraber analiz ettik
07:59ve bu analiz üzerinden de hızlı bir şekilde geleceğe yönelik tahminlemeler yapmaya başladık.
08:04Bu çalışma oldukça verimli oldu.
08:06Çünkü hem firmamızın datalarını analiz ederek geçmişi ortaya koymuş olduk
08:10hem de yeni modeller uygulayarak da firmanın geleceği hakkında
08:14birlikte karar verebilecekleri bir noktaya onlara sunmuş olduk.
08:18Dijitalleşme tabii ki üniversitenin sadece yapay zeka boyutuna devam etmiyor.
08:22Üniversitenin laboratuvarı imkanlarından da yararlanabildiğimiz
08:25aynı zamanda bilginin de üretildiği bir noktada üniversite-sanayi iş birliğini sağlamaya devam etmekteyiz.