Mezopotamya
New member
Borusan Küme şirketlerinden Borusan Mannesmann, OMP ile hayata geçireceği Tedarik Zinciri Optimizasyonu Projesi ile süreç yanılgılarını ortadan kaldıran bir sisteme geçiyor.
Proje ile tedarik, planlama, çizelgeleme, üretim süreci ve dağıtım ağı üzere kritik değere sahip süreçleri, müşterilere daha yüksek düzeylerde ve daha düşük maliyetle sunmayı amaçlayan şirket, bu sayede verimsizlik, manuel çalışma ve muhtemel yanılgıların ortadan kaldırılmasını hedefliyor. Tedarik Zinciri Optimizasyonu Projesi ile şeffaflık ve iş birliği artırılırken, süreçlerin kestirim odaklı bir modelden talep odaklı bir modele dönüştürülmesi planlanıyor.
Kârlılığa katkı hedefleniyor
Borusan’dan yapılan açıklamaya göre, Tedarik Zinciri Optimizasyon yazılımında yapay zekâ, çözücü (solver) algoritmaları kullanılıyor. Hazırlıklarına 2020’nin Şubat ayında başlanan projenin 2023 yılı Haziran ayında tamamlanması hedefleniyor.
Tedarik Zinciri Optimizasyonu ile tedarik ve talep uçtan uca entegre biçimde dengelenirken, hem talepte tıpkı vakitte üretimde senaryolarla çalışma ve stratejik kararlara dayanak sağlanması, dinamik materyal alokasyonu ile esnekliğin artırılması üzere ana etmenler algoritmalarla ve solver takviyesi ile gerçekleştirilecek. Yatırım fiyatı 3,5 milyon dolar olan projenin hem direkt kârlılık tesiri yaratması, birebir vakitte stok idaresine getirdiği güzelleştirmelerle, en geç 1,5 yılda yatırımı amorti etmesi bekleniyor.
Proje 10 kişilik grupla yönetiliyor
Borusan Mannesmann, “Tedarik Zinciri Optimizasyonu Projesi’ni 10 kişilik bir takımla yürütüyor. Satın alınacak hammaddenin geometrik ve kimyasal özelliklerine karar verilmesinden itibaren üretimdeki kombinasyonlara ve sıralamalara kadar yazılım takviyesi ile hurda ve atık üretiminde azalma bekleniyor.
Hurda ve atık maliyetlerini düşürürken taşımadan kaynaklı kirliliği de önleyecek projenin bir daha sonraki fazında, optimizasyon istenilen düzeye ulaştığında, makine-yazılım entegrasyonunun da sağlanması hedefleniyor.
Bu sayede makinelerin, üretim planı ile direkt entegre olması ve birbirleriyle haberleşerek kusurları azaltılması amaçlanıyor. Üretim çıktılarını ve fire ölçülerini eser miksine bakılırsa belirleme ve güzelleştirmede AI ML imkanlarını kullanarak gelecekte büsbütün entegre bir sistemin kurulmasına imkân sağlanması planlanıyor.
Proje ile tedarik, planlama, çizelgeleme, üretim süreci ve dağıtım ağı üzere kritik değere sahip süreçleri, müşterilere daha yüksek düzeylerde ve daha düşük maliyetle sunmayı amaçlayan şirket, bu sayede verimsizlik, manuel çalışma ve muhtemel yanılgıların ortadan kaldırılmasını hedefliyor. Tedarik Zinciri Optimizasyonu Projesi ile şeffaflık ve iş birliği artırılırken, süreçlerin kestirim odaklı bir modelden talep odaklı bir modele dönüştürülmesi planlanıyor.
Kârlılığa katkı hedefleniyor
Borusan’dan yapılan açıklamaya göre, Tedarik Zinciri Optimizasyon yazılımında yapay zekâ, çözücü (solver) algoritmaları kullanılıyor. Hazırlıklarına 2020’nin Şubat ayında başlanan projenin 2023 yılı Haziran ayında tamamlanması hedefleniyor.
Tedarik Zinciri Optimizasyonu ile tedarik ve talep uçtan uca entegre biçimde dengelenirken, hem talepte tıpkı vakitte üretimde senaryolarla çalışma ve stratejik kararlara dayanak sağlanması, dinamik materyal alokasyonu ile esnekliğin artırılması üzere ana etmenler algoritmalarla ve solver takviyesi ile gerçekleştirilecek. Yatırım fiyatı 3,5 milyon dolar olan projenin hem direkt kârlılık tesiri yaratması, birebir vakitte stok idaresine getirdiği güzelleştirmelerle, en geç 1,5 yılda yatırımı amorti etmesi bekleniyor.
Proje 10 kişilik grupla yönetiliyor
Borusan Mannesmann, “Tedarik Zinciri Optimizasyonu Projesi’ni 10 kişilik bir takımla yürütüyor. Satın alınacak hammaddenin geometrik ve kimyasal özelliklerine karar verilmesinden itibaren üretimdeki kombinasyonlara ve sıralamalara kadar yazılım takviyesi ile hurda ve atık üretiminde azalma bekleniyor.
Hurda ve atık maliyetlerini düşürürken taşımadan kaynaklı kirliliği de önleyecek projenin bir daha sonraki fazında, optimizasyon istenilen düzeye ulaştığında, makine-yazılım entegrasyonunun da sağlanması hedefleniyor.
Bu sayede makinelerin, üretim planı ile direkt entegre olması ve birbirleriyle haberleşerek kusurları azaltılması amaçlanıyor. Üretim çıktılarını ve fire ölçülerini eser miksine bakılırsa belirleme ve güzelleştirmede AI ML imkanlarını kullanarak gelecekte büsbütün entegre bir sistemin kurulmasına imkân sağlanması planlanıyor.