Makine Öğrenme Yöntemlerinin Depo Yönetim Süreçlerinde Uygulanması: Azure ML Studio Örneği

Authors : Cemal Çelik, Nazan Yelkikalan

Pages : 659-682

Doi:10.19168/jyasar.836791

View : 19 | Download : 19

Publication Date : 2021-04-30

Article Type : Other

Abstract :Dünyamızda ve ülkemizde yaşanılan pandemik gelişmeler, E-ticaret faaliyetlerinin, lojistik tarafta depo ve operasyon yönetimleriyle uyumlu ve eş zamanlı bir şekilde çalışması gerekliliğini tüm işletmelere deneyim olarak yaşatmıştır. E-ticaret faaliyetleri, sipariş taleplerinin olumlu bir şekilde sonuçlanması ile gerçekleşen süreçleri içerir. Siparişlerin, doğru ve hızlı bir şekilde yönlendirilmesi, depo teknolojilerinin, ERP sistemleriyle entegre ve sorunsuz çözümüne bağlıdır. Bu çalışmada depo süreçlerinin iyileştirmesi hedeflenmiş ve süreçlerde oluşan firma verileri bulut teknolojileri üzerinde yer alan makine öğrenme platformlarından Azure MLStudio’da işlenmesi ele alınmıştır. Geleceğe dönük öngörü ve talep tahmin uygulamaları, makine öğrenme yöntemleri ve yapay sinir ağları gibi modellerde hesaplamış ve kullanılan model performansları birbiriyle karşılaştırılmıştır.
Keywords : Depo Yönetimi, ERP, Makine Öğrenmesi