Stok Yönetimi Operasyonlarında Görsel Analitik Odaklı Bir Karar Destek Sistemi

Günümüzde veriye dayalı karar alma süreçlerinin artan önemi, rekabet ve zaman baskısı altında karar vermek durumunda olan karar vericilerin de veriyle kolaylıkla etkileşim kurabileceği gelişmiş sistemlere duyulan ihtiyacı yaygınlaştırmaktadır. Stok yönetimi, talep tahmini ve ekonomik sipariş miktarı (Economic Order Quantity - EOQ) hesaplamasını içeren nicel temelli bir süreçtir. Bu çalışma, sözkonusu operasyonların etkin yönetimi için veri otomasyonu ve yapay zeka entegrasyonu içeren bir karar destek sistemi geliştirmeyi amaçlamaktadır. Sistem; Power BI, Python ve Prophet kullanılarak talep tahminleri üretmekte, sonuçları Excel'e aktarmakta ve öngörülen hesaplamaları otomatikleştirmektedir. Ayrıca kullanıcıların analiz çıktılarıyla doğal dilde etkileşim kurabilmesi için Power Automate üzerinden bir yapay zeka dil modeli entegre edilmiştir. Tüm sonuçlar Power BI tabanlı, gelişmiş gösterge panel sistemi üzerinden karar vericilere sunulmaktadır. Sistem, talep tahmini ve toplam maliyet hesaplamalarını otomatikleştirerek işlem yükünü azaltmış, doğruluk ve tekrar edilebilirlik sağlayarak büyük dil modeli tabanlı yazılım ve görsel paneller aracılığıyla karar alma süreçlerini desteklemiştir. Çalışma, veri analitiği, kestirimci modelleme, operasyonel hesaplama ve yapay zekayı tek bir sistemde birleştiren, kullanıcı dostu ve düşük maliyetli bir dijital dönüşüm modeli sunarak, rekabetçi karar alma süreçlerini hedefleyen işletmelere özgün bir katkı sağlamaktadır.