Lojistik, sessizce imalat sektörünün kontrol edilmesi en zor alanlarından biri haline geldi. Üretim ortamlarının çoğunda lojistik maliyetleri öngörülemez görünmektedir çünkü maliyeti etkileyen faaliyetler hala ayrı ayrı ele alınmaktadır. Planlama bir yerde yapılır. Sevkiyatın gerçekleştirilmesi başka bir yerde yapılır. Fatura onayı haftalar sonra gerçekleşir. Yönetim nakliye harcamalarını gözden geçirdiğinde, bu maliyetleri yaratan operasyonel kararlar çoktan alınmış
1. Mevcut durumunuzu değerlendirin Değişiklik yapmadan önce, mevcut envanter yönetim sisteminizi anlamanız ve güçlü ile zayıf yönlerini belirlemeniz gerekir. Envanterinizi nasıl takip ediyorsunuz? Ne sıklıkla güncelliyorsunuz? Ne kadar doğru? Talebinizi nasıl öngörüyorsunuz? Fazla veya atıl (kullanılmayan) envanteri nasıl yönetiyorsunuz? Depolama ve dağıtımınızı nasıl optimize ediyorsunuz? Bunlar, performansınızı değerlendirmek ve iyileştirilmesi gereken alanları saptamak için kendinize
Geçtiğimiz günlerde Calgary’de bir yönetici yemeğinde konuşma yaparken beklenmedik bir farkındalığa vardım. Neredeyse 10 yıl geçmişti, ancak petrol ve doğalgaz liderleriyle hala aynı konuşmayı yapıyordum: Yapay zekâya duyulan merakı, yapay zekâya olan güvene nasıl dönüştürebiliriz? Bu an bana tanıdık geldi çünkü bu zorlukla daha önce karşılaşmıştım. 2017’de, yapay zekanın birçok şirket için hala yeni bir
Yıllardır sürdürülebilirlik programları ölçüm ve raporlamaya odaklanmıştır. Kuruluşlar emisyon verilerini toplamak, karbon ayak izlerini hesaplamak ve paydaşlar ile düzenleyiciler için açıklamalar hazırlamak için büyük yatırımlar yapmıştır. Bu yetenekler hâlâ çok önemli olsa da, söylem değişiyor. Sürdürülebilirliğin bir sonraki aşaması daha iyi raporlar üretmekle ilgili değil, daha iyi kararlar almakla ilgili. Jeopolitik istikrarsızlık, tarife değişiklikleri, değişen
1. Envanter Sorununuzu Tanımlayın İlk adım, envanter sorununuzu ve hedeflerinizi net bir şekilde tanımlamaktır. Yönettiğiniz ürünler nelerdir ve bunlar talep, maliyet, tedarik süresi ve raf ömrü açısından nasıl farklılıklar gösteriyor? Depolama kapasitesi, bütçe, talep değişkenliği ve tedarik kesintileri gibi karşılaştığınız kısıtlamalar ve belirsizlikler nelerdir? Hizmet seviyesi, envanter devir hızı veya kâr gibi optimize etmek istediğiniz
Star Trek serisinde yüzlerce kez tekrarlanan ve artık çok normal geldiği için fark etmediğimiz bir sahne var. Spock bir konsola doğru yürüyor. Bir uygulama açmıyor. Doğru raporu bulmak için üç menüyü tek tek incelemiyor. Oryantasyon eğitimine katılmıyor. Sadece konuşuyor. SPOCK: “Bilgisayar, çözgü bobini düzeneğinin şemalarını göster. Bunları tricorder’ıma gönder.” Bir ritim. Bir çan sesi. Bitti. On
Petrol ve doğalgaz sektörünün işe alım sorunu yok. Sorun, karar verme yeteneğinde. Operasyonlar genelinde, kapıdan çıkan en değerli varlık üretim kapasitesinden ziyade deneyimdir. Bu yıl 143 ülkede 9.000’den fazla enerji sektörü profesyoneliyle yapılan bir ankete göre , iş gücünün %48’i artık 45 yaşın üzerinde ve sektöre daha az genç çalışanın girmesiyle birlikte, önümüzdeki on yıl içinde
1. Mevcut Durumu Değerlendirin Elinizde tam olarak ne olduğunu anlamak için kapsamlı bir envanter sayımı yaparak işe başlayın. Bu adım zaman alıcı olabilir, ancak kontrolü yeniden kazanmak için son derece kritik bir adımdır. Kayıtlarınız ile eldeki gerçek stok arasındaki tutarsızlıkları belirlemeniz gerekir. Doğru verilere ulaştıktan sonra, envanterinizi satış hızı, ürün değeri veya mevsimsellik gibi kriterlere
Yönetim kurulu raporlarına asla yansımayan belirli bir tür kayıp vardır. Bu, tek bir felaket niteliğindeki arıza veya manşetlere taşınan bir kesinti değildir. Bu, her şeyi geciktiren, sadece bir saat kaçırılan bakım penceresi, uygulayan kişilere ulaştığında zaten eskimiş olan üretim planı veya geçen bahar emekli olan ve otuz yıllık belgelenmemiş bilgiyi de beraberinde götüren kıdemli mühendis
Ana Akıma Ulaşırken Alınan Dersler İş yerlerinde yapay zekanın benimsenmesine baktığımızda, sorun yapay zeka ajanları geliştiren insanlar değil neredeyse herkes geliştiriyor. Sorun, şirketlerde kullanım ve dağıtımın kalıcı hale getirilmesidir. MIT’den yapılan yeni bir araştırma, genel yapay zeka pilot projelerinin %95’inin ölçülebilir finansal etki yaratmada başarısız olduğunu gösteriyor (MIT/NANDA Girişimi, 2025). Dağıtım çabalarının %80’i yapay zeka
