Aramayı tamamlamak için enter'a basınız.

Bilgi talebi

Yatırımcı ilişkileri
anketi
Dijital danışmana sorun Dijital
danışmana
sorun
Logo Blog
Logo Blog
0

Python Kütüphaneleri Şimdi Logo Tiger Tahminleme Modülü’nde Kullanılabiliyor!

Logo Tiger 3 Enterprise ve Logo Tiger Wings Enterprise çözümlerinde yer alan Talep Tahminleme Modülü, yeni tahminleme algoritmaları, hesaplama yöntemleri ve talep tahminlemede Python kütüphanelerinin kullanımı özelliği ile daha da güçlendirildi. Bu özellik, Logo Tiger 3 Enterprise ve Logo Tiger Wings Enterprise çözümlerinde 2.77.00.00 sürümünden itibaren kullanılabiliyor.

 

Talep tahminleme nedir ve hangi faydaları sağlar?

Bir işletmenin, mevcut durumunu korumak veya iyileştirmek için uygun stratejilere ve bu stratejilere paralel, doğru hazırlanmış bir plana ihtiyacı vardır. Rekabette öne geçmenin gerekliliklerinden biri doğru öngörüler olduğu için işletmelerin başarısında talep tahminleme kritik bir işleve sahiptir. Logo Tiger Talep Tahminleme Modülü, işletmelere minimum maliyet ile optimum kâr dengesi sağlama konusunda güçlü bir destek sağlıyor.

Tahminleme hesaplamaları, stratejik kararlarda hedeflere ulaşmak için sıklıkla kullanılıyor. İşletmenin ürettiği mal ve hizmetlere olan talebin, gelecek dönemler için tahmin edilmesine imkân tanıdığı için verilecek kararların güvenilirliğinde etkili oluyor.

 

Python kütüphanelerinin talep tahminlemede kullanımı

İşletmelerin gelecek dönemlere ait öngörüler oluşturmasını sağlayan Talep Tahminleme Modülü, geçmiş verileri malzeme veya gruplar bazında dönem dönem görüntülemeye imkân tanıyor. Modülde, geçmiş veriler üzerindeki sapmalar belirlenerek düzenleme yapılabiliyor. Gelecek dönem periyoduna göre seçilen istatistiksel hesaplama yöntemlerini kullanarak yapılan hesaplamayla doğrudan talep fişi oluşturulabiliyor. Talep fişi ile malzeme ihtiyaç planlama fonksiyonu üzerinden üretim emri ve hammadde taleplerini planlamak mümkün oluyor.

Logo, son yıllarda makine öğrenmesinde ortaya çıkan gelişmeler ve bulunan yeni algoritmalarla beraber en popüler programlama dillerinden biri olan Python’ı ve zaman serisi problemlerinde optimal çalışan algoritmaları kullanabilmek için Talep Tahminleme işlemine, Python kütüphanelerinin kullanılmasına olanak sağlayan yeni bir özellik ekledi. Bu özellik sayesinde Python ile de talep tahminlemesi yapabilmek mümkün hale geldi.

 

Makine öğrenmesi ile anlamlandırılmış veriler

Talep Tahminlemeye eklenen bu yeni özellikte Python kütüphaneleri kullanılarak ürünler içerisinde kullanıcıların hazırladıkları scriptler ile yeni tahmin modellerinin yazılması ve  hesaplamada kullanılması sağlandı. Böylece makine öğrenmesi ile anlamlandırılmış veri, program üzerinden oluşturulabilir hale geldi.

 

Yapay zekâ ile gerçeğe en yakın öngörüler

Logo'nun kullanıcılarına sunduğu Talep Tahminleme Modülü, geçmiş satış ve satınalma verilerinden yola çıkarak istatistiksel hesaplama yöntemlerinin kullanılmasıyla gelecek dönemlere ait öngörüler oluşturmaya olanak tanıyor.

Her işletmenin, kendi sektörüne ve iç dinamiklerine göre farklı tahminleme ihtiyaçları olabilir. Örneğin, geçmiş satışlar, müşteri grubu, farklı satış kanalları, dönemsellik, özel günler ve daha birçok değişkeni göz önünde bulundurmak gerekebilir. Logo Tiger Talep Tahminleme Modülü’nün Python kütüphanelerinde kullanılabilmesi, geleceğe yönelik isabetli öngörülerde bulunmak ve sürdürülebilir tahmin analizleri yapmak üzere artık çok daha fazla modelden faydalanma olanağı tanıyor.

 

Tahminleme hesaplamaları yeni algoritmaların eklenmesiyle daha kapsamlı hale geldi

Örneğin, Prophet kütüphanesi, tek değişkenli zaman serisi veri kümeleri için tahminler yapmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir kütüphanedir. Kullanımı kolaydır ve varsayılan olarak trendler ve mevsimsel yapıya sahip veriler için tahminler yapmak amacıyla model için iyi bir hiper parametre kümesini otomatik olarak bulmak üzere tasarlanmıştır. FBPROPHET dışında Delphi programlama diliyle yazılan 10 farklı tahminleme yöntemiyle de Talep Tahminleme yapılıyor.

Ayrıca, Tahminleme Modülüne alternatif kütüphaneler eklenerek tahminleme hesaplamalarına yenileri kolayca dahil edilebiliyor. Yeni kütüphane eklemek için “Talep tahminleme modülünde python kütüphanelerinin kullanımı” videomuzu izleyebilirsiniz.

 

Nasıl kullanabilirsiniz?

Logo Tiger Wings Enterprise ve Logo Tiger 3 Enterprise kullanıcıları, herhangi bir kurulum yapmadan sadece buradaki dosyaları program dosyaları içerisine kopyalayarak bu yeni özelliği kolayca kullanmaya başlayabilir. 

Python kütüphanelerinin talep tahminlemede kullanımı hakkında daha detaylı bilgi için tanıtım videosunu izleyebilir ve Logo Tiger ERP – Tahminleme Modülününde Python Kütüphanelerinin Kullanımı dokümanını inceleyebilirsiniz.

 

Webinar’ımızı izleyin

Logo Yazılım Tiger Ürün Grubu Ürün Yöneticisi Volkan Şahin ile Logo Uyarlama Araçları Ekip Yöneticisi Naci Özkan’ın anlatımıyla talep tahminleme içerisinde Python kütüphanesinin kullanımı ve bunun tahminleme işlemlerindeki sonuçlarının ele alındığı webinar kaydını izlemek için tıklayın.