İçereği Atla

Makine Öğrenimi ile Talep ve Stok Tahmini: Atıl Stok Maliyetlerini Sıfırlama

Mevsimsellik, trendler ve tedarik sürelerini yapay zeka ile analiz ederek optimum stok seviyelerini belirleyin.
20 Eylül 2026 yazan
Makine Öğrenimi ile Talep ve Stok Tahmini: Atıl Stok Maliyetlerini Sıfırlama
OdooBot

Kısa Özet ve Doğrudan Tanım (Quick Summary)

Yapay zeka tabanlı talep tahmini; geçmiş satış hızlarını, sipariş trendlerini, mevsimsel dalgalanmaları ve tedarikçi teslim sürelerini (lead time) algoritmik olarak analiz ederek her ürün için dinamik güvenlik stoğu ve yeniden sipariş noktası belirleyen envanter optimizasyonudur.

Klasik Stok Yönetiminde Şirketlerin Karşılaştığı 4 Büyük Risk

  • Yok Satma (Stockout) ve Müşteri Kaybı: Çok satan bir ürünün stokta kalmaması nedeniyle müşterinin rakibe gitmesi ve ciro kaybı.
  • Atıl Stok ve Finansman Yükü: Yavaş hareket eden ürünlere yüksek işletme sermayesi bağlanması ve depolama maliyetlerinin artması.
  • Son Kullanma Tarihi ve Değer Kaybı: Raf ömrü olan gıda, kozmetik veya teknoloji ürünlerinin depoda eskimesi ve zararına satılması.
  • Tedarikçi Dalgalanmaları: Geciken hammadde teslimatları sebebiyle üretim bantlarının plansız şekilde durması.
ParametreKlasik Minimum-Maksimum YöntemiCoflow AI Talep Tahmini
Güvenlik Stoğu HesabıYılda bir belirlenen sabit adetlerSatış hızına ve trende göre günlük dinamik hesaplama
Mevsimsellik EtkisiDepo şefinin kişisel hafızasına bağlıGeçmiş 3 yıllık mevsimsel eğrilerin algoritmik analizi
Tedarik Süresi (Lead Time)Tedarikçinin taahhüt ettiği sabit günTedarikçinin geçmiş fiili gecikmelerini içeren olasılık hesabı
Satınalma SiparişiManuel liste kontrolü ve acil siparişlerKritik eşiğe gelmeden otomatik üretilen satınalma emri
* Coflow Cloud kurumsal mimari kıyaslama verileri.

Coflow ile Yapay Zeka Destekli Envanter Planlama Adımları

  • 1
    Ürünlerin ABC/XYZ Analizi ile Sınıflandırılması: Ciroya katkı ve tüketim düzenliliğine göre ürün matrisinin çıkarılması.
  • 2
    Makine Öğrenimi Modelinin Eğitilmesi: Odoo envanter hareketleri, kampanya dönemleri ve tatil günlerinin analize katılması.
  • 3
    Dinamik Sipariş Noktalarının Belirlenmesi: Her ürün varyantı için optimum parti büyüklüğü (EOQ) ve sipariş gününün tespiti.
  • 4
    Otomatik Tedarikçi Siparişlerinin Tetiklenmesi: Sistemin satın almacının onayına hazır sipariş taslaklarını tek tıkla üretmesi.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Yeni eklenen veya geçmiş satışı olmayan ürünlerde sistem nasıl tahmin yürütür?

Yeni ürünler benzer kategorideki muadil ürünlerin satış paternleri ve sektör normlarıyla eşleştirilerek soğuk başlangıç (cold start) problemi aşılır.

Ani talep patlamaları (örneğin viral pazarlama) tahmini bozar mı?

Sistem istisnai aykırı değerleri (outlier) tespit ederek genel trendi bozmayacak şekilde dengeler ve kullanıcıya bu sapmayı not düşer.

Depo transferleri ve çoklu şube stokları bu analize dahil mi?

Evet. Her şube ve deponun yerel tüketim hızı ayrı modellenir; merkez depodan şubelere transfer önerileri de otomatik oluşturulur.

İşletmenizi Coflow Cloud ile Geleceğe Taşıyın

Sektörünüze özel hazır Odoo 19 ERP paketlerini dakikalar içinde test edin, açık kaynak gücü ve yapay zeka otomasyonu ile süreçlerinizi hızlandırın.

AI Destekli Helpdesk ve Bilet Yanıtlama: Çözüm Sürelerini %70 Kısaltma
Odoo Helpdesk ile entegre yapay zeka ile gelen biletleri kategorize edin, çözümleri önerin ve SLA ihlallerini önleyin.
WhatsApp Destek