Giriş
Ambalaj sektöründe tahmin hataları, ya üretim fazlası ya da müşteri memnuniyetsizliğiyle sonuçlanabilir. Geleneksel tahmin yöntemlerinin yerini artık yapay zekâ destekli veri analiz sistemleri almaya başlamıştır. Bu sistemler, geçmiş verileri, piyasa sinyallerini ve lojistik kapasiteyi eş zamanlı değerlendirerek daha doğru tahminler sunar.
1. Veri Kaynakları
Müşteri sipariş geçmişi
Sezonluk değişkenlikler
Satış kampanyaları ve fuar dönemleri
Hammadde tedarik süresi ve dış etkenler (döviz kuru, lojistik krizi vb.)
2. Uygulanan Modeller
Makine öğrenmesi (machine learning) tabanlı zaman serisi analizi
Sınıflandırma algoritmaları ile müşteri bazlı talep tahmini
Mevcut stok – üretim kapasitesi – talep tahmin senaryosu entegrasyonu
3. Üretim ve Satın Alma Planlamasına Etkisi
Fire ve stok maliyetleri düşer
İş gücü planlaması daha verimli yapılır
Malzeme tedarik süreci optimize edilir
Kapasite planlamasında ani sipariş artışlarına karşı hazırlıklı olunur
4. Müşteri Deneyimine Katkısı
Sipariş karşılama oranı yükselir
Teslim süreleri daha güvenilir hâle gelir
Müşteriye özel üretim tahmini yapılabilir
Sonuç
Yapay zekâ tabanlı talep tahmini sistemleri, ambalaj sektöründe hem üretici hem müşteri için kazan-kazan durumu yaratır. Doğru tahmin, sadece lojistik değil, müşteri ilişkileri yönetiminde de başarı getirir.
#Asteria_Kutu #KUTU #KOLİ #OLUKLUMUKAVVA #AMBALAJ #DALGEÇEŞİTLERİ #ONDÜLE #KAĞIT #SAMAN #KRAFT #TESTLİNER #OFSET #SÜPELFLEXSO #ABOX #TRİPLEX #LEVHA #KALIPLI #İstanbul #Kocaeli #Sakarya #BOX #CORRUGATEDBOARD #PACKAGING #WAVE TYPES #CORRUGATED #PAPER #STRAW #KRAFT #TESTLINER #OFFSET #SUPELFLEXSO #ABOX #TRIPLEX #SHEET #MOLDED