Yazılım seçimi için öneriler...

Problem yoksa çözüm gerekli değildir. Çözüm için sadece yazılım yeterli değildir. İşinizi bir bütün olarak değerlendirin, darboğazınızı belirleyin, darboğaza - VUCA dünyasına - şirketinizin iş yapma kabiliyetine uygun olan ve gelir yaratan yazılımı tercih edin.

• Kısıtlar Teorisi (TOC) Tamamlama Çözümünü deneyin.
• KendinYap Kılavuzuna bakın, yazılımı-uygulamayı kendiniz yapın.
• Aceleniz varsa yapılmışına bakın, FILLRATE100.
• utkan.ulucay@gmail.com    /  05325987515  /  scai>tech    /   FILLRATE100

Yok satmayı iyileştirmek için...

Perakendede kısıt raf alanıdır. Bulunan ürün satar. Stokları artırmadan yok satışları azaltabilirsiniz. Mevcut kaynaklarınızla satışınızı %10-20 artırabilirsiniz.

Kısıtlar Teorisi (TOC) Tamamlama Çözümünü deneyin. KendinYap Kılavuzuna bakın, yazılımı-uygulamayı kendiniz yapın. Aceleniz varsa yapılmışına bakın, FILLRATE100. utkan.ulucay@gmail.com    /  05325987515  /  scai>tech    /   FILLRATE100

Tahmini iyileştirmek için...

Önce tahmini isabetsiz yapan sebepleri, sonra alınabilecek önlemleri listeleyelim. Tahmin hatasını azaltmanın en iyi yolu tahmin ihtiyacını azaltmak ve detaylardan sakınmaktır.

Yazının Linkedin gönderisine bakabilirsiniz. 

Kısıtlar Teorisi Tamamlama Çözümü tahminsiz - optimizasyonsuz çalışır. 

Gerçekleşen satış eğilimine göre dinamik olarak size hangi noktada hangi üründen ne kadar olması gerektiğini söyler. Metal yakalı asistanınızdır.

Mevcut kaynaklarınızla bütçedeki satış gelirinizi %10-20 artırmak mümkündür. 

utkan.ulucay@gmail.com    /  05325987515  /  scai>tech    /   FILLRATE100

SCAI.TECH sizi yeni paradigmaya hazırlar, Goldfish ürünlerini önerir.

SCAI.TECH tüzel kişiliği yoktur. Değişen paradigmaya uygun Kısıtlar Teorisini (TOC) tanıtmak ve uygulamaya geçişi kolaylaştırmak üzere kitap, makale, gönderi, blog, seminer, eğitim, danışmanlık, pilot çalışmalar yapar. GOLDFISH / Şili firmasının Türkçe destek verilen FILLRATE100 ve OTIF100 bulut servislerini önerir. Linkedin sayfasına ve diğer blog sayfasına bakabilirsiniz.  utkan.ulucay@gmail.com  05325987515

Perakende Çözümü

• Problem: Yüksek stok seviyesine rağmen bazı ürünlerde aşırı stok, bazı ürünlerde yetersiz stok var. Yok satılıyor, depoda yer sıkıntısı var, nakit akışı bozuluyor. 
• Ortam: MTA-Make To Availability, Bulunurluk için üretim, MTS-Make To Stock, Stok için üretim, perakendeciler, toptancılar, tedarik zincirleri içindir.
• Mevcut Çözüm: Tahmin, optimizasyon, SCM-Supply Chain Management-Tedarik Zinciri Yönetimi, WMS-Warehouse Management System-Depo Yönetim Sistemi, CRM-Customer Relationship Management-Müşteri İlişkileri Yönetimi,  ERP-Enterprise Resource Planning-Kurumsal Kaynak Planlama yazılımları, dijitalizasyon
• Önerilen Çözüm: TOC Replenishment-Tamamlama. Daha çok satmak için stokları müşteriden uzaklaştırın. Goldfish bulut servisi FILLRATE100
• Referanslar: Kom Tekstil, Makbul Kurugıda ve diğer vaka çalışmaları, KendinYap Türkçe Kılavuz, Simulatör, Şimdi Anladım! kitabı (Isn't It Obvious? - E.M.Goldratt tercümesidir), blog sayfamızdan forecasting, paradigm shift, supply chain, DDMRP, scai.tech, TOC etiketlerine bakabilirsiniz.

Üretim Çözümü

• Problem: Terminler gecikiyor, üretimde çizelgeleme sorunu var, sık müdahale gerekiyor, dengeli banda rağmen yeterince iş çıkmıyor, fazla mesailer yükseliyor, nakit akışı bozuluyor. 
• Ortam: MTO-Make To Order, Sipariş için üretim, kesikli üretim yapan atölyeler, fabrikalar, tedarik zincirleri içindir.
• Mevcut Çözüm: Tahmin, optimizasyon, simülasyon, bant dengesi, dijitalizasyon, APS-Advanced Planning & Scheduling, İleri planlama ve Çizelgeleme,  ERP-Enterprise Resource Planning, Kurumsal Kaynak Planlama yazılımları
• Önerilen Çözüm: TOC DBR-Drum Buffer Rope, Kısıt Tampon Bağ. Daha çok üretmek için bandı dengelemeyin. Goldfish bulut servisi OTIF100.
• Referanslar: KendinYap Türkçe Kılavuz, Simulatörler, Amaç E.M.Goldratt kitabı, blog sayfamızdan  forecasting, paradigm shift, supply chain, DDMRP, scai.tech, TOC etiketlerine bakabilirsiniz

Proje Yönetimi Çözümü

• Problem: Projeler termininde, bütçesinde, kapsamında bitmiyor. Fazla mesailer yükseliyor, nakit akışı bozuluyor. 
• Ortam: Proje üretimi, şantiye, koleksiyon, arge, ilaç,...üreten fabrikalar, tedarik zincirleri içindir.
• Mevcut Çözüm: Tahmin, optimizasyon, simülasyon, dijitalizasyon, CPM-Critical Path Method, Kritik Rota Yöntemi, PERT-Project Evaluation & Review Technic, Proje Değerlendirme ve İzleme Tekniği gibi yazılımlar
• Önerilen Çözüm: TOC CCPM-Critical Chain Project Management, Kritik Zincir Proje Yönetimi. Daha çabuk bitirmek için daha geç başlayın. 
• Referanslar: Critical Chain, E.M.Goldratt kitabı, blog sayfamızdan forecasting, paradigm shift, supply chain, scai.tech, TOC , project management etiketlerine bakabilirsiniz.

Finansal Raporlama Çözümü

• Problem: Geleneksel muhasebe sistemi günlük kararlara destek olamıyor. 
• Ortam: Tüm üreticiler, perakendeciler, toptancılar, tedarik zincirleri içindir.
• Mevcut Çözüm: Finansal Muhasebe, Maliyet Muhasebesi, Tek Düzen Hesap Planı, tahmine dayalı bütçeleme, hedeflerle yönetim
• Önerilen Çözüm: TOC TA-Throughput Accounting, Dönüşüm Muhasebesi, TOC TP-Thinking Process, Düşünme Süreçleri, Yalın Muhasebe. Geçmişe değil geleceğe dönün, akışı iyileştirin. Beni nasıl ölçtüğünü söyle, sana nasıl davranacağımı söyleyeyim. 
• Referanslar: The Haystack Syndrome, E.M.Goldratt kitabı, blog sayfamızdan forecasting, paradigm shift, scai.tech, TOC , accounting etiketlerine bakabilirsiniz.

Yöneticiler neye inanır? / Matias Birrell / 2021

"%94 ten daha yüksek bulunurluk mu? İmkansız! Makul bir maliyetle sürdürülmesi mümkün değil". 

Genel Müdürlerle konuşurken bunu duymam ilk değil, son da olmayacak.. Elbette onlar zeki ve tecrübeli yöneticiler, elbette çeşitli çıkarımlara dayanarak hızlı karar veriyorlar ve kısıtlı zamanlarını fanteziyle harcamak istemiyorlar. 

Acaba karlı olarak %100 e yakın tamlık (fill rate) sağlanamayacağına olan bu inancın geçmişteki kökeni nedir? 

Tamlık (fill rate) nedir?

Lojistikte yaygın kullanılır, sipariş miktarını karşılamanın ölçüsüdür. En basit ve düz anlatımla tam olarak karşılanan kalem sayısının % cinsinden ifadesidir. Diyelim ki siparişteki iki kalem üründen biri 900 adet diğeri 100 adet olsun. Eğer bunlardan 800 adet ve 100 adet sevk ettiysek bu tanıma göre %50 tamlık sağlarız. O zaman tanımı sipariş adedini içerecek şekilde güncelleyebiliriz. Yeni durumda tamlık oranımız (800+100)/1000 = %90 olacaktır. Eğer 900 adetlik sipariş tutar bazında siparişin %50 siyse bu durumda tamlık oranımız (800/900)*%50+(100/100)*%50= %94,4 olacaktır.

Başka bir ifadeyle tamlık KPI (Kritik Başarı Kriteri) yoruma göre farklı anlamlar taşıyabilir, %50 - %94,4 aralığında değerler alabilir, yine de Genel Müdürler %94 ü inanılmaz bulur. 

Nasıl karar verilir?

Tüketici ürünleri üreten bir üretici ürünlerini toptancılar, distribütörler ve mağazalardan oluşan bir tedarik zincirine satıyor. Diğer emsal firmalarda olduğu gibi bu firmada da yöneticiler iyi eğitimli ve tüketici ürünleri sektöründeki maliyet optimizasyonu tekniklerini bilen kişilerdi: Hat dengeleme, min/max, ekonomik sipariş miktarı, güncel ABC tekniklerine göre birim maliyet hesabı,… 

Bu tekniklerin kullanımında kaçınılmaz sonuç talebi karşılayamayan kapasite, ve aşırı stoklardı. Aşırı stoklar temelde iki kaynağı tüketiyordu: Depo alanı ve işletme sermayesi. Kaynaklar tükenme derecesinde kullanımdayken stok artırmak işletme maliyetini hemen artırıyordu. 

Bunun tamlık oranıyla ne ilgisi var diyebilirsiniz. Aşırı stok oluşumu verilen satış döneminde gerekenden fazla üretim yapıldığını gösterir. Bunun için üretim planı satış döneminden daha uzun vadeli alınmıştır, bu da ancak tahmin doğruluğuyla mümkündür. Tahmin hakkında kesin olarak bildiğimiz tek şey “yanlış” olduğudur, dolayısıyla kaçınılmaz olarak bazı ürünlerde yetersiz stok oluşur, tamlık oranı düşer. Aslında durum daha da kötüdür, bir ürün acil hale geldikçe üretim planı değiştirilir, kapasite ziyan edilir, hızlandırma maliyetleri (fazla mesai, uçak kargo,…) oluşur. 

Peki Müdürler bu kısır döngünün farkında değil mi?

Sorması, cevaplamaktan daha kolay.. Bunun kısır bir döngü olduğunu nereden bilsinler? Daha iyisi, operasyonu optimize edemediklerini nasıl bilsinler? Bütün yaptıkları prestijli üniversitelerde okutulan prensipleri ve sektörde bilinen “en iyi uygulamaları” takip etmekti…. Sektördeki bir çok firmada bir çok müdür de aynı şekilde çalışıyordu.. Senelerce süren optimizasyon çabalarıyla bu firma %94 tamlık oranına ulaşmıştı, bunu gerçekçi ve sürdürülebilir buluyordu. Ne zaman optimizasyonla geliştirmeye çalışsalar stoklar o denli artıyor, yok satmalar o denli çoğalıyordu ki sonunda bunu iyileştirmenin karlı olamayacağına, bir daha denemeye bile gerek olmadığına inanmıştılar. 

Bir çıkış yolu var mı?

Bu devrimcinin sorusudur. Tamlık oranıyla maliyet arasındaki tavizi reddedenin sorusudur. Dr. Goldratt çelişkileri kabul etmeyerek bilim insanının bu çelişkiyi giderene kadar düşünmesi gerektiğini öğretti. Genrich Altshuller aynı şekilde düşünerek, teknik sınırlamayı kaldırmaya odaklanan TRIZ sistemini oluşturdu. Bazı temel kavramları sorgulamak (yanlış olduklarını göstermek) için yöneticilere önceki iki yazımı okumalarını öneriyorum:  Refutation of line balancing ve MIN/MAX ve EOQ Yanılgısı. 

İş Yönetiminin bugünlerdeki ana sorunu organizasyonların sistemik yapısını fark edememektir. Burada sayılanlar sadece örneklerdir. Tamlık oranıyla ilgili yerel optimum sorununu çözmek için günlük fabrika ve tedarik zinciri kararlarının nasıl verildiğini sorgulamalıyız. Yanlış kararlara yol açan inançları, doğrularıyla değiştirebilmeliyiz. Neyse ki bir süredir bu yolda ilerliyoruz ve doğru politikaları biliyoruz. Son 30 yılda yüzlerce (belki de binlerce) firmanın maliyet-stok düşerken %100 e yakın tamlık oranına ulaşabildiğini gördük. 

Sistemik Düşünce fikrine alışmak neden bu kadar zor?

Yıllar önce Russell Ackoff kısa bir yazısında bu soruya cevap verdi. Biri genel diğeri özel olmak üzere iki sebep sıraladı. 

Genel sebep “hataların cezalandırılması” temelinde tecrübe ettiğimiz eğitim sistemiydi (okulda, üniversitede, iş hayatında). Hataları azaltmanın en emniyetli yolu hata yapma riski olan yeniliklerden uzak durmaktı. Dolayısıyla hayatta kalma içgüdüsü ve yenilik baskısı nedeniyle çoğu insan ciddi değişimlerden kaçındı. Sistemik Düşünce, Russel Ackoff’un kelimeleriyle çağın değişimiydi: Paradigma değişimi o denli büyüktü ki geniş bir kitlenin dünya görüşünü sarsıyordu. Ana akımla çelişen bir konu için risk almaya değer miydi? Savunmacı bir görüştür. 

Özel sebep, sistemik düşünce sunumlarında kullanılan jargonun çok yabancı gelmesi, anlaşılma zorluğuydu. 

Sunum jargonu kimi zaman tuhaf olabiliyor ama kanımca genel sebep daha belirleyicidir. 

Önümüzü kesen endişeler

Ölümünden önce Dr. Goldratt bitirmeye fırsat bulamadığı Yönetim Bilimi üzerine son kitabı için bir önsöz yazmıştı. Yazıda yöneticileri bloke eden üç endişeden söz ediyordu. Her yönetici bu üç endişeden kendine göre etkileniyordu.

• Birinci endişe: Karmaşıklık (complexity). Dolayısıyla yönetici daha kolay anlaşılabileceğini / yönetilebileceğini düşünerek sistemi ayrı ayrı yönetilecek parçalara ayırır.
• İkinci endişe: Belirsizlik (uncertainty). Dolayısıyla daha iyi kontrol edebileceğine inanarak daha çok detay toplamaya çalışır (tahmin!).
• Üçüncü endişe: Çatışma (conflict). Dolayısıyla yönetici kaçınamadığı çatışmalarda taviz vererek çözümlemeye çalışır (optimizasyon!). 

Sonuç

Çok karmaşık iş deneyimi yaşarken, çatışma  ve karmaşanın basit şekilde çözüldüğünü daha önce görmemişken, belirsizliğin büyüdüğü ve büyürken sistemin karmaşasını giderek artırdığı bir ortamda Yönetici ancak eğitim-iş hayatında öğrendiği kesin doğru bildiklerine tutunabilir, bunlar artık neredeyse dogma haline gelmiştir. 

Okuyucuları kendi inançlarını gözden geçirmeye davet ediyorum. En azından iş idaresiyle ilgili olanlara bakın, muhakemenize güvenin. Şaşıracaksınız. 

Orjinali Matías Birrell 08/10/2021

Yapay Zekayla tahmin iyileştirilebilir mi? / Matias Birrell / 2021

"Tahmin kalitenizi iyileştirmek ister misiniz? Makine öğrenimiyle desteklenen yeni bir tahmin algoritması geliştirdim. Tüm tedarik zincirlerine uygundur…." 

Bu Linkedin’de 12 Ekim 2021 de yayınlanan bir gönderinin girişidir. Vaad edilen temelde “AI (Yapay Zeka) ile daha iyi tahminleme yapmaktır”. Diyelim ki bu mümkün, ne faydası olacaktır? Tahmin doğruluğunun otomatik öğrenmeyle iyileştirilebilmesi mümkün mü diye sormuyorum. Çok daha temel bir soru: Bunun bize ne faydası olacak? 

Stok miktarını neler belirler?

Stok sadece müşterinin bekleyecek tahammülü olmadığı zaman anlık satış yapmak için gereklidir. Herhangi bir satış noktasındaki herhangi bir SKU için talep çok değişkendir. Amaç talebi karşılamaksa VE talep çok değişkense, bu durumda çoğu zaman bir sonraki tedarike kadar azami talebi karşılayacak miktarda (aşırı) stok taşımak gerekecektir. Bir sonraki tedarikin toplam süresi (akış süresi) bizim sipariş verme süremiz ve tedarikçiden bize ulaşma süresinin toplamıdır. Bu süre uzadıkça tutulan stok miktarı da artacaktır. 

Aşırı stokların yansımaları

Daha fazla stok için hem yere hem paraya ihtiyacımız vardır. Her ikisi de kısıtlı kaynaklar olduğu için stok arttıkça çeşitlilik azalır dolayısıyla satış düşer. Akış süresi uzadıkça stoklarda bozulma / yıpranma / eskime gibi riskler ortaya çıkar. Operasyonumuzun ROI (Yatırım geri dönüşü) oranı da düşer. 

Tahminin stoklara etkisi

Eğer tahminlerimiz tutmuyorsa bir yandan bazı ürünlerde yetersiz stok nedeniyle satış kaybederken bir yandan da bazı ürünlerde aşırı stoklar oluştururuz. Eğer tahmini iyileştirebilirsek bu yan etkiler de iyileşir. Ancak stok miktarını etkileyen ana unsur akış süresidir ve daha iyi tahmin yapsak bile akış süremiz değişmediği için tutulan stok miktarı da değişmeyecektir. “Daha iyi tahmin yapınca ne kadar stok gerektiğini bilirim” diyeceksiniz, haklısınız ancak talep oldukça değişkendir, aynı dönemde bazı ürünler çok satıyorken bazıları az satacaktır ve her durumda akış süresi boyunca azami talebi karşılayacak kadar stok tutmak gerekecektir. Bu sürenin uzun olduğuna inanıyorum çünkü her gün her ürün için satış tahmini yapılmaz, haftada bir veya ayda bir yapılır ki bu da süreyi uzatır. Dolayısıyla tahminle çalışıyorken akış süresi uzundur, daha da kötüsü eğer min/max kullanıyorsak bir sonraki tedarik süresi de değişkendir, bunun da tahmin edilmesi gerekir! Ve hala tahminin iyileştirilmesinden söz ediyorum…

Yani diğer her şey aynıyken tahmin kalitesini iyileştirerek yer ve para ihtiyacını azaltamayız. İyileştirilmiş tahminle yetersiz stoklu ürünlerin azaldığını ve satışın arttığını düşünelim. Stoklara bağlanan para çok azalmaz çünkü yetersiz stoklu ürünleri takviye ettik, aşırı stoklu olanların bir kısmını azalttık ancak stok miktarını belirleyen temel faktör olan akış süresini değiştiremedik. 

Şirketin karlılığını ne belirler?

Belki de buradan başlamalıydım. Şirket bir sistemdir ve karlılığı kısıtlı kaynaklarıyla sağlayabildiği akış kadardır. Başka bir ifadeyle harcadığı her 1 TL için kaç TL kazandığıdır. TOC (Kısıtlar Teorisi) literatüründe şirket içindeki para 3 boyutta izlenir: Çıktı, stok, işletme gideri.

• Çıktı: Satışlarla elde edilen paradır, para kazanma hızıdır (periyotla izlenir, TL/hafta gibi)
• Stok (Yatırım): Sistemde alıkonan ve çıktıya dönüşebilecek para miktarıdır (makinalar, binalar, ham – yarı – mamul maddeler,..) Ürünlerle demirbaşları ayırabilmek için stok yerine yatırım diyelim.
• İşletme Gideri: stokları satışa çevirebilmek için harcanan tüm paradır. 

Doğrusal veya Doğrusal Olmayan optimizasyonda sistem için bir amaç belirlenir, Şirket için amaç kar etmektir. Şirketin kaynakları sınırsız olsaydı kar sonsuz olurdu, kaynaklar sınırlıdır ve bu durum amacı etkiler. Sistemlerde bu etkiyi azaltmak için bir çok kaynakta yedekleme yapılır (örnek: tek böbrekle yaşanabiliyor ama iki böbreğimiz var), demek ki az sayıda aktif kısıt vardır. Dolayısıyla şirketin karlılığını az sayıdaki kısıt ve bunların yönetim biçimi belirler. Yer ve sermaye aktif kısıtlardır, stoklar artınca her ikisi de daha fazla kullanılır hatta tüketilir. Böylece daha fazla satış için gereken ürünleri alacak sermayemiz, aldığımızda koyacak yerimiz kalmaz, yok satarız. 

Tahmin ve karlılık ilişkisi

Tahmin yaparken akış süresi uzuyor ve bu da yer – sermaye kaynaklarını tüketecek kadar çok kullanıyor. Öyleyse tahmin doğruluğu artarsa karlılık nasıl artacaktır? 

Daha iyi tahminle yer – sermaye kaynaklarını daha iyi kullanılabilir ama kullanım miktarı pek azaltılamaz.  Yok satmalar azalacağı için küçük bir iyileşme olacaktır ama uzun akış süresi nedeniyle stok seviyesi çok değişmeyecektir. Peki ya akış süresini kısaltabilseydik? Stok miktarını belirleyen çarpanlardan biri akış süresidir, talep tüm değişkenliğiyle aynen devam ederken dahi azami talebi daha kısa akış süresiyle çarpınca tutulması gereken stok miktarı azalacaktır. Böylece yok satarlar azalırken beraberinde yer – sermaye kullanımı da azalacaktır. Dolayısıyla eldeki kaynaklarla ürün çeşitliliğini artırarak satış şansı yükseltilebilir. Tipik perakende ortamında mağazalara her gün ürün sevk edilebilir, eğer her ürünü her gün tedarik edebilseydik ne değişirdi? 

Bu şartlarda daha iyi tahmine neden ihtiyaç olsun? Sadece bir günlük dönemde en iyi tahmin dünü tekrar etmek olurdu: Dün satılan kadarını tamamla.. Ancak talepteki değişkenlik nedeniyle mevcut stok seviyeleri ürün bazında yeterli olmayabilir. Talebin yönüne bakarak stok seviyelerini otomatik ayarlamaya TOC de Dinamik Tampon Yönetimi adı verilir, DemandDriven (Talep güdümlü) ifadesinin çıkış noktasıdır. İhtiyacınız günlük stok verisini toplamaktır ki bunu zaten çoğu perakendeci yapar. Veri yazılımla işlendiği için yormaz, zaman almaz, yine de bir “insanın” gözetimi önerilir. 

Talep tahmini ne zaman uygundur?

Kapasite tayini stratejik bir karardır. Pratikte büyük miktarlarla kapasite değişimi kolay değildir. İkiye katlamak veya yarıya düşürmek önemli kararlardır, sık yapılamaz, önceden planlanması gerekir. Bu tarzdaki kararlar için S&OP (Satış ve Operasyon Planlama) gereklidir. 

Kapasite seviyesinde önemli ölçüde istatistik bütünleme (aggregation) vardır, büyük sayılar kuramı geçerlidir. 3000 ürünü olan bir firmada yüzlerce üretim hattı yoktur, ürünler aileler halinde bir araya toplanmıştır, kabaca 10 üretim hattına dağıtılmıştır. Dolayısıyla bu hatlara olan talep tahmini tek tek ürünlerden daha tutarlı yapılabilir. Bu durumlarda kapasite için tahmin yapılması yararlı olacaktır. Dikkat edilmesi gereken konu üssel (exponential) kavramının zor anlaşılmasıdır, başka bir yazıda değinilecektir. 

Diğer taraftan bugün tedarik zincirleri karmaşıklaşıyor ve yapay zekayla kapasite dengelemesi, navlun optimizasyonu, aktarma merkezi yerleşimi, … uygulamaları artıyor. Bu anlamda TOC tabanlı ELI (sanırım Eli Goldratt anısına isimlendirilmiş) uygulamasıyla Throughput Inc. oldukça başarılı sonuçlar alıyor. 

Sonuç

Satış noktalarında tahmin doğruluğunu artıracak bir sistem olsaydı, akış süresi kısalmayacağı için toplam stok seviyesi çok değişmeyecekti, sağlanacak iyileştirme oldukça sınırlı kalacaktı.

Diğer taraftan hiçbir tahmin sistemi olmadan Dinamik Tampon Yönetimi ve kısa akış süresi uygulansaydı karlılık üzerinde daha etkili ve işletimi daha kolay olacak, daha az yer-sermaye gerektirecek ve yetersiz / aşırı stoklu ürünleri azaltacaktı. 

Orjinali Matías Birrell 14/10/2021 

Akışı Düzenlemek / Matias Birrell / 2020

Peter Senge, “bağımlılık (interdependence)” fikrine 20 yaşından beri tutkuyla bağlıymış. Sistem Yaklaşımını (Systemic Thinking) inceledikçe bir çok yazarın “bütün, parçaların toplamından fazladır” fikrini paylaştığını görürüz. Sistemler sadece bir araya gelmiş parçalardan ibaret değildir. Aynı zamanda bu parçaların kendi aralarındaki etkileşimi de ifade ederler. Sistemin çıktısı olan akış (flow) bu etkileşimin ürünüdür ve etkileşim olmadan tüm parçaları bir araya getirseniz bile aynı akışı sağlayamazsınız.

The Fifth Dicipline / Peter Senge kitabında Sistem Yaklaşımı beşinci disiplin olarak sunulur. Bu şirketler için fevkalade geçerlidir çünkü şirketler birer sistemdir ve yöneticiler akışı artırmaya çalışır. Akış hem malzeme / hizmetin müşteriye doğru gidişini hem de bilgi ve paranın müşteriden gelişini içerir. Öyleyse kendimize akışı nasıl iyileştireceğimizi sormalıyız. Synchronization / Matias Birrell kitabımda önemli noktanın firmadaki değişik akışların uyumlandırılması (synchronization) olduğunu belirttim. Bunu bozan etkenlerin sistemik çelişkiler olduğunu ve metodik bir yaklaşımla çözülebileceğini gösterdim. Ancak burada söz etmek istediğim bir konu daha var..

Uyumlandırmayı aynı anda yapılan birkaç aktivite olarak tanımlayalım. Şirketler gibi karmaşık sistemlerde aynı anda yürüyen çok sayıda akış vardır ve çıktıyı elde etmek için bunları uyumlandırmamız  gerekir.  Ya bu akışlardan birinin ritmi diğerlerinden farklıysa? Bir akış günler boyu sürüyorken diğer biri belki de saatler içinde bitiyordur, bunların çıktılarını nasıl uyumlandıracağız?

Farklı ritimleri örneklemek için sulanması gereken bir tarlayı düşünelim. Yağışlı günlerde yeterince sulanan tarlanın ilave sulama ihtiyacı olmayacaktır. Yağışsız günlerde önceki yağışlarda biriktirilen rezervuardan (gölet, set, baraj) yararlanabiliriz, bunun için de yağışlı günlerde bir rezervuarda suyu biriktirebilmemiz gerekir. Böylece yağışın kesikli ama sulamanın sürekli olmasına rağmen iki akış (yağış ve sulama) birbirinden ayılır ve istediğimiz zaman devreye alabileceğimiz hale gelir.

Şirketlerde talep, üretim, tedarik ve nakit akışları vardır. Her birinin ritmi farklıdır. Uyumlandırmak için rezervuar kullanırız, bu rezervuarlara TOC (Theory Of Constrains, Kısıtlar Teorisi) literatüründe tampon deriz. Tamponlar fiziki stok veya zaman veya kapasite cinsinden veya bunların kombinasyonu halinde olabilir. Örneğin tüketici ürünleri yapıyor ve derhal teslim istiyorsanız ürün bazında stok tamponu, siparişe üretim yapıyorsanız termin vererek zaman tamponu yaparsınız. Tamponlar birikme, aslında durma noktasıdır, dolayısıyla mümkün mertebe az olmalarını isteriz. Çok sayıda tampon olmasını tercih etmeyiz, sadece ritimleri çok farklı olan akışları ayırmak için tampon öneririz. TOC uygulamalarında akışın tamponlarla kontrolü uzun yıllardır başarıyla tecrübe edilmiştir. Bu yöntemde ritim değişikliklerine göre tampon büyüklüğü dinamik ayarlanmaktadır.

Şirketinizdeki akışlar arasında uyumsuzluk var mı? Belki de seçilmiş noktalara uygun şekilde yönetilen tamponlar eklemeniz gerekiyordur…

Orjinali: Matías Birrell

Min/Max ve Ekonomik Sipariş Miktarı Yanılgısı / Matias Birrell / 2021

Neden stoklarımız var?

Sabundan gıdaya, ev aletlerinden diş fırçasına tüm tüketici ürünleri için stok taşıyoruz. Aklımıza sadece mağazalar geliyor ama aslında bölge depoları, dağıtım merkezleri hatta fabrika depoları da var. Stokların ortak paydası bir müşteri talebi olmadan satın alınmış, sevk edilmiş, üretilmiş olmalarıdır. Sadece müşterinin beklemeye razı olacağından daha uzun zamanda üretilebilen/müşteriye ulaştırılabilen ürünler için stok tutmak gerekir. Eğer müşteriniz yeterince sabırlıysa veya siz yeterince hızlıysanız stok tutmaya ihtiyacınız olmaz.. Dolayısıyla bazı hallerde satıştan önce stok tutmak gereklidir ama her SKU için ne kadar stok tutulmalıdır?

Stok yapmak maliyetli olduğu için “mümkün mertebe az” stok isteriz ama diğer taraftan bulunan mal sattığı için “beklenen azami satışı karşılayacak kadar çok” stok olmalı deriz. Talep değişkendir, dolayısıyla ortalama talebe göre stok tutarsak kimi zaman satış kaybı yaşarız. Bu kayıplardan sakınmak için daha çok stok tutmaya istekliyizdir. Ayrıca tedarikteki aksamalardan korunmak için de stok gerekir. Öyleyse optimal stok için formülümüz “asgari stok seviyemiz bir sonraki tedarike kadar azami talebi karşılayacak miktarda stoktur”.

Sonraki tedarik ne zaman olacak? Beklenen azami satış = ortalama talep X tedarik süresi X emniyet çarpanı olarak ifade edebiliriz. Tedarik süresi uzarsa gereken stok miktarı artacaktır, tersi de doğrudur. Bu aslında modern stok yönetimi için bir ipucudur. Şimdi çoğu tedarik zincirinin nasıl işlediğine bir bakalım.

Bir tamamlama siparişi üretim emri veya satın alma emri veya sevk emri olabilir. Her durumda bu bir karardır, dolayısıyla eğer istersek farklı davranabiliriz. Eğer işletmenizde eşzamanlı aşırı ve yetersiz stok sorunu varsa sebebi bir süredir verdiğiniz tamamlama siparişleridir. Peki bir sonraki tamamlama siparişi ne zaman verilecek? Tabii ki biz karar verdiğimizde! Peki ne zaman sipariş vereceğinizi nasıl bileceksiniz? İnternette araştırdığınızda çeşitli kaynaklar bulabilirsiniz, ortak noktaları aşağıdaki gibi olacaktır:

·     Karlılık için iyi stok yönetimi önemlidir, gereklidir.

• Tekrar sipariş verme noktası, min / max, ekonomik sipariş miktarı (EOQ) benzeri yöntemler önerisi

MIN/MAX ve EOQ Yöntemleri

Yöntemin amacı en düşük maliyetle bulunurluk sağlamaktır. MIN = bir sonraki tedarik gelene kadar geçen sürede talebi karşılayacak miktardır. Kimi zaman buna tekrar sipariş noktası (ROP) denir. MAX = maliyet optimizasyonuna göre hesaplanan ekonomik sipariş miktarı + MIN stok miktarıdır, yani MIN noktasına gelince stokları MAX noktasına tamamlarsınız.

Ancak bu gösterimde iki gerçek dışı varsayım vardır: 1) Genellikle ürünler sipariş edildiği anda depoya girmezler 2) Genellikle talep grafikteki kadar kusursuz doğrusal değildir. Gerçek hayat aşağıdaki gösterime benzeyecektir.

Tedarik için sipariş verdikten sonra tedarik süresi kadar beklememiz gerekecektir. Anında tedarik edebilseydik zaten stok tutmazdık! Ayrıca talep değişkendir. Dolayısıyla yetersiz stok riskimiz vardır. Talep değişkenliği nedeniyle sabit EOQ miktarındaki tedarik siparişlerinin zamanlaması değişken olacaktır. Değişen aralıklarla aynı miktarda sipariş verdiğimizde tuttuğumuz stok miktarı her zaman hatalı olacaktır, hata artış yönüne meyillidir. Yani akademik dünyada çok popüler olan min/max yöntemi talebin çok az değişkenlik gösterdiği istisnai haller hariç her zaman yanlış stok miktarına yol açacaktır.

Eşzamanlı aşırı ve yetersiz stok kronik sorununun çözümünde sipariş sıklığı önemli bir unsurdur.

Eğer siparişleri sıklık olarak belirlersek artık min miktarına gerek kalmaz. Max hala hedef stokumuzdur ancak sık sipariş verdiğimizde EOQ ya nazaran çok daha düşük miktarlarda alım yaparız. EOQ formülünde yetersiz stok maliyeti, stok taşıma maliyeti ve sipariş verme maliyeti dikkate alınır. Kavram yeterince büyük miktarda sipariş verilirse sipariş verme maliyeti (senede verilen sipariş sayısı azalır) düşer ama stok taşıma maliyeti artar. Öncelikle yok satmanın maliyeti öngörülemez ve çoğu zaman sanılandan daha yüksektir. Firmanın itibarı zedelenir, gelecekte satış kaybına yol açabilir, yetersiz stoklu sürenin uzunluğuna göre farklı yansımalar olabilir. Pareto prensibi satışta da geçerlidir, sebeplerin %20 si sonuçların %80 ine neden olur, 80-20 sayıları asimetriyi gösterecek şekilde seçilmiştir. Bir vakada %5 yok satışın ciroda %30 kayba yol açtığını gördüm. Biliyorum çünkü bu stoklar tamamlandığında satışlar %40 arttı.

Dolayısıyla EOQ formülü yok satma maliyetini önemli ölçüde hafife alır. Üstelik depolama ve sipariş verme maliyetleri “ödenmiş maliyetlerdir”, sabittirler (sunk cost, fixed). Deponun kapasitesini aşmadığınız sürece deponun size maliyeti değişmez. Sipariş verme maliyetini oluşturan temelde satınalma ekibinizin maaşıdır ve verdikleri sipariş sayısına göre ödeyeceğiniz maaş değişmez. Pratikte bu kalemlerin marjinal maliyeti sıfıra yakındır. Formülü bu şartlarda uygulayınca çıkan sonuç çok düşüktür, geçersizdir. Sipariş verme maliyetinde söz edilen nakliye ve tip değişimleridir ancak tip değişimleri nadiren cebinizden para çıkmasına neden olur.

Dolayısıyla min/max ve EOQ artık geçerli değildir, yanlış tamamlama kararlarına sebep olurlar.

TOC (Kısıtlar Teorisi) Alternatifi

TOC = Theory Of Constraints, Dr. Goldratt tarafından oluşturulan yönetim metodolojisidir, stok yönetimine de uygulanmıştır.

Amacımız bir sonraki tedarike kadar beklenen azami talebi karşılayabilecek minimum miktarda stok bulundurmaktı. Önce tipik çözümü anlatacağız ve sonra özel hallere bakacağız.

İlk işimiz tedarik siparişi sıklığını belirlemektir. Bu bir sonuç değil, bir karardır. Bu karar tamamlamadaki değişkenliği büyük ölçüde giderecektir. İkinci işimiz optimum miktarları unutmaktır. Sıklık tedarikçiyle sorun çıkarmayacak mümkün olan en kısa aralıktır. Böylece daha kısa vadeler için gereken stok alanı ve bağlanan para azalacaktır. Böylece daha az stokla kısa dönemli beklenen talebi karşılayarak bulunurluk sağlayabileceğiz. Hedeflenen stok seviyesinden kısa dönemli talep kadar tamamlama yöntemine TOC de Tampon Yönetimi diyoruz. Doğru tampon büyüklüğünü nasıl bileceğiz?

Başlangıç değeri çok önemli değildir çünkü sistem nasıl olsa kendisini dengeleyecektir. Kolay yöntem akış süresi kadar bir dönemin son 3-6 aydaki hareketli toplamlarına bakarak en yüksek olanı seçmektir. Kimi zaman bunu bir emniyet faktörüyle çarpmayı da tercih edebilirsiniz. Sistem talep ve tedarik hareketlerine bakarak trafik ışıklarına göre belirlenen kural setine uyarak dinamik tampon yönetimini otomatik yapacaktır.

Özel Haller

Dikkate değer 3 özel hal vardır:

1.      Aynı zincirin depolama ve satış noktaları

2.      Üretimden veya başka tedarikçilerden beslenen Merkez Depo

3.      İthalatla beslenen Merkez Depo

Birinci durumda depo ve satış noktaları bize aittir, tüm operasyon bizim kontrolümüzdedir. İdeali satış noktalarına günlük sevkiyat yapılmasıdır, böylece stoklar önemli ölçüde azalır, olası yetersiz stok halleri nadiren bir günden uzun sürer. Her gün yapılamıyorsa gün aşırı yapın, en kötü durumda azami 3 günde bir sevk edin. Aynı şehirde ancak merkez depoya uzak çok sayıda satış noktası olduğunu ve ancak 3 günde bir sevkiyat yapabildiğimizi düşünelim. Bu durumda kamyonun her çıkışında tüm satış noktalarını ziyaret etmesi sağlanabilir. Benzer noktalar artıyorsa bölge dağıtım deposu düşünülebilir. Zincirin kontrolü bizdeyken sevkiyat sıklığını artırmalıyız.

İkinci durumda depoya gelecek ürünler bizim fabrikamızdan veya anlaştığımız tedarikçilerin fabrikalarından üretilerek gönderilmektedir. Bu durumda günlük sipariş vermeye çalışmak anlamsızdır. Her gün tip değiştirmek yerine benzer ürünleri haftanın bir gününe gruplayarak haftalık sipariş verebilirsiniz. Böylece hem her gün sipariş vermiş hem de bir haftalık miktar istemiş olursunuz. Üretici de her gün ilgili grubun tamponunu tamamlamış olur.

Üçüncü durumda tedarik süresi görece uzun olduğu için bu işleyişe dikkatli şekilde tahminlemeyi eklemek gerekecektir. Tahmin hatalarını azaltmak için veriyi birleştirmek ve vadeyi kısaltmak gerekir. Ancak nakliye süresini maliyet artırmadan (gemiden uçak sevke değiştirmek gibi) kısaltamayız, bir konteyner dolusu malı satmak da zaman alacaktır. Üstelik bu şartlar rakipleriniz için de benzer durumdadır. 

Sonuç

Sanayinin iyi uygulamaları ve akademik dünyanın yöntemleri maalesef çoğu zaman yetersizdir. Örneğin 10 kalem ürünü listeleyin ve bir süpermarkete gidin, bakalım hepsini bulabilecek misiniz? Hatta son tüketim tarihi olmayan yerli malı bir ürün seçin ve üretim tarihine bakın, üretildiğinden bugüne uzun zamandır stokta olduğunu fark edeceksiniz. Artık biliyorsunuz!

Diğer tarafta TOC uygulayan işletmelerde stoklar azalırken servis seviyeleri %100 e yakın oranda iyileşmektedir. Her zaman biraz daha iyileştirecek fırsat vardır, bunun için bilgi eksiğini gidermek gerekir, dileriz bu yazı sizin için bir başlangıç olur. 

Orjinali: Matías Birrell 13/09/2021

Tedarik Zinciri Yazılımları hakkında...

The Forrester Wave Q1, 2020 raporunda söz edilenlerin bir kısmını ve bazı ilave yazılımlar hakkında kısa bilgi (hiç birini kullanmadım) ve web bağlantılarını paylaşmak istedim:

Relex Living Retail Platform : Forrester raporda en beğenilen yazılım olmuş. Rahat okunan, ferah bir web sitesi var, Helsinki merkezli, küresel firma. Optimizasyon ve AI odaklı; talep planlama, promosyon - indirim - planogram - asorti planlama, tedarik zinciri entegrasyonu, perakende ve S&OP entegrasyonu sunuyor. Müşteri referansları ve blog yazıları da sitede görünüyor.

SAP Omnichannel Planning Suite : Ağır bir uygulamaya benziyor, çok parçalı, danışmanla entegrasyon gerektireceği belli, daha çok süreci dijitalleştirmeye odaklanmış, tamamlamayı nasıl yaptığını söylememişler. 

Blue Yonder Retail Planning Suite : Pratik görünüyor, uçtan uca tam kapsamlı, planlama - uygulama - omnichannel olarak 3 başlıkta kurgulanmış, müşteri referansları verilmiş, blog ve geniş bir kaynak sayfası var, tahmin - optimizayon - AI içeriyor, Gartner raporlarında beğenilmiş.

SAS Intelligent Planning & Customer Intelligence 360 : Talep planlama - asorti planlama - finansal planlama olarak 3 başlıkta düzenlenmiş, tahmin - optimizayon - AI odaklı hazırlanmış, kolay kullanım iddiası var, bulunurluk sağlayarak indirim kayıplarını azaltacağını ve müşteri memnuniyeti sağlayacağını vurguluyor, omnichannel destekliyor, modüler yapısıyla arzu edilirse ilave nitelikler eklenebiliyor, KOBİ ölçeklenebiliyor, çeşitli endüstrilerde referans listeliyor, geniş bir blog - kaynak içeriği sağlanmış. Türkiye temsili var, referans Türk müşteriler var.

SymphonyAI Category Planning and Management Suite : Ferah bir sitesi var, uçtan uca komple çözüm öneriyor, mağazada alan planlamasından tahmine, optimizasyondan AI kabiliyetine her şey var, marketlere uygunluğu değerlendirmelerde öne çıkmış, tazelik fikri vurgulanıyor, referansların arasında Lidl, Carrefour, Migros var. Blog ve kaynaklara ulaşılabiliyor.

Onebeat : plan - optimizasyon - uygulama vurgusu var, ferah bir site, mağazalar arası transfer, asorti planı, promosyon planı, koleksiyon yönetimi, tamamlama, sezon - ürün yönetimi yapıyor. Hazır giyim perakendede iddialı, güzel referansları var. TOC tabanlı uygulama.

Dynamic Action : EDITED firması DynamicAction firmasıyla birleşmiş. Piyasa Zekası, Data, Analitik, Araştırma olarak 4 ürün oluşturulmuş. Hazır Giyimde önemli müşteri referansları var. Zengin bir blog - kaynak desteği sunuyor. Big Data erişimi ve analiziyle yönetime karar desteği için hazırlanmışa benziyor.

Kinaxis : Çeviklik vurgusu var, VUCA dünyasına gönderme yapmışlar. Sürdürülebilirlikle israfı/bozulmayı ilişkilendirmişler. Farklı kaynaklardan derlenen datayı birleştirerek tahmin + optimizasyon + AI + dijital işliyor. Talep planlama, tedarik planlama, S&OP, stok yönetimi için modülleri var. Blog ve kaynaklara erişilebiliyor, müşteri referansları listelenmiş. SAP uyumlu.

Predictive Analytics yazısına bu bağlantıdan ulaşabilirsiniz.

Aşağıda Deloitte değerlendirmesini görebilirsiniz.

Goldratt's Research Lab / Hannah's Shop / perakendede stok yönetimi simulasyonu - alternatif (5/5) tanıtım serisi - 1 / 3

Simülasyon alternatifleri serisindeki beş yazının beşincisidir. Aynı zamanda Hannah's Shop simülatör tanıtım serisindeki 3 yazının birincisidir. Serideki ikinci ve üçüncü yazılara bakabilirsiniz.

 

Bu bağlantıdan simulatöre ulaşabilirsiniz, farklı planları var, bu modülde perakende stok yönetimi için min-max kuralı, Ekonomik Sipariş Miktarı (EOQ) kuralı ve DDMRP (Demand Driven Material Requirements Planning) senaryolarını eşit şartlarda karşılaştırıyor. 

Size bir mağaza veriliyor ve tabii ki bir iş hedefiniz var: Genel gideri artırmadan satışları %5 artırmak! Mağazada sergileyeceğiniz 10 adet ürünü 4 kategoriden (farklı satış hızı, mevsimlik hareket, değişkenlik içeren) seçiyorsunuz. 

Böylece farklı ürünleri, teşhir alanı kısıtını tecrübe edeceksiniz. Simulatörü tanıyabilmek için düşük varyasyonlu, sabit talepli, mevsimlik dalgalanması olmayan, tedarik sıkıntısı yaşanmayan neredeyse ideal ürünleri seçiyorum. Mükemmel dünyamda tedarik süresi sabit, hiç bir değişkenlik yok (3 günse, 3.günde tam adedinde ve hepsi birinci kalite ürün geliyor). Kapasite sorunu yok, tedarikçimden ne kadar istersem o kadar ürün söz verilen sürede sorunsuz teslim ediliyor.  Talep sabit (haftada 3 adetse her hafta şaşmadan tam 3 adet satılıyor).

Gerçek dünyayı seçseydim düşük varyasyonla tedarik süresinde ve talep miktarında değişkenlik olacaktı.

İlk sütunda bütçeleneni görüyorsunuz, ikinci sütunda min-max kuralına göre sonuçları, üçüncüde EOQ ya göre sonuçları ve dördüncüde DDMRP sonuçlarını bulacaksınız. ROI (Return On Investment) karşılaştırmasında DDMRP (Kısıtlar Teorisinin Amerikan versiyonu) lider!! Finanasal karşılaştırmada kaçan satışlara rağmen DDMRP yine lider!!

Stok değerlendirmesinde tampon seviyeler değişmemiş bile, o denli düşük varyasyon var... stok seviyesindeki düşüş gözle görülüyor. avg days of supply = sizin stok yeter gün sayısı, depodan mal istek sayısı en alt satırda, DDMRP TOC temelli olduğu için günlük hareket ediyor, diğerlerinde 80 defa sipariş verilmiş, DDMRP de 526 defa sipariş verilmiş!

Şimdi aynı dükkanı yüksek varyasyon + mevsimlik dalgalanma + tedarikte kapasite kısıtıyla tekrar çalıştıralım. Ürünler rastgele seçiliyor. 

Diğer yöntemlerde zarar çıkmış, DDMRP karlı bitirmiş! 

Özellikle stok devir hızında büyük fark olmuş, DDMRP lider! 

Varyasyon çoğalınca tampon seviyeleri hareketlenmiş, dikeyde görülen gri gölgeler yok satışları işaretliyor

Karşılaştırma tabloları bilgilendirici olarak özenle hazırlanmış.       

Gerçek Dünya - İdeal dünya farkı,

satış hedefiyle gerçek dünyanın farkı,

değişik stok yönetim politikalarının farkları,

satış hedefi tayini,

mevsimlik talep kavramı,

tahmin hata düzeyindeki farklar,

A - %20 tahmin hatalı,

B - %40 hatalı,

C - %60 hatalı,

D - %80 hatalı

yoğun dönemlerde tedarikte aksamalar/gecikmeler bir şekilde simule edilmiş.

Uygulamada mağaza veya depo rolünü alabiliyorsunuz. 

Bu tarz çalışmalar, simulatörler, concept proof için yapılıyor. Yani hiç bir zaman tam olarak "senin şartlarına uygun" olmuyor, çünkü çok farklı sektörlerde çok farklı şartlarda bir çok "sen" var, hepsini kapsamak mümkün değil. Tip profiller oluşturuluyor, bir çok yerde anası tutan ancak aralarında farklar olan profiller, bu örnekte depo ve mağaza profili, 4 kategoride ufak tefek farkları olan ürün aileleri=profilleri gibi. Varyasyonu hissettirmek için önceden belirlenmiş rastgele sayı setleri veya belirli dağılımlar simulatöre yükleniyor. Belli şartlarda bazı paremetreleri değiştirme fırsatı veriliyor. Bu örnekte sabit talep yani min=ortalama=max hemde yıl boyunca dağılımı, üstelik tam x günde tam istediğin kadar tedarik garantisi, yani ideal dünya seçimleri gibi.  Değişkenlik ortalamanın etrafında yıla dağılmış olarak VEYA bayramlarda sezonluk olarak verilebiliyor. Değişkenliğin tedarike etkisi de istenirse simulasyona eklenebiliyor. Ürünleri seçtiğinde ürünleri tüm parametreleriyle kabul etmiş oluyorsun. Bizim talep yüklememiz söz konusu değil. En uygun deneme buradaki kategorilere uygun temsili kendi ürününü seçmek olur. 

Benim ilk denemelerim ideal dünyadaydı; yöntemler arasında neredeyse bir fark yok,

makul bir değişkenlikte TOC yöntemi daha iyi,

aşırı değişkenlikte TOC de yetmiyor ama ehveni şer görünüyor.

Gelecek artık tahmin edilebilir olmaktan çıktı. Dolayısıyla en iyi strateji değişime çevik tepki verebilmek, B Planını hazırda tutarak kolayca değiştirebilmektir.

VUCA neden beni etkilesin ki?

Volatility (Değişkenlik)

Aşırı uçlarda gezinir, ortalamalar artık yetmez, min - max noktalarıyla aralıklar gerekir, bu aralıklara göre A - B - C planları gerekir, programlaması zordur, ne zaman olacağı veya ne büyüklükte dalgalanacağı önceden bilinemez. Dolayısıyla tahmin algoritmaları, optimizasyon yazılımları ve ERP uygulamaları için tek bir değerle ifade edilmesi gereken parametreler çok şüpheli hale gelir. 

Kur dalgalanmaları, talep oynamaları, tedarikte çalkalanmalar, ülkelerde rejim değişimleri, ... Emniyet kemeri iyi ama acaba bir de can simidi mi taksam??

Uncertainity (Belirsizlik)

Tahmin edebilme becerisini öldürür, Siyah Kuğuyla daha fazla karşılaşma durumudur. Şartlar hızla değişir, hangi parametrenin bizim işimize etkisi olacağını her zaman önceden bilemeyiz.

Bu operasyon için kaç kişi olmalıyız? Freelance yapsak mı? Farklı ülkelerde yerel kadro gerekir mi? Elimizdeki yazılım yeterli mi? XXX firmasıyla işbirliği yapmalı mıyız? Trump tekrar seçilir mi?Mevzuat değişir mi? Rakip şirketin aynı sokakta mağaza açması veya kampanya yapması bizi ne kadar etkiler? 

Complexity (Karmaşıklık)

Her şey birbirine bir şekilde bağlantılı hale geldi. Bir parametre değiştiğinde umulmadık yerlerde etkisi görülüyor. Etki kimi zaman başka bir yerde  kimi zaman farklı bir zamanda ortaya çıkıyor. 

Gümrük vergileri operasyon esnasında değişirse tedarik zincirini nasıl düzenlemeliyiz? Tarifeler değişirse ürün gamını değiştirmeli miyiz? Teşvikler A ülkesinde B ülkesinde tedarik zincirimizin neresini etkiliyor? Çifte vergilendirmeyle karşılaşır mıyız? Farklı diller - kültürler içeren tedarik zincirinde birbirimiz tam anlayabiliyor muyuz? Üretim kapasitesine yetişmekte zorlanan hammadde akışı bizi ne kadar etkileyecek? Covid nedeniyle işe gelen eleman sayısındaki dalgalanma sıkıntı yaratır mı?

Ambiguity (Muğlaklık)

Elimizdeki data maalesef kirli, doğruluğundan emin olamıyoruz. Kimi zaman acil kararlar vereceğiz ama yeterli veri yok... Farklı değerlerle beslenen amaçların aynı anda en iyilenmesini istiyoruz. O kadar çok hedef / amaç var ki kafamız karışıyor. Aynı anda hem maliyeti düşürmeyi, hem sosyal uygun olmayı, hem sürdürülebilir olmayı, hem müşterilerin istediği her ürünü hazır tutmayı istiyoruz. 

Örneğin müşterinin terminine yetişmek için günlük çalışma saati limitinin üzerinde fazla mesai gerektiğinde bir yanımız bugün için (mesai yap malı yetiştir) bir yanımız yarın için (uygunluk bozulursa bir daha sipariş alamayız, mesai yapma, gecikme cezası öde) aksiyon istiyor, kararsız kalıyoruz, yanlış (kime göre? neye göre?) kararlar veriyoruz. 

Müşteriler hepsini isterken aynı zamanda daha ucuza istediğinde ahlaki tutarsızlık kafamızı karıştırıyor. Büyük siparişleri hızlı teslim etmek üzere kurulan fabrikaları dolu tutmak için müşterilerin taleplerine "kerhen" razı oluyoruz...