Tedarik Zinciri Planlama Sistemi
Toplam Gelir Makale Eq 1
Lojistik & Tutma Maliyeti Makale Eq 1
Net Kâr Makale Eq 1: Max Π
Finansal Dağılım Table 3
Satınalma Analizi
Teşhis ve Operasyonel Rapor
Excel SimülasyonuOptimizasyon Sonuçları (Karar Değişkeni: 𝑋_𝑖𝑘𝑚𝑡) Makale Eq 2
| Periyot | Ürün (SKU) | Çıkış Deposu | Müşteri | Miktar | |
|---|---|---|---|---|---|
| Henüz hesaplama yapılmadı. "Optimizasyonu Çalıştır" butonuna basınız. | |||||
🔬 Veri Analizi Paneli
Bu panel, dönüştürülmüş kozmetik satış verisinin kapsamlı analizini sunar. ABC-XYZ sınıflandırması, stok gün sayısı (SDH), ölü stok tespiti, trend analizi ve öncelikli SKU seçimi tek ekranda görselleştirilmiştir.
📦 Toplam SKU
Benzersiz ürün kodu
💰 Toplam Ciro
18 aylık toplam satış
✅ Aktif Stok
Son 3 ayda satışı olan
⚠️ Yavaş Stok
3-6 ay satışsız
💀 Ölü Stok
6+ ay satışsız
📊 b) ABC-XYZ Analizi Sınıflandırma
ABC: Ürünleri ciroya katkılarına göre sınıflar (A=%80, B=%15, C=%5 ciro payı). XYZ: Talep değişkenliğine göre sınıflar (X=düzenli CV<0.5, Y=orta 0.5-1.0, Z=değişken CV>1.0).
ABC Dağılımı Ciro Payı
A sınıfı: az sayıda ürün, yüksek ciro.
XYZ Dağılımı Talep Değişkenliği
X: tahmin edilebilir, Z: çok dalgalı talep.
ABC × XYZ Çapraz Matris Strateji Haritası
🟢 Yeşil hücreler (AX, AY, BX, BY) = Öncelikli SKU'lar. Yüksek ciro + öngörülebilir talep. Bunlar tedarik planlamasında en yüksek önceliğe sahip olmalıdır.
📦 a) Stok Gün Sayısı (SDH) Analizi Envanter Yönetimi
SDH = Tahmini Stok / Günlük Ortalama Tüketim. Mevcut stoğun kaç günlük talebi karşılayabileceğini gösterir. 0-30 gün = Kritik (stokta kalma riski), 30-60 gün = Normal, 60+ gün = Fazla stok (sermaye bağlama riski).
SDH Dağılım Grafiği
Kritik SDH SKU'ları En Düşük Stok
Stokta kalma riski en yüksek ürünler.
| SKU | Ad | SDH | Sınıf |
|---|---|---|---|
| Yükleniyor... | |||
💀 c) Ölü Stok Analizi Risk Değerlendirme
Uzun süredir satışı olmayan ürünler sermayeyi bağlar ve depo alanı tüketir. Ölü stok: 6+ ay satışsız | Yavaş stok: 3-6 ay satışsız | Aktif stok: Son 3 ayda satışı var
Stok Sağlık Durumu
Stok Durumu Özet Karar Matrisi
Ölü Stok Detayı (6+ Ay) En Yüksek Cirolu
| SKU | Ad | Ay | Ciro | Sınıf |
|---|---|---|---|---|
| Yükleniyor... | ||||
Yavaş Stok Detayı (3-6 Ay) Takipte
| SKU | Ad | Ay | Ciro | Sınıf |
|---|---|---|---|---|
| Yükleniyor... | ||||
📈 d) Trend Yönetimi Son 6 Ay Analizi
Her SKU'nun son 6 aylık satış trendini lineer regresyon ile hesaplar. 📈 Yükselen (>%10) | ➡️ Stabil (±%10) | 📉 Düşen (<-%10)
Trend Dağılımı
📈 En Hızlı Yükselen A-Sınıfı SKU'lar
Büyüme fırsatı — stok artırılmalı.
📉 En Hızlı Düşen A-Sınıfı SKU'lar
Dikkat — stok azaltılmalı veya kampanya planlanmalı.
Müşteri Kanal Dağılımı Ciro
🎯 e) Öncelikli SKU Belirlenmesi (AX-AY-BX-BY) Top 100
Yüksek ciro katkısı (A/B) ve düzenli/orta talep değişkenliği (X/Y) olan ürünler optimizasyonda önceliklendirilmelidir. Bu tablo en kritik 100 SKU'yu ciro sırasıyla listeler.
| # | SKU Kodu | Ürün Adı | Kategori | Sınıf | Toplam Ciro (₺) | CV | Trend (%) | SDH (Gün) | Kanal Sayısı |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 🔬 Analiz Paneli'ne ilk kez girdiğinizde veriler otomatik yüklenir... | |||||||||
🤖 ML + İstatistik: Talep Tahmini
DE-GA ham satış verisinden aylık talep serisi çıkarılır ve 5 farklı istatistiksel yöntemle gelecek tahmin edilir. Her SKU için en düşük MAPE (ortalama mutlak yüzde hata) veren yöntem otomatik seçilir.
📂 Kaynak: HAM Veri - DE-GA Genel Satışlar.csv (Doğrudan ham veri)
📦 Analiz Edilen SKU
En yüksek cirolu ürünler
🏆 En İyi Yöntem
Genel en düşük MAPE
📅 Tahmin Ufku
İleri tahmin sayısı
📊 Veri Dönemi
Aylık satış verisi
🔬 Yöntem Karşılaştırması MAPE Bazlı
Her yöntemin ortalama tahmin hatası (MAPE — Mean Absolute Percentage Error). Düşük MAPE = daha iyi tahmin. Backtest: son 3 ay test verisi olarak ayrılır.
Yöntem MAPE Karşılaştırması
Yöntem Açıklamaları Metodoloji
📈 SKU Bazlı Tahmin Grafiği İnteraktif
Aşağıdaki listeden SKU seçerek aylık satış + tahmin grafiğini görüntüleyin.
📋 Talep Tahmini Sonuçları Top 50 SKU
Her SKU için en iyi yöntemle hesaplanan ileriye dönük talep tahmini. MAPE: Düşük = güvenilir tahmin | Ort. Aylık: Geçmiş 18 aylık ortalama.
| # | SKU Kodu | Ürün Adı | Grup | Ort. Aylık | Yöntem | MAPE | Ay +1 | Ay +2 | Ay +3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 🤖 Talep Tahmini sekmesine ilk girdiğinizde veriler otomatik hesaplanır... | |||||||||
⚖️ Optimizasyon Yöntem Karşılaştırması
Aynı tedarik zinciri senaryosu üzerinde 3 farklı yöntem çalıştırılır ve sonuçlar karşılaştırılır. Mevcut Durum (FIFO heuristic) vs MILP (kesin çözüm) vs Genetik Algoritma (evrimsel yaklaşım).
Demo senaryosu: 3 SKU × 3 Depo × 5 Müşteri × 4 Periyot
Temel Ağ Tanımları Makale Bölüm 3.2.1: Sets
Optimizasyon ağınızın altyapı elemanlarını (Yine tablolara satır ekleyerek) yönetebilirsiniz.
Maliyet parametrelerini Excel gridleri üzerinden yönetin. (Akademik Karşılık: Makale Denklem 1'deki Kâr minimizasyonu/maksimizasyonu parametreleri).
Fiyatlar (Prices) Makale Eq 1: 𝑃_𝑖𝑚
Satınalma Maliyeti Makale Eq 1: 𝑐_𝑖
Depolama & İşçilik Makale Eq 1: ℎ_𝑖 (Holding)
Teslimat Maliyetleri (Delivery) Makale Eq 1: 𝑣_𝑖𝑘𝑚
Depolar Arası Transfer (Transfer) Makale Eq 1: 𝑢_𝑖𝑘𝑞
Başlangıç Stoku Makale Eq 3: 𝑆_𝑖,𝑘,𝑡-1
Talep Tahminleri (Demand) Makale Eq 2: 𝑑_𝑖𝑚𝑡
Adım Adım Finansal Analiz (Kâr/Zarar)
Zeynep Örnek (2025) makalesine göre sistemin her bir sevkiyattan tam olarak ne kadar brüt kâr elde ettiğinin detaylı rotasyon dökümü.
Algoritma Genetik Evrimi Süreç Analizi
Her nesildeki (generation) gelişimi ve kâr artışını buradan takip edebilirsiniz.
Aktif Kâr: ₺0
Fitness: 0
Adım Detayı & Analiz
> Optimizasyonu 'Genetik Algoritma' seçerek çalıştırın ve analize başlayın.
🧬 Genetik Algoritma Sözlüğü (Temel Kavramlar)
⚙️ Sistem: Python'daki 200 satırlık
population matrisi.
⚙️ Sistem:
[Y, X, Z] dizilerinden oluşan sayısal vektör.
⚙️ Sistem: Vektörün içindeki her bir hane (Örn: Sevkiyat miktarı).
⚙️ Sistem:
_fitness() sonucu dönen Kâr değeri.
⚙️ Sistem:
_tournament_select() ile en iyileri yarıştırma.
⚙️ Sistem: İki planın genlerini (rotalarını) yer değiştirme.
⚙️ Sistem: Rotaların %8 ihtimalle rastgele güncellenmesi.
⚙️ Sistem:
for gen in range(500) döngüsünün 1 adımı.
Sistemdeki en başarılı %5'lik dilim (en yüksek kârı getiren bireyler), bir sonraki nesle hiçbir değişikliğe uğramadan doğrudan taşınır. Bu sayede "en iyi rotalar" asla kaybolmaz ve çözüm kalitesi her nesilde yukarı taşınır.