Proje İçeriği

ESBAŞ - Ege Serbest Bölgesi Kurucu ve İşleticisi A.Ş. içinde birçok yerli ve yabancı farklı demografik yapıya sahip yatırımcıya ev sahipliği yapan ve bu firmalara verdiği hizmetlerde, paydaşlarının beklentilerini mükemmellik yaklaşımıyla karşılayan; ihtiyaçlarına uygun esnek, yapıcı ve yenilikçi çözümler üretme yolunda sistemlerini iyileştirmeye adayan bir kurumdur. Bu hizmetlerden Gıda İşletmeleri Endüstriyel Mutfaktan müşterilerine sağlanan yemek hizmeti için, mevcut durumda, müşteri isteklerine bağlı olarak manuel oluşturulan menülerin, maliyet analizleri, üretim kapasiteleri, tesis kapasitelerine bağlı, menü planlayabilecek kural ve özellikleri içeren, her bir değişkenin kendi içinde korelasyonunu gerçekleştirebileceği yapay zekaya girdi oluşturabilecek, algoritmik bir entegre sistem bulunmamaktaydı. Bu proje kapsamında, ortaya çıkan entegre sistemlerle, menü planlayabilme ihtiyacı doğrultusunda; ESBAŞ Proje Ekibi, kullanıcıların memnuniyetini en üst seviyede tutarak hem de kendi süreçlerini iyileştirmek adına, yapay zeka çalışmaları ile kendi kaynaklarını kullanarak algoritmalar geliştirip; süreci buna göre tasarlamıştır. Bu algoritmalar sayesinde, kısa sürede menü planlama, menü kalori hesapları, menü maliyetleri, işçilik ve tesis kapasiteleri otomatik hesaplanabilir, kolay revize edilebilir şekilde esnek bir sistem kullanımına olanak sağlamıştır. Buna ek olarak, endüstriyel yemek sektöründe, bünyesinde ilk kez Uzman Diyetisyen çalıştıran ESBAŞ Gıda İşletmeleri, yapılan bu iyileştirmeler ile müşterilerin kalori takibini yapabilecek ve müşterilerini yönlendirerek; kullanıcıların daha sağlıklı beslenmesine pozitif katkıda bulunmuştur. Gıda Güvenliği esas alınarak gerçekleştirilen bu proje, ESBAŞ kurum değerlerimizde yer alan insan odaklı çalışmaya örnek teşkil etmesiyle birlikte, kuruma bağlılığın bir göstergesi olarak; Kurucumuz Merhum Kaya Tuncer’ in eşi, Mary Tuncer’ in adı verilerek “MARY Yapay Zeka ile Menü Planlama Projesi” olarak kayda geçmiştir. Bu çalışma bir çok yemek sektöründe üretim yapan firmalara örnek olabilecek inovatif ve optimum yöntemler sunan bir çalışmadır.

Projenin Amacı

umut.yuksel@esbas.com.tr

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

Müşteri memnuniyetinden taviz verilmeden, optimum süre ve insan gücüne en az bağlı yöntemlerle yapılabilmesi amacıyla başlamıştır. Çalışma başlangıcında, menü planlama süreci 15 gün, tesis ve işçilik kapasite hesaplama süreci ise 3 gün sürmekteydi. İşçilik ve tesis kapasite aşımlarının otomatik görülebileceği bir ekran bulunmuyordu. Tesislerde hat dengeleme yapılmadığı için kapasite aşımları kontrol altında tutulamıyor ve yemek menü maliyetlerinin kontrol altında tutulması sağlanamıyordu. Projenin 78 adet menüyü otomatik ve insan gücüne en az bağlılık ile planlamasının hedeflenmesi yanı sıra; bu menü içeriklerinde kullanılacak hammadde maliyetleri ve işçilik maliyetlerinin de kontrol altında tutulması hedeflemiştir. Ayrıca sektörlerin ve demografik yapının kalori ihtiyacına uygun, gıda güvenliğinden taviz vermeden menüler hazırlanarak, müşteri ilişkilerinin şeffaf olması ile güvenilir hizmet vermek de hedefler arasında yer almıştır. Bu kapsamda, otomatik menüler hazırlanması adına algoritmalar sistemlere uyarlanmıştır. Bu sistem ve buna bağlı modüller, gıda güvenliği riski oluşturmayacak, menü planlama yapısının içermesi gereken kalori hesabı, hammadde maliyetleri, işçilik maliyetleri ve dönemsel satın alınabilecek hammaddeleri göz önünde bulunduran kurguda atama yapabilecek şekilde planlanmasının yanında, tesis ve makine kapasitelerine göre optimum iş gücü hesabı ile üretim yönetiminin sağlanması, gereksiz fazla mesailerin minimuma indirilmesi, ürün kalitesinin artırılmasını hedefleyen kontrol mekanizmaları ile tasarlanmıştır.

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

Yapay zeka destekli planlama, gıda menü planlamada Türkiyede ilk uygulama. Planlamanın bir önceki bölümde anlatıldığı detayda yapılması, ön planlama sürecinde müşterilerin beklentilerinin online portal üzerinden dahil edilmesi mekanizmalarının uygulandığı bir otomasyon sistemi.

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Projenin hayata geçirilmesi esnasında üst yönetim desteği ve projenin sahiplenmesi tam anlamıyla sağlanmıştır. Bu anlamda ana noktaları aşağıdaki gibi sıralayabiliriz. -ESBAŞ’taki liderlik yaklaşımı, direk vizyon ve amaçlarımızdan beslenmektedir. Bu bağlamda sürekli gelişim, inovatif düşünmeyi destekleme hem üst yönetimin hem de diğer kademelerdeki liderlerimizin esas amacıdır. -Projede yer almak öncelikle gönüllülük esasına dayanmaktadır. Proje ekibinde yer alacak kişilerin yetkinlikleri konu ile ilgili deneyimlerine göre proje içinde görev ve sorumlulukları tanımlıdır. -Bu projenin özelinde üst yönetimin ve tüm ilgili proje liderlerinin, proje ekibinin katılımıyla gerçekleştiren ilk proje toplantısında oluşturulan yapay zekâ sistemine, kurucu kültürüne bağlılıkla ilgili olması nedeniyle(insan odaklılık) kurucumunuz ismi olan “Mary” verilmesi oy çokluğuyla kabul edilmiştir. -Proje bitişinde proje lideri ve proje ekibi üst yönetime projenin sunumunu gerçekleştirerek, yapılan iyileştirmeler konusunda bire birde bilgilendirme yapmıştır

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

İlgili hizmetimiz hammadde tedariğinden ürünlerin teslimi , faturalandırılması ve tahsilatına kadar olan tüm operasyonlar ve bu operasyonlar çerçevesinde müşteri, tedarikçi vb. paydaşlar ile kurulan iletişim ve bilgi paylaşımı faaliyetlerini kapsadığından bahsedilen tüm birimlere fayda sağlamıştır.

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

Proje uygulanması sonucunda hedeflenen iyileştirme kalemleri gerçekleştirilmiştir. Bunlar aşağıdaki gibidir: 1- Menü planlama sürecindeki uzun hazırlık süreçleri ile ilgili sonuçlar: -78 menünün 15 gün süren hazırlık süreci, 15 dk’ya düşürülerek iyileştirme sağlanmıştır. Yaklaşık olarak bir sene içinde 180 gün menü planlamaya zaman harcanırken; iyileştirmeler ile bu süre bir sene için toplamda 180 dk.’ya indirilmiştir. %99 oranında iyileştirme sağlanmıştır. -78 menünün 56’sı otomatik olarak planlanabilmektedir. %71 oranında menü planlama otomatikleştirilmiştir. -Menü değişiklik süreci, esnek bir sistem haline gelmiştir. -Yapay zeka sistemi kullanıldığı için manuel sistemde karşılaşılabilecek hatalar minimize edilmiştir. Bu bağlamda oluşabilecek müşteri memnuniyetsizliği “0” a inmiştir. 2- Müşteri taleplerine odaklı “Menü Planlama” yapısı ile ilgili sonuçlar: -2019 MMA(Müşteri Memnuniyet Anketi) sonuçlarında memnuniyet oranı % 48 olarak gerçekleşirken; 2020’ de yapılan ankette oran %59’ a yükselmiştir. -Farklı menü grupları, müşteri isteklerine bağlı oluşturulup sisteme gömülebilir ve talep edildiği halde değiştirilebilir şekilde geliştirilmiştir. 3- Menü planlama bilgileri için kurumsal hafıza oluşturulması ile ilgili sonuçlar -1260 adet yemek atama kuralı tanımlanmıştır. Periyot, hammadde zamanlaması, ürün özellikleri ve tanımları, menü özelliklerinin tanımları, özel günlerin menü planlama tanımları, yemek menüsü seçmeye yetkili firma tanımları gibi özellikleri içermektedir. -890 adet özellik tanımlanmıştır. Bu özellikler, otomatik kopyalama, tesis kısıtları, yemek grupları, hat kuralları, yemek dağılımları, menü setleri gibi kural tanımlarını içermektedir. 4- Tesis ve işçilik kapasiteleri hazırlık ve değişiklik süreçlerinin yalınlaştırması ile ilgili sonuçlar -Tesis ve İşçilik Kapasitesi hazırlama süresi bir aylık periyot için 2 günden, 30 dk.’ya çekilerek; yıllık bu raporlar için harcanan süre için yaklaşık %87 oranında iyileştirme sağlanmıştır. -Fazla mesai toplamı 2021 ilk 4 ay için incelendiğinde 2020 ilk 4 aya göre %40 iyileşme göstermiştir. Bu da 1 yıl için belirlenen hedefte, pozitif yönde ilerlediğinin göstergesidir. -Tesis kısıtları için hat dengeleme çalışmaları yapılıp; sisteme öğretilerek, darboğaz yaratacak yemeklerin atanması durumunun önüne geçilmiştir. -Üretim birimi işçilik kapasiteleri, kolay revize edilebilir şekilde sistemde oluşturulmuştur. Kapasite sınırını aşan günler için aksiyon alınabilecek şekilde firma-menü-porsiyon-sipariş sayısı ayrıntısına ulaşılabilecek grafik yapısı otomatik hesaplanmış şekilde sistemde yer almıştır. -Bu kısımda yer alan makine ve üretim birimi işçilik kapasiteleri yalın bakış felsefesi ile tek akış üretim yöntemi göz önünde bulundurularak sisteme kurgulanmıştır. Otomatik hesaplama sonucunda Beş ana üretim birimi ve 43 tesis için sistem kurgulanmıştır. Makine ve işçilik kapasiteleri için zaman etütleri yapıldı ve sistemde bir çok revizyon, süreç tanımlamalar yapılmıştır. Ayrıca menü ve sipariş değişikliklerine göre dinamik değişen bir kurguda sistem modülleri tasarlanmıştır. -Menü planlamanın her fazında kapasite kontrolleri yapılabilir hale getirilmiştir. Bu sayede yeni planlanacak menülerin işçilik ve tesis kapasiteleri optimum şekilde planlanabilmektedir. 5- Menü değişikliklerini minimize etme ile ilgili sonuçlar -Tesis ve işçilik kapasitesi aşımlarının, simülasyon ortamında öngörülmesi; menü tarihi gelmeden değiştirilebilir bir sistem sundu. Bu iyileştirme de menü değişikliği sayısının 2020 yılı içerisinde 77’ den 11’ e düşmesiyle, %86 oranda azaltılmasında etkili olmuştur. -Menü Planlamanın tüm fazları için kontrollerin ve değişikliklerin yapılabileceği simülasyon ortamı yapay zeka ile tasarlanmıştır. -Mevsimine uygun olmayan hammadde tanımları sisteme tanıtılarak, uygun olmayan zamanda ataması yapılmayacak şekilde geliştirme yapıldı. 6- Farklı menü gruplarının hedef maliyetlerine yönelik menü oluşturulması ile ilgili sonuçlar -2019 yılı menü birim fiyatı 1.06 $ olarak gerçekleşirken, 2020 menü birim maliyeti 0,99 $ olarak 1 menü için 0,07$ gerçekleşerek, %6,6 oranında iyileşmiştir. Toplam 1 yıl için 333.156 $ maliyet kazancı sağlanmıştır. -Nihai hale gelen menülerin güncel maliyetleri sistem üzerinden otomatik olarak kontrol altına alınmıştır. Tanımlanmış olan hedef maliyetin üzerine çıkması durumunda sistem uyarı vermekte olup; sapma görülen maliyetlerde, sistemin otomatik onay mekanizması işletilerek; maliyetlerin tamamının tanımlanan bütçe içerisinde kalması sağlanmıştır. 7- Kalori görebilme özelliği ile ilgili sonuçlar -Farklı sektörlerde çalışan müşterilere yönelik ihtiyaçlarına uygun ve tanımlanan aralıkta kalori hesabı yapabilme özelliği sisteme tanımlanmıştır. Bu özelliği firmanın demografik yapısı ve sektörü belirlemektedir. Ayrıca bu özellik belli bir kalori aralığında kaldığı için de sağlıklı beslenme sürecine pozitif etki yaratmaktadır. 8- Darboğazların ortadan kaldırılması ve kapasite planlama yaklaşımı ürün kalitesi artışı ile ilgili sonuçlar - Tesislerde kapasite aşımı gerçekleşen menü ve ya yemekler görülebilir hale getirilmiştir. Bu sayede, makinada üretim yapılamayacak kısım için ürünler revize edilerek manuel üretim minimum seviyeye indirilebilmektedir. Bu sayede, süreç kontrol altına alınıp, kritik kalite kontrol noktalarının süreç içerisinde belirlenebilmesi, ürünlerin istenen nitelik ve kalitede çıkabilmesi için gerekli olan organizasyonların yapılması sağlanmıştır.

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

Projede şirket içinde 10-15 kişilik bir ekip görev almıştır. Bilgi Sistemleri ve Teknoloji, Teknik Planlama, Operasyonel Mükemmellik ve Toplam Kalite, Müşteri İlişkileri, Mali İşler ve Gıda İşletmelerimiz bünyesindeki süreç sahibi çalışanlardan oluşmaktadır.

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)

Proje tamamen in-house olarak geliştirilmiştir.