Giriş
Lojistik maliyetler, operasyonların kapsamı daha karmaşık hale geldikçe giderek artan bir önemle, şirketler için operasyonel maliyet kalemleri arasında kritik bir rol oynamaktadır. Lojistik, geleneksel olarak imalat endüstrisindeki operasyonların ana parçalarından biri olmuştur. Neredeyse tüm sektörlerdeki değer zincirleri daha karmaşık hale gelme eğilimindeyken, lojistik operasyonların önemi tüm şirketler için daha da artmaktadır.
Bununla birlikte, birçok şirket farklı sebeplerden dolayı lojistik operasyonlarında dış kaynak kullanma eğilimindedir.
Operasyonların fiziksel olarak genişlemesi, lojistik özelinde ihtiyaç duyulan bilgi (know-how), taşınmaz varlık gereksinimleri, makroekonomik ve politik faktörlerin etkisi, şirketlerin bu kadar temel bir süreç için dış kaynak kullanımını tercih etmesindeki en önde gelen nedenlerdir. Bununla birlikte, bu faktörlerin getirdiği belirsizlik, üçüncü parti lojistik (3PL) hizmet sağlayıcılarının iş modelinin merkezinde yer alır. Bu şirketler kazançlarını en üst düzeye çıkarmak için bu belirsizlik ve operasyon karmaşıklığından yararlanma eğilimindedir.
Operasyonun karmaşık doğası ve girdi parametrelerinin çokluğu göz önünde bulundurulduğunda, şirketlerin planlama öngörüleri ve bütçeleme için bir temel oluşturmak üzere güvenilir bir tahmin yapmaları genellikle zordur. Şirketlerin çoğu lojistik maliyetleri üzerindeki kontrollerini artırmak, lojistik maliyetlerini geçmiş verilere dayanarak tahmin etmek, lojistik satınalma maliyetlerini azaltmak adına lojistik ihalelerini ve müzakerelerini daha etkin bir şekilde yönetmek için veriye dayalı bir karar destek sisteminden yoksundur.
Lojistik hizmet kategorisi şirketlerin endirekt satınalma kategorilerinde bugün ve gelecekteki beş yılda en yüksek harcama tutarına sahiptir. Bu kategoriye ilişkin dinamik ve değişen koşullara göre gelecek yıllardaki lojistik ile ilgili gider bütçelerinin daha doğru tahmin edilmesi, operasyonel maliyetlerin kontrol dışı artışından kaynaklı kar marjlarının daralmasını önlemek bağlamında kritik öneme sahiptir.
PwC olarak geliştirdiğimiz analitik yaklaşım, bu boşluğu doldurmak için belirtilen sorunlu noktaları yapay zekâ destekli bir çözümle gidermeyi hedeflemektedir. Geleneksel taşımacılık yönetimi çözümlerinin aksine, yapay zekâ (AI) motorunun temeli olan yapay sinir ağları, potansiyel maliyet faktörleri ile 3PL hizmet sağlayıcılarının fiyatlandırma mekanizması arasındaki ilişkileri başarılı bir şekilde yakalamaktadır. Bu nedenle, yapay zekâ motoru yalnızca müşterinin yükleme yeri, varış noktası, hacim gibi ihale şartnamesinin özelliklerini değil, aynı zamanda yakıt fiyatları, altyapı bağlantısı ve ekonomik faaliyet gibi dış faktörleri de dikkate almaktadır.
Yapay zekâ motoru, müşterinin lojistik ihaleleriyle ilgili geçmiş verilerine ve yukarıda belirtilen dış faktörlere dayanarak, lojistik ihaleleri için maliyet aralıklarını geleneksel yaklaşımlarla karşılaştırıldığında benzeri görülmemiş doğruluklarla tahmin etmektedir. Yapay zekâ motoru, müşterinin verileri ile oluşturulduğundan, tasarımını da müşterinin iş modelindeki farklı lojistik satınalma kategorileri için (ör. uluslararası / ulusal karayolu taşımacılığı, konteyner taşımacılığı, depolama vb.) özel olarak uyumlulaştırmaktadır. Müşteri verilerinin yanı sıra, UNCTAD, Dünya Bankası ve OECD gibi oldukça güvenilir kaynaklardan modele dahil edilen harici veriler, modelin güvenilirliğini önemli ölçüde artırmaktadır.
Örnek Vaka
PwC tarafından geliştirilen maliyet tahmin aracı kullanılarak, alanında lider bir endüstriyel üretim şirketi için lojistik maliyet tahmin etme çalışmaları gerçekleştirildi. Bu çalışmada 5 farklı taşıma şekli (yurt içi şehir içi, yurt içi şehirlerarası, uluslararası karayolu taşımacılığı, konteyner ve denizyolu dökme yük taşımacılığı) için 5 farklı yapay zekâ motoru geliştirildi. Tüm modeller ilgili şirkete özel olarak hazırlanmış eğitim dokümanları ve kullanım kılavuzları ile desteklenerek teslim edildi.
PwC tedarik zinciri danışmanlık ekibi şirkete ilişkin verilerin uzun bir listesini hazırladı. Konu uzmanlarıyla da gerçekleştirilen görüşmelerin ardından, 3PL hizmet sağlayıcılarının maliyet yapısındaki dış faktörleri temsil eden dış parametreler de belirlendi. Potansiyel parametreleri içeren bir havuz oluşturulduktan sonra maliyetler üzerinde önemli etkiye sahip olan parametreleri filtrelemek için bir etki değerlendirmesi (impact assessment) çalışması gerçekleştirildi.
Yapılan tasarımın eğitimi ve test seanslarının ardından yapay sinir ağları ile yapay zekâ motoru oluşturuldu. Sonrasında ihale fiyatları için gerçek potansiyel aralıkları belirlemek amacıyla Monte Carlo Simülasyonu yöntemi ile simülasyon gerçekleştirildi. Son olarak, Python ve R üzerinde yazılım tasarımı tamamlandı.
PwC size nasıl yardımcı olabilir?
PwC’nin satınalma çözümleri, alanındaki en iyi uygulama örneklerini oluşturmaya devam etmektedir.
Lojistik maliyetlerinizi analitik temellere dayalı sistematik bir yaklaşım ile geleceğe yönelik olarak tahmin edebilmek, lojistik ihalelerinizde hedeflerinizin üzerinde tasarruf fırsatı yakalamak ve bu konuda daha detaylı bilgi almak için bizimle iletişime geçin.
İletişim
İsmail Karakış
Tedarik Zinciri Hizmetleri Lideri, Şirket Ortağı, PwC Türkiye
Telefon: +90 212 376 5365
