Okuma süresi: 7 dakika | Ağustos 2026’da yayınlanmıştır | Şunlar için geçerlidir: CFO · Üst düzey yöneticiler · Üretim · ERP · abas ERP · Yapay zeka · Dijital dönüşüm
Üretim sektöründe artık tartışılan konu, yapay zekanın önemli olup olmadığı değil. Asıl soru şudur:
Yapay zeka, işletmeye hangi ölçülebilir sonucu sağlayacak?
MindDX olarak, Türkiye’nin farklı bölgelerindeki orta ölçekli üretim şirketleriyle yaptığımız görüşmelerde bu soru giderek daha sık gündeme geliyor. Yöneticiler yapay zekanın potansiyelini görüyor. Ancak süreçlerinden kopuk denemelere karşı temkinli bir tutum sergiliyorlar.
Yöneticiler potansiyeli görüyor, ancak belirsiz yatırım getirileriyle karşı karşıya kalıyor. Bazı projeler sadece bir teknoloji vitrini olarak kalıyor. Bu nedenle, abas ERP çözümleriyle ölçülü bir yaklaşım tercih ediliyor.
Forterro’nun Avrupa genelindeki 430 endüstriyel şirketten aldığı yanıtlar, Türkiye’deki yaklaşımın yerel bir yaklaşım olmadığını gösteriyor.
Araştırmaya göre üreticiler yapay zekayı istiyor; ancak günlük operasyonlarda değerini rakamlarla ortaya koyan uygulamalara öncelik veriyor.
Forterro bünyesindeki abas ERP’nin Türkiye’deki iş ortağı MindDX olarak, bu araştırmayı Türk üreticilerin günlük operasyonları ve yatırım öncelikleri açısından değerlendiriyoruz.
Özet
Forterro araştırmasının ortaya koyduğu beklentiler üç başlık altında toplanıyor:
- Ölçülebilir operasyonel ve finansal sonuçlar
- Mevcut sistemler ve iş akışları içinde çalışan yapay zeka
- Teknoloji vaatlerinden önce, gerçek kullanım örnekleriyle oluşturulan güven
Bu yaklaşım, yapay zekayı bağımsız ve kopuk bir proje olarak ele almak yerine; ERP, üretim ve makine verileri üzerine kurulu kontrollü bir dönüşüm modeli gerektiriyor.
Forterro Araştırması Bize Ne Anlatıyor?
Forterro’nun Avrupa’daki kendi müşterileri arasında yürüttüğü araştırmaya 430 orta ölçekli sanayi şirketi katıldı. Öne çıkan sonuçlar şunlardır:
- Katılımcıların %64’ü, yapay zekayı önümüzdeki 24 ayın öncelikli konularından biri olarak görüyor.
- Katılımcıların yaklaşık yarısı, yapay zeka kullanımına ilişkin kararın kâr marjlarını artırmasına ve operasyonları daha verimli hale getirmesine bağlı olduğunu belirtiyor.
- Katılımcıların %74’ü, Forterro’nun yapay zeka yol haritalarını desteklemesini (%41) veya aktif olarak yönlendirmesini (%33) bekliyor.
Bu rakamlar, yapay zekaya karşı bir isteksizlik anlamına gelmez. Daha olgun bir yatırım yaklaşımını yansıtmaktadır. Üreticiler teknolojiye kapalı değildir. Yatırımın hangi sorunu çözeceğini görmek isterler. Yatırımın hangi iş sonucunu getireceğini ve bunun nasıl ölçüleceğini önceden belirlerler. Bu yaklaşım, yatırım kararlarını netleştirir. Sonuçlar önceden öngörülebilir.
Forterro CEO’su Dean Forbes, araştırmayı değerlendirirken müşterilerin artık yapay zekanın önemli olup olmadığını sormadığını belirtir. Müşteriler, operasyonlarını nasıl daha iyi hale getirebileceklerini sorgular. Bu bakış açısı, daha ölçülebilir sonuçlar doğurur. Geleceğe yönelik yatırım planları buna göre şekillenir. İş süreçlerinin verimliliği artar.
Yapay Zeka Neden İş Akışının Bir Parçası Olmalı?
Üretim şirketlerinde yapay zeka projelerinin önündeki en büyük sorunlardan biri, teknolojinin mevcut sistemlerden bağımsız bir yapı olarak ele alınmasıdır. Yeni bir uygulama devreye alınır, farklı bir arayüz oluşturulur ve veriler mevcut sistemlerden ayrı tutulur. Bir süre sonra çalışanlar aynı bilgiyi birden fazla sisteme girmek zorunda kalır, yapay zeka çıktıları günlük karar süreçlerine entegre edilemez ve pilot proje ölçeklendirilemeden sona erer.
Oysa üretim şirketinin en değerli operasyonel verileri — müşteri ve satış siparişleri, ürün ve malzeme ağaçları, üretim emirleri, stok hareketleri, satın alma kayıtları, tedarikçi performansı, teslimat tarihleri, maliyet ve kapasite bilgileri — çoğunlukla zaten ERP sisteminde bulunmaktadır. Bu nedenle yapay zekanın, çalışanların günlük olarak kullandığı ERP süreçlerinin içine entegre edilmesi daha mantıklıdır; böylece tahminler, uyarılar ve öneriler ayrı bir ekranda değil, kararın verildiği anda ve ilgili iş akışının içinde sunulabilir.
Forterro’nun erken kullanıcı programında yürütülen çalışmalar da bu yaklaşımı izliyor. Program kapsamındaki örnekler; finans alanında ödeme kayıtlarının eşleştirilmesi ve satın alma sözleşmelerinin karşılaştırılmasından satış siparişlerinin işlenmesine ve çapraz satış analizlerine, üretimde kurulum süresinin optimizasyonu ve kalite kontrolünden depoda öngörülü ikmal ve mal kabul otomasyonuna kadar uzanıyor.
Burada önemli bir ayrım var: Bu örnekler, Forterro’nun erken kullanıcı programında geliştirilmiş ve belirli müşterilerle doğrulanmış senaryolardır. Bunların tamamını, bugün her abas ERP müşterisinin kullanabildiği standart işlevler olarak değerlendirmemek gerekir; Forterro, bu yatırımlarını daha geniş bir müşteri kitlesine sunmaya hazırlandığını belirtiyor.
Ölçülebilir Yapay Zeka Uygulama Alanları
Bir üretim şirketi için yapay zekanın değeri, kullanılan modelin ne kadar gelişmiş olduğuna göre değil, elde edilen iş sonucuna göre ölçülmelidir.
1. Talep tahmini ve stok optimizasyonu
Geçmiş satışlar, mevcut siparişler, ürün hareketleri ve dönemsel eğilimler bir arada analiz edildiğinde, talepteki değişiklikler daha erken tespit edilebilir. Bu sayede işletmeler, gereksiz stok birikimini azaltabilir, yavaş satan ürünleri erken tespit edebilir, kritik malzemelerde stok yetersizliği riskini azaltabilir ve satın alma ile üretim planlarını daha güvenilir verilere dayalı olarak oluşturabilir.
Forterro’nun erken kullanıcı programına katılan abas ERP müşterisi Orbis, talepteki düşüşü, ürünün eskimesine ve görünmeyen stok kaybına dönüşmeden önce öngörerek yıllık 130.000 avroluk gelir artışı potansiyeli belirledi. Bu örnek, yapay zekanın değerinin bir teknoloji özelliği ile değil, finansal sonuçlarla ifade edilmesi gerektiğini gösteriyor.
2. Üretim planlaması ve karar desteği
Üretim planlamasında kapasite, teslim tarihi, stok, malzeme ve iş merkezi bilgileri aynı anda değerlendirilir. Yapay zeka ve gelişmiş analitik, bu karmaşık veri yapısı içinde planlama ekiplerine daha hızlı karar desteği sağlayabilir: gecikme riski taşıyan üretim emirlerinin belirlenmesi, kapasite darboğazlarının erken fark edilmesi, kurulum ve hazırlık sürelerinin optimize edilmesi, alternatif üretim senaryolarının karşılaştırılması ve kalite sapmalarının analizi gibi.
3. Finansal ve idari süreçlerin otomasyonu
Yapay zeka yalnızca üretim hattında kullanılmaz; tekrarlayan belge ve kayıt işlemlerinde de önemli bir verimlilik potansiyeli vardır. Örneğin, ödeme bildirimlerinin ilgili faturalarla eşleştirilmesi, satın alma sözleşmelerinin karşılaştırılması, sipariş belgelerinden veri çıkarılması, tekliflerin geçmiş işlemlerden yararlanarak hazırlanması ve olağan dışı maliyet veya işlem hareketlerinin belirlenmesi. Bu uygulamaların başarısı, yalnızca kazanılan zamana göre değil; hata oranındaki azalma, süreç süresi, çalışan kapasitesi ve işlem başına maliyet üzerinden de ölçülmelidir.
4. Öngörücü bakım ve makine izleme
Öngörücü bakım, ERP verilerinin yanı sıra makine ve sensör verilerine de ihtiyaç duyar; bu nedenle bunu yalnızca bir ERP işlevi olarak değerlendirmek doğru değildir. Titreşim, sıcaklık, enerji tüketimi ve motor akımı gibi gerçek zamanlı makine verileri, IIoT sistemleri aracılığıyla toplanır; yapay zeka modelleri, bu verilerdeki anormallikleri analiz ederek bakım ekiplerine arıza gerçekleşmeden önce uyarı verebilir.
Bu noktada, abas ERP’nin iş ve üretim verileri, Prodaso gibi yapay zeka destekli IIoT çözümleriyle tamamlanabilir. Prodaso, üretim süreçlerinde izleme, analiz ve planlama amacıyla makine verilerini kullanan bir çözüm olarak Forterro ürün ekosisteminde yer almaktadır. Kestirimci bakımın faydaları ve pilot uygulama adımları hakkında bilgi almak için kestirimci bakım kılavuzumuza göz atabilirsiniz.
CFO’lar Yapay Zeka Yatırımlarını Nasıl Değerlendirmeli?
Bir CFO için yapay zeka, ayrı bir teknoloji bütçesi değil, operasyonel performansı ve ERP yatırımının getiri profilini güçlendirebilecek bir yatırım aracıdır. Bu nedenle asıl sorulması gereken soru “Şirketimizde yapay zeka var mı?” değil, “Bu kullanım senaryosu hangi operasyonel sonucu, hangi maliyetle ve ne kadar sürede sağlayacak?” olmalıdır.
Yatırım kararı vermeden önce beş husus netleştirilmelidir:
- Mevcut kayıp veya maliyet: Çözülmesi istenen sorunun bugünkü maliyeti — fazla stok, plan dışı duruş, gecikme cezası, hurda, manuel işlem süresi veya kaçırılan satış — hesaplanmalıdır.
- Başlangıç KPI’sı: Proje başlamadan önce mevcut performans ölçülmelidir; başlangıç değeri bilinmeden iyileşmenin etkisi hesaplanamaz.
- Hedeflenen sonuç: Başarı kriteri açıkça tanımlanmalıdır (stokta bekleme süresi, manuel işlem süresi, tahmin doğruluğu, üretim gecikmeleri veya plan dışı duruş süresi gibi).
- Toplam sahip olma maliyeti: Lisansın yanı sıra entegrasyon, veri hazırlığı, danışmanlık, eğitim, bakım ve değişim yönetimi maliyetleri de dikkate alınmalıdır.
- Geri dönüş ve ölçeklenebilirlik: Pilot uygulamanın ne kadar sürede geri dönüş sağlamasının beklendiği ve başarılı olması durumunda diğer hatlara, tesislere veya süreçlere nasıl yaygınlaştırılacağı önceden planlanmalıdır.
ERP yatırımının finansal getirisini değerlendirmek amacıyla hazırladığımız ERP ROI ve amortisman kılavuzunda bu yaklaşımı daha ayrıntılı olarak inceleyebilirsiniz.
abas ERP, Yapay Zeka Dönüşümünde Nasıl Bir Zemin Sağlıyor?
Yapay zekanın güvenilir sonuçlar üretebilmesi için öncelikle güvenilir ve bütünleşik verilere ihtiyaç vardır. abas ERP; satış, satın alma, üretim, planlama, stok, servis, maliyetlendirme ve finans gibi temel iş süreçlerini tek bir sistemde bir araya getirir. KPI’lar, analizler, gösterge panelleri, iş zekası özellikleri ve üçüncü taraf sistemlerle veri alışverişi sağlayan entegrasyon seçenekleri de karar süreçleri için gerekli veri temelini destekler.
Bu nedenle, abas ERP’nin yapay zeka dönüşümündeki en önemli rolü, tüm kullanım senaryolarını tek başına sunmak değil; doğru ve bütünleşik verinin yönetildiği güçlü bir operasyonel omurga oluşturmaktır. Yapay zeka uygulamaları ise kullanım senaryosuna bağlı olarak, abas ERP’nin mevcut işlevleri, Forterro’nun yapay zeka yol haritası, Prodaso gibi IIoT çözümleri, MindDX tarafından geliştirilen entegrasyonlar ve analitik/planlama çözümleri bir araya getirilerek hayata geçirilebilir.
Bu ayrım önemlidir: İyi bir yapay zeka projesi, yalnızca güçlü bir algoritmaya değil; kaliteli verilere, doğru entegrasyona ve çalışanların günlük iş süreçlerinde kullanabilecekleri bir iş akışına da ihtiyaç duyar.
Üretimde Yapay Zekâya Nereden Başlanmalı?
İşletmenin tamamını kapsayan büyük bir programla başlamak zorunda değilsiniz. Daha kontrollü bir yaklaşım, tek bir operasyonel soruna odaklanan ve sonucu ölçülebilen bir pilot uygulamadır:
- Değeri yüksek bir sorun seçin. En fazla maliyete, zaman kaybına veya müşteri riskine yol açan süreci belirleyin — teknolojik açıdan en ilgi çekici konuyu değil, işletme açısından en değerli sorunu.
- Verinin uygunluğunu değerlendirin. İlgili verinin hangi sistemlerde bulunduğunu, kalitesini, geçmiş verilerin kapsamını ve güncelliğini inceleyin; eksik veya tutarsız veri varsa, model geliştirmeye başlamadan önce veri tabanını iyileştirin.
- Başarı kriterlerini önceden belirleyin. Ölçülecek KPI’ları ve hedeflenen iyileşmeyi tanımlayın; başarıyı “sistem devreye alındı” ifadesiyle değil, elde edilen operasyonel sonuçlarla değerlendirin.
- Kanıtlandıktan sonra ölçeklendirin. Pilot uygulamanın finansal ve operasyonel etkisini ölçün; sonuç doğrulandıktan sonra aynı yaklaşımı diğer ürünlere, hatlara, tesislere veya süreçlere genişletin.
MindDX’in Rolü ve Bundan Sonra Atmanız Gereken Adım
MindDX olarak rolümüz, yapay zekayı bağımsız bir teknoloji projesi olarak sunmak değil; onu üretim şirketinin gerçek süreçleriyle, mevcut ERP altyapısıyla ve ölçülebilir iş hedefleriyle bütünleştirmektir. Forterro bünyesindeki abas ERP’nin Türkiye ortağı olarak, küresel ürün ve yapay zeka vizyonunu, 20 yılı aşkın ERP ve dijital dönüşüm deneyimimizle Türk üreticilerin operasyonel ihtiyaçlarına uyarlıyoruz.
Bir başlangıç noktası olarak, ekibimizle bir ERP ve yapay zeka fırsat değerlendirmesi planlayabilirsiniz. Bu değerlendirmede mevcut ERP ve veri altyapınızı, öncelikli operasyonel sorunlarınızı, potansiyel yapay zeka kullanım alanlarını, ölçülebilir başarı göstergelerini ve pilot projenin kapsamını birlikte ele alıyoruz; değer potansiyeli yüksek alanları belirleyip ERP, IIoT ve diğer sistemler arasındaki entegrasyonu tasarlıyor, pilot projenin KPI’larını tanımlıyor ve kanıtlanmış çözümün ölçeklendirilmesini destekliyoruz.
Üretime özel çözümümüz hakkında daha fazla bilgi edinmek için abas ERP sayfamızı inceleyebilir veya MindDX ekibiyle iletişime geçebilirsiniz.
