Proje Hakkında
Büyük bir perakende zinciri için geliştirdiğimiz AI tabanlı stok tahminleme sistemi, geçmiş satış verilerini, mevsimsel trendleri ve dış faktörleri analiz ederek gelecekteki talebi tahmin ediyor. Bu sayede fazla stok maliyeti ve stok tükenmesi sorunları minimuma indirildi.
Zorluk
Binlerce ürün ve yüzlerce mağaza için gerçek zamanlı tahmin üretmek gerekiyordu. Mevsimsel dalgalanmalar ve beklenmedik olaylar tahmin doğruluğunu düşürüyordu.
Çözüm
LSTM ve Transformer tabanlı hibrit bir tahmin modeli geliştirdik. Hava durumu, tatil günleri ve promosyon takvimi gibi dış faktörleri modele entegre ettik. Gerçek zamanlı veri akışı ile modeli sürekli güncel tuttuk.
Elde Edilen Sonuçlar
Stok tahmin doğruluğu %92'ye ulaştı
Fazla stok maliyetinde %35 azalma
Stok tükenmesi vakalarında %60 düşüş
Yıllık 2 milyon TL tasarruf
Renk Paleti
Veri Mavisi#6366F1
Neon Yeşil#22C55E
Koyu Arka Plan#0F172A
Gri#94A3B8
Proje Görselleri
Büyüt
Büyüt
Büyüt
Kullanılan Teknolojiler
Python
TensorFlow
FastAPI
PostgreSQL
Docker
Benzer Bir Proje mi Düşünüyorsunuz?
Projenizi konuşmak ve size özel çözüm sunmak için buradayız. İlk görüşme tamamen ücretsiz.
Ücretsiz Danışmanlık