Daha Sürdürülebilir Bir Dünya İçin Yapay Zeka Aracıları: Veri Bilimi İçgörüleri

Sürdürülebilirliğe yönelik siyasi destek azaldıkça, uzun vadeli sürdürülebilir uygulamalara olan ihtiyaç her zamankinden daha fazla. Bu alanda yapay zeka ajanları kritik rol oynayabilir.

Güçlü yapay zeka ile geliştirilen analitiği, şirketlerin yeşil dönüşümlerine destek olmak için nasıl kullanabiliriz?

Yıllardır blogumun odak noktası, tedarik zinciri analitiği metodolojilerini ve araçlarını kullanarak belirli sorunları çözmek oldu. Artık sürdürülebilirliğin giderek önem kazanmasıyla birlikte, çevresel hedeflere ulaşmak için bu araçları entegre etmeye odaklanıyoruz.

Kurucusu olduğum Logi Green adlı girişimde , perakendecilerin, üreticilerin ve lojistik şirketlerinin sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olmak için bu analitik çözümleri kullanıyoruz. Emisyonları azaltmak için tahmine dayalı modeller ve rota optimizasyonu gibi araçlar kullanıyoruz.

Bu yazıda, yapay zeka ajanlarını kullanarak mevcut çözümleri nasıl daha da güçlendirebileceğimizi göstereceğim. Yapay zekanın sürdürülebilirlik hedeflerine daha hızlı ve daha etkili bir şekilde ulaşmak için analitik yeteneklerimizi nasıl artırabileceğini inceleyeceğiz.

Amaç, kurumsal tedarik zincirlerinde sürdürülebilirlik girişimlerinin uygulanmasını kolaylaştırmak ve hızlandırmaktır . Yapay zekayı entegre ederek süreçleri otomatikleştirebilir ve iyileştirme fırsatlarını proaktif olarak belirleyebiliriz.

 

Şirketler için yeşil dönüşümün önündeki engeller

Siyasi ve mali baskıların sürdürülebilirlikten uzaklaşmasıyla birlikte yeşil dönüşümü kolaylaştırmak ve daha erişilebilir hale getirmek her zamankinden daha acil hale geldi.

Geçtiğimiz hafta, memleketim Paris'te düzenlenen ChangeNOW Küresel Konferansı'na katıldım .

Bu konferans, zorlu koşullara rağmen daha iyi bir gelecek inşa etmeye kendini adamış yenilikçileri, girişimcileri ve karar vericileri bir araya getirdi.

Okuyucularımın bir kısmıyla tanışmak ve çeşitli sektörlerde değişimi yönlendiren liderlerle bağlantı kurmak mükemmel bir fırsattı.

Bu tartışmalar sonucunda ortaya net bir mesaj çıktı.

Şirketler sürdürülebilir dönüşüme öncülük ederken üç büyük engelle karşı karşıya kalıyor:

• Operasyonel süreçlere ilişkin görünürlüğün olmaması,
• Sürdürülebilirlik raporlama gerekliliklerinin karmaşıklığı,
• Değer zinciri boyunca girişimleri tasarlama ve uygulama zorluğu.

Aşağıdaki bölümlerde, bu temel engellerden ikisinin üstesinden gelmek için ajansal yapay zekadan nasıl yararlanabileceğimizi inceleyeceğim :

• Düzenlemelere uyum sağlamak için raporlamayı iyileştirin
• Sürdürülebilir girişimlerin tasarım ve uygulamasının hızlandırılması

 

AI aracılarıyla raporlama zorluklarının çözümü

Herhangi bir sürdürülebilirlik yol haritasının ilk adımı bir raporlama temeli oluşturmaktır. Bu temelin oluşturulması, veri doğruluğu ve erişilebilirliğinin sağlanması, bilinçli kararların alınması açısından kritik öneme sahiptir.

Şirketler herhangi bir eylemde bulunmadan önce mevcut çevresel ayak izlerini ölçmeli ve yayınlamalıdır.

Örneğin, bir ESG raporu bir şirketin çevresel performansını (E) , sosyal sorumluluğunu (S) ve yönetişim yapılarının gücünü (G) gösterir . ESG raporu, şirketlerin çevresel, sosyal ve yönetişim sürdürülebilirliği alanlarındaki performansını değerlendirmek için hayati bir araçtır.

Öncelikle veri hazırlama konusuna değinelim.

 

Problem 1: Veri Toplama ve İşleme

Birçok şirket , ürün yaşam döngüsü analizi projelerinde temel bir zorluk olan veri toplama da dahil olmak üzere, başlangıçtan itibaren önemli zorluklarla karşı karşıya kalmaktadır .

Önceki bir makalede, bir ürünün ham madde çıkarımından bertarafına kadar olan çevresel etkilerini değerlendirme yöntemi olan Yaşam Döngüsü Değerlendirmesi (LCA) kavramını tanıtmıştım .

Bu, birden fazla sisteme bağlanmak, ham verileri çıkarmak, işlemek ve bir veri ambarında depolamak için karmaşık bir veri hattı gerektirir. Bu, doğru analizin sağlanması için çeşitli kaynaklardan gelen verilerin birleştirilmesini içerir.

Bu veri hatları, raporlar oluşturmak ve analitik ve iş ekiplerine tutarlı veri kaynakları sağlamak için kullanılır ve doğru içgörülere dayalı bilinçli kararlar alınmasını kolaylaştırır.

 

Teknik olmayan ekiplerin bu karmaşık ortamda yol almasına nasıl yardımcı olabiliriz?

LogiGreen'de , "Metinden SQL'e Yapay Zeka Aracısı" olarak bilinen, metinden SQL'e uygulamalar için bir yapay zeka aracısının kullanımını araştırıyoruz.

En büyük katma değer ise operasyon ve iş ekiplerinin artık özel çözümler oluşturmak için analitik uzmanlarına ihtiyaç duymaması. Bu, veri analistlerine olan bağımlılığı azaltır ve verimliliği artırır.

Bir tedarik zinciri mühendisi olarak, yalnızca veri çıkarmak veya yeni bir ölçüm hesaplamak için destek biletleri oluşturmak zorunda kalan operasyon yöneticilerinin hayal kırıklığını anlıyorum.

Bu yapay zeka aracısını kullanarak tüm kullanıcılara Hizmet Olarak Analitik deneyimi sunuyoruz ve isteklerini sade bir İngilizce ile formüle etmelerine olanak tanıyoruz. Bu, veri içgörülerine daha hızlı ve kolay erişim sağlar.

Örneğin, raporlama ekiplerinin bir rapora beslemek üzere birden fazla tablodan veri toplamak için özel istemler oluşturmasına yardımcı oluyoruz. Bu, raporlama sürecini hızlandırır ve manuel çabayı azaltır.

 

“Lütfen XXX Deposundan yapılan tüm teslimatlar için günlük toplam karbondioksit (CO₂) emisyonlarını gösteren bir tablo oluşturun.”

 

Sorun 2: Rapor Biçimlendirme

Verileri topladıktan sonra bile şirketler başka bir zorlukla karşı karşıya kalıyor: raporu gerekli formatlarda oluşturmak.

Avrupa'da, yeni Kurumsal Sürdürülebilirlik Raporlama Direktifi (CSRD), şirketlerin çevresel, sosyal ve yönetişimsel etkilerini açıklamaları için bir çerçeve sunmaktadır.

Kurumsal Sürdürülebilirlik Raporlama Direktifi (CSRD) uyarınca, şirketler XHTML formatında yapılandırılmış raporlar sunmak zorundadır.

Detaylı ESG sınıflandırmalarıyla desteklenen bu belge, özellikle veri olgunluğu düşük şirketler için oldukça teknik ve hataya açık bir süreç gerektirir.

Bu nedenle, raporu otomatik olarak inceleyip teknik olmayan kullanıcılar için bir özet sağlamak amacıyla bir yapay zeka aracısı kullanmayı denedik.

 

كيف يعمل؟

Kullanıcılar raporlarını e-posta yoluyla gönderirler.

Endpoint, eklenen dosyayı otomatik olarak indirir ve içerik ve biçimlendirmeyi hatalara veya eksik değerlere karşı kontrol eder. Bu süreç verilerin dikkatli bir şekilde incelenmesini sağlar.

Sonuçlar daha sonra İngilizce olarak net bir denetim özeti oluşturan bir AI Agent'a gönderilir. Ajan, verileri etkili bir şekilde analiz etmek ve özetlemek için gelişmiş algoritmalar kullanır.

Temsilci, gönderene bir rapor gönderir.

Sürdürülebilirlik danışmanları (müşterimiz bir danışmanlık firması) tarafından hazırlanan denetim raporları için, teknik beceri gerektirmeden herkesin kullanabileceği, tamamen otomatikleştirilmiş bir hizmet geliştirdik . Bu hizmet zaman ve emekten tasarruf sağlarken raporların doğruluğunu da garanti eder.

 

Benzer bir çözümü uygulamaya koymak ilginizi çeker mi?

Bu projeyi hiçbir kod yazmadan n8n platformunu kullanarak oluşturdum.

Yayınlamaya hazır şablonu n8n'deki içerik oluşturucu profilimde bulabilirsiniz.

Raporlama çözümlerini inceledikten sonra, yeşil dönüşümlerin özüne, yani sürdürülebilir girişimlerin tasarlanmasına ve uygulanmasına geçebiliriz .

Tedarik Zinciri Analitiği Ürünleri için Etkili Yapay Zeka

Sürdürülebilirlik için Analitik Ürünler

Son iki yıldır odak noktam, web uygulamaları, API'ler ve otomatik iş akışları da dahil olmak üzere analitik ürünler geliştirmek oldu. Deneyimim, çevresel etkiyi ölçme ve kaynak verimliliğini artırmaya odaklanarak, kurumsal çevresel ve sosyal sürdürülebilirlik girişimlerini destekleyen gelişmiş analitik çözümler geliştirmeyi içerir.

 

Sürdürülebilirlik yol haritası nedir?

Deneyimime göre, bu süreç genellikle üst yönetimden gelen bir zorlamayla başlıyor.

Örneğin, liderlik tedarik zinciri departmanından şirketin 2021 baz yılı için karbondioksit (CO₂) emisyonlarını ölçmesini isteyebilir.

Dağıtım zinciri için Kapsam 3 emisyonlarını tahmin etmekten sorumluydum .

İşte bu yüzden yukarıdaki bağlantıdaki makalede sunulan metodolojiyi uyguladım.

Temel veriler belirlendikten sonra, net bir son tarihle birlikte emisyon azaltma hedefi belirlenir.

Örneğin, yönetiminiz 30 yılına kadar %2030'luk bir azaltım sağlamayı taahhüt edebilir.

Tedarik zinciri departmanının rolü ise karbondioksit emisyonlarını azaltmaya yönelik girişimleri tasarlamak ve uygulamak.

Yukarıdaki örnekte şirket, üretim, lojistik, perakende operasyonları ve karbon dengeleme alanındaki girişimler yoluyla N yılına kadar %30'luk bir azalma elde ediyor.

Bu yolculuğu desteklemek için, farklı girişimlerin etkisini simüle eden analitik ürünler geliştiriyor ve ekiplerin optimum sürdürülebilirlik stratejileri tasarlamasına yardımcı oluyoruz.

Şimdiye kadar ürünler, kendi veri kaynaklarına bağlı bir kullanıcı arayüzü ve arka ucu olan web uygulamaları şeklindeydi.

Her modül operasyonel karar almayı destekleyecek temel bilgiler sağlar.

 

“Sonuçlara göre fabrikamızı Brezilya’dan ABD’ye taşıyarak karbondioksit (CO₂) emisyonlarında %32 oranında bir azalma sağlayabiliriz.”

Ancak veri analitiğine aşina olmayan bir kitle için bu uygulamalarla etkileşim kurmak biraz kafa karıştırıcı olabilir. Değerli içgörüler elde etmek için veri analizi prensiplerine dair temel bir anlayışa sahip olmak gerekir; bu da uzman olmayanlar için zorlayıcı olabilir.

 

Bu kullanıcıları daha iyi desteklemek için yapay zeka ajanlarını nasıl kullanabiliriz? Yapay zeka ajanları kullanıcı deneyimini iyileştirmeye ve yenilikçi çözümler sunmaya nasıl yardımcı olabilir?

 

Analitik Ürünler için Etkili Yapay Zeka

Artık bu çözümleri, API uç noktaları aracılığıyla doğrudan analitik modeller ve araçlarla etkileşime giren otonom yapay zeka ajanlarını dahil ederek geliştiriyoruz.

Bu aracılar , teknik bilgisi olmayan kullanıcıları basit bir soruyla başlayarak tüm süreç boyunca yönlendirmek üzere tasarlanmıştır :

"Ulaşım ağımın karbondioksit (CO₂) emisyonlarını nasıl azaltabilirim?"

Yapay zeka ajanı daha sonra şu sorumluluğu üstlenir:

• Doğru sorguları formüle etmek,
• İletişim iyileştirme modelleri,
• Sonuçların yorumlanması,
• Ve uygulanabilir önerilerde bulunun.

Kullanıcının arka ucun nasıl çalıştığını anlamasına gerek yok.
Doğrudan, iş odaklı çıktılar alırlar, örneğin:

“YYY Avro yatırım bütçesiyle XXX çözümünü uygulayarak ZZZ ton CO2 eşdeğeri CO2 emisyon azaltımı elde edin.”

Optimizasyon modellerini, API'leri ve yapay zeka destekli rehberliği bir araya getirerek eksiksiz bir Analitik Hizmet Olarak deneyimi sunuyoruz.

Amacımız sürdürülebilirlik analitiğini sadece teknik uzmanların değil, tüm ekiplerin erişimine açmak.

Sonuç ve nihai sonuçlar

 

Yapay zekanın sorumlu kullanımı

Sonlandırmadan önce, geliştirdiğimiz çözümlerin çevresel ayak izini azaltma konusunda birkaç söz etmek istiyoruz.

Büyük dil modelleri (LLM) kullanmanın çevresel etkilerinin tamamen farkındayız.

Bu nedenle, ürünlerimizin özü, özenle tasarlanmış deterministik optimizasyon modellerine dayanmaktadır . Bu modeller, enerji ve kaynak kullanımında yüksek verimlilik sağlar.

Büyük dil modelleri (LLMS) yalnızca gerçek katma değer sağladıklarında, öncelikle kullanıcı etkileşimini basitleştirmek veya kritik olmayan görevleri otomatikleştirmek için kullanılır. Bu, yapay zekada sürdürülebilirliğe ilişkin en iyi uygulamalarla uyumludur.

Bu bize şunları sağlar:

• Dayanıklılığı ve güvenilirliği garantileyinKullanıcılar aynı girdiler için tutarlı bir şekilde aynı çıktıları alırlar ve bu sayede saf yapay zeka modellerinde tipik olan rastgele davranışlardan kaçınılmış olur.
• Enerji tüketimini azaltın: API çağrılarımızda kullanılan token sayısını azaltarak ve her çağrıyı mümkün olduğunca verimli olacak şekilde optimize ederek.

Kısacası, tasarım itibarıyla sürdürülebilir çözümler üretmeye kararlıyız. Yapay zekanın gücünü çevresel sorumlulukla dengelemeyi amaçlıyoruz.

 

Yapay zeka ajanları tedarik zinciri analitiğinde oyunu değiştiriyor.

Benim için AI temsilcileri, müşterilerimizin sürdürülebilirlik yol haritalarını hızlandırmalarına yardımcı olmada güçlü müttefikler haline geldi. Tedarik zinciri analitiğinde yapay zeka ajanlarının kullanımı gerçek bir paradigma değişimini temsil ediyor.

Teknik olmayan bir hedef kitleyle etkileşim kurduğumda, bu bana rekabet avantajı sağlıyor ve operasyonel ekipleri güçlendiren Analitik-Hizmet-olarak çözümler sunmama olanak tanıyor. Yapay zeka destekli bu çözümler, basitleştirilmiş bir şekilde değerli içgörüler sağlıyor.

Bu, şirketlerin yeşil dönüşümlerine başlarken karşılaştıkları en büyük engellerden birini basitleştiriyor; çünkü bu araçlarla karmaşık verileri anlamak çok daha kolay hale geliyor.

Yapay zekâ ajanları, elde edilen bilgileri basit bir dille ileterek ve kullanıcıları yolculukları boyunca yönlendirerek, veri odaklı çözümler ile operasyonel uygulama arasındaki boşluğu kapatmaya yardımcı olur. Bu da sürdürülebilir çözümlerin daha geniş çapta benimsenmesini sağlar.