Büyüyen “Çeviklik” Daha Keskinleşen “Öngörü”ye Karşı

Endüstri 3.0, 4.0 derken sayılar geldi, geçiyor. Yıl, pek çok bilim kurgu filminde resmedilen zamanlara ulaştı bile: 2020. Metalin metalle çarpıştığı savaşları oyunlardan, filmlerden ve belki bazılarımız tarih kitaplarından takip ediyoruz. O dönemlerden başlayan bir strateji meselesi var ki, değişmedi: savaşı kazanabilmek için ya çeviklik konusunda ya da öngörü konusunda kendinizi geliştirmeniz gerekli!

Çeviklik (Agile) Nasıl Doğdu?

2000’li yılların başında teknoloji şirketlerini hedef göstererek Agile Manifesto adı altında bir bildirge yayınlandı. O günden bugüne kadar pek çok Silikon Vadisi şirketi ya da Vadide yer edinmek isteyen şirketler bu metodolojiyi kullanmaya başladı.

Kurulan çeşitli mecralar eğitimlerini verdi ve yepyeni bir sektör oluştu. Farklı iş modellerine sıçrayan çeviklik her geçen gün büyüdü.

Çeviklik Ne Demek?

Çeviklik temel olarak bir ninja olmaya benzetilebilir. Karşınızda ne kadar büyük bir düşmanın olduğu önemli değildir. Bütün saldırılardan kaçınmalı ve her seferinde düşmanın farklı ancak sabit bir noktasına odaklanmalısınız.

Agile yöntemiyle projeleri yürütmek de temelde bunu söylüyor. İşi böl. Bölünenleri yeniden böl ve en küçük anlamlı parçalara kadar bu işleme devam et.

Çeviklik
Agile (Çeviklik)

Parçalar arasında paralel ve seri bağları kur. Aynı yapılabilecekleri ve peşi sıra yapılması gerekenleri belirle.

Ekibini topla ve ekibin yetkinliğine göre işleri dağıt.

Belirli aralıklarla ekiple ve müşteri ile görüşmeyi unutma. Müşteri iş bitmeden işi defalarca görmeli. İşi yapan da müşterinin izlenimlerini sürekli öğrenmeli.

Sonraki Adımları Ne Oldu?

Karşısında duran şelale (waterfall) modeline nazaran çeviklik (agile) tabi ki daha güçlüydü ve kazandı. Kazançlarını net ortaya koyan araştırmalar ne yazık ki çok yok. Fakat yazılmış kitaplar ve açıklayan siteler mevcut. Ancak bu zafer onu başka alanlara da yönlendirdi.

Çevik kelimesi yazılımdan endüstriye sıçradı. Program üretiminden, parça üretimine sıçradı. İnsanlar madem yazılım sektöründe böylesine büyük başarılar sağlanıyor, neden diğer alanlarda da olmasın dedi.

Öngörü (Forecast) Dünyası

Yazılım dünyasında işi nasıl daha çevik yapacaklarına dair çalışmalarına devam ederlerken, üretim dünyasında konu bambaşkaydı. Bu dünyada insanlar nasıl daha iyi öngörü (forecast) elde edebiliriz diye sorular sormaya başlamıştı.

Talep Tahminindeki Sapmalar
Talep Tahminindeki Sapmalar

Talep Tahmini Gelişimi

Tedarik zinciri yönetimi (Supply Chain Management) bir çok endüstride önemli hal almaya başladı ve insanlar birbirine bağlı olarak çalışan fabrikalar arasındaki dengeyi sağlayabilmek için tahminlerini iyileştirmeye çalıştılar.

Yani temel anlamda müşterilerinin gelecek aylarda kaç adet ürün alacağını tahmin etmeye çalıştılar. Bunun için çeşitli yöntemler denediler. Günümüzde de hala kompleks yazılımlar ile talep tahmini noktasında kendilerini iyileştirmeye çalışıyorlar. Bu yazıya ilham kaynağı olan yazı da talep tahmini konusunda gelinen son noktaları anlatıyor.

Artık tahmin etmek geçmişteki trende göre elimizdeki rakamları değiştirmekten ibaret olmayacak. Telefonumuzla çektiğimiz bir resme giren yapay zeka (AI) buraya da girecek ve girdi bile. Birbirinden bağımsız gibi gözüken veriler arasında çok hızlı bağlantılar bularak daha net tahminler yapabilecek.

Bir Çeviklik Hikayesi

Geçtiğimiz yıl içinde, çalıştığım kurumda stok seviyesini düşürmek için çok güzel bir ekip ile beraber uzun saatlerce çalıştım. Bir noktadan sonra stok seviyesini düşürmekten ziyade kontrol edebilmek önemli olan oldu. Diğer bir deyiş ile anlayabilmek bizim için bir gereklilik oldu.

Yapılmış bir çok araştırma bize stok yönetimi için talep tahmini konusunda kendimizi ileri seviyeye çıkartmamız gerektiğini savunuyordu. Sonuç olarak gelecek ay kaç adet parça satılacağını tam olarak bilebilirsek ne fazla ne de eksik üretmezdik. Bu da ideal dünya olurdu.

Ancak çalıştıkça durumun hiç de öyle kolay olmadığını gördük. Elimizde bir sihirli küre yoktu ki, tahminlerimizi direk oradan bakarak söyleyelim. Böylesine iyi tahminler, iyi yatırımlar gerektiriyordu. Ancak iyi yatırımlar yapamıyorduk çünkü zamanımız ve paramız stoklardaydı.

Zor Olanı Seçmek Ya Da Küreyi Aramak

Biz de ekip olarak kendimizi zor bir yolda bulduk: çevik olmalıydık. Bu kelime her ne kadar yazılım sektöründen gelse de, üretime uygulanmış versiyonlarını anlatan uygulama ve kitaplar vardı. Goldratt’ın Amaç ve Race kitapları, Toyota’dan gelen yalın üretim örnekleri bize ilham oldu.

Talep Tahmin Küresi
Tahmin Küresi

İşimizi aslında çok kolaylaştıracak küreyi aramayı bıraktık ve zamanımızı daha çevik olabilmek için harcamaya başladık. Şuan belki en çevik halimizde değiliz ancak bir yıl öncesine göre daha çevik olduğumuzu kesinlikle söyleyebilirim. Zordu ancak mükemmel talep tahmini yapmaktan daha kolaydı.

Talep Tahmini Çevikliği Tahmin Edecek Mi?

Benim gördüğüm üretim sistemleri arasında bir çekişme oluşmaya başladı. Kimileri kendisini talep tahmininde geliştirirken, kimileri de çeviklik konusunda geliştiriyor.

İçinde bulundukları tedarik zinciri ve o zincirin kuralları hangisinin daha uygun bir sistem olduğu kısmını değiştirebilir ancak en nihayetinde bu iki yönetim stratejisi karşı karşıya gelecek diye düşünüyorum. Şuan çoğunlukla bağımsızmış gibi ilerliyor ancak merak ettiğim şey talep tahmininin, çevikliğin kendisine karşı büyüdüğünü görüp, göremeyeceği.

Elbet her kurumda ikisi de gerekli olacaktır. Sıfır çeviklik ya da sıfır öngörü ile yaşayamayız ancak biri birinin önünde olacak diye tahmin ediyorum.

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*