ERP'DE
ÇOKLU-AJAN SİSTEMLERİ
KAVRAMSAL
BİR YAKLAŞIM
ÖZET
Bu
çalışmada, çoklu-ajan sistemleri ve ERP’nin (Enterprise
Resource Planning
– Kurumsal Kaynak Planlama) yapılan literatür taraması ve üzerinde
çalıştığımız uygulamalar baz alınarak güncel tanımları geliştirilmiş,
ERP’de çoklu-ajan sistemleri uygulamalarının hangi alanlarda ve nasıl
kullanılabileceği ortaya konulmuştur.
Günümüzde
artık üretim sistemleri içinde telaffuz edilen yapay zekanın, ERP
sistemlerinde de kullanılabileceği fikri, uygulama alanları irdelenmiştir.
ERP'nin temel taşları olan Üretim, Pazarlama ve Dağıtım, İnsan
Kaynakları Yönetimi ve Finansman’da akıllı ajan sistemlerinin
uygulanabilirliği araştırılmıştır.
Yapay
zeka çalışmalarının günümüzde gelmiş olduğu aşama da göz önüne
alınarak, yapılacak olan akıllı bir üretim yönetim sisteminin kendi
kendine karar vermesi henüz beklenmemektedir ve bu sistemlerin geliştirilme
amacı; insan faktörünün yerini almak değildir. Bu tür sistemler,
insanın kısa sürede ve yeterince etkin analiz edemeyeceği verileri
kullanarak karar vericilere en doğru alternatif çözümleri sunmaktadır.
ERP’de uygulama alanı örnekleri olarak; üretim planlama ve hat
dengeleme problemleri, İnsan Kaynakları Yönetimi’nde performans değerlendirme
sistemi ve kariyer planlaması, Pazarlama - Dağıtım’da talep yönetimi
ve pazarlama stratejilerinin belirlenmesi, Finansman’da finanssal
kaynakların planlanması verilebilir.
Bildirimizde,
yapay zeka alanının içinde konuşulan çoklu-ajan sistemlerini ERP’de
bahsi geçen konularda uygulama fikri üzerinde kavramsal bir çalışma
yapılmıştır. Bu sayede, bir Akıllı ERP Sistemi oluşturulmasındaki
temel kavramlar ve yaklaşımlar ortaya konulmuştur. Bu yaklaşım ile
ERP kavramına yeni bir boyut kazandırılmıştır.
Anahtar
Kelimeler: Yapay Zeka, ERP, ERP–II, XES, akıllı
ajan sistemler, çoklu-ajan sistemler.
1. GİRİŞ
ERP
İngilizce bir sözcük öbeğinin kısaltılmış şekilde kullanılan
ismidir. Enterprise Resource
Planning
(ERP) sözcüklerinin baş harflerinin kullanılması şeklinde ifade
edilebilir. Türkçe karşılığı olarak da Kurumsal Kaynak Planlaması
olarak kullanılmaktadır. ERP kavramını kısaca tanımlamak için şu
şekilde bir tanım geliştirebiliriz: Küçük, orta, büyük yada bütünleşik
ölçekli tüm üretim ve/veya hizmet sistemlerinin tüm kaynaklarının
etkin, verimli ve optimize edilerek kullanılmasını sağlayabilen bütünleşik
bir sistemdir. ERP sistemleri aracılığıyla yönetilmesi istenen
kaynaklara bir göz atmak gerekirse; insan kaynakları, makine,
malzeme/hammadde, enerji, finansman, satın alma, stoklar, pazarlama,
kalite sistemleri, bakım–onarım, müşteri ilişkileri yönetimi (CRM
– Customer Relations
Management),
tedarikçi zinciri yönetimi (SCM – Supply
Chain Management),
yardımcı hizmetler, teknoloji, Internet prosedür ve işlemleri vb
olarak söyleyebiliriz. Ancak iyi tasarlanmış bir veri toplama,
raporlama, değerlendirme ve dokümantasyon sistemi ile bu kaynakların doğru,
etkin ve verimli kullanılmasını sağlamak, optimizasyonunu yapmak ve şirketleri
geleceğe götürecek strateji, hedef, politikaları oluşturmak ve buna
zemin oluşturan tüm süreçleri yönetmek mümkündür.
ERP
kavramının dünden bugüne gelişimine baktığımızda, ERP kavramı,
ERP–II kavramına ya da Shields'ın söylediği gibi “eXtented
Enterprise System
(XES)” şekline dönüşmeye başlamıştır. Aşağıda Shields'ın
XES'e yönelik piramidal tanımını göreceksiniz. Dikkati çeken en önemli
ayrıntı, Internet ve güçlü iletişim yapısı ile gelişen yeni işletme
kavramı ve stratejik bakış açısının, hızla üretim ve hizmet
sistemlerini değiştirmeye başlamasıdır. Tüm bu gelişmelerle
birlikte, artık üretim sistemlerinde hız, esneklik, kalite ve uygun
maliyet aranmaktadır. Bunu sağlayabilmek için ise ürünler, üretim ve
hizmet sistemleri ile bu hızı yakalamak için çabuk sonuç alabilen
bilişim sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır.
Genel
olarak işletmelerin; küçük, orta, büyük ve/veya bütünleşik
olmaları ya da olmamalarının bir önemi olmaksızın tümü için genel
olarak kabul gören bir takım problemler her zaman gündemdeki yerlerini
korurlar. En temel problemlerden biri, işletme içi sistematik veri
toplayan, analiz eden, değerlendiren ve raporlayan bir altyapının
olmamasıdır. Bu problem aynen bir buzdağının su altında bulunan kısmına
benzer. Tüm işletme iş ortamında ortaya çıkan ve insanları uzun süre
yanlış hedeflere yönlendiren buzdağının su üstünde görünen kısmını
yansıtır. İşletme ortamlarında doğal olarak doğru bir veri toplama
sisteminin var edilememesinden dolayı hiçbir zaman buzdağının altını,
asıl sorun yaratan bölümünü, işletme ortamlarında görme şansı
oluşamaz. Şöyle bir soru akla gelebilir; eğer doğru bir ERP sistemi
oluşturulursa işletme ortamlarında problemler ve bu problemlerin bir çoğu
buzdağları şeklinde oluşmayacak mı? Elbette hiçbir zaman işletme
ortamlarındaki problemler sıfıra indirgenemeyecektir. Günümüz
teknolojisi kullanılmadan geliştirilen ve uygulanan ERP sistemleri
(manuel dokümantasyon yapısı ile işleyen ERP sistemleri) ile de veri
toplama, analiz, değerlendirme ve raporlama sistemleri işletilebilir ve
bu sürecin devamı olarak işletmenin hedefleri, stratejileri ve gelecek
planlaması belirlenebilir ve izlenebilir.
Şekil
1.1 Genişletilmiş
Kurumsal Sistem'in Yapısı (eXtended Enterprise System Framework) (Shields,
M.G., 2001)
Elbette
teknoloji kullanarak, özellikle günümüz teknolojisi ve gelişen internet
ve intranet
altyapısı ve üst yapısı ile doğrudan ERP yi oluşturan çözümler
yada kısmi çözümler ile bugünü, yarını ve geleceği çok etkin,
verimli ve hızlı bir şekilde yönetmek mümkündür.
2.
YAZILIM AJANLARI NEDİR?
Ajanları,
bilgisayar dünyasında yaşayan ve çalışan ‘soft
robot’lar olarak düşünebiliriz. American
Heritage Dictionary
ajan kelimesinin İngilizce karşılığı olan “agent”
kelimesini şöyle tanımlar: “eylem gösteren veya eylem göstermeye
yetki yada gücü olan…”. Yazılım ajanları araştırmacılarının
genel olarak kabul ettiği tanıma göre ise ajan: “başka ajanların ve
oluşumların yaşadığı belirli bir ortamda, sürekli ve özerk olarak
işleyen bir yazılım parçasıdır” (Bradshaw,
1997).
2.1
Ajanlarda Bilginin Temsili
Temel
olarak iki tip bilginin temsil edilmesi gerekmektedir: (1) insanları
kapsayan temsil ve (2) hesaplamaya yönelik temsil. İlk temsil türünde
insanlardan alınan ya da insanlar için oluşturulan bilgi bulunmaktadır.
İnsanların anlayacağı çizimler, diyagramlar bu türe girerler. İkinci
türde, hesaplamaya yönelik bilgiler temsil edilir.
İnsanların
anlayabileceği formattaki temsillere dış
temsil, bilgisayarların anladığı hesaplamaya yönelik temsile ise derin temsil ismi verilmektedir. [1]
Ajanlarda
temsil edilmesi gereken bilgiler; çevre modeli, kendisiyle ilgili bilgi,
iletişim terimlerinin anlamı, değiş-tokuş yapılan bilgi ve kullanıcıyla
ilgili modeldir. [1]
Bilgi
temsili ve yönetimi açısından ajanlar dört değişik tipte kategorize
edilebilirler: (Şekil 2.1.1)
(a)
sadece ağ üzerinden faaliyet gösteren uzman ajanlar
(b)
sensörler kullanan bilgi toplayıcı ajanlar
(c)
dış dünyada hareket etme yeteneği bulunan ajanlar (örn. Robotlar)
(d)
insanlarla etkileşimde bulunabilen ajanlar (örn. Asistanlar)
Şekil 2.1.1 Farklı ajan türleri
2.2
Ajanlarda Öğrenme
Ajanlarda
hangi tür bilgi öğrenilebilir ve öğrenilmelidir? En önemlileri:
geçmişteki başarılar ve başarısızlıklar; sistemdeki diğer ajanların
yetenekleri ve sorumlulukları; çoklu-ajan sistemi ve çevresiyle arasındaki
ilişki; farklı görevler ve durumlar için farklı bilgi parçacıklarının
kullanışlılığı; vb.
2.3
Ajan Tabanlı Sistemler
Yukarıda her yönüyle açıklamaya çalıştığımız ajanlardan oluşan ajan-tabanlı bir sistemin genel şekli Şekil 2.3.1 deki gibidir.
Şekil
2.3.1 Ajan tabanlı sistemin genel şekli (Jennings,
2000)
3.
AJANLARIN KULLANIM ALANLARI
Ajanlar, ERP’de yukarıda bahsettiğimiz, ERP’nin işlevsel omurgasında kullanılabilir. Bu omurgayı Finansman, Pazarlama-Dağıtım, İnsan Kaynakları ve Planlama-Üretim oluşturmaktadır. Aşağıda bazı ERP modülleri için ajanların kullanımlarıyla ilgili örnekler verilmiştir.
3.1
Finansman
Finansman
alanında ajanları ödeme planının hazırlanmasında kullanabiliriz.
ERP sisteminde gelirler ve giderlerin önceliği ve riskleri DElphi
yöntemi kullanılarak tanımlanmaktadır. Elbette sistemde her bir gelir
ve gider kaleminin tarihleriyle birlikte kime ödeneceği yada kimden
geleceği, miktarı gibi tüm bilgiler de kayıtlıdır. Bir işletmenin
giderlerini Tablo 3.1.1 deki gibi örnekleyebiliriz.
Tablo
3.1.1 Giderler
Giderlerde
öncelik, genelde risk seviyesiyle orantılıdır. Ödenmediği zaman
hizmet/üretim sistemine vereceği zarar büyük olan giderlerin önceliği
artırılmalıdır. Riski ve dolayısıyla önceliği artırıcı birçok
parametre bulunabilir. Mesela hammadde ödemesi yapılmadığında
üretimi devam ettirecek hammaddenin devamının sağlanamaması bir
risktir ve hammadde ödemesinin önceliğini artırır. Personel
ödemeleri yapılmadığında çalışanların işten ayrılma yada grev
olasılığı artmakta ve bu işletmeye risk getirmektedir. Fakat personel
ödemelerinin önceliği, hammadde ödemelerinin önceliğinden düşüktür.
Bütün
gider kalemleri için benzer kriterler mevcuttur. Problem; bu kriterlerin
belirlenmesi ve bu kriterlerle ilgili verilerin sistemden toplanarak, değerlendirilmesidir.
Riskler ve öncelikler bu iş için görevlendirilmiş ajanlar tarafından
okunarak, giderler için bir öncelik sıralaması yapılmalıdır. Ödeme
planı hazırlanırken ise mutlaka bu giderlerin karşılığı olan
gelirlerin de belirlenmesi lazımdır. Bir işletmenin giderlerini ise
genel olarak Tablo 3.1.2 deki gibi örnekleyebiliriz.
Tablo
3.1.2 Gelirler
Gelirlerdeki
risk seviyesi; gelir olarak listemize aldığımız bir kalemin bize
ödenmeme olasılığıdır. Gelir tablosunda, öncelik ve risk seviyesi
arasında bir ters orantı vardır. Risk seviyesi düşük olan öncelikli
olarak bize ödenecektir. Yurtdışı satışlar akreditifli olacağı
için ödenmeme riski düşük, gelir olma önceliği yüksektir. Buna karşılık,
yurtiçi satışların riski yurtdışından daha fazla olabilir, dolayısıyla
sıralamada önceliği yurtdışından aşağıda olacaktır. Burada
yurtiçi satışlar kendi içlerinde de ödeme aracına göre öncelik sıralamasına
sokulabilir. Ödeme aracına göre genel öncelikleri de Tablo 3.1.3 deki
gibi örnekleyebiliriz.
Tablo
3.1.3 Genel Öncelikler
Ödeme planı yapmayla görevlendirilmiş ajanlar, gelirleri de tarih sırasına göre sıralayacaklar; fakat gelir-gider eşleştirmesi yaparken giderler için ödeme tarihlerini, gelme olasılığı yüksek olan gelirlerin tarihleriyle belirleyeceklerdir. Gelirler giderlerin her zaman belli bir oranda üzerinde olmalıdır. Sistemde çakışma; gelir olarak belirlenen bir ödemenin gelmemesiyle oluşabilir. Çünkü sistemin o gelir ile eşleştirdiği gider ödenemeyecektir. Bu çakışma ise mevcut para stokunun kullanılabileceği önerilerek ya da gider olarak planlanan ödemenin ileri bir tarihe ertelenmesiyle giderilebilir. Eğer ödeme ertelenemediyse, ajanlar kredi kullanımını da önerebilir. Böylelikle çakışmalar giderilir.
3.2
İnsan Kaynakları
İnsan
Kaynakları Yönetimi’nde ajanları performans değerlendirme ve kariyer
planlama alanlarında kullanabiliriz. ERP sisteminde organizasyon şemaları
ve tüm kadrolara ilişkin nitelikler belirlenmiştir.
Görevlendirilmiş ajanlar, istenilen nitelikler ile organizasyon
içinde varolan kaynaklar arasında belli dönemlerde performans değerlendirme
çalışmaları yaparlar. Eğitim planları ve alınan eğitimler eşliğinde
tüm personel kariyer planları ile arasındaki benzeşmeler ve puanlar
toplamı değerlendirilerek herkes için uygun olan kariyer haritaları
üzerinde yollar incelenir. Bu yollardan bazı sapmalar gözlenirse,
ekstra eğitimler veya kariyer planında değişiklikler
önerilebilir.
Veri
toplayıcı bazı ajanlar kullanılarak, günlük puantaj değerleri alınarak
değerlendirilir. Bu değerlendirme sonucunda, ajanlar tarafından,
veritabanında her bir personel için genel bir değerlendirme oluşturulabilir.
Dolayısıyla bir personel hakkında anlık değerlendirme öğrenmek
mümkün hale gelir. Bu yapıyı oluşturmak için de matematiksel bir
model kurmak mümkündür, hatta gereklidir. Puantaj sisteminden toplanan
veriler belli bir şekilde genel değerlendirme vektörüne dönüştürülerek,
her bir çalışan için günlük olarak bu vektör güncellenir. Aşağıdaki
gibi bir genel değerlendirme vektörü oluşturmak mümkündür:
υ
= <a, b, c, d, …>
; Genel Değerlendirme Vektörü
a
: Kişisel beceri
b
: İşe geç kalma
c
: İzin alma sıklığı
d
: Eğitim sürekliliği
Genel
değerlendirme vektörü genişletilebilir. Çalışan için, böyle bir
vektörü ajanlar vasıtasıyla sürekli güncelleştirerek bir veritabanında
tutarız. Herhangi bir değerlendirme sorgusu istediğimizde veritabanından
geçmişe yönelik uzun bir sorgu yapılmadan kişi hakkında genel bir
bilgi verilebilecektir. Dolayısıyla sonuç anlık olarak, büyük bir
sorgu yapılmadan alınabilecektir.
3.3
Planlama-Üretim
Sistemi
inceleyen ajanlar uygun teslim tarihlerinin belirlenmesi için kullanılabilir.
İşletmeyle ilgili tüm parametreler ERP sisteminde kayıtlıdır.
Belirli özellikteki siparişler üretim sistemindeki koşullar
çerçevesinde belli bir zaman zarfında üretilmiş ve teslim edilmiştir.
Bu aşamalar bazı ajanlar tarafından gözlenerek, aynı özellikte başka
bir sipariş geldiğinde, aynı işletme koşullarında siparişin teslim
tarihiyle ilgili bir kestirim yapılabilir.
Bununla
birlikte üretim sisteminden veri toplamayla ilgili olarak da ajanlardan
faydalanılabilir. Sensörler yardımıyla bilgi toplayan ajanlar,
hareketli aksamları bulunan bilgi toplayan ajanlar ve insanlarla birebir
ilişkide bulunan asistan ajanlar bu tür ajan türlerine örnek olarak
gösterilebilir. [1]
SONUÇ
Çoklu-ajan
sistemleri, ERP sistemleri içinde birçok noktada kullanılabilmektedir.
Üretim sistemiyle ilgili toplanan tüm verilerin hızlı ve esnek değerlendirilmesinde,
geçmiş bilginin kullanılarak yeni kestirimlerin yapılmasında akıllı
ajan sistemlerinin büyük rolü vardır. Ajanların sistem içinde
tamamen bağımsız ve sürekli olması da onlara büyük esneklik kazandırmaktadır.
Amaç
tamamen bağımsız karar veren bir sistem oluşturmak değil; belli
noktalarda kullanıcıya önerilerde ve kestirimlerde bulunabilecek, belli
bazı analizleri kolayca yapabilecek bir çoklu-ajan sistemini, ERP
sistemleri içine entegre edebilmektir.
KAYNAKLAR
[1]
Shen, W., Norrie
D.H. and Barthès,
J-P.A. (2001) Multi-Agent
Systems for
Concurrent Intelligent
Design and
Manufacturing,
Taylor & Francis., s. 56- 67
[2]
Shields, M.G. (2001) E-Business
and ERP,
John Wiley
& Sons Inc.,
s.10
[3]
Russell, S. and
Norvig, P.
(1995) Artificial Intelligence:
A Modern Approach,
Prentice Hall.,
Section
2.
[4]
Bradshaw,
Jeffrey
M., (1997) Software Agents,
MIT Press.,
s.4-5, 7
[5]
Jennings,
N.R, (2000) On Agent
Based
Software
Engineering,
Artificial Intelligence
117, s. 281
Mustafa
BİNATLI
Egekom
Ltd., Denizli, Türkiye
Kenan
KARAGÜL
Pamukkale
Üniversitesi, Denizli, Türkiye
Yazarlar
hakkında:
Kenan
KARAGÜL
1973
Ankara doğumlu, 1995 Osmangazi Üniversitesi Endüstri Mühendisliği (
Anadolu Üniversitesi Endüstri Mühendisli Mühendisli Fakültesi isim değiştirmiştir.)
mezunudur. Sistem Tasarımı ve Planlama Uzmanı, Pamukkale Üniversitesi
Tıp Fakültesi Vakfı, Karar Destek Sistemleri Uzmanı Egemen Tekstil,
Genel Müdür Dehateks gibi görevlerde çalıştıktan sonra,
halen Projeler Yöneticisi olarak Egecom Ltd. Şirketinde çalışmaktadır.
Denizli Kalite Derneği Yönetim Kurulu üyesidir.
Mustafa Binatlı
1976, Konya doğumlu, 1998 Pamukkale
Üniversitesi, Fizik Lisans, 2000 Dokuz Eylül Üniversitesi Bilgisayar
Mühendisliği İntibak Lisans mezunudur. Halen Dokuz Eylül Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliğinde Yüksek Lisans eğitimine devam ediyor. Deba
A.Ş. Kurumsal Kaynak Planlama Eğitim ve Destek Uzmanlığı, yine Deba
A.Ş. Bilgi Islem Mudurlugu gorevlerinden sonra, halen Egekom Ltd. Şirketinde
İkinci Başkan olarak görevine devam etmektedir. Denizli Kalite Derneği
Yönetim Kurulu üyesidir.