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 RelationsManagement), 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 HeritageDictionary 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

(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 Designand 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

mbinatli@egecom.net

Kenan KARAGÜL

Pamukkale Üniversitesi, Denizli, Türkiye

kkaragul@pau.edu.tr