Vaka Çalışması · Üretim

Kale Seramik: talep tahmini PoC — ve neden devam etmedik

Kalekim'le aynı yol haritasıyla başlayan bir MVP: iki ürün fonksiyonu, 34 metot, üç encoding yöntemi. Sonuç hedefin altında kaldı ve ikinci faza geçilmedi. Bu sayfa neyin işe yaramadığını ve nedenini anlatıyor.

141
DFU

29'u satışın %80'ini taşıyor

200+
Ürün özelliği

Çoğu seyrek dolu

34
Denenen metot

Encoding × doldurma × özellik kombinasyonları

1 / 3
Tamamlanan faz

Faz 2'ye geçilmedi

Problem

Kale Seramik de Kalekim gibi, üretim planlamasının girdisi olarak daha doğru bir talep tahmini istiyordu. Kale Grubu’yla 2023 başında çizilen yol haritası iki şirket için aynıydı — MVP, otomatik tahmin süreci, ekranlarla yönetilen tahmin — ama verileri ve yapıları farklı olduğu için iki ayrı proje olarak yürütüldü.

Kale Seramik’in seçtiği iki fonksiyon: SKM – duvar – ana ve banyo – armatür ve vitrifiye, tüm alt gruplarıyla. Müşteri tarafında satış bürosu, ürün tarafında DFU seviyesinde tahmin istendi.

Ne yaptık

Veri Excel’den geldi: 2019’dan 2023 ortasına aylık satış, 200’den fazla kolonlu malzeme karakteristik tablosu, malzeme–DFU eşlemesi ve dış etkiler (dolar, doğalgaz, özel günler). Satış verisinin bir kısmı aylar sütunlarda gelmişti; satır formatına çevrildi. Kapsam dışı ve silinmiş malzeme işaretleri ayıklandı. Eksik özellikler “bilinmiyor” ya da DFU içindeki en sık değerle dolduruldu.

Modelleme Kalekim’dekiyle aynı çatıda kuruldu: malzeme özelliklerini DFU seviyesine taşıyan üç yöntem (M1 en sık değer, M2 sayım ve oran, ME target encoding), FLAML ile AutoML üzerinde XGBoost ve LightGBM. Doldurma yöntemi, encoding yöntemi, hiyerarşi encoding’i ve özellik seçimi kombinasyonlarıyla 34 farklı metot çalıştırıldı; sekiz ay boyunca her ay için sonuç üretildi ve satışla ağırlıklandırılmış MAPE ile ölçüldü.

Ne bulduk

Sonuçlar tahmin yapılan seviyede kabul edilebilir çıkmadı. Bazı aylarda iyi sonuçlar görüldü, ama aylar arasında tutarlılık yoktu; üç metot diğerlerinden biraz öne çıktı, o kadar. M2 en iyi yöntemdi; M1 ve ME katkı sağlamadı.

Nedenleri dokümante ettik:

  • Uzun kuyruk. 141 DFU’nun 29’u satışın %80’ini taşıyor. Kalan 112 DFU seyrek ve düzensiz satıyor; DFU × satış bürosu seviyesinde bu kuyruk, tekrar eden bir desen bırakmıyor.
  • Özellikler var ama dolu değil. 200’den fazla özellik kolonundan çoğu seyrek dolu. Çok satan ile az satanı ayıran özellikler veride yeterince yoktu; kategorik özelliklerle sayısal bir hedefi tahmin etmenin sınırı burada belirdi.
  • Dış etkiler yetersiz kaldı. Proje başında dış faktörlere ağırlık verilmesi kararlaştırılmıştı; ama modele giren faktör sayısı sonucu açıklamaya yetmedi.
  • Kırılmalar. Son iki yılın ekonomik dalgalanması ve 2023 depremi, geçmiş verinin öğretmediği hareketler yarattı.
  • Hiyerarşi ikilemi. Aşağı inildikçe veri büyüyor ama tekrar edilebilirlik düşüyor; yukarı çıkıldıkça tersi — ama satır bazlı dış etkiler üst seviyeye taşınırken bir kabul gerekiyor ve o kabul modeli yanıltabiliyor.

Neden durduk

Yol haritasının tasarımı buna izin veriyordu: Faz 1’in çıktısına bakıp Faz 2’ye geçip geçmemek Kale Seramik’in kararıydı. MVP’nin amacı da tam olarak buydu — bir tahmin sisteminin yapılabilirliğini ve başarı ihtimalini, büyük yatırımdan önce göstermek. Sonuçlar bu setup ile ikinci fazı haklı çıkarmadı; proje burada bırakıldı.

Teslim ettiğimiz dokümanda devam edilmesi hâlinde ne gerektiğini yazdık: tahmini etkileyebilecek özellik setini belirleyip malzeme bazında büyük oranda doldurmak, farklı ürün hiyerarşileri için farklı müşteri hiyerarşilerinde tahmin denemek.

Ders

Aynı yol haritası, aynı yöntemler, aynı ekip: Kalekim’de üç yıllık bir sisteme dönüştü, Kale Seramik’te tek fazda kaldı. Aradaki farkı yöntem değil veri belirledi — satışın kaç üründe toplandığı, ürün özelliklerinin ne kadar dolu olduğu, tahmin seviyesinin tekrar eden bir desen bırakıp bırakmadığı.

MVP’yi bunun için yapıyoruz. Bir tahmin projesinin en ucuz başarısızlığı, ilk fazda ölçülüp durdurulan olandır.

Sistemin yapısı

Tüm işlerimiz