Proje İçeriği

Logimate AI Agent – Üretken Yapay Zeka Tabanlı Dijital Bayi Asistanı, Doğuş Teknoloji ve Doğuş Otomotiv iş birliğiyle geliştirilen, bayi operasyonlarını ve bilgiye erişimi optimize etmeyi amaçlayan, çok modüllü bir yapay zeka çözümüdür. Projenin temelinde, bayilerin ihtiyaç duyduğu bilgilere hızlı, doğru ve kesintisiz erişim sağlanarak memnuniyetin ve operasyonel verimliliğin artırılması hedeflenmektedir.

Projenin içeriği aşağıdaki gibi detaylandırılabilir:

1. Temel Bileşenler ve Çalışma Prensibi

Logimate, yapılandırışmış hiyerarşik  RAG (Retrieval Augmented Generation) yapısı kullanılarak tasarlanmıştır. Sistem, gelen kullanıcı sorgularını analiz ederek, en uygun yanıtı üretebilmek için altı farklı modülden birini seçer. Bu yapı, kullanıcı sorgularını hızlı bir şekilde çözümleyerek her bir modülün uzmanlık alanını en verimli şekilde kullanır. Kullanılan tüm modüller history-based çalışmaktadır.

Modül 1: Modül Yöneticisi (Karar Verici)

• Kullanıcının girdisini analiz eder ve sorgunun hangi modül tarafından işleneceğine karar verir.
• Önemi: Doğru modülün seçimi, hem yanıtın doğruluğunu hem de işlem süresinin minimumda tutulmasını sağlar.

Modül 2: Teknik Dokümantasyon

• Kullanıcının teknik sorularını cevaplamak için, GPT tabanlı hibrit model ve semantik arama teknolojilerini kullanır.
• RAG yöntemi: Öncelikle teknik dokümanlardan uygun içerik alınır, ardından üretken yapay zeka tarafından anlamlı bir yanıt haline getirilir.
• Örnek Kullanım: “X parçasının çalışma prensibi nedir?” gibi teknik soruların yanıtlanması.

Modül 3: Hedef Bilgileri

• Bayi bazlı aylık veya çeyreklik hedefleri kullanıcıya sunar.
• REST API ile hedef bilgileri alınır ve GPT modeliyle kullanıcıya özel yorumlanmış cevaplar oluşturulur.
• Örnek Kullanım: “Bu ayki satış hedeflerim ne durumda?”

Modül 4: Sipariş ve Teslimat Bilgileri

• Kullanıcıların sipariş ve teslimat durumlarına ilişkin sorularını yanıtlar.
• Teslimat tahminleri, geçmiş verilerden ve “Dijital Depo” projesinden elde edilen bilgilerle yapılır.
• Örnek Kullanım: “Y parçasını bugün saat 15.00'a kadar sipariş edersem, tahmini teslim tarihi nedir?”

Modül 5: Dış Bayi İletişim Bilgileri

• Bayilerin birbirleriyle olan iletişim ihtiyaçlarını karşılar.
• Kullanıcının istediği bayi bilgilerini REST API aracılığıyla bulur ve sunar.
• Örnek Kullanım: “X bayisinin yedek parça lojistik yetkilisine nasıl ulaşabilirim?”

Modül 6: Günlük Konuşma/Sohbet

• Genel amaçlı ve maliyet odaklıdır. Selamlaşma gibi günlük iletişimler için düşük maliyetli bir GPT modeli kullanılır.
• Örnek Kullanım: “Merhaba, nasılsın?” gibi etkileşimler.

Logimate uygulamasında 6 farklı çoklu modül çalışır ve yapılandırılmış hiyerarşik RAG (Retrieval Augmented Generation) yapısı kullanışmıştır.

Birinci modül sorunun hangi gelen isterin (input) hangi modül ile cevaplanması gerektiğine karar verir. Bu karar sorunun doğru cevaplanması açısından oldukça önemlidir.

İkinci modül, birinci modülden “Teknik Dokumantasyon” kararı çıktığında çalışır. Bu modül GPT-4o ve Hybrit + Semantic Search ile RAG kullanımı ile sorulan teknik soruya, teknik kaynaklardan doğru ve hızlı cevabı üretir.

Üçüncü modül, birinci modülden “Hedef Bilgileri” kararı çıktığında çalışır. Bu modül öncelikle kullanıcı hedef bilgilerini sağlayan REST API’yi çağırarak, GPT modeli kullanımı ile sorulan “Hedef Bilgileri” içerikli soruya, kullanıcının tamamlanmış ve tamamlanması beklenilen kullanıcı bazlı aylık/çeyreklik hedef bilgilerini doğru ve hızlı bir şekilde üretir.

Dördüncü modül, birinci modülden “Sipariş Bilgileri” kararı çıktığında çalışır. Bu modül öncelikle kullanıcı bazlı sipairş bilgilerini sağlayan REST API’yi çağırarak, GPT modeli kullanımı ile sorulan “Sipariş Bilgileri” içerikli soruya, kullanıcının tamamlanmış ve tamamlanması beklenilen kullanıcı bazlı sipariş bilgilerini doğru ve hızlı bir şekilde üretir. 

Dördüncü modül, birinci modülden “Teslimat Bilgileri” kararı çıktığında çalışır. Bu modül öncelikle ileriki bir tarih için oluşturulması beklenilen bir siparişin takribi olarak ne zaman teslimat edilebileceği bilgilerini sağlayan REST API’yi çağırarak (bu takribi bilgilerin sağlanması için öncesinde “Dijital Depo” isimli bir proje tamamlanmıştır), GPT modeli kullanımı ile sorulan “Teslimat Bilgileri” içerikli soruya, teslimat bilgilerini doğru ve hızlı bir şekilde üretir. 

Beşinci modül, birinci modülden “Dış Bayi İletişim Bilgileri” kararı çıktığında çalışır. Bu modül öncelikle kullanıcının ulaşmak istediği bayiyi tespit eder ve ardından hedef bayinin iletişim bilgilerini sağlayan REST API’yi çağırarak, GPT modeli kullanımı ile sorulan “Dış Bayi İletişim Bilgileri” içerikli soruya, dış bayi iletişim bilgilerini doğru ve hızlı bir şekilde üretir. Burada amaç soru soran bayi (X bayisinden) kullanıcısının ihtiyacı olan dış bayi (Y bayisi) yedek parça & lojistik biriminin iletişim bilgilerini sağlamaktır.

Altıncı modül, birinci modülden “Günlük Konuşma/Sohbet” kararı çıktığında çalışır. Bu modülün amacı, günlük konuşma amaçlı (merhaba, nasılsın, selam, teşekkürler vb. gibi) yapay zeka ajanının diğer modüllerini meşgul etmemek ve maliyeti azaltmaktır. Bu modülde maliyeti çok daha düşük bir GPT modeli tercih edilmiştir.

Yukarıda sunulan bilgiler ışında uygulamamızın yapay zeka ajanı mekanizması özetle aşağıdaki özellikleri barındırmaktadır.

• Otomatik Karar Verme: Logimate, GPT modelleri ve veri analizi teknikleri kullanarak kararlar alabilir. Karar verme süreçleri, öğrenilmiş modeller (GPT) veya tahmin algoritmaları (ML - NLP Algoritmaları) üzerine kuruludur. 
• Algılama Yeteneği: Logimate, anlık veri toplama araçları ile donatılmıştır. Bu sayede, gerçek zamanlı verileri sürekli olarak işleyerek duruma uygun tepkiler verir. Bu algılama süreci, 
• Öz-yönetim: Logimate, minimum insan müdahalesi ile bağımsız olarak çalışabilir. Bu, iş süreçlerinde insan hatasını azaltır ve verimliliği artırır.
• Esneklik: Uygulamamız, farklı türdeki problemleri çözmek veya çeşitli iş süreçlerini yönetmek üzere kolayca uyarlanabilir. Bu esneklik, onları çok yönlü ve geniş bir uygulama yelpazesine sahip hale getirir.

2. Projenin Özgün Yönleri

• Otomatik Karar Verme: Kullanıcı sorguları, yapay zeka destekli modül yöneticisi ile en uygun modüle yönlendirilir.
• Gerçek Zamanlı Algılama: Anlık veri akışı ile sorgular işlenir ve sürekli güncel sonuçlar sunulur.
• Esneklik: Sistem, farklı sorgu türlerine kolayca adapte olabilir ve farklı bayilerde uygulanabilir.
• Öz-Yönetim: Minimum insan müdahalesi gerektirir, bu da hataları azaltır ve hız kazandırır.

3. İş Hedefleri

Bayi Memnuniyeti Artışı:

• Kullanıcıların bilgiye hızlı erişimi sağlanarak iş süreçlerinde kolaylık sağlanır.
• Örneğin, yedek parça stok bilgisi veya teslimat durumlarına dair hızlı yanıtlarla müşteri memnuniyeti artırılır.

Operasyonel Verimlilik:

• Bayi çalışanlarının bilgiye ulaşmak için harcadığı zaman en aza indirilir, bu da daha stratejik işlere odaklanmalarını sağlar.
• REST API ve GPT modelleri entegrasyonu, iş akışlarını hızlandırır.

Veri Analitiği Yetkinlikleri:

• Kullanıcı etkileşimleri ve soruları analiz edilerek, süreçlerdeki aksaklıklar belirlenir ve optimize edilir.

4. Teknik Altyapı

Logimate, güçlü bir teknolojik altyapı ile desteklenmiştir:

• GPT Modelleri: Özel-önceden eğitimli ve düşük maliyetli GPT modelleri.
• Yapılandırılmış Hiyerarşik RAG Yapısı: Veri tabanı entegrasyonu ile yapay zeka üretimini birleştirir.
• REST API: Hedef, teslimat ve sipariş bilgileri gibi dinamik bilgiler sağlanır. Bu bilgiler anlık ve güncel olarak sağlanmaktadır.
• Hybrid + Semantic Search: Teknik dokümantasyon sorgularının doğruluğunu artırır.
• Re-index Otomasyonu: Teknik kaynaklarda herhangi bir bilginin güncellenmesi durumunda, sadece ilgili kaynak yeniden otomatik olarak güncellenir. Bu durum maliyet optimizasyonu ve doğru bilginin sunulması açısından oldukça değerlidir.

5. Etki ve Başarı Ölçütleri

Projenin başarısı, hem nitel hem de nicel metriklerle ölçülmektedir:

• Yanıt Süresi: Kullanıcı sorgularına verilen yanıtların hızı.
• Doğruluk Oranı: Verilen bilgilerin doğruluğu ve kullanıcı memnuniyeti oranı.
• Kullanıcı Etkileşimi: Sistemin kullanıcılar tarafından hangi sıklıkta ve ne kadar etkin kullanıldığı.
• Operasyonel Verimlilik: Bayi çalışanlarının manuel süreçlere ayırdığı zamanın azalması.

Sonuç olarak, Logimate AI Agent, bayi süreçlerini optimize ederek hem kullanıcı memnuniyetini hem de operasyonel etkinliği artıran, yenilikçi ve teknoloji odaklı bir yapay zeka çözümüdür. Proje, Doğuş Otomotiv’in lojistik ve bayi yönetim süreçlerini dijital çağın gereklerine uygun şekilde dönüştürmeyi hedeflemektedir.

Projenin Amacı

Logimate AI Agent, hem yeni bir hizmet olarak konumlandırılmış hem de kurum içindeki operasyonel iş süreçlerini iyileştirici bir etkiye sahip bir projedir.

Yeni Bir Hizmet Olarak Logimate

Logimate, bayi teşkilatımıza yönelik üretken yapay zeka tabanlı bir dijital asistan hizmeti sunarak, bayilerin bilgiye erişim süreçlerini yeniden tanımlamaktadır. Geleneksel yöntemlerle erişilmesi zaman alan bilgilere (örneğin, sipariş durumları, teslimat tahminleri, hedef bilgileri gibi) 7/24 erişim imkânı sağlayarak kullanıcı deneyimini bir üst seviyeye taşımaktadır. Bu yönüyle, bayi memnuniyetini artırmayı ve sektörde öncü bir dijital hizmet sağlamayı hedefliyoruz.

Operasyonel İş Süreçlerini İyileştirme

Logimate'in geliştirilmesi, yalnızca bir hizmet sunmanın ötesine geçerek, kurum içindeki lojistik ve bayi yönetim süreçlerini daha verimli hale getirmeyi amaçlamıştır:

1. Zaman Yönetimi: Bayilerin ihtiyaç duyduğu bilgilere anında erişmesi sağlanarak, manuel arama ve bilgi talep etme süreçleri ortadan kaldırılmıştır.
2. Hata Azaltma: Otomatik süreçlerle, manuel bilgi işleme ve veri aktarımında oluşabilecek hatalar minimize edilmiştir.
3. Verimlilik Artışı: Bayi ve lojistik ekiplerinin zamandan tasarruf ederek stratejik işlere odaklanmaları sağlanmıştır.
4. Hız ve Kesintisizlik: Kullanıcılar, farklı kaynaklardan bilgi toplamak yerine Logimate üzerinden ihtiyaç duydukları tüm verilere hızlıca ulaşabilmektedir.

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

Proje içerisindeki en büyük inovasyon, Retrieval-Augmented Generation (RAG) tabanlı hiyerarşik modül yapısına sahip yapay zeka ajanı (AI Agent) yaklaşımıyla, kullanıcı ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş ve gerçek zamanlı bilgi sağlayan bir dijital asistan oluşturulmasıdır. Bu yapı, hem teknik olarak yenilikçi hem de kullanıcı deneyimini dönüştürücü bir etki yaratmıştır.

1. RAG Tabanlı Modüler Yaklaşım

Logimate'in en büyük yeniliği, çok katmanlı bir karar verme ve yanıt üretme mekanizması geliştirilmiş olmasıdır:

• Hiyerarşik Modül Yapısı: Kullanıcıdan gelen girdiye göre sorunun türünü otomatik olarak analiz eden ve doğru modülü devreye sokan bir yapı geliştirilmiştir. Bu, yanıtların doğruluğunu artırırken, gereksiz sistem kaynaklarının kullanılmasını engeller.
• RAG Entegrasyonu: Teknik dokümantasyon ve bilgi sorgulama süreçlerinde RAG yaklaşımı kullanılarak, yapılandırılmış veri kaynaklarıyla üretken yapay zekanın güçleri birleştirilmiştir. Bu sayede yanıtlar hızlı, doğru ve bağlama uygun bir şekilde üretilmektedir.

2. Özgün ve Hedefe Özel Entegrasyonlar

Logimate, veritabanı entegrasyonları ile gelen bilgilerle gerçek zamanlı yanıt üretebilmek için özelleştirilmiş mekanizmalara sahiptir:

• REST API Entegrasyonları: Hedef, sipariş ve teslimat bilgileri gibi operasyonel veriler, kurum içi sistemlerden otomatik olarak çekilerek dinamik bir şekilde kullanıcıya sunulmaktadır.
• Dijital Depo Verisi Kullanımı: Teslimat bilgileri modülü, lojistik süreçlerde geliştirilen "Dijital Depo" verilerinden faydalanarak daha doğru ve öngörülebilir teslimat tahminleri sağlamaktadır.
• Esnek Modül Yönetimi: Farklı kullanım senaryolarına uygun, düşük maliyetli modellerden yüksek performanslı GPT modellerine kadar geniş bir araç yelpazesi kullanılarak maliyet optimizasyonu sağlanmıştır.

3. Kullanıcı Odaklı Kişiselleştirme

Logimate’in sunduğu inovasyon, kullanıcı deneyimi açısından da kendini göstermektedir:

• Gerçek Zamanlı Karar Verme: Kullanıcının ihtiyacını doğru analiz ederek, anlık ve bağlama uygun yanıt üretmektedir.
• Kişiselleştirilmiş Yanıtlar: Bayi hedef bilgileri gibi kişiye özel bilgileri doğru şekilde sağlayarak, her kullanıcıya özel bir deneyim sunar.
• 7/24 Erişim ve Kesintisiz Hizmet: Kullanıcılar, günün her saati ihtiyaç duydukları bilgiye hızlıca ulaşabilmektedir.

4. Operasyonel Verimlilik ve Otomasyon

Logimate’in inovasyon gücü, manuel süreçleri otomatikleştirerek operasyonel süreçlerde devrim yaratmıştır:

• Zamandan Tasarruf: Bilgiye erişim süreleri %50’den fazla azaltılarak, kullanıcıların operasyonel yükleri hafifletilmiştir.
• Hata Oranının Azaltılması: Otomasyon sayesinde manuel süreçlerden kaynaklanan hata oranları minimize edilmiştir.
• Kaynak Kullanımında Verimlilik: Düşük maliyetli yapay zeka modelleriyle maliyet optimizasyonu sağlanmış, yüksek işlem gücü yalnızca gerektiğinde devreye alınmıştır.

5. Sektörel ve Teknolojik Yenilik

Logimate, üretken yapay zekanın (generative AI) sektörel olarak özelleştirilmiş bir uygulamasıdır:

• Lojistik ve Bayi Yönetiminde İnovasyon: Bayi teşkilatının bilgiye hızlı erişim ihtiyaçlarına yönelik, sektörde eşi benzeri olmayan bir çözüm sunulmuştur.
• Dijital Dönüşüm Katkısı: Lojistik süreçlerinin dijitalleşmesi ve otomasyonu, sektörel rekabet gücünü artırmıştır.

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

Doğuş Otomotiv - Yedek Parça & Lojistik

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Evet, üst yönetimin desteği alındı.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

Evet, proje sonunda elde edilen sonuçları analiz ederek, Logimate AI Agent'ın operasyonel süreçlere ve kullanıcı deneyimine olan etkisini detaylı bir şekilde değerlendirdik. Bayi personellerinin geri bildirimlerine göre, bilgi edinim sürecinde sağladığımız hızlı ve doğru yanıtlar, aşağıdaki ölçülebilir kazanımları ortaya koymuştur:

1. Bilgi Edinim Süresinde %50’den Fazla Azalma

Logimate, bayi kullanıcılarının teknik dokümantasyon, sipariş durumu, teslimat tahmini veya hedef bilgilerine erişimini hızlı bir şekilde sağlayarak bilgi edinim sürecini %50’den fazla kısaltmıştır.

• Örnek: Daha önce ortalama 10 dakika süren bir hedef bilgisi sorgusu, Logimate ile 1-2 dakika içerisinde tamamlanmaktadır.

2. Kullanıcı Memnuniyetinde Artış

Kullanıcılardan alınan geri bildirimler, sistemin yanıt doğruluğu ve hızının memnuniyet oranını ciddi şekilde artırdığını göstermektedir.

• Anket Sonuçları: Bayi personellerinin %90’ından fazlası, Logimate’i kullanmanın iş süreçlerini kolaylaştırdığını belirtmiştir.
• Geri Bildirim: Özellikle yedek parça lojistiği ve teslimat tahminleri konusunda doğru ve hızlı bilgi sağlayarak, kullanıcıların iş yükünü önemli ölçüde azalttık.

3. Operasyonel Verimlilikte Gözle Görülür Artış

Logimate’in otomatikleştirilmiş yanıt üretme kabiliyeti, operasyonel süreçlerin hızını ve doğruluğunu artırmıştır:

• Bayi çalışanları, manuel sorgu süreçlerinde harcanan zamanı azaltarak daha stratejik işlere odaklanabilmiştir.
• Operasyon ekiplerinin bilgiye erişim kaynaklı gecikmelerden kaynaklanan performans kayıpları minimuma inmiştir.

4. Süreç Hatalarının Azaltılması

Manuel bilgi edinim süreçlerinde sıkça karşılaşılan hatalar, Logimate’in sistematik ve otomatik yapısıyla büyük ölçüde azaltılmıştır:

• Yanlış veya eksik bilgiye ulaşma oranı %30’dan fazla düşürülmüştür.
• Kullanıcıların veri doğruluğuna olan güveni artırılmıştır.

5. Sistem Kullanım Verileri

Logimate’in kullanım yoğunluğu analiz edildiğinde, sistemin bayiler arasında hızla benimsenmiş olduğu görülmüştür:

• Günlük Kullanım Oranı: Ortalama bayi başına günlük 25-30 sorgu gerçekleştirilmiştir.
• Modül Kullanım Dağılımı: En çok kullanılan modüller sırasıyla teknik dokümantasyon (%35), teslimat bilgileri (%25) ve hedef bilgileri (%20) olmuştur.

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

12

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

-

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)

Doğuş Otomotiv