Üretim Yönetimi ve Planlama Programı

• Satış/Proje Yönetimi
• Üretim Yönetimi
• Satın Alma Yönetimi
• Malzeme Yönetimi
• Planlama Araçları

Modüllerini içeren LibreGaudium istenen kullanıcı sayısına göre yapılandırılabilen bir web uygulamasıdır.

Dayandığı modern altyapı teknolojisi sayesinde ölçeklenebilir ve ihtiyaca göre uyarlanabilir bir sistem mimarisine sahiptir.

Satış Siparişi/Proje Yönetimi

Malzeme anaverisi, ürün ağacı bilgileri, üretim rota ve kaynak kapasitelerini konfigüre etmeye olanak tanıyan LibreGaudium etkin satış ve proje yönetimine zemin hazırlıyor. Tanımlanan üretim birim ve hücreleri için periyodik üretim veri girişleri, sistemi gerçek zamanlı güncel tutarken ilgili kapasite kullanımı, verimlilik ve maliyet analizlerini de gerçekleştirir.

Satış siparişleri bazındaki üretim verileri güncel olarak izlenebilir. Planlanan üretim ve sevk tarihleri, Satış Yönetimi ve Üretim Yönetimi modüllerinin girdileri ile güncel tutulur.

Gelişmiş Programlama Araçları

İş bileşenlerinin programlanmasında gantt şemaları, diyagramlar ve tablolar vasıtasıyla etkin planlama enstrümanlarını kullanıcıları ile buluşturur.

Makine Öğrenmesi: Veri Analizi

Günümüz iş ekosisteminde özellikle stokastik (değişken, rastlantısal) karakterde veri içeren bazı konularda klasik metotların tıkandığını görebiliyoruz. Bunun paralelinde organizasyonlar, karar destek mekanizması olarak bu veri yığınlarının anlamını dinamik şekilde öğrenerek çıktılar üretecek sistemlere ihtiyaç duyuyor. Bu noktada öne çıkan yaklaşımlardan biri de Makine Öğrenmesi.

Makine Öğrenimi algoritmaları, bir bilgisayar sisteminin, özel olarak programlanmaya gerek duymaksızın doğrudan tarihsel/gerçek zamanlı verilerden problem hakkında bilgi edinmesini sağlıyor. Algoritmalar üzerinden kendi mantığını oturtan öğrenme sistemi bu temel mantık üzerinden sürekli öğrenmeye devam ediyor. Bu sayede siz, algoritmayı ne kadar veri ile beslerseniz o da size en güncel ve doğru sonuçları üretebiliyor.

Makine Öğrenimi programları temel olarak 4 adımdan oluşuyor:

• Adım 1: Veri toplama ve hazırlama
• Adım 2: Model veya algoritma tespiti
• Adım 2: Modeli geçmiş verilerle çalıştırma
• Adım 2: Çıktılarda bir sonuç tahmini yapmak ve doğruluğunu test verileriyle karşılaştırmak

Python günümüzde bu alanda kullanılan en yaygın kodlama dili. NumPy ve Pandas kütüphaneleri başta olmak üzere bir çok veri analizi aracı barındırıyor. Talep Tahmini ve Planlaması, Bakım Mönetimi ve Pazarlama/Müşteri analizlerinde bu araçları kullanarak yazılım ürünleri üretiyoruz.