Yapay Zeka ile Hırdavat ve Makine Parçaları Süreçlerinde Verimlilik Artışı Mümkün mü?

Gelişen teknolojiyle birlikte sadece yazılım sektöründe değil, hırdavat ve makine parça tedariği gibi daha geleneksel görünen sektörlerde de yapay zekâ çözümleri aktif olarak kullanılmaya başlandı.
Peki silikon, vida, rulman ve makine parçaları satan işletmeler için yapay zekâ ne ifade ediyor? Bu yazımızda, Binbirçeşit Ticaret olarak sektörel deneyimimizle, AI teknolojisinin pratikte nasıl kullanıldığını aktarıyoruz.

1. Makine Parçası Takibi ve Arıza Tahmini

Endüstriyel makinelerde rulman, kayış, pompa gibi parçalar zamanla yıpranır. Yapay zekâ destekli sistemler bu parçaların sıcaklık, titreşim ve kullanım sürelerini analiz ederek, arıza oluşmadan önce tahmin sağlar.

Örnek: Bir rulmanın son 6 aydaki çalışma verileri analiz edilerek, değişim zamanı önceden belirlenir.
Kullanılan Teknoloji: IoT + AI (Predictive Maintenance)

Bu sistemler sayesinde hem makine duruş süresi azalır, hem de yedek parça planlaması daha isabetli yapılır.

2. Stok Optimizasyonu: Hangi Parça, Ne Zaman, Ne Kadar?

Yapay zekâ modelleri, geçmiş satış verilerini analiz ederek gelecekte hangi silikonun, rulmanın veya vidanın ne kadar talep göreceğini tahmin eder.

Fazla stoktan doğan maliyetin önüne geçilir.
Kritik ürünlerde “elde yok” durumu yaşanmaz.

📦 Uygulama Örneği:
Aylık 500+ ürün satışı yapan işletmelerde, Excel bazlı AI modelleriyle her ürün için dinamik stok seviyesi belirlenebilir.

3. PDF & Excel Sipariş Listelerinden Otomatik Ürün Eşleştirme

Tedarikçilerden gelen uzun Excel listelerinde, ürün isimlerini tek tek aramak yerine AI kullanılarak otomatik eşleştirme yapılabilir.

“6204 ZZ Rulman” yazan bir satır → doğrudan ürün veri tabanındaki stok koduyla eşleşir.
Fiyat, stok ve tedarik süresi otomatik yanına yazılır.

🔧 Bu sistem, özellikle B2B satış yapan işletmelerde hızlı tekliflendirme ve hata azaltma avantajı sağlar.

4. Servis Talebinden Parça Tahmini

Müşteri “makineden ses geliyor” dediğinde sistem, geçmiş servis kayıtlarına ve kullanılan ürün bilgisine bakarak büyük olasılıkla hangi parçanın arızalandığını tahmin eder.

Servis süresi kısalır.
Gereksiz parça değişimleri önlenir.

5. Görselden Parça Tanıma: Fotoğrafla Ürün Bul

Usta veya müşteri bir parçanın fotoğrafını çeker → sistem o parçayı tanır ve en yakın ürünü önerir.

Mobil uygulamalar veya web tabanlı araçlarla çalışır.
Özellikle standart dışı parçaların hızlı tespiti için birebirdir.

Sonuç: Hırdavat Sektöründe AI Lüks Değil, Verimliliktir

Binbirçeşit Ticaret olarak şunu biliyoruz:
Silikon, vida, rulman gibi teknik ürünler sadece satışla değil, doğru planlama, doğru tanıma ve doğru servisle değer kazanır. Yapay zekâ, bu üç alanda da işletmelere ciddi avantaj sağlar.