| Amaç: |
Bu ders, lojistik ve tedarik zinciri yönetiminde dijital dönüşüm ile yapay zeka (AI) teknolojilerinin entegrasyonunu sağlayarak öğrencilerin akıllı, veri odaklı ve sürdürülebilir lojistik sistemleri tasarlayabilmesini amaçlar.
Öğrenciler, yapay zekanın temel prensiplerini (makine öğrenmesi, sinir ağları, veri odaklı karar alma) öğrenir; bu teknolojileri talep tahmini, envanter optimizasyonu, rota planlama ve depo otomasyonu gibi kritik lojistik süreçlerine uygular; gerçek dünya vaka analizleri ve kapsamlı grup projesi ile AI destekli lojistik çözümleri geliştirir.
Ders, etik etkiler, sürdürülebilirlik, iş gücü dönüşümü ve veri gizliliği gibi konuları eleştirel olarak değerlendirmeyi vurgular. IoT, blockchain ve büyük veri analitiği gibi gelişen teknolojiler incelenerek, öğrenciler gelecek trendleri öngörebilir ve küresel tedarik zincirlerinde dijital inovasyonu yönetebilir hale gelir. |
| İçerik: |
Ders, lojistik ekosistemine giriş ve gelenekselden dijitale tedarik zinciri dönüşümüyle başlar; teknolojinin dönüştürücü rolü vurgulanır. Ardından yapay zekanın temelleri ele alınır: makine öğrenmesi türleri, sinir ağları ve kural tabanlı otomasyondan uyarlanabilir, veri odaklı otomasyona geçiş incelenir. Modern tedarik zincirlerinde kullanılan büyük veri kaynakları ve analitik araçlar tanıtılır; ardından talep tahmini için zaman serisi modelleri ve tahmin algoritmalarıyla stok kesintisi ile fazla stok önleme konuları derinlemesine işlenir. Envanter yönetiminde yapay zeka uygulamaları, tam zamanında üretim, RFID entegrasyonu ve dinamik optimizasyon teknikleriyle sürdürülür. Taşımacılıkta rota optimizasyonu; genetik algoritmalar, pekiştirmeli öğrenme, gerçek zamanlı takip ve GPS entegrasyonuyla ele alınır. Depo otomasyonu; robotik sistemler, otomatik depolama/geri alma (AS/RS) ve AI destekli toplama verimliliği üzerinden incelenir. IoT ile gerçek zamanlı izleme ve blockchain ile güvenli, şeffaf tedarik zincirleri analiz edilir; AI’nin karbon verimli rotalama ve sürdürülebilirlik modellemesi yoluyla yeşil lojistikteki rolü tartışılır. Etik zorluklar —AI’da önyargı, iş kaybı, veri yönetimi— eleştirel olarak irdelenir. Ders, Amazon, UPS, DHL gibi sektör vaka çalışmaları, öğrencilerin gerçek bir lojistik sorununa AI çözümü tasarlayıp sunduğu kapsamlı grup projesi ve otonom araçlar, kuantum AI, tam entegre akıllı lojistik ağları gibi geleceğe yönelik trendlerin incelemesiyle tamamlanır. |