Yapay zeka ajanları ve modelleriyle başarı elde etmenin önünde sektör oyuncularını en çok zorlayan unsurlar neler? Başta yetenek açığı, sektöre özgü yapay zeka uzmanlığının eksikliği, bütçe ve zaman kısıtları ile gerekli yönetişim süreçlerini geri plana iten “hızlı hareket et, boz ve düzelt” yaklaşımı öne çıkıyor. İnovasyon temposuna ayak uydurma baskısının arttığı bu dönemde, hem iş birimleri hem de teknoloji geliştiricileri yapay zekayı güvenli ve uygulanabilir biçimde hayata geçirmenin yollarını arıyor.
Bu ihtiyaçlara yanıt olarak SAS, müşterilerini sektöre özel hızlandırıcı çözümler ile desteklemeyi sürdürüyor. Yapay zeka ajanları, modeller ve model süreçlerinden oluşan giderek genişleyen portföyüyle sektörlerin en karmaşık problemlerine doğrudan çözüm getiriyor. SAS’ın sektör çözümlerine yönelik 1 milyar dolarlık yatırım taahhüdünün bir parçası olarak, 2026 yılında yeni ürünler ve mevcut hızlandırıcılarda önemli geliştirmeler devreye alınacak. Bu kapsamda, halihazırda müşteriler için özel ön izleme sürecinde olan “SAS Supply Chain Agent”, yakında küresel ölçekte kurumsal kullanıma sunulacak.
SAS Supply Chain Agent nedir?
SAS Supply Chain Agent; perakendecilerin ve üreticilerin, pazar dalgalanmaları ve hammadde mevcudiyetine göre tedarik zincirlerini yönetmek için kullandıkları kritik bir süreç olan satış ve operasyon planlamasını (S&OP) optimize ediyor.
S&OP; farklı departmanlardaki profesyonellerin Excel tabloları üzerinden önümüzdeki 6 ila 12 ayda envanterin nasıl planlanacağı ve dağıtılacağına karar vermeye çalıştığı, günlerce süren zahmetli bir süreçtir. Binlerce tedarik zincirini sayısız karmaşık prosedürle yönetmenin devasa ölçeği, uzun zamandır “çözülmesi güç” bir sorun olarak görülüyordu. Bu durum, çoğu kuruluşun kaynak ve zaman kısıtlılığı nedeniyle S&OP süreçlerini ayda yalnızca bir kez yürütebilmesine neden oluyordu; ancak bu durum artık değişiyor.
SAS Supply Chain Agent; talep, tedarik ve operasyonları dengelemek için kesintisiz olarak çalışıyor. Kullanıcılar, talebin yüksek olduğu dönemlerde tedarik zincirlerini optimize edebilir, kullanım modellerine göre gelecekteki ihtiyaçları öngörebilir, israfı ve gereksiz siparişleri azaltabilirler. Ayrıca kullanıcılar, tedarik zinciri operasyonları üzerinde neredeyse gerçek zamanlı ve sürekli bir görünürlük elde ederek, standart planlama dönemlerinin dışında bile veriye dayalı daha akıllı kararlar alınmasına imkan tanır.
İş birimleri, sezgisel bir sohbet arayüzü üzerinden ajanla etkileşime geçerek kendi sorularını anlık olarak test edip keşif odaklı analizler yapabilir. Örneğin kullanıcılar, talepte %15’lik bir düşüş senaryosunu çalıştırarak olası sonuçları inceleyebilir ve ajanın kararlarını nasıl oluşturduğuna dair açıklamalar alarak şeffaflık ve güveni artırabilir.
IDC Yapay Zeka, Veri ve Otomasyon Yazılımları Araştırma Direktörü Kathy Lange konuyla ilgili şunları söyledi: “Mevcut hazır ajanlar genellikle temel süreçlere odaklanıyor. SAS ise Supply Chain Agent ile son derece karmaşık bir süreci önemli ölçüde hızlandırarak ve daha verimli hale getirerek önemli bir değer yaratma potansiyeli sunuyor. Bu yaklaşım, SAS’ın uzun yıllara dayanan tedarik zinciri uzmanlığını yeni nesil ajan tabanlı yapay zeka çözümlerine taşımasını sağlıyor.”
SAS, model ve ajan portföyünü sürekli geliştirirken, farklı sektörlerde faaliyet gösteren küresel müşterileri de dönüşümsel sonuçlar elde ediyor.
SAS’ın dijital ikiz teknolojisi operasyonları dönüştürüyor
İlk kez SAS Innovate 2025’te tanıtılan çözümle SAS, müşterilerinin endüstriyel ortamlarının dijital ikizlerini Epic Games’in Unreal Engine (UE) platformunda oluşturuyor. Tesislerin tamamen sanal kopyaları olan bu yapılar, müşterilerin “ya şöyle olursa” senaryolarını test edebilecekleri bir simülasyon alanı sağlıyor.
Bu duruma örnek olarak dünyanın genelindeki ameliyathanelerde, cerrahi ekiplerin neşterden klempe kadar tüm tıbbi cihaz setleri sterilize edilmeden operasyon yapması mümkün değildir. Tıbbi cihaz sterilizasyonunda dünya lideri bir sağlayıcı, SAS ile iş birliği yaparak tesisinin dijital ikizini oluşturuyor. Bu sayede, hayati hizmetlerin sunulmasını engelleyebilecek veya yavaşlatabilecek senaryoları test ederek operasyonlarını optimize ediyorlar.
Söz konusu müşteri, başlangıçta tıbbi alet tepsilerinin temizlik sırasına girdiği bir “tampon asansörde” sıkıştığını ve bunun tüm süreci darboğaza soktuğunu düşünüyordu. Ancak tesislerini dijital ikiz olarak modelleyip detaylı analiz ettiklerinde tepsilerin aslında asansörün merkezi bir dağıtım noktası olarak işlev görmesi nedeniyle geciktiğini ortaya koydu. Yapılan hedeflenmiş düzenlemelerle darboğaz giderildi ve üretim hızı artırıldı.
Sentetik veri ile çalışan güvenliği güçleniyor
ABD Çalışma İstatistik Bürosu (Bureau of Labor Statistics)’nun güncel bir analizine göre, her yıl 5.000’den fazla işçi hayatını kaybediyor. Düşmeler, makine kazaları ve koruyucu ekipmanların yanlış kullanımı bu ölümlü ve yaralanmalı kazaların önemli bir kısmını oluşturuyor.
SAS Worker Safety çözümü; dijital ikizler, sentetik veri ve bilgisayarlı görü (computer vision) teknolojilerini kullanarak iş yeri risklerini önceden belirliyor. Bu çözümle müşteriler, bilgisayarlı görü modellerini iş güvenliği senaryoları üzerinde eğitmek için dijital ikizler aracılığıyla gerçekçi görüntüler oluşturuyor. Bu yaklaşım; koruyucu gözlüklerin şekli, ekipman rengi veya farklı ışık koşullarının bir kazayı nasıl etkileyebileceği gibi kritik ayrıntıları yakalayan sınırsız varyasyonda simüle edilmiş ortam yaratılmasına olanak tanıyor.
Sentetik veri ve bilgisayarlı görü, forklift çarpışmaları gibi gerçek görüntüsü bulunmayan nadir fakat olası olayların modellenmesini de mümkün kılıyor. Tamamen simüle edilmiş çalışan profilleri kullanılarak, gerçek çalışanları tehlikeye atmadan veya kişisel verileri (PII) riske etmeden belirli eylem dizileri defalarca test edilebiliyor.
Eğitilen bu modeller, tesis içindeki kameralara entegre edilerek gerçek zamanlı uyarılar sağlayabiliyor. Bu da çalışanların koruyucu ekipmanları doğru takıp takmadığını kontrol etmeye yardımcı oluyor. Örneğin; bir fabrikada kaskın doğru konumlandırılıp konumlandırılmadığı veya bir laboratuvarda maske ya da eldivenin kayıp olmup olmadığını anında tespit edilebiliyor.
