MIFA and Digital Transformation

VSM (Value Stream Mapping) aynı zamanda MIFA (Material Information Flow Analysis) olarak da tanımlanır literatürde. Süreçler arasında malzeme ve bilgin akışının nasıl olduğu, bu akışların nerelerde kesintiye uğradığı ve kesintisiz malzeme/bilgi akışının nasıl tesis edileceğinin kurgulanması amacı ile kullanılan oldukça basit ve kullanışlı bir yalın aracıdır. MIFA’da amaç; malzeme ve bilginin suyun nehirde aktığı gibi akıyor olmasının sağlanmasıdır.

Üretim süreçlerinde temel yedi kayıp mevcuttur (7 Muda). Ancak, en az bunlar kadar önemli olan bir diğer kayıp ise iş süreçlerin arasında yaşanılan veri üretimi ve iletimi kaynaklı kayıplardır (transactional process muda). CRM, Product development, Production Planning, Purchasing gibi süreçler başta olmak üzere bilginin yanlış, geç ya da eksik üretimi/iletimi gibi sorunlar bilginin beklenmesine, aranmasına ya da yeniden üretilmesine sebep olabilmekte; bu sorunlar ileriki süreçlerde çözümü uzun ve maliyetli problemlerin çıkmasına neden olarak çevik olabilmenin önünü tıkamaktadır. Artık, çevik olamayan; yani pazarın beklentilerini erkenden algılayamayan, hızlı ürün geliştiremeyen, tedarikçiler ile stratejik iş birliği yapmayan, asli uzmanlığına odaklanmayan ve tedarik zinciri süreçlerinde sanal entegrasyona gitmeyen işletmelerin pazarda uzun süre kalma şansları pek olmayacak gibi görünüyor.

Dijital Dönüşüm stratejilerinizde her şeyden önce bilgi yönetimi üzerine kurgular geliştirin derim. 

  • Öncelikli olarak SCOR fazlarının (Plan-Design-Source-Make-Deliver-Return) uçtan uca iletişimde olabilmesi için iş süreçlerinizi standartlaştırın (Lean) ve dijital platforma taşıyın (phase digitalization). 
  • Akabinde buralarda üretilen verilerin diğer fonksiyonlar tarafından farklı amaçlar için kullanılabilmesi için PDM (Product Data Management) yapısını tesis edin.
  • Daha sonra ise tüm fazları birbiri ile iletişime geçebilecek yapıya getirin (Integration)

Burası işin omurga tarafıdır.  Omurga üzerine AI inşa etmek ise Dijital Dönüşümün Nirvana’sıdır.

Inventory Management with ML & LEAN Mgmnt.

Envanter planlaması ve yönetimi her daim sıkıntılı konu olmuştur. Talep tahminleme süreçlerinde başvurulan sezgisel yöntemler ve malzeme akışını destekleyecek doğru sürecin tesis edilememesi stokların şişmesine, işletme sermayesinin bağlanmasına etki ederek işletmelerin rekabetçi olabilmeleri engel teşkil etmektedir. İşletmelerin Kamçı etkisinisönümlemek ve rekabetçi stratejiler izleyebilmek için iki konuya odaklanması gerekiyor: Doğru forecast ve JIT purchasing.

Forecast, geçmiş verilere bakarak geleceğin projeksiyonun çıkarılması anlamına gelir. Eğer, zaman serisi (time series) olarak geçmiş dönem verilerinize bakarsanız (örneğin son iki yılın aylık satış rakamları) iç içe geçmiş üç bileşen görürsünüz (F = T * S * I). Trend, sezonsal etki (seasonal component) ve gürültü (noise). 

  • T: Trend, sezonsal ve gürültü faktörlerinden arındırılmış bileşendir. Pazardan, zaman içinde ne kadar pay aldığınızı ‘saf’ olarak olarak tanımlar. Genelde lineer bir fonksiyon olarak tanımlanır ve gelecekte nasıl davranacağı ön görülebilir. 
  • S: Seasonal component, trendden arındırılmış geçmiş veri içindeki düzenli değişkenlikleri, paternleri açıklar. Örneğin kış aylarında şemsiye satışı artar, yazın düşer. Paternler de aynen trend gibi dönemsel olarak açıklanabilir ve gelecekte nasıl değişkenlik göstereceği tahmin edilebilir. Sezonsal etkiyi açıklayabilmek için geçmiş dönemlerin aynı zamanına bakılır. Örneğin, bu senenin temmuz ayı ile geçmiş senelerin temmuz ayı karşılaştırması sezonsal etkiyi açıklar. Oysa, bu senenin haziran ayı ile temmuz ayı karşılaştırması trendi açıklar.
  • I: Irregular components (noise), bizim kontrolümüz dışında gelişen, öngörülebilmesi mümkün olmayan ve hiç bir şekilde patern oluşturmayan değişkenliklerdir. Forecast süreçlerinde göz önünde bulundurulmamaları gerekir.

Bu bilgiler doğrultusunda gelecek dönem Forecast ‘F = T * S’ olarak tanımlanabilir. Burada ‘I’ faktörü yani noise hesaba katılmamıştır. 

Önceleri, bu süreci yönetmek oldukça meşakkatliydi. Kompleks istatistik araçları kullanmak, konunun uzmanlarından destek almak gerekiyordu. Bunlar sağlansa dahi binlerce malzeme için, en az üç parametreyi optimize edebilmek pek kolay değildi. Ancak şimdi Machine Learning (time series forecasting) uygulamaları ile bu süreç çok daha basit ve doğru şekilde yapılabiliyor.  EOQ için gerekli olan (K, D, hc) dönemsel olarak ML / Forecasting üzerinden elde edilebiliyor ve o dönem için en uygun sipariş miktarı (Q) hesaplanabiliyor. Hem de binlerce ürün için…

Peki, bu süreci yönetebilmek için MLOps tek başına yeterli midir? Model, bize gelecek dönemin ihtiyacının hesaplanabilmesi için gerekli olan parametre değerlerini üretmiştir. Şimdi ise JIT purchasing (EOQ + Kanban) yöntemi ile malzeme tedariki yapılması ve yine KAIZEN uygulamaları ile EOQ’ yu aşağı alacak iyileştirme faaliyetlerini yapmamız gerekiyor. 

Burada üzerine düşünülmesi gereken soru şu olabilir. ML mi yoksa LEAN uygulamaları mı kamçı etkisinin indirgenmesine daha fazla etki etmiştir? ML, forecasting ile bize rakamları üretir. Gürültü payını hesaba katmaz ve belki de gerçek hayatta hiç ummadığımız başka ön görülemeyen değişkenlikler de olabilir. Savaş, pandemi, doğal afet gibi. İşte bu aşamada Kanban ve SM üzerinden yürütülen JIT purchasing, gereğinden fazla sipariş verilmesini engeller; kamçı etkisini sönümler.

Lean her zaman hayatımızda olacak; ML de yeni yeni giriyor. MLOps nereye odaklamamız gerektiğini, Lean ise nasıl düzelteceğimizi açıklıyor. MLOps konusu giderek daha da önem kazanıyor. Veri bilimi konusuna yatırım yapanlar rekabet avantajı elde ediyor. Zira, bilmek değil kullanmak fark oluşturuyor. Ancak, Lean konusunu da asla ihmal etmeyin derim. 

Endüstride Dijital Dönüşüm ve Yapay Zekâ

Üretim endüstrisi IoT ve akıllı sistemler üzerinden veri üretmeyi ve üretilen veriyi siber fiziksel sistemler (CPS) üzerinde taşıyarak büyük veriye ulaşmayı başarmış görünüyor. Artık sıra, büyük veri içinden anlamlı sonuçlar, ön görüler çıkartarak izleme, kontrol etme ve karar verme süreçlerindeki etkinliği artırmaya geldi. IoT (1), CPS (2), Big Data (3) ve AI (4) olarak tanımlayabileceğimiz dijital dönüşüm sürecinde değeri oluşturan katmana AI yerleşiyor. Zira, veri içinden anlamlı sonuç üretmek ve bunu kullanmak (explore and exploit it) üstün ateş gücü sağlıyor.

Üretim endüstrisinde üç ana konu öne çıkıyor. Hızlı ürün geliştirme (Fast Product Development), Dirençli Tedarik Zinciri (Robust Supply Chain) ve Operasyonel Mükemmellik (Excellence in Manufacturing).

  • İşletmeler artık eskiye göre çok daha fazla sayıda yeni ürün geliştirmek zorundalar. Bu durum ürün geliştirme maliyetlerinin üretim maliyetlerinin önüne geçmesine neden oluyor. Pazar beklentilerini hızlı anlayıp, çevik olabilmek için bilgi yönetimi en öncelikli gündem maddesi. PDM-ERP- MES entegrasyonları hep bilgi/veri yönetimine yatırım için yapılıyor. Bilgiyi arama, bekleme ya da yeniden üretme sorunlarını elimine ederek rekabette bir adım öne geçiyorlar. Burada ve dış ortamda üretilen veriler doğrultusunda SMART DESIGN konusunda AI çalışmaları yapılıyor. Ürünler daha hızlı, daha kaliteli ve daha az maliyet ile geliştiriliyor.
  • Tedarik zincirleri pandemi, kara kış, savaş gibi etkenler nedeni ile kesintilere uğradığına hepimiz şahit olduk. Dayanıklı (robust) ve dirençli (resilient) tedarik zinciri yönetimi şu aralar gündemdeki bir diğer önemli konu. Büyük veri, MATERIAL DISTRIBUTION & TRACKING, SMART PLANNING & OPTIMIZATION konularında karar destek sistemlerinin daha doğru ve hızlı olmasına olanak sağlıyor. 
  • Üretim/imalat zaten sürekli olarak üzerine düşündüğümüz ana konuların başına geliyor. Lean, agile, hibrid üretim derken, şimdilerde Akıllı Üretim konusuna odaklananlar rekabet üstünlüğü elde ediyor. MANUFACTURING PROCESS MONITORING, SMART EQUIPMENT MAINTENANCE VE PRODUCTION QUALITY CONTROL alanlarında AI uygulamaları görüyoruz.

Dijital dönüşüm sürecinde ana tema büyük veri üzerinden süreç yönetimi. Bu sonuç MLOps (Machine Learning for Operations) konusunun popülaritesini giderek artırıyor. MLOps konusuna yatırım yapmak hem işletmelere hem de genç arkadaşlara farklı alanlar açacaktır kanısındayım. Bu konu üzerine kafa yorun ve strateji geliştirin derim.

Halen aşağılarda (yalın) alınacak çok yolumuz var!

Aşağıdan yukarıya doğru ‘Yalın, çevik, hibrid, akıllı üretim’ basamakları üzerinden üretim şekillendiği üretim endüstrisinde, her ne kadar şu aralar Endüstri 4.0 konuşuyor olsak da yalın felsefeden asla ayrılamıyoruz gibime geliyor. Dönüşüm kapsamında, iş süreçlerinin önemli bir kısmındaki kayıplarımızı dijital tekniklerle/yöntemlerle kaldırmaya çalışıyor, bu uğurda oldukça önemli yatırımlar yapıyoruz. Bu yatırımlar önemi ve gerekli. Ancak, tek başlarına dönüşüm için ‘yeter koşulu’ sağlaması pek mümkün gibi gözükmüyor. Zira, temeli sağlam olmayan süreçlerin üzerine teknolojiyi bindirmek yanlışın daha hızlı olmasına katkı sağlıyor. Sanki, halen aşağılarda (yalın) yapılacak çok işimiz/yolumuz var gibi görünüyor birçoğumuz için.

İmalat süreçlerinde işin sırrı MIFA dır (Material Information Flow Analysis). Malzemenin ve bilginin nasıl aktığını anlamak, akışın kesintiye uğradığı yerleri/sorunları bulmak ve ortadan kaldırmak yalın felsefenin özünü teşkil eder. Akışın tesisi; yani bilginin ve malzemenin ‘suyun nehirde aktığı’ gibi akmasının sağlanması için yapılması gereken ilk iş sahaya inmek ve gözlem yapmaktır. Eğer süreçlere, aşağıda, dikkatlice bakarsanız, akışın nerede kesildiğini ve ne yapmanız gerektiğini rahatlıkla görebilirsiniz.

Size birkaç basit ancak etkili yöntem önereyim. 

  • Malzemelere bakın: 1) Bekliyor mu (waiting), 2) taşınıyor mu (transport), 3) kontrol mü ediliyor (inspection) yoksa 4) proseste işlem mi görüyor (Processing)? Sadece son kriter değerdir; diğerleri muda. Unutmayın; çok dokunuş, çok hata getirir (more touch creates more defects).
  • Çalışanlara bakın: 1) Yürüyorlar mı (walking), 2) Bekliyorlar mı (waiting) ya da çalışıyorlar mı (working)? Sadece son kriter değerdir; diğerleri muda. Unutmayın; değer, müşterinin para ödemeye rıza gösterdiği faaliyetlerdir.
  • Makinelere bakın: Hangisinin önünde işlem görmeyi bekleyen malzeme/yarı mamul mevcut ya da fazla. Bilin ki orada darboğaz vardır ve üretim kapasitenizi belirleyen bu makinedir. OEE iyileştirme çalışmalarına bu makineden başlamanız iyi olur. Goldratt’ın kitabında, küçük (şişman) izci çocuk Herrby’i neden ekibin en önüne aldığını (kısıtlar teorisi) unutmayın.

Özetle; standart binanın temeli, teknoloji ise onu yükselten kolonlardır. İşe, önce standartları oluşturarak başlayın derim.

Yakın Gelecek | Quantum AI (New Machine Age)

Çok yakın bir zaman içinde yeni bir devrim ile karşı karşıya kalacak gibiyiz. Quantum AI…

AI ve Quantum Computing ile konvansiyonel teknolojiler üzerinden yapılamayan birçok şey yapılabilir duruma gelecek ve yapmakta olduğumuz birçok aktif faaliyet makinelere devredilecek gibi gözüküyor:

AI, epeydir bilinmesine rağmen gerekli koşullar oluşmadığı için gündemimize alamadığımız bir konuydu. Ancak, şimdi 1) Big Data (IoT), 2) Computing Power, ve 3) Algoritma alanındaki gelişmeler sayesinde etkisini hemen her alanda artırarak hissettiriyor. Geçmiş verilerden (Supervised / Un-supervised Learning) ya da deneyimlerden (reinforcement learning) öğrenerek model oluşturmak ve oluşturduğu model üzerinden geleceği tahminleme (regression), verileri sınıflandırma (classification), gruplandırma (clustering) işlemlerini yapabilmek AI’ın yetileri arasında. AI ‘daki Intelligence kavramı modelleme yapabilme özelliğinden (function aproximation); modelleme yeteneği öğrenebilme karekteristiğinden (learning ability); öğrenebilme yeteneği iterasyon hızından (computing power); iterasyon hızı ise algoritma (math & stats) ve büyük veriden (IoT) geliyor. Yani işin özünde: büyük veri, işlem hızı ve algoritmalar var.

AI, desktop seviyesinde (CPU level) işlem hızı kısıtları nedeniyle sınırlı alanlarda yapılabiliyor. Google, Amazon, Facebook bir devler dil, görüntü, ses işleme, otonom sürüş gibi alanlarda çok güçlü ve hızlı farklı işlemciler (GPU level) kullanıyorlar. Ancak, yine de AI üzerinden istedikleri her şeye henüz ulaşamıyorlar. Veri ve algoritma alanında çok temel sorunlar olmasa da ana sorun Computing Power ya da Iterasyon hızı (işlem ya da hesaplama hızı). AI, veri hazırlama süreçlerinde çok yüksek boyutlu büyük veri paketlerini hızlı bir şekilde çözümleyebilmek için mevcut durumda filtreleme, temizleme, örnek alma ya da özellik azaltma/birleştirme gibi teknikler kullanılsa dahi hayal edilen kurguya ulaşabilmek için işlem hızı çok yüksek, daha düşük enerji gereksinimi olan, mevcuda göre çok daha güçlü süper bilgisayarlara gereksinim var. Fizik, kimya, biyoloji ve malzeme alanının ortak çalışmaları sonucu gelişecek olan Quantum Computing (super position) bu eksikliği dolduracak ve yakın bir zamanda bizi Quantum AI çağına itecek gibi duruyor…

Quntum CPU’lar ile işlem yapabilme yetisi çok farklı bir boyuta geçecek ve şu an hayal edilen ve yapılamayan birçok şeyin makineler tarafından yapılabildiğini göreceğiz. Belki de tarihin tekerrür etmesi gibi yeni bir makine çağına gireceğiz.

Lean | Agile | Digital

Üretim organizasyonlarında temel süreçler literatürde üç ana kavram üzerinde incelenir: İş (Business), ürün (Product Development) ve üretim (Manufacturing).

Bu modelin kurgulanabilmesi ve etkin çalışabilmesi için ise iki bileşenin bir arada olması gerekir: 1) Süreç kurgusu (Lean &Agile),

2) sürecin çalışabilirliği destekleyen ideal ICT altyapısı (Digital).

Lean ve Agile yöntemler ile imalat süreçlerinde başlangıç seviyesine göre önemli eşikler aşılabilir. Ancak, ICT altyapısındaki eksikliler (Data Management) nedeni ile daha önceki kazanımlardan elde edilen getirilerin faydası artırılamaz.

Bugün aslında bu durumun birçok örneğini görüyoruz. İşletmeler artık yalın/çevik süreçlerini içselleştirmeyi / süreçlerini bu prensipler doğrultusunda yönetmeyi becerebiliyorlar. Ancak, konu ya da gündem artık bu değil. Dünyanın 20/30 yıldır üzerine çalıştığı bu kavramlar üzerine teknolojinin bindirilmesi, bunun için de her üç segmentte (business – product – manufacturing) dijitalleşmeye çok daha fazla önem verilmesi gerekiyor, çok geç olmadan.

Lean Out | Leagile In

Giderek daha da küreselleşen Dünya-da üretici ve tüketiciler arasındaki dengeler hızla değişmektedir. Artık müşteriler satın alım yaptıkları ürün ya da tedarikçileri giderek artan bir seyir ile değiştirmekte ve eskiden hakim  olan -firma geçmişi, ünü ya da marka bilinirliğinin- tercih etmedeki üstünlüğü yerini artık müşteri açısından değeri en fazla kimin ürettiğine bırakmaktadır. Bugün, müşteriler çok daha bilinçli, sorgulayıcı ve en önemlisi kendi öneminin farkındadırlar. Eskiden hangi ürünün üretileceği, ürün özelliklerinin ve fiyatının ne olacağı gibi konularda üreticiler söz sahibi iken bugün bu durum, eğer son derece özel ve başka bir yerde bulunmayan bir ürün üretmiyorsanız tamamı ile müşterinin kontrolüne girmiştir. Bu durumun doğal bir sonucu olarak da pazar dinamikleri tamamen farklı bir boyut kazanmıştır. Değişimin boyutlarını ve inanılmaz etkilerine her gün şahit oluyoruz. 1996-da dünyanın en değerli dördüncü firması olan Kodak bugün acaba ne durumdadır. Kodak analog teknolojiden dijitale geçişte geç kalmıştır. 55 yıl kesintisiz TV üreten Japon Hitachi artık TV üretimini bırakmıştır. LG ve Samsung-un inovasyon yeteneği ile baş edememiş, TV üretimini kapatmak durumunda kalmıştır. 15 yıl öncesinin en çok tercih edilen telefon markası Nokia, Blackberry gibi firmalar, Pazar paylarının gücüne güvenerek gerekli değişimi gerçekleştirmede geç kalmışlar ve yerlerini Apple, Samsung- a bırakmak zorunda kalmışlardır. Benzer örnekleri ülkemizden de verebiliriz. Bunun en temel nedeni; şu an pazarda lider olan firmaların, müşteri beklentilerini çok iyi anlamaları ve bu beklentilere tam olarak karşılık verebilmek için stratejilerini -değişim, inovasyon ve hız- olarak belirlemeleridir. Kısaca müşterinin istediklerine yani Değer-e odaklanarak her alanda operasyonel mükemmelliği yakalamayı hedeflemeleridir. Müşteri beklentileri eskiye oranla inanılmaz bir hız ile değişmektedir. Bu değişim biz üreticileri de değişme / gelişime zorlamaktadır. Çünkü artık kesin olan bir şey var ki o da, eğer biz değişmezsek net bir şekilde müşterinin bizi değiştirecektir. Müşteri bizim varlık sebebimizdir ve gerçek patronumuzdur. O halde bizde müşterilerimizin beklentilerine daha iyi cevap verebilmek, onlar tarafından vazgeçilmez bir tedarikçi olarak kalabilmek için – küresel boyutlara gelmiş olan rekabet dünyasında – eskiye oranla daha farklı / yeni stratejiler geliştirmeli ve uygulamalıyız. Ülkemizde petrol / doğalgaz gibi doğal kaynaklarımız yok. Ham maddeyi, enerjiyi Dünyadaki rakiplerimize göre daha pahalıya mal ediyoruz. Bu şartlarda var olabilmek, ayakta kalabilmek ve rakiplerimizi geride bırakabilmek için mutlak suretle rakiplerimizden daha verimli olmamız gereklidir. Çin ve Güney Kore modelleri kanımca incelenmesi gereken değişim stratejilerinin başında gelmektedir. Çin belki bir nesli heba ederek; ucuz iş gücü, enerji ve ham madde kaynakları sayesinde önce dünyanın montaj / üretim üssü haline geldi. Bir dönem bu süreci devam ettirerek firmaları ülkesine çekti ve zamanla bilgi, becerisini geliştirerek daha sonra üretimin yanında teknolojide üreten bir yapıya geldi. Güney Kore ise daha başka bir strateji ile bugünlere geldi. Devletin firmaları segmentlere ayırması ile her alanda güçlü ve uzmanlaşmaya gidilmesini regüle ettiler. Bu duruma göre firmaların sermayesi olsa dahi uzmanlık alanları dışındaki segmentlere yatırım yapmaları bir bakıma engellenmiş, mevcut yatırımlarını içinde bulundukları segmente kaydırmaları teşvik edilmiş oldu. Bundan yirmi yıl önce Hyundai bilgisayar da üretirken bugün ağırlıklı olarak otomotiv segmentine yönelmesi, ya da Samsung yıllar önce kısmi olarak otomotiv sektöründe de var iken bu gün bir elektronik devi haline gelmesi bu stratejinin ne denli doğru olduğunu kanıtlar niteliktedir sanıyorum. İkinci adım olarak verimli üretim konusuna odakladılar ve Japon sensei-ler transfer ettiler. Özellikle yeni ürün geliştirme ve üretim yönetimi anlamında Toyota felsefesini kullanmayı öğrendiler ve üretmekten daha önemli olan şeyin verimli üretmek olduğunu kavradılar. Son olarak ise inovasyona inanılmaz yatırım yaparak, sürekli denemeler yaptılar, yeni ürünler geliştirdiler. Bunun işin anahtarı Operasyonel Mükemmellik için değişim ve dönüşüm- dür.Değişimin iki boyutu vardır. Teknik boyutu, sosyal boyutu. Teknik tarafında pek sorun yoktur ancak işin zor tarafı olan sosyal değişim – ya da kültürel değişimdir. Bizim asıl odaklanmamız gereken konunun bu olduğuna inanıyorum. Yıllardır süregelen alışkanlıklarımızı / iş yapma şeklimizi bir çırpıda değiştirmenin kolay olmayacağı bir gerçek. Ancak, bu değişimi gerçekleştirmezsek – değiştirilmesi gerekecek bir durumunda olmayacağı da başka bir gerçek. Sürekli değişen dünyamızda işletmelerin en öncelikli gündem maddelerinden biri değişen müşteri beklentilerini sorunsuz olarak karşılarken, aynı zamanda da kendi varlıklarını devam ettirebilmeleri açısından verimli süreçlere sahip olmalarının gerekliliğidir. Verimli olabilmek için öncelikle Tedarik Zinciri Yönetimi stratejilerin özellikleri, hangi durumda hangi stratejilerin kullanılması gerektiği, mevcut durum itibarı ile hangi alanlarda açıkların olduğunu ve bu açıkların sistemi nasıl etkilediğinin çok iyi anlaşılması gereklidir. Müşteriye yok dememek ancak stok seviyelerini az tutmak, üretiminde malzemesiz kalmamak ancak envanter seviyelerini en aza indirgemek, operasyonel anlamda hızlı olmak ancak kaynakları en optimum seviyede kullanmak ve tüm bunları yaparken de çevresel faktörleri göz önüne alarak, karbon salınım seviyelerini azaltmak operasyonel mükemmelliği arayan üreticilerin birinci gündem maddesi. Tüm bu gerekli ancak birbirini kısıtlar gibi gözüken faktörler artık hiç bir işletmenin tek başına üstesinden gelemeyeceği boyutlardadır. Bu boyut, tedarik zinciri yönetiminin önemimi daha da artırmakta ve daha etkin yönetilmesi zorunluluğunu ortaya çıkarmaktadır. Değişim sonucu ortaya çıkan yeni mevcut durum şu şekildedir.• Pazar ve müşteri beklentileri teknoloji, küreselleşme ve soyso kültürel etkiler gibi nedenlerden dolayı inanılmaz bir hız ile değişmektedir.• Müşteriler her geçen gün daha fazla kişiselleştirilmiş ürünler istemekte, bunun sonucunda ürün çeşitliliği artmakta ve ürün hayat süreleri kısalmaktadır.• Fiyat faktörü, tercih etme sürecinde tek başına yeterli olamamakta, tedarik zinciri süreçlerinde hız ve esneklik yetisi bir firma için hayatı derecede önem ihtiva etmektedir.• Günümüzde firmalar değil, tedarik zincirleri rekabet etmektedir.• Bu değişkenlikler karşısında tek bir üretim stratejisinin her alana uyarlanması mümkün değildir. İşletmelerde her şey ne kadar ciro yapılacağı, karlılık hedefleri, büyüme planları ve yatırım geri dönüş oranları gibi hedeflerin konulduğu kurumsal ana iş stratejileri (business plan) ile başlar. Bu sürecin hemen akabinde kurumsal ana iş stratejilerindeki hedeflere ulaşabilmek için ürün, pazar payı, fiyat, rekabet, firma pazar konumlaması gibi faktörlerin göz önüne alındığı pazarlama stratejilerinin oluşturulması gereklidir. Tedarik zinciri stratejisi ise kurumsal ana iş stratejisinin bir parçasıdır ve pazarlama stratejilerine entegredir. Genel olarak, pazarlama stratejilerinin hedeflerine ulaşabilmesi için gerekli olan ürünlerin geliştirilmesi ve üretilmesi süreçlerinin en etkin, verimli şekilde yürütülmesi konularına odaklanır. Tedarik zincirinin etkin olabilmesi için rekabetçi seviyede tasarlanması gereklidir. Müşterilerin giderek artan bir seyir ile kişiselleştirilmiş ürünlere önem vermesi, bunun etkisi olarak ürün çeşitliliği artması, ürün hayat sürelerinin her geçen gün kısalması tedarik zinciri stratejilerinin statik yapısının yerini dinamik olmaya doğru itmektedir. Yalın ve Çevik tedarik zinciri stratejileri günümüz dünyasında kabul gören, işletme süreçlerinde ayrı ayrı ya da birlikte de kullanılabilen, en önemli ve geçerli tedarik zinciri stratejileridir. Bu durumun farkında olan bir çok firma üretim ve tedarik zinciri süreçlerini yalın ve çevik stratejilere uyarlama yönünde çaba sarf etmektedirler. Ancak bu firmaların birçoğu gerek bilgi eksikliği gerek ise yanlış yönlendirmeler sonucunda yalın ve çevik üretim karakteristiklerini olması gerektiği gibi kullanamamakta ve bunun sonucu olarak rekabetçi seviyelere gelememektedirler. Özellikle enerji, ham madde kaynakları gibi alanlarda dışa bağımlılığı yüksek olan ülkemizde Dünya pazarları ile rekabet edebilmek için verimli operasyonel süreçlere sahip olmak son derece elzemdir. Bu amaca ulaşabilmek için ise yalın, çevik tedarik zinciri stratejileri çok iyi anlaşılmalı ve doğru bir şekilde uygulanmalıdır. Teknoloji ortalama her on sekiz ayda bir kendini ikiye katlamaktadır (Moore Law). Günümüze kadar bu süreç artan bir seyir ile devam etmiş ve özellikle mikro elektronik sektöründeki gelişmelerin sonucu olarak daha önceleri kısmen maliyetli olan ve genelde endüstriyel alanlarda kullanılmakta olan sensor ve iletişim teknolojileri giderek artan bir şekilde bireylerin gündelik yaşamlarında kullanılmaya başlamıştır. Bu gelişmeler bireysel ve profesyonel anlamda tüm alışkanlıkları değiştirmiş ve endüstri 4.0 denilen nesnelerin interneti (Internet of Things) kavramını ortaya çıkarmıştır. Teknolojik gelişmeler, internetin hayatımızın her alanında yer alması müşterilerin giderek artan bir seyir ile kişiselleştirilmiş ürünlere önem vermesi, bunun etkisi olarak ürün çeşitliliği artması, ürün hayat sürelerinin her geçen gün kısalması tedarik zinciri stratejilerinin statik yapısının yerini dinamik olmaya doğru itmektedir. Yalın ve çevik üretim stratejileri üzerine bir çok akademisyen, uygulamacı araştırmalar yapmış ve tedarik zinciri stratejilerinde tek bir modelin, her beklentiye cevap veremeyeceği (one size does not fit all), pazarda değişkenliği kararlı, fonksiyonel ürünlerin fiyat kriteri ile sipariş kazandığı ancak değişkenliği az olan inovatif ürünlerin ise pazara hızlı girilebilmesi durumunda sipariş kazanma şanslarının olduğu ve hibrid model olarak adlandırılan -yalın ve çevik- stratejilerin birlikte uygulanabilir olmasının bir işletme için en ideal model olduğu görüşü hakim olmuştur.