Herhangi bir karar anında, yapabileceğiniz en iyi şey doğru şeydir; bir sonraki en iyi şey yanlış şeydir ve yapabileceğiniz en kötü şey hiçbir şeydir.
Theodore Roosevelt
Büyüyelim mi? Küçülelim mi?
Firmalar genellikle bu iki soruyu yaşam döngüleri boyunca çok sık kendilerine sorarlar. Bu soruyu sorduran baş faktör ekonomik beklentiler ve öngörüler olmakla birlikte bunu teknolojik gelişmeler, sosyal değişimler gibi hayatın geneline yansıyan etmenler de takip etmektedir.
İnsanın doğasında yer alan “sürekli değişim” olgusu, değişkenlerden oluşan bir sabittir. İş hayatına ve imalat alanındaki firmalara baktığımızda da bu soru, şu formlarıyla karşımıza çıkmakta:
- Neyi değiştirsem üretimimde maliyetlerimi kısabilirim?
- Müşteri beklentileri değişirken aynı sabit üretim yapısıyla daha ne kadar devam edebilirim?
- Yeni bir üretim hattı daha açmalı mıyım? Erken mi geç mi?
- Yaptığımız yatırımların karşılığını alabilecek miyiz?
- Personellerimi verimli çalıştırıyor muyum?
Bütün bu ve bunun gibi sorular başta üretimden sorumlu kişiler olmak üzere firmadaki gelir-gider yönetimindeki insanların tümünün önceliğindeki konulardır. Bu soruların sorulması firmaların farkındalıkları için iyi ve doğru olandır şüphesiz. Peki bir sonraki aşama’ya yani karar alma’ya baktığımızda vaziyet nasıl?
Karar Almak
Alınacak kararların her aşamada fizibilitelerinin sağlanıp belirli bir kararın alınıp icra edilmesi şeklinde işleyen döngü belli ölçek üzerindeki yatırımlar için halen geçerlidir. Ancak yine de günlük yaşamda aslında sürekli bir değişim yönetimi ve sürekli karar alma’lar ile yaşantıyı sürdürme dönemindeyiz. Gelen her yeni müşteri talebi ya da günlük oluşacak bir stok kısıtı buna örnek olabilir. Önemli üretim hatlarınızdan birisinin arıza nedeniyle durması durumunda ivedi olarak karar almak durumundasınız. İlginç olan, daha önceden bir eylem planı hazırlamanız da mümkün olamayacak seviyede değişkenliklerle karşı karşıya olmanız gayet muhtemel. Bu durumda birkaç yöntem uygulanabilir:
1- Sezgisel Davranış:
Bu yöntemde mevcut deneyimleri, öngörüleri o anki şartlarla karşılaştırıp bir karar verirsiniz. Genellikle vereceğiniz kararın etkilerini kati olarak öngöremeyebilirsiniz ve bu etkileri belirli bir zaman gecikmesi ile alıp yeniden değerlendirmeniz söz konusudur. Burada aldığınız karar belirli bir risk primi içerir.
2- İstatistiki Davranış:
Geçmiş dönemde yaşanmış değişimlerin aynı ya da benzer şekilde seyredeceğini öngörürsünüz. Geçmişin mevcut zamana bir uyarlamasıdır. Elinizde sağlıklı bir geçmiş verisi bulunması gerekmektedir. Sonuçlar kesin değildir.
3- Matematiksel Davranış:
Mevcut durum ile yapacağınız değişikliğin geçmiş veriler ile harmanlandığı ve oluşturulacak etkilerin sürekli döngüsel ölçümlemelerle ince ayarının yapıldığı yöntemdir. Sezgilerinizden veya geçmiş verilerinizden vazgeçmeniz gerekmez; bilakis bunları da diğer veri setiyle birlikte aynı potada eritebilecek modellemeler yapabilirsiniz.
Karar alma mekanizmaları şimdilik bir kenarda kalsın; karar almanın ön hazırlık kısmındaki oyunculara bakalım:
Bir organizasyonun en basit haliyle temelini bu üç kavramın oluşturduğu bilinir. Organizasyonlar inşa edilirken sadece süreçleri ya da insan kaynaklarınızı ya da organizasyonun kullanacağı araçları kendi içerisinde mükemmel şekilde optimize etseniz dahi her bir birimin birbiriyle olan ilişkisini hiçbir zaman tek seferde optimize edemezsiniz. Ayrıca bu iç organizasyon kadar dışarıda da bir genel çevre olduğunu unutmamak gereklidir.
Diğer bir deyişle, bir üretim ortamında sadece makinaları ve üretim hatlarını organize etseniz dahi, müşteri siparişlerini, personel değişimlerinizi ya da bir ürünün fikir formundan müşterinin deposuna teslim edildiği an’a kadarki geçireceği tüm süreçsel ayrıntıları olabilecek en iyi yapıda çalıştırmanın tek seferlik bir formülü mevcut değildir. Bütün bu paydaşları sürekli olarak iyi çalıştırmak demek sürekli olarak karar alma mekanizmalarınızı çalıştırmanız demektir.
Karar alma araçlarını/yöntemlerini sadece bir grafiksel arayüze bakıp; “kur artabilir; önümde siparişler var, hammadde stoklamalıyım” şeklinde vereceğiniz mecralar olarak düşünmemek gerekir. Her şeyden önce bu tür araçların kurgulanmasında yukarıdaki iç organizasyon(süreç-insan-araç) ve genel çevreyi hesaba katmanız gerekmektedir. Buradaki paydaşları temsil eden verilerin önemli kısmının sayısal olmamaları ilk bakışta bir engel gibi görünebilir; ancak bizim bir sloganımız var: “Her şey modellenebilir!”
Her Şey Modellenebilir!
Sayısal verilerin de birbirleriyle ilişkilerini, bağımlılıklarını anlamak aslında zorluk açısından sayısal olmayanlarla benzerdir. Örneğin sübjektif bir kriteriniz varsa; ya da süreçlerinizden birisi belirli kurallar koyuyorsa bunları karar alma aşamasında kullanabilirsiniz.
Karar alma için bütün bu modellemeleri bir optimizasyon hedefiyle yaparız. Optimizasyon ve Verimlilik kavramlarına da kısaca değinirsek; verimlilik mühendislikte çıktı ile girdi arasındaki yüzdesel oranı ifade ederken; optimizasyonda ise sadece girdi ve çıktı
ile tanımlayamayacağınız, bu girdi ve çıktıları teşkil eden tüm parametrelerin kendi içlerindeki ilişkiyi tanımlarız. Optimizasyonun
her zaman hedefi eldeki sabit girdi ile daha çok çıktı üretmek olmayabilir. Optimizasyonda bazen girdi miktarını artırarak çıktı miktarını da artırabilirsiniz. Ya da girdiyi oluşturan parçalardan sadece birini kısarak toplam çıktıyı maksimize/minimize etmek isteyebilir; bunları tam ters yönde de yapabilirsiniz.
…ve Karar Alma.
Tanımsal bakarsak Karar alma, bir fikrin veya hareketin mümkün diğer seçenek arasından seçilmesiyle sonuçlanan zihinsel (cognitive) bir işlem olarak açıklanıyor.
Şimdi bütün bunları toplayalım:
Öncelikle kurumunuzun oturmuş ve hâkim olabildiğiniz bir süreç-insanaraç yapısı olmalı. Buralardaki hakimiyetiniz çok önemli. Bu yapıyı alt parçalarıyla ve dış çevreyle ilişkileri açısından tanımlayabilmemiz gerekiyor. Tanımlayabildiğimiz birçok şeyi aynı zamanda modelleyebiliriz. Bir terzinin kalıbını belli bir manken üzerinde tasarlaması ancak her seferinde farklı bir giysi üretebilmesi standartlaşmaya aykırı değildir. Bilakis burada bir manken kullanma fikrini üretim sürecinin araçlarından birisi haline getirmesi bir standarttır.
Süreçleri otomatize etmenin de en temel yolu amaca yönelik araçlar ile amaçlarınızı, kısıtlarınızı, politikalarınızı tanımlayabileceğiniz ve size yönetim gücü verecek bu araçları kullanmaktan geçer. Elbette otomatikleşmenin belki de ulaşacağı en son nokta karar alma sürecini bir robota teslim etmektir. Ancak robotlar statik kurgular için iyi sonuçlar sağlarken, yapay zekâ veya asistan tabanlı karar destek sistemleri dinamik karar alma durumları için çok daha uygundur.
Bütün bu bilgiler ışığında insanın karar almadaki rolü devam etmektedir. İhtiyacımız ise elimizdeki verileri bize daha görünür kılan ve bu verilerden anlamlı sonuçlar üretmemize, doğru kararlar almamıza yardımcı olacak olan asistanlardır.
Üretim ortamlarında sayısal veriler, kısıtlar ve karar politikaları için yapabileceğiniz en iyi şey sayısal modelleme tekniklerini devreye sokmak olacaktır. Burada alacağınız her karar için büyük matematiksel denklemler yazmanız gerekmiyor. Günümüzde var olan Genel Cebirsel Modelleme Sistemi (GAMS) tabanlı yazılımlar ile süreçlerinizi bir kez tasarlayıp verilerinizdeki değişkenliğe bağlı olarak sonuçlar alabilirsiniz. Kararlarınızı yine bu sistemler üzerinde politikalar ile otomatize hale getirebilirsiniz; gerektiğinde manipüle edebilirsiniz.
Cemhan Baykal, ServIT Dijital Dönüşüm, Kurucu
