E-ticaret, günümüzde müşterilerin otomotiv yedek parça sektöründen bekledikleri şeyi tamamen değiştirmiştir. İşletme alanları satın alıcıların yaklaşık %73'ü kritik onarım parçalarının en geç yarın günübirlik olarak teslim edilmesini istiyor. Bu tür yoğun talep, siparişlerini nasıl yöneteceklerini yeniden düşünmek zorunda kalan çevrimiçi oto yedek parça dağıtıcıları üzerinde ciddi bir baskı yaratmaktadır. Eskimiş yöntemler artık işe yaramamaktadır. Bir gönderim geciktiğinde, sadece bir gün bile, onarım atölyeleri durma noktasına gelir. Ponemon Enstitüsü, bu gecikmenin şirketlere yılda yaklaşık 740.000 dolar maliyet oluşturduğunu tespit etmiştir çünkü bekleme süresince başka hiçbir işlem yapılamaz. Ayrıca parçaların gerçekten doğru araçlara uyduğundan emin olmak da ayrı bir sorundur. Yanlış bir rulman veya sensör gönderildiğinde maliyetli iadeler ve müşteri ilişkilerinde hasar oluşur. İhtiyaçları tahmin etmek için yapay zekâ ve otomatik depolar kullanan akıllı dağıtım firmaları, stok sorunlarını %30 ve hataları %45 oranında azaltabiliyorlar. Bu tür sistemler artık sadece isteğe bağlı değil. Herkesin işini sürdürebilmesi açısından mutlaka gereklilik haline gelmiştir.
Günümüzde oto parçalarını çevrimiçi satmak söz konusu olduğunda, geç gönderimler veya hatalı siparişler tamir atölyeleri için işleri ciddi şekilde karıştırır ve bayilik kârını sert bir şekilde etkiler. Gerçek zamanlı takip imkânı sayesinde parçaların depo raflarında durduğu andan itibaren müşterinin kapısına teslim edilmesine kadar tüm süreç boyunca tahmin yürütmekten kurtulursunuz. Dağıtıcılar bir şey yanlış gittiğinde değil, sorunlar baş gösterdiğinde anında müdahale edebilir. Sonuç olarak; atölyeler parçaları beklerken yaklaşık %30 ila %50 daha az zaman harcar ve şirketler acil teslimat için ek ücret ödemek zorunda kalmadıkları için para tasarrufu sağlar.
API'lerle çalışan sistemler, envanter veritabanlarını, depo yazılımlarını ve taşıma lojistiğini tek bir ekrarda bir araya getirir; bilgilerin karar almayı sonsuza dek geciktirecek şekilde işin ayrı köşelerinde takılıp kalmasını önler. Aynı zamanda paketlerin içine yerleştirilen küçük IoT sensörleri, eşyaların nereye gittiğini, maruz kaldıkları sıcaklıkları ve yol boyunca sert muamele olup olmadığını izler. Bu küçük cihazlar, bir kamyon beklenmedik bir yerde sıkıştığında ya da hassas ürünler fazlaca sarsıldığında hemen uyarı gönderir. Bu iki teknoloji bir araya getirildiğinde dağıtım şirketlerinin tüm operasyonlarına çok daha iyi bir şekilde hakim olmalarını sağlar.
API bağlantısını fiziksel IoT takibiyle birleştirerek dağıtım şirketleri, parça sevkiyatlarının %99'dan fazla izlenebilirliğini sağlarken manuel durum sorgulamalarını %70 oranında azaltır ve bu sayede parçalı eski sistemlere olan bağımlılığı ortadan kaldırır.
Çevrimiçi satılan oto parçalarında, sevkiyattaki gecikmeler tamirhaneler için hem işlerin zamanında tamamlanması hem de müşterilerin memnuniyeti açısından ciddi zararlara yol açar. Ancak günümüzde dijital çözümler parçaların dışarıya gönderilme süresini önemli ölçüde kısaltmaktadır. Akıllı otomatik sistemler sayesinde taşıma maliyetleri %15 ila %30 arasında düşmüştür. Daha önce çok can sıkıcı olan teslimat rotalarının elle yanlış planlanması artık tarihe karışmıştır. En önemlisi de, tamirciler artık gönderilen parçaların anlık olarak nerede olduğunu takip edebilir hâle gelmiştir. Alternatör ya da fren balataları gibi hızlıca teslim edilmesi gereken parçalar söz konusu olduğunda bu durum büyük önem kazanmaktadır.
Taşımacılık Yönetim Sistemleri, sıklıkla TMS olarak adlandırılan bu sistemler, şirketlerin sevkiyat ihtiyaçlarını yönetme biçimini gerçekten değiştirir. Bu sistemler, trafik sıkışıklığı, kötü hava koşulları ve taşıyıcıların şu anki doluluk oranları gibi faktörleri analiz ederek en iyi rotaları yapay zekâ kullanarak belirler. Arkalarındaki akıllı algoritmalar teslimat rotalarını sürekli olarak gerekli şekilde günceller; bu da paketlerin çoğu zaman daha hızlı ulaşmasını sağlar. Genel olarak geçiş sürelerinde yaklaşık %18 ila %22'lik bir iyileşme ve boşuna kat edilen kilometrelerde azalma söz konusudur. Taşıma sırasında belirli sıcaklıklara ihtiyaç duyan hassas ürünler gibi piller veya bazı sıvılar söz konusu olduğunda, TMS bu küçük internet bağlantılı sensörlerle entegre çalışarak ürünün tüm sevkiyat süreci boyunca güvenli sınırlar içinde kalmasını sağlar. Bu sayede mallar hasarlı ya da geç ulaştığında ortaya çıkabilecek maliyetli sorunlardan kaçınılmış olur. Otomotiv parçalarını sınır ötesi olarak online sevk edenler için bu tür bir hassasiyet büyük fark yaratır çünkü gümrük yetkilileri cezalar devreye girmeden önce ancak sınırlı bir süre tanır. Bu sistemleri uygulayan şirketler, yakıt maliyetlerinin büyük oranda dalgalanmasına ve yeterli sayıda kamyonun bulunmamasına rağmen, teslimat sürelerine %99,2 oranında başarıyla uyduklarını belirtmektedir.
Otomobil parçaları için çevrimiçi envanter yönetimi, bir dizi baş ağrısıyla birlikte gelir. İzlenmesi gereken çok sayıda farklı SKU bulunur, talep bölgesel olarak sürekli ve uyarı olmadan değişir ve fazla ya da eksik stok arasında neredeyse hiç alan kalmaz. Geleneksel yöntemler ya istenmeyen ürünlerle dolu depolarda parayı dondurur ya da acil bir parça gerektiğinde tamirci atölyelerini telaşlandırır. İyi haber ise yapay zekâ ile çalışan akıllı sistemlerin geçmiş satış kayıtlarını, her yıl kaydedilen araçları, mevsimsel satın alma alışkanlıklarını ve hatta yerel hava durumu koşullarını analiz ederek bir sonraki dönemde ne olabileceğini tahmin edebilmesidir. Bu tahminler, şirketlerin envanterlerini tedarik zinciri ağı içinde en önemli yerlere yerleştirmesine olanak tanır. Sektör verilerine göre, bu tür akıllı planlama, depolama giderlerini %18'den %25'e varan oranlarda düşürebilir. Bu da maliyetleri kontrol altında tutarken rekabetçi kalmaya çalışan işletmeler için gerçek bir fark yaratır.
Akıllı makine öğrenimi araçları günümüzde birçok gizli talep desenini ortaya çıkarıyor. Örneğin, farklı bölgelerdeki eski arabaların yaşı ile insanların genellikle fren balatalarını ne zaman değiştirdiklerini ilişkilendiriyor veya pillerin özellikle çok sıcak ya da çok soğuk hava dönemlerinde daha iyi satıldığını fark ediyor. Bu tür içgörüler, müşterilerin şu anda gerçekten ihtiyaç duyduğu parçaların raflarda stoklanmasını sağlarken, ilgisiz ürünlerin istenmeyen şekilde depolarda birikmesini engeller. Sistem zamanla aynı zamanda daha da akıllı hâle gelir ve ülke genelindeki mağazalarda gerçekten neyin satıldığını dikkate alarak tahminleri sürekli günceller. İşletmeler bu sistemleri doğru şekilde uyguladıktan sonra, yaklaşık üçte bir oranında fazladan envanterin azaldığını ve neredeyse yarısı kadar eksik ürün durumu yaşadıklarını bildiriyor. Bu yaklaşımın başarısının ardında yatan temel özelliklere bir göz atalım.
Bu veri odaklı yaklaşım, tepkisel stoklamayı proaktif planlama ile değiştirir ve hizmet merkezleri için %98'in üzerindeki sipariş tamamlama oranını korurken döner sermayeyi serbest bırakır.
Yanlış parçaların sipariş edilmesi, çevrimiçi otomotiv parçası satan herkes için hâlâ en büyük baş ağrılarından biridir. Uyumsuzluk sorunları iadelerin yaklaşık %86'sını oluşturur ve bu durum hem kârlılığa hem de müşterilerin markayı algılayışına ciddi zarar verir. Sorunlar sadece sevkiyat gecikmeleriyle sınırlı değildir. Mekanikçiler, arabaları onarmak için daha uzun süre beklemek zorunda kalır; distribütörler yanlış parça gönderdiklerinde itibar kaybeder ve işletmeler yavaş yavaş düzenli müşterileriyle kurdukları önemli ilişkileri zedeler. Bu maliyetli hataları önlemek için ürün depodan çıkarken sağlam kontroller yapmak gerekir. Güncel veritabanlarına bağlı VIN sorgulama araçları kullanmak, her aracın marka, model ve yıla özel doğru parçanın teslim edilmesini sağlar. Bu da eskiden rasgele yapılan bir tahmini, çok daha güvenilir ve teknik bir sürece dönüştürür. Satış anında uygunluk doğrulamasını uygulayan distribütörler, iadelerde çarpıcı düşüşler, genel giderlerde azalma ve müşteri sadakatinde artış görürler. Doğru parçayı göndermek artık sadece kalite kontrol meselesi değil, aynı zamanda tüm otomotiv parça sektöründe güven oluşturmanın gerçek bir rekabet avantajı haline gelmiştir.
EN