-
İstifadəçi adı:
amil.agakarimov -
Ad Soyad:
Amil Ağakərimov -
Məqalə sayı:
2
Dərc olunma tarixi
18.02.2026 TexnologiyaBaxış sayı
114
Oxunma müddəti
8 dəq
Qlobal iqtisadiyyatın rəqəmsallaşdığı bir dövrdə təchizat zənciri (Supply Chain) və satınalma (Procurement) artıq sadəcə əməliyyat funksiyası deyil, strateji idarəetmə alətinə çevrilmişdir. Xüsusilə süni intellekt (Artificial Intelligence – AI) bu sahədə qərarvermə mexanizmlərini, risk analizini və əməliyyat səmərəliliyini köklü şəkildə dəyişir.
Peşəkar satınalma və təchizat idarəetməsi üzrə beynəlxalq standartlar müəyyən edən Chartered Institute of Procurement & Supply (CIPS) satınalmanı təşkilatın strateji məqsədlərinə uyğun olaraq mal və xidmətlərin əldə olunması prosesi kimi təsvir edir. Bu proses artıq data əsaslı və AI inteqrasiyalı modelə keçir.
Təchizat Zənciri (Supply Chain) Nədir?
Təchizat zənciri (Supply Chain) xammalın ilkin mənbədən əldə edilməsindən başlayaraq son məhsulun istehlakçıya çatdırılmasına qədər olan bütün fiziki, informasiya və maliyyə axınlarını əhatə edən inteqrasiya olunmuş sistemdir.
Bu sistem yalnız material axını (Material Flow) deyil, eyni zamanda:
Information Flow (Məlumat axını)
Financial Flow (Maliyyə axını)
Value Creation (Dəyər yaradılması)
proseslərini də əhatə edir.
Müasir dövrdə təchizat zənciri artıq Linear Model deyil, End-to-End Integrated Network modelidir. Burada bütün mərhələlər bir-biri ilə real-time məlumat mübadiləsi aparır.
Süni intellekt isə bu şəbəkəni “reaktiv” sistemdən “proaktiv və proqnozlaşdırıcı” sistemə çevirir.
Təchizat zənciri xammalın ilkin mənbədən əldə edilməsindən başlayaraq son məhsulun istehlakçıya çatdırılması və hətta geri qaytarılması mərhələsinə qədər uzanan kompleks, çoxsəviyyəli və qarşılıqlı asılı sistemdir. Bu sistem yalnız fiziki məhsul axını deyil, eyni zamanda informasiya axını, maliyyə axını və risk axınını da özündə birləşdirir. Müasir dövrdə təchizat zənciri artıq xətti deyil, şəbəkə əsaslı, dinamik və data-driven struktura malikdir. Bu transformasiyanın əsas hərəkətverici qüvvəsi isə süni intellektdir.
Təchizat zənciri faktiki olaraq tələb yaranmazdan əvvəl başlayır. Bu mərhələ bazar araşdırmaları, istehlakçı davranışı analizi və satış məlumatlarının təhlili ilə formalaşır. Burada demand forecasting, sales forecasting və demand sensing kimi metodologiyalar tətbiq edilir.
Ənənəvi planlaşdırma modellərində statistik proqnoz üsulları istifadə olunurdusa, müasir sistemlərdə machine learning alqoritmləri, time-series analysis və predictive analytics tətbiq olunur. AI real-time data inteqrasiyası vasitəsilə sosial media trendlərini, mövsümi dəyişiklikləri, makroiqtisadi indikatorları və tarixi satış məlumatlarını analiz edir.
Əgər bu mərhələdə forecast accuracy aşağı olarsa, bullwhip effect yaranır və zəncir boyunca inventar şişməsi və ya çatışmazlıq problemi meydana çıxır. AI isə demand variability-ni ölçərək optimal planlaşdırma aparır və sales & operations planning prosesini balanslaşdırır.
AI-nin müsbət təsiri:
Proqnoz dəqiqliyinin artması
Safety stock səviyyəsinin optimallaşdırılması
Risk exposure-un azalması
Mənfi təsir:
Yanlış data üzərində qurulan model səhv qərar yarada bilər
Data bias nəticəsində bazar yanlış qiymətləndirilə bilər
Demand plan təsdiqləndikdən sonra proses strategic sourcing mərhələsinə keçir. Bu mərhələdə supplier identification, supplier segmentation və vendor evaluation həyata keçirilir.
Burada təşkilat yalnız qiymətə deyil, total cost of ownership, lead time reliability, quality performance və risk profile faktorlarına əsaslanır. Supplier scorecard və performance KPI-lar qiymətləndirilir.
AI əsaslı risk assessment sistemləri geopolitik dəyişiklikləri, valyuta dalğalanmalarını və maliyyə hesabatlarını analiz edərək supply disruption ehtimalını ölçür.
Supplier diversification strategiyası AI tərəfindən simulyasiya olunur və alternativ ssenarilər hazırlanır.
AI-nin müsbət təsiri:
Təchizatçı seçiminin obyektivləşməsi
Compliance və etik risklərin azaldılması
Qərarvermənin sürətlənməsi
Mənfi təsir:
Modelin həddindən artıq avtomatlaşdırılması insan strateji baxışını zəiflədə bilər
Cyber risklər və data sızmaları təhlükə yarada bilər
Satınalma daxili purchase requisition ilə başlayır. Tələbat təsdiq edildikdən sonra request for quotation və ya request for proposal mərhələsinə keçilir. Tender qiymətləndirilməsi multi-criteria decision model ilə aparılır.
Purchase order yaradılır və contract management sistemi vasitəsilə müqavilə icrası izlənilir. Three-way matching mexanizmi invoice, goods receipt və PO sənədlərini uyğunlaşdırır.
AI bu mərhələdə:
Fraud detection alqoritmləri ilə maliyyə risklərini azaldır
Spend analysis apararaq xərcləri kateqoriyalara bölür
Maverick spending hallarını aşkarlayır
Procurement cycle time-ni qısaldır
Bu mərhələnin bitməsi goods receipt və payment authorization ilə tamamlanır.
Mənfi təsir:
Sistem xətası ödəniş gecikməsinə səbəb ola bilər
Alqoritmik bias müəyyən təchizatçıların sistematik kənarlaşdırılmasına gətirə bilər
Materiallar qəbul edildikdən sonra production planning başlayır. Capacity planning, master production schedule və material requirements planning koordinasiya olunur.
Just-in-time prinsipi tətbiq edilərək inventar minimum səviyyədə saxlanılır. Lean manufacturing və continuous improvement metodologiyaları tətbiq edilir.
AI əsaslı predictive maintenance sistemləri sensor məlumatlarını analiz edərək maşın dayanma riskini əvvəlcədən müəyyən edir. Bottleneck analysis aparılaraq istehsal axını optimallaşdırılır.
AI-nin müsbət təsiri:
Operational efficiency artımı
Downtime azalması
Waste səviyyəsinin minimuma enməsi
Mənfi təsir:
Yüksək texnoloji investisiya xərci
Sistem asılılığı
İstehsal və ya alınmış məhsullar warehouse management system-ə daxil edilir. Burada reorder point, safety stock və economic order quantity modelləri tətbiq olunur.
AI real-time inventory tracking vasitəsilə:
Stockout riskini azaldır
Inventory turnover ratio-nu artırır
Working capital optimallaşdırır
Demand sensing modeli inventar səviyyəsini dinamik şəkildə tənzimləyir.
Mənfi təsir:
Yanlış proqnoz artıq inventar və ya çatışmazlıq yarada bilər
Məhsulun müştəriyə çatdırılması transportation management system və warehouse management system inteqrasiyası ilə həyata keçirilir.
Route optimization AI tərəfindən aparılır. Lead time azaldılır və last-mile delivery dinamik marşrutlaşdırma ilə optimallaşdırılır.
AI real-time traffic data və hava şəraitini analiz edir. Delivery performance KPI-ları izlənilir.
Müsbət təsir:
Daşıma xərclərinin azalması
Müştəri məmnuniyyətinin artması
Carbon footprint-in azalması
Mənfi təsir:
Sistem çökərsə logistika dayanır
Kiberhücum riski
Təchizat zənciri məhsul çatdırıldıqdan sonra bitmir. After-sales service və return management mərhələsi başlayır.
Reverse logistics prosesi:
Qaytarılan məhsulların toplanması
Keyfiyyət analizi
Təkrar emal və ya yenidən satış
AI qaytarılma səbəblərini analiz edir və root cause analysis aparır. Bu, continuous improvement prosesini gücləndirir və circular supply chain modelini dəstəkləyir.
Başlanğıc: Demand forecasting mərhələsi
Bitmə: Reverse logistics və performance evaluation
Lakin praktikada bu sistem dairəvi struktura malikdir və hər bitmə yeni planlaşdırma mərhələsinin başlanğıcıdır.
Süni intellekt təchizat zəncirini:
Reaktiv modeldən proaktiv modelə
Fragmented strukturlardan inteqrasiya olunmuş ekosistemə
Manual qərarvermədən autonomous qərarverməyə keçirir
Lakin tam avtomatlaşdırma insan nəzarəti olmadan risklidir. Strateji qərarvermə hələ də insan intellektinə əsaslanmalıdır.
Sədi Əzizli
18.02.2026👍🏻👍🏻
Ibadzade Eli
18.02.2026Meqale gunumuzun yeniliycilerini etrafli anladir ve bunlari izah etmey metoduda cox rahat sekilde anlamaq olur. Yeni meqalelerinizi gozdeyiriy
Sədi Əzizli
18.02.2026Maraqlı və informativ məqalədir. Mövzu aydın izah olunub və oxucunu düşündürür. Oxumağa dəyər.
Musa Musazadə
18.02.2026Digər sahələrdə olduğu kiçmi TZ - də də Süni intelekt bizim istəməyimizsdən asılı olmayaraq intiqrasiya olub. Bunun yalnız yaxşı tərəflərinin istifadə edilməsi inkişafı dəstəkləyəcəyinə inanıram. Uğurlar!
Hacılı Qiryət
18.02.2026Çox aktual və maarifləndirici məqalədir. Süni intellektin təchizat zəncirinə təsiri artıq gələcəyin yox, bu günün reallığıdır. Xüsusilə strategiya baxımından yanaşma çox dəyərlidir. Davamını səbirsizliklə gözləyirik.
İsmət vəlizadə
18.02.2026Əla yazıdır 👏 Süni intellektin təchizat zəncirinə necə təsir etdiyi çox yaxşı izah etmisiniz. Oxumaq həm maraqlı, həm də faydalı oldu.”
Uğur Hacızadə
18.02.2026Müəllif mövzunu həm aktual, həm də strateji baxımdan çox peşəkar şəkildə izah edib. Süni intellektin təchizat zəncirinə təsiri aydın və sistemli formada çatdırılıb. Belə keyfiyyətli yazılar üçün təşəkkürlər.
Yusif Paşayev
18.02.2026Mövzunun bu qədər dəqiq və analitik şəkildə təqdim olunması müəllifin sahəyə nə qədər hakim olduğunu göstərir. Oxuduqca dəyərli baxış bucaqları qazanırsan. Çox uğurlu məqalədir.
Yusif Paşayev
18.02.2026Mövzunun bu qədər dəqiq və analitik şəkildə təqdim olunması müəllifin sahəyə nə qədər hakim olduğunu göstərir. Oxuduqca dəyərli baxış bucaqları qazanırsan. Çox uğurlu məqalədir.
Nuray Soltanova
18.02.2026Çox maarifləndirici və düşünülmüş yazıdır. Müəllif mürəkkəb mövzunu sadə və anlaşılan formada təqdim etməyi bacarıb. Əziyyətiniz üçün təşəkkür edirik.🙏🏻
İstifadəçi adı:
amil.agakarimovAd Soyad:
Amil AğakərimovMəqalə sayı:
2
04.05.2023
Texnologiya
28.10.2021
Texnologiya
19.11.2021
Texnologiya
Bildiyiniz kimi, bu yaxınlarda Facebook-un qurucusu və baş direktoru Mark Zukerberq ,Facebook adının şirkətin gələcəyini adekvat şəkildə təsvir etmədiyini və ad dəyişikliyini təsdiqlədi və “Metaverse”haqqında bəzi məlumatlar verdi.İnsanlarda “Metaverse” nədir? ,Hansı xüsusiyyətlələrə malikdir? və s kimi suallar yarandı.Gəlin bu suallara cavab tapmağa çalışaq.
