Önceki projelerdeki değişiklik talepleri (change order) ve kapsam revizyonu verileri, gelecekteki projelerde potansiyel kapsam kaymalarını (scope creep) önceden tahmin etmek ve proaktif risk yönetimi sağlamak için yapay zeka destekli analizlerle neden etkin kullanılamıyor?

Türkiye inşaat/taahhüt sektöründe bu problemin kök nedenleri genellikle şunlardır:

• Parçalı Veri Yapısı: Değişiklik talepleri, metraj revizyonları ve hakediş düzenlemeleri gibi kritik veriler farklı sistemlerde (ERP, Excel, sözleşme yönetim yazılımları) dağınık ve standart dışı formatlarda tutulmaktadır.
• Veri Kalitesi ve Tutarlılığı Eksikliği: Veri girişlerindeki standart eksikliği, geçmiş proje verilerinin yapay zeka algoritmaları için yeterince temiz ve tutarlı olmamasına yol açar. Örneğin, poz / birim fiyat değişikliklerinin nedenleri detaylıca kaydedilmeyebilir.
• Entegrasyon Eksikliği: Proje yönetimi, sözleşme yönetimi, finans ve hakediş modülleri arasında yeterli entegrasyon olmaması, kapsam revizyonlarının maliyet ve süreye etkilerini bütünsel olarak izlemeyi zorlaştırır.
• Gelişmiş Analiz ve Yapay Zeka Kapasitesi Eksikliği: Geleneksel raporlama araçları, geçmiş verilerdeki karmaşık kalıpları ve potansiyel kapsam kayması göstergelerini tespit etmekte yetersiz kalır. Sektöre özel yapay zeka modellerinin eksikliği hissedilmektedir.
• Proaktif Risk Yönetimi Kültürü Zayıflığı: Geçmiş deneyimlerden ders çıkarma ve bunları geleceğe taşıma mekanizmalarının yetersizliği, reaktif bir yaklaşımın sürdürülmesine neden olur.

Parsek ERP, "Proje Yönetimi", "Risk Yönetimi" ve "Veri Analizi" modülleriyle bu problemi bütüncül bir yaklaşımla çözüme kavuşturur:

• Proje Yönetimi Modülü ile Detaylı Veri Kaydı:

  Parsek ERP'nin Proje Yönetimi modülü, projelerin başlangıcından bitişine kadar tüm süreçleri entegre bir şekilde yönetir. Değişiklik talepleri (change order) bu modül üzerinden standardize edilmiş formlarla kaydedilir. Talep edilen kapsam revizyonları, ilgili metraj değişiklikleri, poz / birim fiyat güncellemeleri, KDV tevkifatı gibi finansal etkileri, teminat mektubu durumları ve taşeron hakedişlerine yansımaları titizlikle işlenir. Bu sayede, her bir değişiklik talebinin nedeni, etkisi ve onay süreci detaylıca dokümante edilir ve gelecekteki analizler için zengin bir veri seti oluşturulur.

• Veri Analizi Modülü ile Yapay Zeka Destekli Öngörü:

  Parsek'in Veri Analizi modülü, Proje Yönetimi modülünden gelen tüm yapısal ve yapısal olmayan veriyi (metrajlar, pozlar, hakediş detayları, iş programı revizyonları, maliyet gerçekleşmeleri) toplar, temizler ve işler. Yapay zeka algoritmaları bu veriler üzerinde çalışarak, geçmiş projelerde hangi tür değişiklik taleplerinin hangi koşullar altında (örneğin, belirli bir lokasyon, proje büyüklüğü, taşeron tipi veya mevsimsel etki) daha sık ortaya çıktığını, bunların proje süresine ve maliyetine (hakediş kalemlerine, taahhüt edilen bütçeye) nasıl yansıdığını tespit eder. Bu modül, potansiyel kapsam kayması risklerini ve bunların olası tetikleyicilerini belirleyen öngörücü modeller oluşturur.

• Risk Yönetimi Modülü ile Proaktif Önlem Alma:

  Veri Analizi modülünden elde edilen yapay zeka destekli öngörüler, Parsek ERP'nin Risk Yönetimi modülüne entegre edilir. Yeni projelerin planlama aşamasında, geçmiş projelerdeki benzerliklere dayanarak potansiyel kapsam kayması riskleri otomatik olarak işaretlenir. Örneğin, belirli bir imalat kaleminde geçmişte sıkça metraj veya poz değişiklikleri yaşandıysa, bu yeni projede yüksek riskli bir alan olarak belirtilir. Risk Yönetimi modülü, bu öngörüler doğrultusunda proaktif risk azaltma stratejileri (örneğin, daha detaylı keşif, sözleşmelere ek maddeler, maliyet yedekleri) tanımlanmasını ve uygulanmasını sağlar. Böylece proje yöneticileri, henüz proje başlamadan veya ilk aşamalarında potansiyel kapsam kaymalarına karşı hazırlıklı olabilir ve maliyet/zaman aşırımlarını en aza indirebilir.