AUTOCHAINER · TEDARİK ZİNCİRİ OTOMASYONUSUPPLY CHAIN AUTOMATION

TEDARİK ZİNCİRİ · SÜREÇ ANALİZİ · OTOMASYON

SUPPLY CHAIN · PROCESS ANALYSIS · AUTOMATION

Elle yürüyen tedarik zinciri süreçlerini analiz ediyor, yerine çalışan sistemler kuruyorum.

I analyze supply chain processes that run by hand, and build working systems to replace them.

Otomotiv tedarik zincirinde çalışıyorum: araç tahsisi, stok optimizasyonu, üretim gerçekleşme takibi, taşıma maliyeti ve pazar fiyat analizi. İşe süreci yerinde izleyip veriyle ölçerek başlıyor, hangi adımın gerçekten zaman aldığını gördükten sonra çözümü kendim kurup kullanan ekibe devrediyorum. Autochainer'ı bu çalışmaları tek çatı altında toplamak için kurdum.

I work in automotive supply chain: vehicle allocation, stock optimization, production realization tracking, transport costing and market price analysis. I start by observing the process on the floor and measuring it with data — then, once it's clear which step actually takes the time, I build the solution myself and hand it over to the team that uses it. I founded Autochainer to bring this work under one roof.

7/24kesintisiz çalışan tahsis robotucontinuously running allocation robot
19 markabrandsotomatik fiyat listesi takibiautomated price-list monitoring
15 araçtoolssahada günlük kullanılan otomasyonautomations in daily production use
30.000+satır sahada çalışan Python kodulines of Python running in production

UZMANLIK ALANLARI

AREAS OF EXPERTISE

Ne üzerine çalışıyorum

What I work on

S.01

Süreç Analizi & İyileştirme

Process Analysis & Improvement

Tahsis, sipariş, konsinye ve stok süreçlerini adım adım çıkarıp nerede beklendiğini, nerede iki kez veri girildiğini ve hangi kararın hangi bilgiyi beklediğini tespit ediyorum. Analizi süreci kullanan ekiple birlikte yapıyor, iyileştirmeyi ölçülebilir bir çıktıya bağlıyorum — çözüm her zaman yazılım olmak zorunda değil.

I map allocation, ordering, consignment and stock processes step by step to find where time is spent waiting, where data is keyed in twice, and which decision is blocked on which piece of information. I run the analysis together with the team that lives in the process, and tie each improvement to a measurable outcome — the answer doesn't always have to be software.

S.02

Veri Analizi & Raporlama

Data Analysis & Reporting

Kurumsal BI portallarından, e-posta eklerinden ve operasyonel sistemlerden veriyi otomatik çekip Power BI panolarına ve yönetim raporlarına dönüştürüyorum. Gün içi ve gün-gün fark analizleri, biçimlendirilmiş Excel raporları ve otomatik e-posta özetleri dahil; raporları besleyen veri hatları kendini güncel tutar.

I automatically pull data from corporate BI portals, email attachments and operational systems into Power BI dashboards and management reports — including intraday and day-over-day variance analysis, formatted Excel reports and automated email summaries. The pipelines that feed them keep themselves fresh.

S.03

Web Kazıma & Fiyat İstihbaratı

Web Scraping & Price Intelligence

Rakip ve pazar verilerini web sitelerinden otomatik topluyorum: fiyat listeleri, ürün konfigürasyonları, kampanyalar. Çerez duvarları, JavaScript ile yüklenen içerik ve kurumsal proxy'ler dahil — çıktı, ekibinizin doğrudan kullanabileceği temiz bir Excel.

I collect competitor and market data from websites automatically: price lists, product configurations, campaigns. Cookie walls, JavaScript-rendered content and corporate proxies included — the output is a clean Excel your team can use directly.

S.04

Otomasyon & Araç Geliştirme

Automation & Tool Development

Analizin işaret ettiği tekrarlayan adımları devralan araçlar geliştiriyorum: e-posta veya Excel ile tetiklenen, hatalarını kendi raporlayan, gerektiğinde 7/24 çalışan sistemler — eski terminal ekranları (TN3270) dahil hangi sistemde çalışıyorsa. Teknik olmayan kullanıcılar için arayüzlü, kurulum istemeyen uygulamalar olarak teslim ediyorum.

I build tools that take over the repetitive steps the analysis points to: systems triggered by email or Excel, reporting their own errors, running 24/7 where that's needed — on whatever system the work lives in, legacy terminal screens (TN3270) included. Delivered as installation-free apps with a GUI for non-technical users.

YAKLAŞIM

APPROACH

Bir süreci nasıl ele alıyorum

How I approach a process

01

Yerinde izle

Observe on the floor

İşi yapan kişinin yanında oturup süreci adım adım çıkarıyorum. Prosedürde yazan ile fiilen yapılan çoğu zaman aynı değil; asıl iş yükü de genelde bu farkın içinde duruyor.

I sit with the person doing the work and map the process step by step. What the procedure says and what actually happens are rarely the same — and the real workload usually sits in that gap.

02

Veriyle ölç

Measure with data

Kaç kez tekrarlanıyor, ne kadar sürüyor, hangi adımda hata çıkıyor — kanaat yerine sayı koyuyorum. Bu ölçüm hem önceliği hem de sonradan iyileşmenin kanıtını veriyor.

How often it repeats, how long it takes, where errors appear — I replace opinion with numbers. That measurement sets the priority and later proves the improvement.

03

Küçük teslim et

Ship small

Sürecin tamamını baştan otomatikleştirmek yerine en çok acıtan tek adımla başlıyorum. Çalıştığı doğrulandıkça kapsamı büyütüyorum; yanlış kurgu erken ve ucuz ortaya çıkıyor.

Instead of automating the whole process up front, I start with the single most painful step and widen the scope as each piece proves itself — so a wrong assumption surfaces early and cheaply.

04

Ekibe devret

Hand it over

Araçları, teknik olmayan kullanıcının bana ihtiyaç duymadan çalıştırabileceği hâle getiriyorum: arayüz, anlaşılır hata mesajı, kendi kendini raporlama. Bana bağımlı kalan çözüm çözüm sayılmıyor.

I make the tools something a non-technical user can run without me: a UI, readable error messages, self-reporting. A solution that stays dependent on me isn't a solution.

VAKA ÇALIŞMALARI

CASE STUDIES

Sahada kanıtlanmış projeler

Field-proven projects

7/24 Araç Tahsis Robotu

24/7 Vehicle Allocation Robot

ÖNDE GELEN BİR OTOMOTİV DİSTRİBÜTÖRÜ
A LEADING AUTOMOTIVE DISTRIBUTOR

Sanal makinede 7/24 çalışıp koordinatör talebini Excel'e girdiği anda aracı otomatik tahsis eden, kendi hatalarını raporlayan bir robot.

A robot running 24/7 on a virtual machine that allocates the vehicle the moment a coordinator enters a request in Excel — and reports its own errors.

Sorun

Problem

Koordinatörler tahsis taleplerini Excel'e yazıyor veya e-postayla tedarik zinciri ekibine bildiriyordu. Ekip bu listeleri gün boyu elle kontrol ediyor, her üye kendi bilgisayarındaki terminal uygulamasına (TN3270) kendi hesabıyla girip araçları tek tek talep edilen noktaya tahsis ediyordu — her adımı bir kişinin müsait olmasına ve elle girişe bağlı bir süreç.

Coordinators wrote allocation requests into Excel or emailed them to the supply chain team. The team checked these lists by hand throughout the day, each member logging into the terminal application (TN3270) on their own PC with their own account to allocate vehicles to the requested points one by one — a process where every step depended on a person being available and keying it in.

Çözüm

Solution

Bu işi tümüyle devralan, sanal makinede 7/24 çalışan bir robot kurdum: Excel'i ve gelen kutusunu sürekli izler; koordinatör talebini girdiği anda yakalayıp tahsis ve iptal/transfer işlemlerini terminal uygulaması üzerinde otomatik yürütür. Sonuçlar hücre renkleriyle Excel'e işlenir, hatalar tur sonunda özet e-postayla bildirilir; robot ayrıca kurumsal BI portalından stok, satış ve sipariş verilerini indirip Power BI'ı besleyen pano dosyalarını günceller. Güvenli durdurma, otomatik yeniden deneme ve yalnızca bellekte tutulan kimlik bilgileriyle çalışır.

I built a robot that takes this work over entirely, running 24/7 on a virtual machine: it continuously watches Excel and the inbox, and the moment a coordinator enters a request it picks it up and runs the allocation and cancellation/transfer transactions through the terminal application automatically. Results are written back to Excel via cell colors, errors are emailed as end-of-round summaries; the robot also downloads stock, sales and order data from the corporate BI portal to refresh the dashboard files feeding Power BI. It runs with safe-stop, automatic retries and credentials kept in memory only.

Sonuç

Result

Tedarik zinciri ekibinin liste kontrolü ve manuel terminal girişi ortadan kalktı; araç, talep girildiği anda yönlendiriliyor. Tahsis, hata takibi ve raporlama tek bir otomatik akışa bağlandı.

The supply chain team's list-checking and manual terminal entry disappeared; vehicles are routed the moment a request is entered. Allocation, error tracking and reporting now run as a single automated flow.

PythonExcel / xlwingsTN3270OutlookSeleniumPower BI

Operatör Otomasyon Paneli

Operator Automation Panel

ÖNDE GELEN BİR OTOMOTİV DİSTRİBÜTÖRÜ
A LEADING AUTOMOTIVE DISTRIBUTOR

Konsinye, kilit açma, renk/versiyon/opsiyon değişikliği gibi altı farklı terminal işlemini operatörlerin tek tıkla çalıştırdığı masaüstü araç seti.

A desktop toolkit that lets operators run six different terminal transactions — consignment, lock release, color/version/option changes and more — with one click.

Sorun

Problem

Sık kullanılan altı terminal işleminin her biri, şasi başına aynı ekran adımlarının elle tekrarlanmasını gerektiriyordu. İşi yalnızca ekranları ezbere bilen deneyimli kullanıcılar yapabiliyordu.

Each of six frequently used terminal transactions required the same screen steps to be repeated by hand for every chassis. Only experienced users who knew the screens by heart could do the work.

Çözüm

Solution

Ortak bir altyapı üzerinde altı arayüzlü otomasyon aracı geliştirdim: şasi listesi yapıştırılır, işlem otomatik akar. Şasiden marka otomatik belirlenir, ekran koordinatları arayüzden kalibre edilip kaydedilir, hata mesajları ekrandan okunarak kayıt altına alınır. Fare köşeye götürülünce çalışma güvenle duraklar.

I built six GUI automation tools on a shared foundation: paste a chassis list and the transaction flows automatically. Brand is detected from the chassis number, screen coordinates are calibrated and saved from the UI, and error messages are read off the screen and logged. Moving the mouse to a corner pauses the run safely.

Sonuç

Result

Deneyim gerektiren terminal işlemleri, her operatörün güvenle çalıştırabildiği standart araçlara dönüştü; aynı işlem artık daha az elle giriş ve ekran adımıyla tamamlanıyor.

Terminal transactions that once required expertise became standard tools any operator can run safely; the same transaction now takes fewer manual entries and screen steps.

PythonTkinterTN3270Ekran otomasyonuScreen automation6 araç6 tools

Pazar Fiyat İstihbaratı Aracı

Market Price Intelligence Tool

ÖNDE GELEN BİR OTOMOTİV DİSTRİBÜTÖRÜ
A LEADING AUTOMOTIVE DISTRIBUTOR

19 markanın Türkiye sıfır araç fiyat listelerini tek tuşla toplayıp temiz bir Excel'e döken, teknik olmayan kullanıcılar için tek dosya uygulama olarak dağıtılan kazıma aracı.

A scraper that collects the Turkish new-car price lists of 19 brands at the push of a button into a clean Excel — distributed as a single-file app for non-technical users.

Sorun

Problem

Rakip fiyat takibi, onlarca marka sitesinin elle gezilmesini gerektiriyordu. Sitelerin çoğu içeriği JavaScript ile geç yüklüyor, çerez/KVKK duvarları çıkarıyor ve her biri farklı bir yapı kullanıyordu.

Competitor price tracking meant browsing dozens of brand websites by hand. Most load content late via JavaScript, throw up cookie/consent walls, and each uses a different structure.

Çözüm

Solution

Hibrit bir kazıma motoru geliştirdim: mümkün olan markalarda arka plandaki API/JSON kaynaklarından doğrudan, gerekenlerde Selenium ile tarayıcı üzerinden veri çekiyor. Çerez onayları ve kaydırmayla yüklenen içerik otomatik aşılır; kurumsal proxy ortamlarını PAC dosyasından otomatik çözer. Fiyat filtreli arayüzüyle birlikte tek EXE olarak paketlenir.

I built a hybrid scraping engine: it pulls directly from backing API/JSON sources where possible and falls back to a Selenium-driven browser where needed. Cookie consents and lazy-loaded content are handled automatically; corporate proxy environments are resolved from the PAC file. It ships as a single EXE with a GUI including price filters.

Sonuç

Result

Saatler süren manuel derleme, dakikalar içinde üretilen güncel ve standart bir pazar fiyat tablosuna dönüştü; model/versiyon bazında fiyat karşılaştırması her gün yenilenebilir hale geldi.

Hours of manual compilation became an up-to-date, standardized market price table produced in minutes; model/version-level price comparison can now be refreshed daily.

PythonSeleniumAPI tersine mühendislikAPI reverse engineeringExcelPyInstaller19 marka19 brands

İthalat-Stok Optimizasyonu

Import–Stock Optimization

ÖNDE GELEN BİR OTOMOTİV DİSTRİBÜTÖRÜ
A LEADING AUTOMOTIVE DISTRIBUTOR

Tedarik ekibinin elle yürüttüğü stok kontrolünü devralan öneri sistemi: talep edilen konfigürasyonun stokta karşılığı varsa aracı FIFO önceliğiyle önerir, değişen şasi için koordinatör bilgilendirmesini de hazırlar. Bir iş arkadaşımla birlikte kullandığımız çok modüllü analiz panelinin içinde çalışıyor; burada anlatılanlar ithalat optimizasyon modülü ile araç değiştiğinde ilgili taraflara hazır e-posta taslağı oluşturan bilgilendirme modülüyle sınırlı.

A recommendation system that takes over the stock check the supply team was running by hand: when a requested configuration already exists in stock, it proposes that vehicle on a FIFO basis and prepares the coordinator notification for the changed chassis. It runs inside a multi-module analysis panel shared with a colleague; what is described here covers the import optimization module and the module that prepares a ready email draft for the relevant parties when a vehicle changes.

Sorun

Problem

Stokta zaten aynı konfigürasyonda araç varken yeniden ithalat yapılmasın diye tedarik ekibi bu kontrolü elle yürütüyordu: her talepte stok listesini açıp aynı model, versiyon ve opsiyon bileşimi var mı diye gözle tarıyorlardı. Kontrol çalışıyordu; buradaki mesele kontrolün maliyetiydi. Binlerce satırlık bir listede gözle eşleştirme her talep için zaman istiyor, doğruluğu da o an bakan kişinin dikkatine ve müsaitliğine bağlı kalıyordu. Bu yapıda bir eşleşmenin atlanması hâlinde bedeli iki katmanlı olurdu: gereksiz ithalat maliyeti ve stokta bekleyip yaşlanan araç.

To avoid importing a vehicle when one with the same configuration was already in stock, the supply team ran this check by hand: for every request they opened the stock list and visually scanned for the same model, version and option combination. The check worked; the question was what it cost. Matching by eye across thousands of rows takes time on every request, and its accuracy rests on the attention and availability of whoever is looking at that moment. In that setup, if a match were missed the cost would be twofold: an unnecessary import, plus a vehicle left ageing in stock.

Çözüm

Solution

Gözle yapılan eşleştirmeyi kurala bağladım. İthalat optimizasyon modülü talep edilen aracın konfigürasyonunu güncel stokla karşılaştırır, karşılığı varsa hangisinin önerileceğine first-in-first-out önceliğiyle karar verir — yani en uzun süredir bekleyen araç önce erir. Çıktı, kararı verecek kişinin doğrudan kullanabileceği biçimlendirilmiş bir Excel; yoldaki araçlar ve ithalat listesi de istenirse hesaba katılır. Öneri kabul edilince araç değiştiği için ilgili koordinatörün haberdar olması gerekiyordu; bunun için ikinci bir modül yazdım: seçilen şasiler için sorumlu koordinatöre hazır e-posta taslağı açar, adresleri kurumsal adres defterinden çözer ve taslağı göndermeden bırakır — son kontrol her zaman insanda kalır.

I turned the visual matching into an explicit rule. The import optimization module compares the requested vehicle's configuration against live stock and, where a match exists, decides which one to propose on a first-in-first-out basis — so the vehicle that has waited longest clears first. The output is a formatted Excel the decision-maker can use directly, optionally accounting for vehicles in transit and the import list. Since accepting a proposal means the vehicle changes, the relevant coordinator had to be told — so I wrote a second module: it opens a ready email draft to the responsible coordinator for the selected chassis, resolves addresses from the corporate address book, and leaves the draft unsent — the final check always stays with a person.

Sonuç

Result

Her talepte tekrarlanan gözle eşleştirme yerini her seferinde aynı biçimde çalışan bir kurala bıraktı; sonuç artık o anki dikkate değil tanımlı bir ölçüte bağlı. Stokta karşılığı olan araçlar sipariş kararı verilmeden önce listelendiği için gereksiz ithalat riski kaynağında kapanıyor. Öneri FIFO sırasına göre verildiğinden en uzun bekleyen araç önce eriyor — stok yaşlanmasını ve bağlanan sermayeyi doğrudan hedefleyen kısım bu. Öneri sonrası bilgilendirme de aynı akışın parçası: şasi değiştiğinde koordinatör aynı gün haberdar ediliyor.

The visual matching repeated for every request gave way to a rule that runs the same way every time, so the outcome rests on a defined criterion rather than on attention in the moment. Because vehicles already matched in stock are listed before the ordering decision is made, the risk of an unnecessary import is closed at source. Since proposals follow FIFO order, the longest-waiting vehicle clears first — that is the part aimed directly at stock ageing and tied-up capital. The follow-up notification is part of the same flow: when a chassis changes, the coordinator hears about it the same day.

PythonpandasFIFOStok optimizasyonuStock optimizationKarar destekDecision supportExcel / openpyxlOutlook

DİĞER ÇALIŞMALAR

MORE WORK

Aynı yaklaşımla çözülen diğer işler

Other problems solved the same way

W.01

Canlı Üretim Gerçekleşme Takibi

Live Production Realization Tracking

"Sabahtan bu yana kaç aracın üretimi gerçekleşti?" sorusu, belirli bir model için gün içinde defalarca elle sayılıyordu. Sabahki resmi stok raporunu referans alıp açık duran canlı stok dosyasını okuyan, farkı hesaplayıp iki saatte bir ilgili dağıtım listesine otomatik e-posta gönderen bir robot kurdum. İkinci bir sürüm, dünkü raporda üretim tarihi boş olup bugün dolmuş araçları şasi şasi çıkarır — geriye dönük tarih girilenler dahil. Referans gün bazında saklanır; rapor günü yoksa en yakın önceki iş gününe düşer.

"How many vehicles have actually been produced since this morning?" was being counted by hand for a given model several times a day. I built a robot that takes the morning's official stock report as a baseline, reads the live stock file already open on the desk, computes the difference and emails the relevant distribution list automatically every two hours. A second variant lists chassis by chassis the vehicles whose production date was empty in yesterday's report and is filled today — including back-dated entries. The baseline is stored per day and falls back to the nearest previous working day when a report is missing.

PythonExcel COMOutlookZamanlanmış görevScheduled task
W.02

Taşıma Maliyeti Hesaplama Aracı

Transport Cost Calculator

Yetkili satıcılara yapılan sevkiyat listelerinin fiyatlandırılması, her satır için şehir bulup mesafe aramak anlamına geliyordu. 81 ilin mesafe matrisini ve satıcı–şehir tablosunu gömen; mesafe, araç katsayısı ve birim fiyattan taşıma bedelini hesaplayan bir araç geliştirdim. Katsayılar ve satıcı listesi arayüzden düzenlenebilir, teknik olmayan kullanıcılara kurulum gerektirmeyen tek klasör uygulama olarak teslim edildi.

Pricing the shipment lists sent to authorized dealers meant looking up a city and then a distance for every single row. I built a tool that embeds a distance matrix for all 81 provinces plus the dealer-to-city table, and computes the transport charge from distance, vehicle coefficient and unit price. Coefficients and the dealer list are editable from the UI, and it ships to non-technical users as a single-folder app needing no installation.

PythonpandasTkinterPyInstaller81 il81 provinces
W.03

E-posta Tabanlı Veri Hattı

Email-Driven Data Pipeline

Lojistik tedarikçisinden gün içinde defalarca gelen rapor e-postaları, ekleri tek tek açılıp elle birleştiriliyordu. Posta kutusunu tarayıp ekleri okuyan, mükerrer gönderimleri ayıklayan ve seçilen tarih aralığını tek bir Excel'de birleştiren araçlar geliştirdim. "Excel" uzantılı ama aslında HTML olan ekler, karışık tarih biçimleri ve baştaki sıfırını kaybeden kodlar dahil, veri temizliği hattın içinde çözülür.

Report emails arriving several times a day from the logistics provider were being opened and merged attachment by attachment. I built tools that scan the mailbox, read the attachments, de-duplicate repeated sends and consolidate a chosen date range into a single Excel. Data cleaning is handled inside the pipeline — including attachments that carry an Excel extension but are really HTML, mixed date formats, and codes losing their leading zeros.

PythonOutlook / MAPIVeri temizlemeData cleaningExcel

YETKİNLİKLER

CAPABILITIES

Araçlar ve alanlar

Tools & domains

Otomasyon
Automation
Python, Excel otomasyonu (xlwings), Outlook/e-posta işleme, ekran otomasyonu
Python, Excel automation (xlwings), Outlook/email processing, screen automation
Eski Sistemler
Legacy Systems
TN3270 terminal uygulaması otomasyonu, Oracle EBS web formları, eski kurumsal sistemler
TN3270 terminal application automation, Oracle EBS web forms, legacy enterprise systems
Web Kazıma
Web Scraping
Selenium, API/JSON tersine mühendislik, proxy/PAC, çerez-KVKK aşımı
Selenium, API/JSON reverse engineering, proxy/PAC, cookie-consent handling
Analiz & Raporlama
Analysis & Reporting
Power BI, BI portal veri çekimi, otomatik veri hatları, biçimlendirilmiş Excel raporları
Power BI, BI portal data extraction, automated data pipelines, formatted Excel reporting
Teslimat
Delivery
Tkinter arayüzler, PyInstaller ile tek dosya EXE dağıtımı
Tkinter GUIs, single-file EXE distribution with PyInstaller
Alan Bilgisi
Domain
Otomotiv tedarik zinciri, araç tahsisi, stok yönetimi ve yaşlanması, üretim gerçekleşme takibi, taşıma maliyetlendirme, fiyatlandırma
Automotive supply chain, vehicle allocation, stock management and ageing, production realization tracking, transport costing, pricing