Röportajlar
Oana Jinga, Dexory’nin Kurucu Ortağı, Ticari ve Ürün Sorumlusu – Röportaj Serisi
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
Oana Jinga, Dexory’nin Kurucu Ortağı, Ticari ve Ürün Sorumlusu, robotik, perakende teknolojisi, stratejik ortaklıklar ve ürün geliştirme alanlarında deneyime sahip bir teknoloji ve ticari liderdir. 2015 yılında başlangıçta BotsAndUs adıyla bilinen şirketi kurmuş, Ticari Başkan olarak görev yaptıktan sonra Dexory’deki mevcut liderlik pozisyonunu üstlenmiştir. Şirketi kurarken, Jinga Google’da altı yıldan fazla çalışmış, Birleşik Krallık’ta perakende ortaklıklarını yönetmiş ve daha sonra EMEA bölgesindeki perakende sektöründe stratejik ortaklıkları denetlemiştir. Kariyerinin erken dönemlerinde O2 (Telefónica UK)’de ticari, pazarlama, sadakat ve iş geliştirme görevlerinde bulunmuş, ayrıca pazarlama ve halkla ilişkiler pozisyonlarında çalışmıştır. Aynı zamanda Google eski çalışanları, kurucular, yatırımcılar ve startup operatörlerinden oluşan topluluğu destekleyen Xoogler.co’nun Birleşik Krallık Ortak Lideri olarak görev yapmıştır.
Dexory, Birleşik Krallık merkezli bir robotik ve yapay zeka şirketi olup, depo ve lojistik operasyonlarına gerçek zamanlı zeka getirmeye odaklanmaktadır. DexoryView platformu, otonom robotlar, bilgisayarlı görme, mekânsal AI, gelişmiş analizler ve dijital ikiz teknolojisini birleştirerek bir deponun içinde neler olduğunu sürekli olarak yakalar ve fiziksel envanteri mevcut depo sistemleriyle karşılaştırır. Dexory, robotlarının saatte 10.000’den fazla konumu tarayabildiğini ve operatörlerin hatalı ya da hasarlı stokları tespit etmesine, alan kullanımını izlemeye, envanter doğruluğunu artırmaya ve operasyonel verimsizlikleri ortaya çıkarmaya yardımcı olan canlı bir dijital temsil oluşturduğunu belirtiyor. Şirket, teknolojisini giderek daha otonom depo ortamları için bir zeka katmanı olarak konumlandırmakta ve Avrupa, Asya ve Amerika Birleşik Devletleri’nde dağıtımlar gerçekleştirmekte; müşterileri arasında büyük küresel lojistik ve endüstri kuruluşları yer almaktadır.
2015’te O2 ve Google gibi şirketlerde ticari geliştirme ve stratejik ortaklıklar konusundaki kariyerinizi oluşturduktan sonra BotsAndUs’u kurdunuz. Depo operasyonlarında siz ve kurucu ortaklarınız neyi gözlemlediniz ki, işi lojistiğe odaklamanıza ve nihayetinde Dexory’ye dönüştürmenize ikna etti?
Depoların giderek daha karmaşık ve otomatikleştiğini gördük, ancak birçok operatör hâlâ depo zemininin fiziksel olarak ne olduğunu gösteren doğru ve gerçek zamanlı bir görüşe sahip değildi. Envanter kontrolleri son derece manuel, zaman alıcı ve genellikle kritik operasyonel kararları veren sistemlerden kopuktu. Robotik teknolojisinin, fiziksel dünyadaki verileri sürekli yakalayıp bunları eyleme dönüştürülebilir zekâya çevirebileceğini fark ettik.
Dexory’yi düşünen bir depo operatörü için, tesisi haritalamadan otonom taramaları planlamaya ve toplanan verileri DexoryView aracılığıyla eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürmeye kadar tipik bir dağıtım sürecini adım adım anlatabilir misiniz?
Dağıtım, hızlı ve minimum kesintiyle gerçekleşecek şekilde tasarlanmıştır – ekibimizden 1-2 kişinin 2-5 gün içinde siteyi haritalaması ve dijital ikizi oluşturmasıyla otonom robotlarımızın alan içinde gezinebileceği ve büyük altyapı değişiklikleri gerektirmeden veri toplayabileceği bir süreçtir. Robotlar daha sonra planlı görevleri çalıştırmaya başlar ve çözümün anında yatırım getirisi (ROI) sağlanır; tesis genelinde veri toplar ve bu veri DexoryView içinde işlenip görselleştirilir. Operatörler, depolarının güncel dijital temsiline dayanarak tutarsızlıkları hızla tespit edebilir, sorunları inceleyebilir ve kararlar alabilir.
Dexory’nin otonom mobil robotu, 18 metreye kadar yüksekliğe sahip tam yüksekliğe kadar depo raflarını tarayabilir. Bu ölçekte doğru ve güvenli bir şekilde çalışmak için hangi mühendislik, algılama ve yapay zeka zorluklarının üstesinden gelinmesi gerekiyordu?
Zorluk sadece 18 metreye ulaşmak değil, yoğun bir depo ortamında otonom olarak hareket ederken doğru ve tutarlı verileri yakalamaktır. Bu, sağlam mekanik mühendisliği ile konumlandırma, algılama ve farklı aydınlatma koşulları, raf konfigürasyonları ve envanter tipleri arasında güvenilir bir şekilde çalışabilen bilgisayarlı görmeyi birleştirmeyi gerektirir. Güvenlik temeldir; bu nedenle tüm sistem, insanlar ve mevcut depo ekipmanlarıyla öngörülebilir bir şekilde çalışacak şekilde tasarlanmıştır.
Dexory’nin robotları artık dünya çapında bir milyardan fazla depo konumunu taradı. Bu gerçek dünya verisinin ölçeği ve çeşitliliği, platformun bilgisayarlı görme, anomali tespiti ve öngörü yeteneklerini nasıl geliştiriyor?
Gerçekten de depo fiziksel verilerinin en büyük veri setini topladık ve bu, ondan öğrenip kendi depo modellerimizi inşa etmemiz için bizi çok benzersiz bir konuma getiriyor. Ölçek önemlidir çünkü her depo farklı yerleşimler, ürünler, ambalajlar ve çalışma koşulları getirir ve son derece çeşitli bir gerçek dünya veri seti oluşturur. Bu genişlik, platformun depo ortamlarını yorumlamasını, anormallikleri tespit etmesini ve anlamlı operasyonel sorunları gürültüden ayırmasını sürekli olarak geliştirmemize yardımcı olur. Zamanla, bu durum giderek daha öngörücü bir zekânın temelini oluşturur ve müşterilerin sadece neler olduğunu değil, bir sonraki adımda neler olabileceğini anlamalarına yardımcı olur.
Depolar genellikle depo yönetim sistemlerine, kurumsal kaynak planlama platformlarına ve manuel envanter kayıtlarına dayanır. Dexory, robotlarının fiziksel olarak gözlemlediği ile mevcut sistemlerin raporladığı arasındaki tutarsızlıkları nasıl uzlaştırıyor?
Dexory, fiziksel gerçekliğin bağımsız bir görünümünü sunar ve bunu mevcut depo sistemlerinin olması gerektiğini düşündüğüyle karşılaştırır. WMS ve ERP platformları gibi sistemlerle entegrasyon sayesinde, DexoryView dijital kayıtlarla fiziksel depo arasındaki tutarsızlıkları ortaya çıkarır; böylece ekipler bunları hızlıca inceleyip çözebilir. Bu temel sistemleri değiştirmiyoruz, ancak onlara çok daha doğru ve zamanında bir gerçek dünya zekâ kaynağı sağlarken aynı zamanda koordinasyonlarını da sağlıyoruz.
Fiziksel AI genellikle insansı robotlarla ilişkilendirilirken, Dexory depo zekâsı için son derece özelleşmiş bir sistem geliştirdi. Görev‑özel robotlar şu anda lojistik için neden daha uygun ve önümüzdeki on yılda en büyük fiziksel AI ilerlemelerinin nerede olmasını bekliyorsunuz?
Lojistikte, her şeyi yapabilen bir robot inşa etmekten ziyade güvenilirlik, güvenlik ve ölçülebilir yatırım getirisi (ROI) daha önemlidir; bu yüzden görev‑özel sistemler bugün çok güçlüdür. Amaca yönelik tasarlanmış robotlar belirli bir ortam için optimize edilebilir, bu da onları gerçek dünya depo operasyonlarının gereksinimlerine karşı daha dayanıklı ve değişen koşullarda tutarlı bir şekilde performans gösterebilir kılar. Teknoloji etrafında depo operasyonlarını yeniden tasarlamaya gerek kalmadan ölçekli değer sunabilirler. Önümüzdeki on yılda, fiziksel AI’nın giderek daha otonom ve uyumlu olmasını bekliyorum; makineler önceden tanımlı görevleri yerine getirmekten, ortamları anlamaya ve en iyi eylemi belirlemeye yardımcı olmaya geçecek.
Envanter sayımını hızlandırmanın ötesinde, müşteriler gerçek zamanlı depo zekâsından alan kullanımı, yeniden stoklama, güvenlik, uyumluluk ya da tedarik zinciri dayanıklılığı gibi konularda en büyük operasyonel değeri nerede görüyor?
En büyük değer, operatörlere periyodik manuel kontrollerle elde edilemeyecek bir görünürlük sağlamaktan gelir. Gerçek zamanlı depo zekâsı, kullanılmayan alanları, envanter tutarsızlıklarını, yeniden stoklama sorunlarını ve operasyonel darboğazları çok daha erken ortaya çıkararak ekiplerin maliyetli sorunlara dönüşmeden önce harekete geçmesini sağlar. Sonuçta, kararlar zeminde gerçekte neler olduğuna dayandığı için depolar daha verimli ve dayanıklı hâle gelir.
Depo zekâsı, hatalı yerleştirilmiş envanter, hasarlı ürünler ya da güvensiz depolama koşulları gibi sorunları tespit etmekten, önerilerde bulunmaya ya da düzeltici eylemleri otonom olarak başlatmaya ne kadar kadar ilerleyebilir?
Depo zekâsının görünürlükten öneriye ve nihayetinde giderek daha otonom karar‑alma süreçlerine doğru evrildiğini görüyoruz. İlk adım, sorunu tespit edecek kadar doğru bir fiziksel ortam anlayışı; ardından diğer sistemlerden gelen bağlam eklenerek en etkili yanıt önerilir. Bu sistemlere duyulan güven arttıkça, belirli eylemlerin otomatik olarak başlatılması fırsatları ortaya çıkacak, ancak daha yüksek etkili kararlar hâlâ insan kontrolünde kalacaktır.
Depolar giderek daha fazla otomatikleştikçe, insanlara özgü kalacak roller nelerdir ve şirketler çalışanları robotlar, dijital ikizler ve AI‑tabanlı karar sistemleriyle etkili bir şekilde çalışmaya nasıl hazırlamalıdır?
Otomasyon, tekrarlayan ve fiziksel olarak zorlayıcı görevleri ortadan kaldırmalı ve insanlara yargı, problem çözme ve istisna yönetimine daha fazla zaman ayırma imkânı tanımalıdır. En değerli roller, giderek daha fazla bilgi yorumlama, karmaşık kararlar alma ve operasyonların nasıl yürütüldüğünü iyileştirme üzerine odaklanacak; veri toplama manuel bir görev olmaktan çıkacaktır. Bu nedenle şirketler dijital becerilere yatırım yapmalı ve çalışanların AI ve robotik teknolojilerini uzmanlıklarını artıran araçlar olarak nasıl kullanacaklarını anlamalarına yardımcı olmalıdır.
Robotik alanını kadın yeteneklere daha erişilebilir kılmak için savunuculuğunuz oldu. Sektöre daha fazla kadını çekmek için hangi pratik değişiklikler gerekiyor?
Kadınların robotik alanına giriş yollarını ve sektördeki bir kariyerin nasıl göründüğüne dair algıyı genişletmemiz gerekiyor. Sektör artık mühendislik, yazılım, veri bilimi, ürün tasarımı, operasyon, UX, ticari strateji, dağıtım ve müşteri başarısını kapsıyor ve bu genişlik daha net bir şekilde iletişime aktarılmalı. Vaka çalışmaları, konuşma fırsatları ve kamu örnekleri aracılığıyla kadınların ve çeşitli geçmişlerden gelen kişilerin daha görünür olması, gelecekteki yeteneklerin mevcut birçok farklı kariyer yolunu görmelerine yardımcı olabilir; ayrıca alana erken maruz kalma ve daha net giriş yolları sağlanmalıdır. Ancak kadınları çekmek sadece sorunun bir kısmı; şirketler aynı zamanda kadınların kıdemli ve liderlik pozisyonlarına ilerleyebileceği kapsayıcı ortamlar inşa etmeli, odak noktasının sadece giriş seviyesi temsiliyet değil, robotikte uzun vadeli, sürdürülebilir kariyerlerin mümkün kılınması olduğundan emin olmalıdır.
Harika röportaj için teşekkür ederiz, bu robotik şirketi daha fazla öğrenmek isteyen okuyucular Dexory sitesini ziyaret etmelidir.
