Otellerde sorun çıkmadan önce alarm verecek yapay zeka geliyor

Elektraweb'in konaklama sektörüne yönelik geliştirdiği Talya QMS-AI (Quality Management System – AI) projesi, TÜBİTAK 1501 Sanayi Ar-Ge Projeleri Destekleme Programı kapsamında desteklenecek.

18 ay sürecek projede, otellerde kalite yönetiminin sorunları kayıt altına alan yapısından daha proaktif bir sisteme dönüştürülmesi hedefleniyor. Proje kapsamında farklı kaynaklardan gelen veriler yapay zekâ ile analiz edilecek. Böylece sorunların kök nedenlerinin belirlenmesi ve gelecekte ortaya çıkabilecek risklerin önceden görülmesi amaçlanıyor. Sistem ayrıca yöneticilere olası risklere karşı aksiyon önerileri sunacak.

Otel verileri birlikte analiz edilecek

Talya QMS-AI, otellerde farklı sistemlerden gelen verileri ortak bir yapıda değerlendirecek. Bu kapsamda misafir şikâyetleri, denetim sonuçları ve DÖF kayıtları analiz edilecek.

PMS verileri de sistemin değerlendireceği kaynaklar arasında bulunacak. Bakım kayıtları, personel bilgileri ve KPI'lar da analize dahil edilecek. Stok ve tedarik verileri de aynı yapı içerisinde değerlendirilecek. Bu yaklaşım sayesinde yalnızca problemin nerede yaşandığının belirlenmesi hedeflenmiyor. Problemin hangi nedenlerden kaynaklandığının da ortaya çıkarılması amaçlanıyor. Sistem, aynı sorunun gelecekte yeniden yaşanma ihtimalini de değerlendirecek.

Sorun ortaya çıkmadan önce uyarı hedefleniyor

Geleneksel kalite yönetiminde süreç genellikle sorun yaşandıktan sonra başlıyor. Bir misafir şikâyeti veya operasyonel problem ortaya çıktığında kayıt oluşturuluyor. Ardından sorumlu atanıyor ve çözüm süreci başlatılıyor. Ancak aynı problemin farklı dönemlerde yeniden yaşanması mümkün olabiliyor. Bu durumda sorunun asıl kök nedenini belirlemek zorlaşabiliyor. Talya QMS-AI bu noktada proaktif kalite yönetimini devreye almayı hedefliyor.

Sistem, farklı operasyonlardan gelen veriler arasındaki ilişkileri inceleyecek. Örneğin bir misafirin odasına geç yerleşmesi yalnızca ön büro kaynaklı bir sorun olarak ele alınmayacak. Housekeeping süreçlerindeki gecikmeler de incelenecek. Teknik arızalar, personel değişimleri ve vardiya dengesi de değerlendirilecek. Tedarik problemleri de bu analiz içerisinde yer alacak. Böylece gecikmeye neden olan farklı faktörlerin birlikte değerlendirilmesi hedeflenecek.

7 14 ve 30 günlük risk skorları oluşturulacak

Projenin önemli hedeflerinden biri gelecekteki risklerin önceden görülebilmesi olacak. Talya QMS-AI'nin 7, 14 ve 30 günlük risk skorları oluşturması planlanıyor.

Sistem, tesis ve departman bazında erken uyarılar üretecek. Böylece yöneticilerin yalnızca geçmişte yaşanan sorunlara bakması yerine gelecekteki riskleri de değerlendirebilmesi amaçlanıyor. Projede yapay zekâ ve doğal dil işleme teknolojilerinden yararlanılacak. Bilgi grafı ve zamansal nedensellik analizi de sistemin teknolojik altyapısında kullanılacak. Yöneticilerin "Önümüzdeki dönemde hangi riskle karşılaşabiliriz?" sorusuna yanıt bulabilmesi hedefleniyor. Sistem ayrıca "Bu riski azaltmak için ne yapmalıyız?" sorusuna yönelik aksiyon önerileri sunacak.

Geçmiş vakalar da sisteme yol gösterecek

Talya QMS-AI yalnızca gelecekteki riskleri tahmin etmeye odaklanmayacak. Geçmişte yaşanan vakalar da sistem tarafından analiz edilecek.

Bu vakalara karşı uygulanan düzeltici ve önleyici faaliyetlerin sonuçları incelenecek. Elde edilen veriler benzer durumların değerlendirilmesinde kullanılacak. Böylece yöneticilere benzer problemler karşısında farklı aksiyon alternatifleri sunulması amaçlanıyor.

Kalite ve finansal veriler aynı yapıda birleşecek

Projenin önemli Ar-Ge çıktılarından biri HQMO (Hospitality Quality Management Ontology) olacak. Bu yapı, otellerde kullanılan farklı kalite ve performans standartlarını ortak bir dijital anlam katmanında buluşturacak.

ISO 9001 ve GSTC standartları bu yapıda yer alacak. USALI ile kuruma özel KPI ve kalite standartları da sisteme dahil edilecek. Bu sayede kalite yönetimi ve sürdürülebilirlik verileri birlikte değerlendirilebilecek. Finansal performans ve operasyonel veriler de aynı karar destek altyapısında analiz edilebilecek.

Oral: "Asıl değer ilişkilerin görülmesinden ortaya çıkıyor"

Elektraweb CEO'su Kemal Oral, projenin otelcilikte üretilen verilerin daha etkin kullanılmasına odaklandığını belirtti. Oral, otellerde aynı anda çok sayıda operasyonun yürütüldüğünü söyledi.

Kemal Oral, "Otelcilikte binlerce farklı operasyon aynı anda ilerliyor ve bu operasyonların her biri önemli miktarda veri üretiyor. Asıl değer ise bu verilerin tek tek raporlanmasından değil, aralarındaki ilişkilerin görülebilmesinden ortaya çıkıyor" dedi. Oral, Talya QMS-AI ile bu verilerin yapay zekâ aracılığıyla anlamlandırılacağını belirtti.

Projenin sorunların kaynağını daha hızlı tespit etmeyi hedeflediğini ifade eden Oral, şöyle konuştu: "Talya QMS-AI ile bu veriyi yapay zeka ile anlamlandırarak sorunların kaynağını daha hızlı tespit etmeyi ve henüz ortaya çıkmadan önce oluşabilecek riskleri görebilmeyi hedefliyoruz. 6.000'den fazla aktif tesiste edindiğimiz operasyonel deneyimin bu projeye önemli bir katkı sağlayacağına inanıyoruz."

Oral, TÜBİTAK desteğinin projenin geliştirilmesi açısından önem taşıdığını belirtti. Elektraweb CEO'su, çalışmanın otel yönetiminde yeni bir yaklaşım oluşturabileceğini söyleyerek, "TÜBİTAK desteğiyle yürüttüğümüz bu çalışma, otel yönetiminde geçmişi raporlayan sistemlerden geleceği öngören sistemlere geçiş açısından önemli bir adım olacak." dedi.

Projede 7 firma personeli ve 4 akademisyen görev alacak

Talya QMS-AI projesinin yürütücülüğünü Talya Kalite Yönetim Sistemi Ürün Yöneticisi Emine Köken üstlenecek. Çalışmada Elektraweb'in yazılım ve Ar-Ge ekibi görev yapacak.

Projeye Akdeniz Üniversitesi'nden akademisyenler de katkı sağlayacak. Toplam 7 firma personeli ve 4 akademisyenin çalışmada görev alması planlanıyor. Projenin süresi 18 ay olarak belirlendi. Geliştirilen teknolojilerin gerçek otel operasyonlarında pilot uygulamalarla test edilmesi hedefleniyor. Pilot uygulamalardan elde edilen sonuçlar ölçülebilir kriterlerle doğrulanacak. Böylece sistemin gerçek otel operasyonlarındaki performansının değerlendirilmesi amaçlanıyor.

6 binden fazla tesisin deneyimi projeye aktarılacak

Talya Bilişim'in 30 yılı aşan yazılım ve turizm deneyimi de projeye aktarılacak. Elektraweb'in 6 binden fazla aktif tesisteki operasyonel tecrübesi de çalışmanın önemli kaynaklarından biri olacak.

Şirket, bu deneyimin geliştirilecek teknolojinin sektörün gerçek ihtiyaçlarına göre şekillenmesine katkı sağlayacağını belirtiyor. Projeyle birlikte otellerde kalite yönetiminin yalnızca geçmişte yaşanan sorunları raporlayan bir yapıdan çıkarılması hedefleniyor. Yeni sistemle birlikte yöneticilerin olası sorunları daha ortaya çıkmadan görebilmesi ve risklere karşı önceden aksiyon alabilmesi amaçlanıyor.