1
AI-Powered BOM Prediction & Variant Management
Amaç: Ürün ağacı (BOM) tahminleme ve varyant yönetimindeki süreçleri yapay zekâ kullanarak otomatikleştirmek ve manuel bağımlılığı azaltmaktır.
Açıklama: Bu proje, kurumsal ERP tabanlı üretim verilerini işleyerek yüksek doğrulukla (%95+) ürün ağacı (BOM) tahminlemesi yapar. Ürün kodu, komponent listesi ve üretim parametrelerinden beslenerek BOM tahminleme pipeline‘ı oluşturulur. Aynı zamanda, hatalı varyant kayıtlarını minimize etmeyi hedeflerken, veri bütünlüğü analizi ve anomali tespiti de gerçekleştirilir.
2
Corporate AI Assistant Framework
Amaç: Kurumsal doküman, süreç ve bilgi tabanlarına dayalı AI destekli bilgi asistanı oluşturmaktır.
Açıklama: SBu çerçeve, ERP, üretim kayıtları, kalite raporları ve eğitim dokümanları gibi kurumsal verileri RAG (Retrieval-Augmented Generation) tabanlı analizden geçirir. Çözüm, kullanıcıyı doğru bilgiye yönlendirerek kullanıcı hatalarını azaltmayı hedefler. Çıktıları arasında üretim, kalite ve eğitim modülleriyle çalışan kurum içi chatbot ve süreç bazlı bilgi sorgulama modülü bulunur.
3
CRM Analitiği ve AI Destekli Satış Tahminleme
Amaç: CRM verilerini analiz ederek satış performansını artırmak ve AI modelleriyle talep tahmini, müşteri segmentasyonu ve satış fırsatı önerileri yapmaktır.
Açıklama: Bu proje, CRM sistemlerinden alınan satış, müşteri ve kampanya verilerini kullanır. Kapsamlı CRM veri analizi (müşteri, fırsat, pipeline) yapılarak, AI modelleriyle satış tahmini ve müşteri kaybı (churn) analizleri gerçekleştirilir. Tüm performans takibi ve analiz sonuçları yönetim paneli (dashboard) üzerinden izlenebilir.
4
WhatsApp Bot (WP Bot) Entegrasyonu
Amaç: WhatsApp üzerinden müşteri iletişimini otomatikleştirerek hızlı yanıt, sipariş takibi ve bilgi desteği sağlamaktır.
Açıklama: Proje, WhatsApp Business API entegrasyonu üzerine kuruludur. AI destekli yanıt üretimi (SSS ve ürün bilgisi) sağlayarak, müşteri destek asistanı görevi görür. Bot, aynı zamanda CRM ve e-ticaret sistemleriyle entegrasyon sayesinde sipariş sorgulama ve yönlendirme işlevlerini de yerine getirir.
5
AI Tabanlı Satış Asistanı
Amaç: Kurumsal dokümanlar ve web sitesi içeriklerinden beslenerek satış odaklı yanıtlar veren, satış dönüşüm oranlarını artıran yapay zekâ destekli bir asistan geliştirmektir.
Açıklama: Asistan, web sitesi, ürün dokümanları ve fiyat listelerinden veri çekimi için RAG yapısını kullanır. Müşteri sorularına satış diliyle (ürün avantajı, kıyaslama, CTA üretimi) yanıt vererek doğru bilgiyle hızlı geri dönüş sağlar. Ayrıca, satış temsilcileri için öneri, takip ve raporlama modüllerini, CRM ve e-posta sistemleriyle entegre olarak sunar.
6
LMS + Yapay Zekâ Entegrasyonu
Amaç: Mevcut veya özel geliştirilen LMS (Learning Management System) altyapısını yapay zekâ ile bütünleştirerek öğrenci deneyimini kişiselleştirmek ve eğitmen verimliliğini artırmaktır.
Açıklama: Yapay zekâ, öğrencilerin performans verilerini analiz ederek önerilerde bulunur, otomatik geri bildirim üretir ve quiz içeriklerini dinamik olarak oluşturur. Sistem, LMS üzerinde kullanıcı bazlı ilerleme takibi yaparken, öğrenci davranış verilerinden öğrenme yolu optimizasyonu sağlar ve eğitmenler için performans raporları sunar.
7
HELM-TR / MetriQ – AI Benchmarking Platform
Amaç: LLM modellerinin sistematik olarak değerlendirildiği, oyunlaştırılmış bir Türkçe benchmark ekosistemi oluşturmaktır.
Açıklama: Platform, çok katmanlı değerlendirme (rater) pipeline‘ları (Claude, GPT, Gemini) kullanır. Doğruluk, güvenlik, açıklık vb. rubrik bazlı skorlamalar ile meta-evaluator ve otomatik tutarlılık kontrolü içerir. Kullanıcılar için skor ve rozet sistemi ile oyunlaştırma katmanı sunulur.
8
Contract & Invoice Interpretation API
Amaç: Fatura ve sözleşmelerden anlam çıkaran NLP (Doğal Dil İşleme) tabanlı bir API geliştirmektir.
Açıklama: Proje, OCR (Optik Karakter Tanıma) ile belgelerden metin çıkarımı yaparak başlar. Çıkarılan metin üzerinde OpenAI tabanlı özetleme, sınıflandırma ve anomali tespiti yapılır. Nihai çıktı, RESTful API ile kurumsal sistemlere entegre edilerek JSON yanıt üretir ve uygunsuz veri uyarı sistemi gibi işlevler sunar.
9
RAG System for Document Intelligence
Amaç: Kurumsal dokümanlardan bilgi arama ve özetleme sistemleri geliştirmektir.
Açıklama: Sistem, PDF dokümanlarının ChromaDB’ye vektörleştirilmesi ile bir bilgi tabanı oluşturur. Bu yapı sayesinde, sorguya dayalı bilgi getirme ve bağlamsal yanıt üretimi sağlanır. Çıktılar arasında arama ve özetleme uygulaması ile web tabanlı bir bilgi arayüzü ve QA bot arayüzü bulunur.
