CASE: 1: Finansal ve Operasyonel Denetim Otomasyonu 

1. Genel Akýþ (Flow)

1. Tetikleyiciler:
   
    
   • Zamanlama: Belirli zamanlarda denetim çalýþtýrýlýr (ör. günlük/haftalýk).
   • Webhook: Muhasebe yazýlýmýndan veya ERP sisteminden gelen verilerle otomatik tetikleme.
2. Veri Toplama:
   
    
   • Muhasebe Verileri: API veya CSV ile ERP/muhasebe sisteminden mizan ve ödeme bilgileri alýnýr.
   • Banka Entegrasyonu: Banka hesap bakiyeleri ve hareketleri için SFTP veya API kullanýlýr.
   • Depo Hareketleri: Depo yazýlýmýndan giriþ-çýkýþ bilgileri alýnýr.
3. AI Destekli Kontroller:
   
    
   • Anomali Tespiti: Mizan verilerinde anormallik olup olmadýðýný kontrol etmek için AI modelleri (ör. regresyon analizi, istatistiksel daðýlýmlar).
   • Ödeme Uyumu: Alacak ve borçlarý kontrol ederek ödeme yapýlmayan veya fazla ödenen iþlemleri belirleme.
   • Banka Hareket Doðruluðu: Banka verilerini muhasebe kayýtlarýyla karþýlaþtýrarak uyumsuzluklarý raporlama.
   • Depo Uyum Kontrolü: Depo hareketleriyle muhasebe verilerini eþleþtirerek eksik/fazla kayýtlarý bulma.
4. Raporlama ve Aksiyon Planý:
   
    
   • Uygun formatta (Excel, PDF, vs.) denetim raporlarý oluþturulur.
   • Otomatik aksiyon planlarý önerilir (ör. ödeme yapýlmasý gereken fatura listesi, yanlýþ depo kayýtlarý).

2. Orca Ýçin Kullanýlacak Parçalar (Pieces)

1. Core Pieces:
   
    
   • Schedule: Denetim süreçlerini otomatik olarak çalýþtýrýr.
   • CSV: ERP/muhasebe sisteminden gelen verileri iþler.
   • SMTP: E-posta ile rapor gönderimi.
   • HTTP: API'lerden veri çekme.
   • Data Mapper: Veri yapýsýný denetim için uygun formata dönüþtürür.
   • Data Summarizer: Özet raporlar oluþturur.
   • Math Helper: Hesaplamalar ve veri doðruluðu için matematiksel iþlemler.
2. Banka ve Muhasebe Entegrasyonu:
   
    
   • SFTP/FTP: Banka hareketleri veya mizan verilerini aktarmak için.
   • Banka API'leri: Bankalarla gerçek zamanlý entegrasyon.
   • ERP/Muhasebe API'leri: QuickBooks, SAP, NetSuite gibi sistemler.
3. AI Özellikleri:
   
    
   • Anomali Tespiti: Veri analizinde anormallik belirlemek için AI modelleri (yerel AI modelleri veya Azure OpenAI).
   • Natural Language Processing (NLP): Raporlarýn daha anlaþýlýr hale gelmesi.

3. Çýktýlar

• Raporlar:
  • Anomali tespit edilen mizan hesaplarý.
  • Uygunsuz ödemeler ve tahsilatlar.
  • Banka ve muhasebe verileri arasýndaki farklar.
  • Depo ve muhasebe uyumsuzluklarý.
• Otomatik Eylem Planý:
  • Raporlarýn sonucuna göre sistem otomatik eylem planlarý önerir.
  • Ödemeler veya düzeltme iþlemleri doðrudan API üzerinden yapýlabilir.

4. Ek Özellikler

• Kullanýcý Arayüzü:
  • Denetim sonuçlarýný ve durum raporlarýný gösteren bir dashboard.
• Uyarýlar:
  • Kritik anomalilerin bildirimi için e-posta veya SMS ile otomatik uyarýlar.
• Geliþmiþ Güvenlik:
  • Banka ve muhasebe verilerinin þifrelenmiþ olarak iþlenmesi.
  • Kullanýcý eriþim kontrolleri.

CASE: 2: Fabrika Üretim ve Kalite Kontrol Otomasyonu

1. Genel Akýþ (Flow)

Bu akýþ, üretim hatlarýný, bakým prosedürlerini, ürün reçetelerini ve makine parametrelerini kontrol ederek, anomali tespiti ve kalite kontrol süreçlerini otomatikleþtirir.

2. Süreçler ve Adýmlar

1. Tetikleyiciler:
   
    
   • Zamanlama: Periyodik kontroller için belirli zaman aralýklarýnda otomatik tetikleme.
   • Üretim Verisi Giriþi: Üretim hattýndan gelen yeni veri setleriyle otomatik baþlatma.
   • Kalite Kontrol Uygulamasý: Ölçüm cihazlarýndan veya kalite kontrol sistemlerinden gelen veriler.
2. Veri Toplama:
   
    
   • Makine Parametreleri: IoT cihazlarýndan veya PLC sistemlerinden alýnýr.
   • Ürün Reçeteleri: ERP veya üretim planlama sisteminden API ya da CSV ile alýnýr.
   • Bakým Prosedürleri: CMMS (Computerized Maintenance Management System) entegrasyonu ile çekilir.
   • Kalite Kontrol Deðerleri: Sensör verileri veya manuel ölçümlerle toplanýr.
3. AI Destekli Analiz:
   
    
   • Reçete Uyumu: Üretim parametrelerinin, reçetelerde belirtilen deðerlere uygunluðu kontrol edilir.
   • Makine Anomalisi: Makine parametrelerinde sýnýr deðerlerin dýþýna çýkan veya anormal davranýþlar gösteren durumlar tespit edilir.
   • Kalite Kontrol: Ölçüm deðerleri ile hedef kalite standartlarý karþýlaþtýrýlýr.
   • Bakým Tahmini: Predictive maintenance (tahmine dayalý bakým) algoritmalarýyla arýzalarýn önceden belirlenmesi.
4. Aksiyon ve Raporlama:
   
    
   • Anomali Bildirimi: Uygunsuzluk tespit edilen durumlarda ilgili birimlere bildirim yapýlýr.
   • Bakým Planlamasý: Arýza riski yüksek olan makineler için otomatik bakým talebi oluþturulur.
   • Kalite Raporu: Hatalý ürünlerin detaylý raporu hazýrlanýr ve iyileþtirme önerileri sunulur.
   • Reçete Düzeltme: Yanlýþ parametrelerle çalýþan üretim hatlarýna düzeltici aksiyonlar önerilir.

3. Orca Ýçin Kullanýlacak Parçalar (Pieces)

1. Core Pieces:
   
    
   • Schedule: Periyodik kontroller için zamanlanmýþ görevler.
   • HTTP: IoT ve ERP sistemlerinden veri çekmek.
   • CSV: Reçete veya kalite kontrol deðerlerinin iþlenmesi.
   • Data Mapper: Farklý veri kaynaklarýný ortak bir yapýya dönüþtürmek.
   • Data Summarizer: Büyük veri setlerini özetlemek.
   • Math Helper: Ölçüm ve üretim verilerini doðrulamak.
   • Image Helper: Görsel kalite kontrol süreçleri için.
2. Makine ve Sensör Verisi Ýçin:
   
    
   • IoT Entegrasyonu: Modbus, OPC-UA, MQTT gibi protokollerle veri alýmý.
   • Büyük Veri Ýþleme: Sensör ve üretim verilerindeki anomali tespiti.
3. AI Özellikleri:
   
    
   • Anomali Tespiti: Zaman serisi analizleriyle makine ve kalite kontrol deðerlerinde anormallik belirleme.
   • NLP: Raporlama sürecinde, kalite kontrol sonuçlarýný metinsel olarak özetleme.
   • Tahmine Dayalý Modeller: Bakým gereksinimlerini önceden tespit eden ML algoritmalarý.

4. Çýktýlar

1. Raporlama:
   
    
   • Makine parametrelerinde anormallikler.
   • Kalite kontrolde hatalý ürünlerin listesi ve düzeltme önerileri.
   • Bakým planlama önerileri ve kritik durum bildirimleri.
2. Bildirim ve Aksiyon:
   
    
   • IoT cihazlarýnda kritik sýnýr ihlalleri olduðunda uyarý gönderimi.
   • ERP veya CMMS sistemine otomatik bakým talebi açma.
   • Uygunsuz reçete parametrelerini düzeltme önerileri.
3. Kontrol Paneli:
   
    
   • Canlý üretim, bakým ve kalite kontrol verilerini görselleþtiren bir dashboard.

5. Ek Özellikler

• Uyarlanabilirlik: Reçete ve kalite standartlarýnýn kolayca güncellenebilir olmasý.
• Ýleri Analitik: Makine öðrenimiyle sürekli geliþen tahmin modelleri.
• Güvenlik: Verilerin güvenli bir þekilde iþlenmesi ve saklanmasý.

CASE: 3: Üretim Firmalarý Ýçin Kredi Derecelendirme ve Ýskonto Otomasyonu

1. Genel Akýþ (Flow)

Bu akýþ, üretim firmalarýnýn kredi derecelendirmesini yaparak finansal raporlara dayalý iskonto oranlarýný belirler, mailing iþlemleriyle sonuçlarý paylaþýr ve muhasebe entegrasyonu ile aksiyon planlarýný oluþturur.

2. Süreçler ve Adýmlar

1. Tetikleyiciler:
   
    
   • Zamanlama: Haftalýk veya aylýk kredi derecelendirme raporu oluþturma.
   • Manuel Giriþ: Finans ekiplerinin yeni bir analiz talebi baþlatmasý.
   • Webhook: Muhasebe sisteminden güncel finansal verilerin gelmesi.
2. Veri Toplama:
   
    
   • Finansal Veriler: ERP/muhasebe sistemlerinden þirketlerin gelir tablosu, bilanço, nakit akýþ bilgileri.
   • Piyasa Verileri: Merkez Bankasý veya diðer finansal kaynaklardan alýnan güncel faiz oranlarý.
   • Þirket Profili: Üretim kapasitesi, mevcut sipariþler ve borç/varlýk durumu.
3. AI Destekli Analiz:
   
    
   • Kredi Derecelendirme: Þirketlerin finansal verilerine göre bir kredi skoru hesaplanýr (ör. Altman Z-score, özel makine öðrenimi modelleri).
   • Ýskonto Oraný Hesaplama:
     • Önerilen iskonto oranlarý matematiksel formüller ve AI analizleriyle belirlenir.
     • Formül örneði: I'skonto Oraný=Risk PuanýS¸irket Karlýlýg^ý×100\text{Ýskonto Oraný} = \frac{\text{Risk Puaný}}{\text{Þirket Karlýlýðý}} \times 100
   • Risk Tespiti: Düþük kredi skoru veya yüksek borç/varlýk oraný durumunda riskli müþteriler belirlenir.
4. Aksiyon ve Mailing:
   
    
   • Otomatik Mailing: Derecelendirme ve iskonto sonuçlarý e-posta ile ilgili birimlere gönderilir.
   • Muhasebe Entegrasyonu: ERP sistemine önerilen iskonto oranlarýný ve risk durumlarýný gönderir.
   • Aksiyon Planý: Riskli müþterilere ek ödeme planý önerileri.
5. Raporlama:
   
    
   • Finansal risk analizi ve kredi skoru raporu.
   • Þirketler için önerilen iskonto oranlarý listesi.
   • Genel finansal saðlýk raporu.

3. Orca Ýçin Kullanýlacak Parçalar (Pieces)

1. Core Pieces:
   
    
   • Schedule: Zamanlanmýþ görevlerle otomatik kredi derecelendirme çalýþtýrma.
   • HTTP: Muhasebe yazýlýmý ve dýþ API'lerden veri çekme.
   • Data Mapper: Farklý veri kaynaklarýný birleþtirerek analiz için uygun formata dönüþtürme.
   • Math Helper: Ýskonto oranlarýný hesaplama.
   • Data Summarizer: Kredi derecelendirme ve iskonto analizlerinin özet raporlarýný oluþturma.
   • SMTP: Raporlarýn e-posta ile gönderilmesi.
2. Finans ve Muhasebe Entegrasyonu:
   
    
   • ERP API: SAP, QuickBooks veya NetSuite gibi muhasebe yazýlýmlarýndan veri almak ve veri göndermek.
   • Finansal Veri API'leri: Kredi derecelendirme için kullanýlan ekonomik veriler.
3. AI Özellikleri:
   
    
   • Risk Analizi: Finansal verilerdeki anormallikleri ve olasý riskleri tespit eden AI modelleri.
   • Derecelendirme Modeli: Makine öðrenimi algoritmalarý ile özel kredi derecelendirme modeli oluþturma.
   • NLP: Mailing için özelleþtirilmiþ mesaj metinleri oluþturma.

4. Çýktýlar

1. Mailing:
   
    
   • Kredi derecelendirme sonuçlarý ve iskonto oranlarýnýn þirket yetkililerine gönderimi.
   • Risk durumlarýna göre özel mesajlarla ek bilgilendirme.
2. Raporlama:
   
    
   • Þirket kredi skorlarý ve risk seviyeleri.
   • Ýskonto önerilerinin listesi.
   • Genel finansal saðlýk analizi ve öneriler.
3. Muhasebe Ýþlemleri:
   
    
   • ERP sistemine önerilen iskonto oranlarýnýn otomatik olarak iþlenmesi.
   • Riskli müþterilere uygun ödeme planlarýnýn eklenmesi.

5. Ek Özellikler

• Uyarlanabilirlik: Farklý sektörlere göre kredi derecelendirme kriterlerinin ve formüllerin özelleþtirilebilir olmasý.
• Dashboard: Kredi skorlarýný ve iskonto önerilerini görselleþtiren bir panel.
• Güvenlik: Finansal verilerin þifreli iþlenmesi ve saklanmasý.

CASE: 4: RSS Tabanlý Gündem Takibi ve Mailing Otomasyonu

1. Genel Akýþ (Flow)

Bu otomasyon, çeþitli RSS kaynaklarýný tarayarak gündemi takip eder, içerikleri özetler, belirli anahtar kelimelere göre filtreler ve özetlenen gündem bilgilerini e-posta ile ilgili kiþilere gönderir.

2. Süreçler ve Adýmlar

1. Tetikleyici:
   
    
   • Zamanlama: Günlük olarak sabah 08:00’de gündem raporu oluþturma.
   • Manuel Baþlatma: Ýlgili birimlerin özel bir gündem raporu talebi baþlatmasý.
2. Veri Toplama:
   
    
   • RSS Kaynaklarýnýn Taranmasý:
     • Belirlenen 20+ RSS kaynaðýndan veri çekilir.
     • Örnek kaynaklar: Haber siteleri, sektörel bloglar, teknoloji ve finans portallarý.
   • Yeni Ýçeriklerin Tespiti:
     • Son taramadan sonra eklenen yeni içerikler tespit edilir.
3. AI Destekli Analiz ve Ýþleme:
   
    
   • Filtreleme:
     • Anahtar kelimelere (ör. ekonomi, teknoloji, gündem, inovasyon) göre içerikler sýnýflandýrýlýr.
   • Özetleme:
     • Yapay zeka destekli metin özetleme modeli kullanýlarak içeriklerin kýsa bir özeti çýkarýlýr.
     • Özet uzunluðu: 1-2 cümle.
   • Önceliklendirme:
     • Ýçerikler popülerlik veya belirlenen kriterlere göre sýralanýr.
4. Aksiyon ve Mailing:
   
    
   • Rapor Hazýrlama:
     • Tüm özetlenmiþ içerikler, okunabilir bir rapor formatýnda birleþtirilir.
     • Kategori bazlý ayrým yapýlýr (ör. Teknoloji, Ekonomi, Genel Gündem).
   • E-posta Gönderimi:
     • Gündem raporu SMTP üzerinden ilgili kiþilere veya gruplara gönderilir.
     • Dinamik konu satýrlarý oluþturulur (ör. “Bugün Teknolojide Neler Oldu?”).
5. Arþivleme:
   
    
   • Günlük raporlar, ileride referans alýnmak üzere bir dosyada saklanýr (ör. Google Drive, Dropbox, FTP sunucusu).

3. Orca Ýçin Kullanýlacak Parçalar (Pieces)

1. Core Pieces:
   
    
   • Schedule: Belirli bir zaman diliminde (ör. her sabah) otomatik gündem raporu baþlatma.
   • HTTP: RSS kaynaklarýndan içerik çekmek için kullanýlacak API istekleri.
   • Data Summarizer: RSS içeriklerini özetlemek için yapay zeka destekli analiz.
   • Text Helper: Anahtar kelimelere göre içerik filtreleme.
   • SMTP: E-posta ile rapor gönderimi.
   • Files Helper: Günlük raporlarý dosya olarak saklama.
   • Storage: Özetlenen içeriklerin geçmiþini saklama.
2. Ek Özellikler:
   
    
   • Google Drive veya Dropbox: Raporlarýn otomatik olarak buluta yüklenmesi.
   • Dynamic Filtering: Kullanýcýlarýn belirlediði anahtar kelimelere göre özelleþtirilebilir filtreleme.
3. AI Özellikleri:
   
    
   • NLP Özetleme: Yapay zeka destekli metin özetleme modeli.
   • Dil Çevirisi: Farklý dillerde RSS kaynaklarýndan içerik gelirse özetlerin tek bir dilde hazýrlanmasý (ör. Türkçe).
   • Popülerlik Analizi: Önemli haberleri önceliklendiren algoritma.

4. Çýktýlar

1. Gündem Raporu:
   
    
   • Özetlenmiþ haber baþlýklarý ve içerikleri.
   • Kategorilere göre düzenlenmiþ bir rapor.
   • Önem sýrasýna göre sýralanmýþ içerikler.
2. Mailing:
   
    
   • Gündem raporunun günlük olarak ilgili kiþilere gönderilmesi.
   • Kullanýcý dostu, okunabilir formatta dinamik e-posta.
3. Arþivleme ve Görselleþtirme:
   
    
   • Günlük raporlarýn bir arþivde tutulmasý.
   • Arþiv üzerinden geçmiþ raporlarýn eriþimi.

5. Ek Özellikler

• Kiþiselleþtirme: Kullanýcýlarýn ilgi alanlarýna göre raporlarýn özelleþtirilmesi (ör. sadece teknoloji ve finans).
• Anlýk Bildirim: Önemli haberler için acil durum bildirimi (ör. WhatsApp veya Slack entegrasyonu ile).
• Dashboard: Gündem verilerini görselleþtiren bir panel.

CASE: 5: Todo Yönetimi Otomasyonu (Monday ve Excel Entegrasyonu)

1. Genel Akýþ (Flow)

Bu otomasyon, Monday.com gibi bir proje yönetim platformuyla Excel arasýnda entegre bir sistem kurarak, görevlerin organize edilmesini ve takip edilmesini kolaylaþtýrýr. Yeni görevler eklendiðinde, güncellendiðinde veya tamamlandýðýnda sistem otomatik olarak raporlar hazýrlar, paylaþýmlarý gerçekleþtirir ve hatýrlatmalar gönderir.

2. Süreçler ve Adýmlar

1. Tetikleyici:
   
    
   • Yeni Görev Ekleme:
     • Monday.com’da bir görev eklendiðinde otomasyon baþlatýlýr.
   • Görev Güncellemesi:
     • Görevin durumu deðiþtiðinde (ör. “Tamamlandý” veya “Beklemede”).
   • Zamanlama: Belirli bir zaman diliminde (ör. günlük raporlama).
2. Veri Toplama:
   
    
   • Monday.com API:
     • Tüm görevlerin bilgisi çekilir (ör. görev adý, atanan kiþi, durum, tarih).
   • Excel Dosyasý:
     • Excel’den mevcut görev verileri alýnýr veya yeni görevler eklenir.
3. AI Destekli Analiz ve Ýþleme:
   
    
   • Görev Durumu Analizi:
     • Görevlerin tamamlanma yüzdesini hesaplar.
     • Bekleyen veya geciken görevleri analiz eder.
   • Önceliklendirme:
     • Görevler, önem sýrasýna göre sýralanýr.
   • Olasý Gecikme Uyarýlarý:
     • Yapay zeka gecikme olasýlýðý yüksek görevleri tahmin eder.
4. Aksiyon ve Güncelleme:
   
    
   • Excel Güncelleme:
     • Monday.com’dan alýnan veriler Excel’e iþlenir (ör. günlük durum raporu).
   • Monday.com Güncelleme:
     • Excel’de yapýlan deðiþiklikler Monday.com’a senkronize edilir.
   • Hatýrlatmalar ve Bildirimler:
     • Görevin tamamlanmasý gereken süre yaklaþtýðýnda veya geciktiðinde e-posta veya Slack bildirimi gönderilir.
5. Raporlama:
   
    
   • Günlük ve haftalýk olarak görev durumu raporlarý hazýrlanýr.
   • Görevler kategorilere ayrýlarak (ör. tamamlanmýþ, devam eden, kritik) görselleþtirilir.
   • PDF veya Excel formatýnda rapor paylaþýmý yapýlýr.

3. Orca Ýçin Kullanýlacak Parçalar (Pieces)

1. Core Pieces:
   
    
   • Schedule: Belirli bir zaman diliminde (ör. günlük veya haftalýk) raporlama akýþýný tetikleme.
   • HTTP: Monday.com ve Excel API entegrasyonlarýný gerçekleþtirme.
   • Files Helper: Excel dosyalarýný okuyup yazma.
   • Math Helper: Görevlerin tamamlanma yüzdesi ve gecikme analizi.
   • SMTP: Görev raporlarýný e-posta ile gönderme.
   • Data Mapper: Monday.com ile Excel arasýnda veri dönüþtürme.
2. Monday.com API:
   
    
   • Yeni görev ekleme, güncelleme ve silme iþlemleri.
   • Görevlerin durumuna eriþim (ör. “Tamamlandý”, “Devam Ediyor”).
3. Excel Entegrasyonu:
   
    
   • Excel dosyalarýný okuma ve yazma.
   • Görevler arasý uyum için veri eþleþtirme.
4. AI Özellikleri:
   
    
   • Tahminsel Analiz: Gecikme riski taþýyan görevleri tahmin etme.
   • Önceliklendirme: Görevlerin önem sýrasýný belirleme.
   • Doðal Dil Ýþleme: Görev açýklamalarýný analiz ederek özet çýkarma.

4. Çýktýlar

1. Günlük ve Haftalýk Raporlar:
   
    
   • Görev durumlarý hakkýnda Excel veya PDF formatýnda özet rapor.
   • Görev tamamlanma yüzdesi ve performans analizleri.
   • Kritik ve bekleyen görevlerin listesi.
2. Hatýrlatmalar:
   
    
   • Görevlerin tamamlanmasý gereken tarihe yaklaþýnca otomatik e-posta veya Slack bildirimi.
3. Dinamik Güncellemeler:
   
    
   • Monday.com ve Excel arasýnda çift yönlü veri senkronizasyonu.
4. Dashboard:
   
    
   • Görevlerin durumlarýný gerçek zamanlý görselleþtirme (ör. tamamlanma oraný, geciken görevler).

5. Ek Özellikler

• Kullanýcý Bazlý Filtreleme: Atanan kiþilere özel görev raporlarý.
• Proje Bazlý Ýzleme: Belirli bir projeye ait görevlerin durumu.
• Otomatik Görev Tamamlama: Belli kriterlere göre (ör. tarih geçmiþ) görev durumlarýný otomatik olarak tamamlanmýþ olarak iþaretleme.

CASE: 6: Toplantý Notlarýnýn Otomasyonu (Transcript, Not Alma ve Monday Entegrasyonu)

1. Genel Akýþ (Flow)

Bu otomasyon, toplantýlarýn sesli veya görüntülü kayýtlarýndan alýnan transkript verilerini analiz ederek özetler oluþturur, önemli aksiyonlarý çýkarýr ve tüm notlarý Monday.com ile entegre bir þekilde yönetir. Otomasyon, toplantý sonrasý süreçleri kolaylaþtýrarak, not almayý, görev atamayý ve takvimle uyumlu çalýþmayý saðlar.

2. Süreçler ve Adýmlar

1. Tetikleyici:
   
    
   • Transcript Webhook:
     • Toplantý tamamlandýktan sonra transkript verisi bir webhook üzerinden gönderilir ve otomasyon baþlatýlýr.
2. Veri Toplama ve Ýþleme:
   
    
   • Sesli Verinin Transkripte Dönüþümü:
     • Eðer transkript ham verisi alýnmamýþsa, toplantý kaydý bir yapay zeka hizmeti (ör. AssemblyAI, Whisper) ile metne dönüþtürülür.
   • Özet Çýkarýmý:
     • Yapay zeka destekli metin iþleme ile transkript analizi yapýlýr ve anahtar noktalar özetlenir.
   • Aksiyon Maddeleri ve Görevler:
     • Toplantý sýrasýnda belirtilen aksiyon öðeleri, görevler ve sorumlu kiþiler yapay zeka tarafýndan tanýmlanýr.
3. Notlarýn Hazýrlanmasý:
   
    
   • Otomatik Notlar:
     • Toplantýnýn özeti, aksiyon maddeleri ve diðer önemli noktalar düzenlenir.
   • Formatlama:
     • Notlar PDF, Word veya Markdown formatýnda hazýrlanýr.
4. Monday.com Entegrasyonu:
   
    
   • Görev Oluþturma:
     • Aksiyon maddeleri, Monday.com’da otomatik olarak görevler halinde oluþturulur.
   • Sorumlu Kiþi Atama:
     • Transkriptte belirtilen isimlere göre görevler atanýr.
   • Durum Güncelleme:
     • Yeni görevler, mevcut projelerle iliþkilendirilerek durumlarý güncellenir.
5. Bildirimler ve Paylaþým:
   
    
   • E-posta ile Not Paylaþýmý:
     • Hazýrlanan toplantý notlarý ve görev listesi ilgili kiþilere otomatik olarak e-posta ile gönderilir.
   • Slack Entegrasyonu (Opsiyonel):
     • Toplantý özeti ve aksiyon maddeleri Slack kanallarýna gönderilir.

3. Orca Ýçin Kullanýlacak Parçalar (Pieces)

1. Core Pieces:
   
    
   • Webhook: Transcript verisini almak için bir webhook kullanýmý.
   • Text Helper: Metin iþleme, özet çýkarma ve görevlerin belirlenmesi.
   • Data Mapper: Transkript verisini analiz edip yapýlandýrma.
   • SMTP: Toplantý notlarýnýn e-posta ile gönderilmesi.
   • HTTP: Monday.com API entegrasyonu.
2. Monday.com API:
   
    
   • Görev ekleme, güncelleme ve sorumlu kiþi atama.
   • Toplantý notlarýnýn projelerle iliþkilendirilmesi.
3. AI Özellikleri:
   
    
   • Doðal Dil Ýþleme (NLP):
     • Transkriptten aksiyon maddeleri, sorular ve kritik noktalarý çýkarmak.
   • Özetleme: Uzun transkript verilerini kýsaltmak ve anlamlý bir özet oluþturmak.
   • Görev Çýkarýmý: Anahtar kelimelere göre yapýlacak iþleri otomatik belirlemek.
4. Dosya Formatlama ve Yönetimi:
   
    
   • Files Helper: PDF veya Word formatýnda toplantý notlarýný hazýrlama.
   • Storage: Toplantý notlarýný depolama ve paylaþým için saklama.

4. Çýktýlar

1. Toplantý Özeti:
   
    
   • Toplantýda konuþulan önemli noktalar.
   • Belirlenen aksiyon maddeleri ve görev listesi.
   • Katýlýmcýlarýn isimleri ve toplantý tarihi gibi ek bilgiler.
2. Görevler ve Aksiyonlar:
   
    
   • Monday.com’da otomatik olarak oluþturulan görevler ve atanmýþ kiþiler.
   • Görevlerin önem derecesi ve tamamlanma tarihleri.
3. Bildirimler ve Paylaþýmlar:
   
    
   • Toplantý notlarýnýn tüm katýlýmcýlara veya ilgililere e-posta ile gönderimi.
   • Slack veya diðer iletiþim araçlarýna özet paylaþýmý.

5. Ek Özellikler

• Takvim Entegrasyonu:
  
   
  • Notlarýn veya görevlerin takvimle eþleþtirilmesi.
  • Görevlerin baþlangýç ve bitiþ tarihlerinin otomatik eklenmesi.
• Geribildirim Mekanizmasý:
  
   
  • Toplantý notlarý paylaþýldýktan sonra katýlýmcýlardan geribildirim toplanmasý.
• Çoklu Dil Desteði:
  
   
  • Transkriptin otomatik çevirisi ve dil analizi (ör. Ýngilizce, Türkçe).

CASE: 7: Monday ve Excel Tabanlý Marka Bilgisi Hafýzasý ve Asistan

1. Genel Akýþ (Flow)

Bu otomasyon, Monday.com üzerinden gelen yeni kartlar (Card) ile ilgili marka bilgilerini Excel (veya Google Sheets) üzerinde bir hafýza oluþturur. Hafýzaya kaydedilen bilgiler üzerinde analiz yapýlýr ve kullanýcýlarýn belirli bir markaya dair bilgi taleplerine (Asistan aracýlýðýyla) yanýt verebilecek bir yapay zeka destekli asistan sunulur.

2. Süreçler ve Adýmlar

1. Tetikleyici:
   
    
   • Monday.com Yeni Kart Eklendiðinde:
     • Yeni bir kart oluþturulduðunda, otomasyon tetiklenir ve kart bilgileri alýnýr.
2. Veri Ýþleme:
   
    
   • Kart Bilgilerinin Alýnmasý:
     • Monday.com'dan kart baþlýðý, açýklamasý, tarih, kategori ve marka adý gibi bilgilerin çekilmesi.
   • Verilerin Düzenlenmesi ve Hafýzaya Eklenmesi:
     • Kart bilgileri bir Excel dosyasýna veya Google Sheets'e iþlenir.
     • Hafýza, her marka için ayrý bir satýr veya kategori oluþturacak þekilde yapýlandýrýlýr.
3. Hafýza Yönetimi:
   
    
   • Yeni Markalarýn Eklenmesi:
     • Daha önce eklenmemiþ bir marka için yeni bir satýr açýlýr.
   • Mevcut Markalarýn Güncellenmesi:
     • Marka zaten hafýzada varsa, mevcut veriler güncellenir veya üzerine ekleme yapýlýr.
   • Veri Kategorilendirme ve Filtreleme:
     • Markalar kategori, tarih veya diðer kriterlere göre organize edilir.
4. Asistan Ýle Etkileþim:
   
    
   • Human Input Tetikleyicisi:
     • Kullanýcý bir markaya dair bilgi istediðinde (ör. "X markasýyla ilgili son bilgiler nedir?"), otomasyon tetiklenir.
   • Marka Bilgilerinin Çekilmesi:
     • Hafýzadan ilgili marka bilgileri çekilir.
   • Yapay Zeka Analizi ve Yanýt:
     • Marka bilgileri analiz edilir ve kullanýcýya özet bir yanýt hazýrlanýr (ör. son projeler, önemli kartlar, vb.).
5. Bildirim ve Paylaþým:
   
    
   • Slack veya E-posta Entegrasyonu (Opsiyonel):
     • Ýlgili marka bilgileri e-posta veya Slack üzerinden kullanýcýya iletilebilir.

3. Orca Ýçin Kullanýlacak Parçalar (Pieces)

1. Core Pieces:
   
    
   • HTTP: Monday.com API ile yeni kart bilgilerini çekmek ve hafýzaya kaydetmek.
   • Storage: Marka bilgilerini hafýzada tutmak ve gerektiðinde sorgulamak.
   • Text Helper: Kullanýcýdan gelen doðal dil talebini anlamak ve doðru veriyi seçmek.
   • Human Input: Kullanýcýnýn marka bilgisi talebiyle etkileþim saðlamak.
2. Excel/Google Sheets Entegrasyonu:
   
    
   • Sheets API: Marka hafýzasýný oluþturmak, güncellemek ve kategorize etmek.
   • CSV/Excel: Excel tabanlý iþlemler için CSV dosyasý oluþturma ve saklama.
3. AI Özellikleri:
   
    
   • Doðal Dil Ýþleme (NLP):
     • Kullanýcýnýn bilgi taleplerini anlamak (ör. "X markasýyla ilgili son proje neydi?").
   • Veri Analizi ve Özetleme:
     • Hafýzada bulunan bilgileri analiz edip kullanýcýya özet bir þekilde sunmak.
4. Bildirim ve Paylaþým:
   
    
   • SMTP: Kullanýcýlara bilgi göndermek için e-posta entegrasyonu.
   • Slack: Marka bilgilerini Slack üzerinden paylaþmak.

4. Çýktýlar

1. Marka Bilgi Hafýzasý:
   
    
   • Monday.com’dan çekilen verilerle güncel bir marka bilgisi hafýzasý (Excel veya Sheets tabanlý).
   • Her markaya dair kartlar, açýklamalar ve kategoriler düzenli olarak saklanýr.
2. Yapay Zeka Destekli Asistan:
   
    
   • Kullanýcý taleplerine hýzlý ve doðru yanýtlar.
   • Özet bilgiler, marka bazlý raporlar ve geçmiþe yönelik analizler.
3. Bildirim ve Paylaþýmlar:
   
    
   • Markalarla ilgili istenen bilgilerin e-posta veya Slack üzerinden paylaþýmý.

5. Ek Özellikler

• Marka Performans Takibi:
  
   
  • Kartlardan gelen verilere göre markalarýn performans metriklerinin hesaplanmasý.
  • Örneðin, marka bazlý görev tamamlama oranlarý, kart sayýlarý.
• Özelleþtirilebilir Raporlama:
  
   
  • Hafýzada biriken verilere göre aylýk veya yýllýk marka raporlarýnýn otomatik oluþturulmasý.
• Takvim Entegrasyonu:
  
   
  • Marka ile ilgili kritik tarihlerin otomatik olarak bir takvim uygulamasýna eklenmesi.
• Yeni Kart Uyarýlarý:
  
   
  • Yeni bir kart eklenince marka sorumlularýna otomatik bilgilendirme.

CASE: 8: Ýlgili Haberlerin Özetlenmesi ve Ýlgili Kiþilere Ýletilmesi

1. Genel Akýþ (Flow)

Bu otomasyon, kullanýcýlarýn ilgilendiði konulara göre belirlenen haber kaynaklarýndan (ör. RSS feed'ler, haber siteleri) gündemi tarar, haberleri özetler ve ilgili kiþilere e-posta veya Slack gibi platformlar üzerinden iletir.

2. Süreçler ve Adýmlar

1. Tetikleyici:
   
    
   • Zamanlanmýþ Kontroller:
     • Günlük veya belirli saatlerde otomasyon baþlatýlýr.
   • Yeni Haber Kaynaðý Eklenmesi (Opsiyonel):
     • Yeni RSS feed veya haber kaynaðý eklendiðinde tetikleme yapýlabilir.
2. Haber Toplama:
   
    
   • RSS ve Haber Kaynaklarýný Tarama:
     • Kullanýcýnýn ilgilendiði konulara uygun 20’ye kadar RSS kaynaðý veya haber sitelerinden veri çekilir.
   • Filtreleme:
     • Kullanýcýnýn ilgi alanlarýyla (ör. teknoloji, ekonomi, spor) eþleþen haberlerin seçilmesi.
3. Haber Ýþleme:
   
    
   • Yapay Zeka ile Özetleme:
     • Çekilen haberler, baþlýk, özet ve önemli noktalarý içerecek þekilde kýsaltýlýr.
   • Kategorilendirme:
     • Haberler konu baþlýklarýna veya ilgili kiþilerin ilgi alanlarýna göre sýnýflandýrýlýr.
4. Ýlgili Kiþilere Daðýtým:
   
    
   • Kiþi ve Ýlgi Alanlarýnýn Yönetimi:
     • Her kiþi için ilgi alanlarý önceden tanýmlanýr (ör. bir kiþi sadece ekonomi ve spor haberlerini alýr).
   • E-posta veya Mesaj Gönderimi:
     • SMTP veya Slack üzerinden haber özetleri ilgili kiþilere gönderilir.
     • Mesajlar, kullanýcýya özel özelleþtirilir (ör. “Bugün ekonomi gündemi” gibi baþlýklarla).
5. Raporlama ve Geri Bildirim:
   
    
   • Gönderim Loglarý:
     • Hangi haberlerin kimlere gönderildiðinin kaydý tutulur.
   • Geri Bildirim Toplama (Opsiyonel):
     • Kullanýcýdan haberlerin ilgisini çekip çekmediðine dair geri bildirim istenir.

3. Orca Ýçin Kullanýlacak Parçalar (Pieces)

1. Core Pieces:
   
    
   • Schedule: Günlük veya saatlik tarama ve haber iþleme için tetikleyici.
   • HTTP: RSS feed'lerden ve haber API'lerinden veri çekmek için.
   • Text Helper: Haber özetleme ve düzenleme.
   • Storage: Kullanýcýlarýn ilgi alanlarýný ve gönderim geçmiþini kaydetmek.
2. Haber Ýþleme:
   
    
   • AI Summarizer: Haberleri hýzlý ve anlaþýlýr bir þekilde özetlemek.
   • Data Mapper: Ýlgi alanlarýna uygun haberleri eþleþtirmek.
3. Kiþilere Daðýtým:
   
    
   • SMTP: Haber özetlerini e-posta ile iletmek.
   • Slack (Opsiyonel): Slack üzerinden haber paylaþýmý yapmak.

4. Çýktýlar

1. Kiþiselleþtirilmiþ Gündem Raporlarý:
   
    
   • Her kullanýcýya özel haber özetleri ve ilgi alanlarýna uygun baþlýklar.
2. Günlük veya Haftalýk Gönderimler:
   
    
   • Belirli bir düzenle e-posta veya mesaj gönderimi.
3. Verimli Haber Yönetimi:
   
    
   • Haberlerin özetlenmesiyle zaman kazandýran ve kullanýcýnýn ihtiyaçlarýna odaklanan bir yapý.

5. Örnek Akýþ

1. Tetikleme:
   
    
   • Her sabah saat 08:00'de otomasyon çalýþýr.
2. Haber Toplama:
   
    
   • Teknoloji, ekonomi, spor gibi kategorilerdeki haberler 20 farklý RSS kaynaðýndan çekilir.
3. Özetleme ve Daðýtým:
   
    
   • Haber özetleri hazýrlanýr, ilgili kategorilere göre kullanýcýlar eþleþtirilir.
   • Örneðin:
     • Kullanýcý A: Teknoloji ve ekonomi haberlerini e-posta alýr.
     • Kullanýcý B: Sadece spor haberlerini Slack üzerinden alýr.
4. Geri Bildirim (Opsiyonel):
   
    
   • Kullanýcýlardan "Bu haber ilginizi çekti mi?" þeklinde geri bildirim istenir.

6. Ek Özellikler

• Geliþmiþ Filtreleme:
  
   
  • Haberlerin içerik analizine göre önem derecesi belirleme (ör. "kritik", "önemli").
• Özelleþtirilebilir Gönderim Zamanlarý:
  
   
  • Her kullanýcý için farklý zamanlarda haber gönderimi.
• Gündem Analizi:
  
   
  • Haberlerden genel bir trend analizi çýkararak kullanýcýlara raporlama.
• Takvim Entegrasyonu:
  
   
  • Önemli haberleri kullanýcýnýn takvimine ekleme (ör. önemli bir etkinlik haberi).

CASE: 9: Büyük Ölçekli Mail Gönderimi için Spam Koruma ve Otomasyon

1. Genel Akýþ (Flow)

Bu otomasyon, 500-600 kiþilik bir hedef kitleye, spam filtrelerine takýlmadan e-posta gönderimi saðlar. Gönderimler gruplara bölünerek (ör. 45 kiþilik dilimler halinde) yapýlýr ve alýcýlar için kiþiselleþtirilmiþ þablonlar kullanýlýr. Ayrýca, gönderim performansý izlenir ve spam düþüþü tespit edilirse sistem otomatik olarak uyarýlar verir.

2. Süreçler ve Adýmlar

1. Tetikleyici:
   
    
   • Manuel baþlatma veya zamanlanmýþ bir görev ile otomasyon baþlatýlýr.
2. Mail Listesi Ýþleme:
   
    
   • Tüm e-posta listesi (500-600 kiþi) alýnýr.
   • Liste, 45 kiþilik gruplara bölünür.
3. Gönderim Hazýrlýðý:
   
    
   • Kiþiselleþtirilmiþ e-posta þablonlarý kullanýlýr:
     • Her alýcýnýn adý, soyadý, veya özel bilgileri eklenir.
   • Gönderim sýklýðý ve zamanlamasý optimize edilir:
     • Örneðin, her 15 dakikada bir 45 kiþilik grup için gönderim yapýlýr.
4. Gönderim Süreci:
   
    
   • SMTP veya üçüncü taraf e-posta saðlayýcý kullanýlarak gönderim yapýlýr.
   • Her gönderim arasýnda belirli bir gecikme süresi eklenir (ör. 10-15 saniye).
   • Gönderim sýrasýnda gönderilen e-posta adreslerinin doðruluðu kontrol edilir.
5. Spam Kontrolü:
   
    
   • Gönderilen maillerin durumu izlenir (ör. açýlma oraný, spam raporlarý).
   • Spam düþüþü algýlanýrsa:
     • Gönderim durdurulur.
     • Sistem uyarý verir.
6. Raporlama:
   
    
   • Gönderilen e-posta sayýsý, açýlma oranlarý ve geri dönüþler analiz edilir.
   • Hangi e-posta adreslerinin spam veya bounce olduðu kaydedilir.

3. Orca Ýçin Kullanýlacak Parçalar (Pieces)

1. Core Pieces:
   
    
   • SMTP: E-posta gönderimi için kullanýlacak temel yapý.
   • Storage: Alýcý listelerini ve gönderim durumlarýný saklama.
   • Schedule: Gönderimleri belirli zaman aralýklarýnda baþlatma.
   • Text Helper: Kiþiselleþtirilmiþ e-posta metinleri oluþturma.
   • Approval (Opsiyonel): Gönderim öncesi manuel kontrol.
2. Gönderim Optimizasyonu:
   
    
   • Date Helper: Gönderim zamanlarýný optimize etme.
   • Sub Flows: 45 kiþilik her grup için alt akýþ baþlatma.
3. Spam Ýzleme ve Analiz:
   
    
   • HTTP: Spam filtrelerini kontrol etmek için geri dönüþ verilerini toplama.
   • Data Mapper: Gönderim sonrasý verileri analiz etme.

4. Çýktýlar

1. Etkili ve Güvenilir Mail Gönderimi:
   
    
   • Spam filtrelerine takýlmadan baþarýlý bir gönderim.
2. Kiþiselleþtirilmiþ Mailler:
   
    
   • Alýcýlarýn isim veya özel bilgileri ile özelleþtirilmiþ içerik.
3. Gönderim Raporlarý:
   
    
   • Gönderim baþarý oranlarý, açýlma oranlarý ve geri dönüþler hakkýnda detaylý bilgi.
4. Spam Uyarý Sistemi:
   
    
   • Spam þüphesi durumunda sistemin otomatik uyarý vermesi.

5. Örnek Akýþ

1. Baþlangýç:
   
    
   • Zamanlanmýþ görevle otomasyon her sabah saat 09:00'da çalýþýr.
2. Liste Bölünmesi:
   
    
   • 600 kiþilik liste, 45 kiþilik 14 gruba bölünür.
3. Gönderim:
   
    
   • Her grup için 15 dakikada bir gönderim yapýlýr.
   • Örneðin:
     • Grup 1: Saat 09:00'da gönderim.
     • Grup 2: Saat 09:15'te gönderim.
4. Spam Ýzleme:
   
    
   • Gönderim sonrasý SMTP sunucusundan gelen raporlar incelenir.
   • Spam veya bounce oraný yüksekse gönderim durdurulur.
5. Raporlama:
   
    
   • Gönderim sonrasý kullanýcýya:
     • Gönderilen toplam e-posta.
     • Açýlma oraný.
     • Bounce veya spam durumlarý hakkýnda rapor iletilir.

6. Ek Özellikler

• Dynamic Delay:
  
   
  • Spam filtrelerini önlemek için gönderimler arasýnda rastgele gecikmeler eklenir.
• Gönderim Performans Analizi:
  
   
  • Hangi zaman dilimlerinde daha yüksek açýlma oranlarý elde edildiði analiz edilir.
• Marka ve Þablon Yönetimi:
  
   
  • Marka bazlý farklý þablonlar oluþturma ve uygulama.

CASE: 10: SEO Uyumlu Ýçerik Optimizasyonu ve Blog Yayýnlama Otomasyonu

1. Genel Akýþ (Flow)

Bu otomasyon, Google Sheets üzerinden SEO uyumsuz içerikleri alýr, belirlenen SEO araçlarýyla optimize eder, homojen ve SEO uyumlu metinler oluþturur. Ardýndan, bu içerikleri otomatik olarak bir blog platformuna (ör. WordPress) yayýnlar.

2. Süreçler ve Adýmlar

1. Tetikleyici:
   
    
   • Zamanlanmýþ bir görev veya manuel bir baþlatma ile Google Sheets'ten verileri okur.
2. Veri Alýmý:
   
    
   • Google Sheets'teki SEO uyumsuz içerikler okunur:
     • Blog baþlýklarý.
     • Anahtar kelimeler.
     • Mevcut metinler.
3. SEO Optimizasyonu:
   
    
   • AI destekli SEO araçlarý (ör. OpenAI veya Google Gemini):
     • Anahtar kelime yoðunluðu optimize edilir.
     • Baþlýklar ve meta açýklamalar oluþturulur.
     • Ýçerik akýþý düzeltilir (ör. giriþ, geliþme, sonuç).
4. Homojenleþtirme:
   
    
   • Dil, ton ve stil birleþtirilir.
   • Gramer ve yazým hatalarý düzeltilir.
5. Blog Yayýnlama:
   
    
   • Optimize edilen içerikler otomatik olarak blog platformuna yüklenir:
     • Örneðin, WordPress API'si kullanýlarak içerik ve görseller eklenir.
6. Raporlama:
   
    
   • Optimize edilen ve yayýnlanan içerikler hakkýnda rapor oluþturulur.
   • Yayýn sonrasý performans analitiði (ör. SEO skoru) için izleme.

3. Orca Ýçin Kullanýlacak Parçalar (Pieces)

1. Core Pieces:
   
    
   • Google Sheets: SEO uyumsuz içerikleri almak için baðlantý saðlar.
   • Text Helper: Ýçerik optimize etmek ve düzenlemek için kullanýlýr.
   • HTTP: SEO araçlarýna API çaðrýlarý yapmak (ör. SEMrush, Moz, Ahrefs).
   • Storage: Geçici olarak içerik saklama ve düzenleme.
   • Schedule: Ýçerik optimizasyonunu düzenli olarak çalýþtýrma.
   • Approval (Opsiyonel): Ýçeriði yayýnlamadan önce manuel kontrol.
2. Blog Yayýnlama:
   
    
   • WordPress veya Webhook: Optimize edilen içeriði doðrudan bloga yükleme.
3. SEO Analizi ve Optimizasyonu:
   
    
   • Text Helper: Anahtar kelime yoðunluðu ve meta açýklamalarý optimize etme.
   • Data Summarizer: Ýçerik analizini ve SEO puanýný iyileþtirme.

4. Çýktýlar

1. SEO Uyumlu Ýçerikler:
   
    
   • Optimize edilmiþ, anahtar kelime dostu ve yüksek kaliteli blog yazýlarý.
2. Blog Yayýnlarý:
   
    
   • SEO uyumlu içerikler otomatik olarak blogda yayýnlanýr.
3. Raporlama:
   
    
   • Yayýnlanan içeriklerin performans analitiði.

5. Örnek Akýþ

1. Baþlangýç:
   
    
   • Zamanlanmýþ görev her sabah saat 08:00'de çalýþýr.
2. Veri Alýmý:
   
    
   • Google Sheets'teki bir tablo taranýr.
   • Örneðin:
     • Baþlýk: "SEO Nasýl Yapýlýr?"
     • Anahtar Kelimeler: SEO, anahtar kelime yoðunluðu.
     • Mevcut Metin: "SEO yapmak, web sitenizin görünürlüðünü artýrýr."
3. SEO Optimizasyonu:
   
    
   • Anahtar kelime yoðunluðu %2.5'e çekilir.
   • Meta açýklama oluþturulur: "SEO yaparak web sitenizin trafiðini artýrýn. Ýþte adým adým rehber!"
   • Akýþ ve yazým tarzý düzenlenir.
4. Blog Yayýný:
   
    
   • Optimize edilmiþ içerik WordPress API kullanýlarak blogda yayýnlanýr.
   • Görseller otomatik olarak eklenir (ör. Unsplash API ile).
5. Raporlama:
   
    
   • Kullanýcýya þu bilgiler sunulur:
     • Optimize edilen içeriklerin listesi.
     • SEO analitiði (ör. SEMrush skoru).

6. Ek Özellikler

• Çoklu Blog Platform Desteði:
  
   
  • WordPress dýþýnda diðer platformlar (ör. Ghost, Webflow) ile entegrasyon.
• Dil ve Bölgesel Optimizasyon:
  
   
  • Farklý dillerde veya bölgelere özel SEO optimizasyonu.
• SEO Performans Ýzleme:
  
   
  • Yayýnlanan içeriklerin sýralama performansýný izleme ve düzenli raporlama.

CASE: 11: Stok ve Lojistik Yönetimi Otomasyonu

1. Genel Akýþ (Flow)

Bu otomasyon, tedarik zinciri sisteminden gelen stok deðiþikliði bildirimlerini alýr, Microsoft Excel 365'te stok bilgilerini günceller ve AIVA AI Core ile stok durumuna dayalý öneriler oluþturur. Ayrýca PDF raporu oluþturarak lojistik ekibine e-posta yoluyla iletir.

2. Süreçler ve Adýmlar

1. Tetikleyici (Trigger):
   
    
   • HTTP Webhook: Tedarik zinciri sisteminden stok durumu deðiþikliði bildirimi alýr.
2. Stok Güncellemesi:
   
    
   • Microsoft Excel 365: Ýlgili ürün için stok seviyelerini günceller.
3. AI Destekli Stok Analizi ve Öneriler:
   
    
   • AIVA AI Core:
     • Stok seviyelerine göre analiz yapar.
     • Minimum stok seviyesine ulaþan ürünler için yeniden sipariþ önerisi oluþturur.
     • Fazla stok durumunda optimizasyon önerisi sunar.
4. PDF Raporlama:
   
    
   • PDF Piece: Güncellenmiþ stok durumu ve AI önerilerini içeren bir rapor oluþturur.
5. E-posta Gönderimi:
   
    
   • SMTP Piece: PDF raporu lojistik ekibine e-posta yoluyla iletir.
6. Opsiyonel: Onay Süreci:
   
    
   • Approval Piece (Opsiyonel): Stok önerileri lojistik yöneticisi tarafýndan onaylanabilir.

3. Kullanýlacak Orca Parçalarý (Pieces)

1. Core Pieces:
   
    
   • HTTP: Tedarik zinciri sisteminden gelen Webhook çaðrýsýný iþler.
   • Microsoft Excel 365: Stok bilgilerini dinamik olarak günceller.
   • Storage: Geçici veri saklama ve iþleme.
   • PDF: Rapor oluþturur.
   • SMTP: Raporu e-posta ile lojistik ekibine gönderir.
   • Approval (Opsiyonel): Önerileri onaylamak için manuel müdahale imkaný.
2. AI ve Analiz:
   
    
   • AIVA AI Core: Stok seviyelerine dayalý öneriler ve analiz saðlar.
   • Math Helper: Stok verileri üzerinde hesaplamalar yapar (örn. yeniden sipariþ noktasý, güvenlik stoku).
3. Planlama ve Takvimleme:
   
    
   • Schedule: Düzenli raporlamalar için zamanlanmýþ görevler oluþturur.

4. Çýktýlar

1. Güncellenmiþ Stok Verileri:
   
    
   • Microsoft Excel 365'te dinamik olarak güncellenmiþ stok bilgileri.
2. AI Önerileri:
   
    
   • Yeniden sipariþ ve stok optimizasyon önerileri.
3. PDF Raporu:
   
    
   • Stok durumu ve öneriler içeren rapor.
4. E-posta Gönderimi:
   
    
   • Lojistik ekibine iletilen detaylý rapor.

5. Örnek Akýþ

1. Baþlangýç:
   
    
   • Tedarik zinciri sisteminden bir HTTP Webhook çaðrýsý gelir:
     • Örnek Payload: { "product_id": "12345", "stock_level": "50" }.
2. Stok Güncellemesi:
   
    
   • Excel dosyasýndaki ilgili ürünün stok seviyesi 50 olarak güncellenir.
3. AI Analizi:
   
    
   • AIVA AI Core, stok seviyesini analiz eder:
     • Mevcut Stok: 50 adet.
     • Minimum Stok: 60 adet.
     • Öneri: "20 adet sipariþ edilmesi gerekiyor."
4. PDF Raporu:
   
    
   • Rapor þu bilgileri içerir:
     • Ürün adý, mevcut stok, minimum stok, önerilen sipariþ miktarý.
5. E-posta Gönderimi:
   
    
   • Lojistik ekibine þu e-posta gönderilir:
     • Konu: "Stok Durumu ve Öneriler Raporu"
     • Ek: PDF raporu.

6. Faydalar

1. Hýz ve Doðruluk:
   
    
   • Tedarik zinciri deðiþikliklerine hýzlý yanýt verir.
   • Hatalý stok yönetimini önler.
2. Tedarik Sürekliliði:
   
    
   • Yeniden sipariþ önerileriyle tedarik zincirinde kesintiler önlenir.
3. Kolay Koordinasyon:
   
    
   • Lojistik ekibi doðru bilgiyle hýzlý aksiyon alýr.

7. Ek Özellikler

• Gerçek Zamanlý Takip:
  
   
  • Stok seviyesi deðiþikliklerini anýnda güncelleme.
• KPI Ýzleme:
  
   
  • Tedarik zinciri performansý ve stok maliyetlerini izleme.
• Çoklu Platform Desteði:
  
   
  • Excel dýþýnda farklý envanter yönetim sistemlerine entegrasyon.

CASE: 12: Dinamik Satýþ Tahminleri ve Hedef Yönetimi Otomasyonu

1. Genel Akýþ (Flow)

Bu otomasyon, Google Sheets'e yeni satýþ verisi girildiðinde tetiklenir, geçmiþ verilere dayanarak satýþ trend analizi ve tahminler yapar. AIVA AI Core ile hedefler belirlenir, satýþ ekibine stratejik öneriler sunulur ve hedefler Google Sheets'e otomatik olarak kaydedilir.

2. Süreçler ve Adýmlar

1. Tetikleyici (Trigger):
   
    
   • Google Sheets: Yeni satýþ verisi girildiðinde otomasyon tetiklenir.
2. Trend Analizi:
   
    
   • Math Helper:
     • Geçmiþ verilere dayalý trend analizi yapar.
     • Ortalama büyüme oraný ve sapmalarý hesaplar.
3. AI Destekli Tahmin ve Hedef Belirleme:
   
    
   • AIVA AI Core:
     • Satýþ tahminlerini yapar.
     • Mevcut trendlere göre satýþ hedefleri belirler.
     • Strateji önerileri oluþturur.
4. Rapor Oluþturma:
   
    
   • JSON Piece: Satýþ tahminleri ve hedeflerin olduðu JSON formatýnda bir rapor oluþturur.
5. Ekip Bilgilendirme:
   
    
   • Microsoft Teams:
     • Rapor ve öneriler, satýþ ekibine Microsoft Teams üzerinden iletilir.
6. Hedeflerin Güncellenmesi:
   
    
   • Google Sheets: Yeni satýþ hedefleri dinamik olarak ayný Sheets'e yazýlýr.

3. Kullanýlacak Orca Parçalarý (Pieces)

1. Core Pieces:
   
    
   • Google Sheets: Yeni veri giriþi tetikler ve güncellenmiþ hedefleri kaydeder.
   • Math Helper: Trend analizi ve hesaplamalar yapar.
   • JSON: Satýþ tahmin ve hedef raporunu JSON formatýnda oluþturur.
   • Microsoft Teams: Strateji önerileri ve hedef bilgilerini ekip ile paylaþýr.
   • Schedule: Düzenli olarak rapor ve hedef takibi yapýlmasýný saðlar.
2. AI ve Analiz:
   
    
   • AIVA AI Core: Geçmiþ ve mevcut verilere dayanarak satýþ tahminleri ve hedef önerileri sunar.

4. Çýktýlar

1. Tahmini Satýþ Hedefleri:
   
    
   • AIVA AI Core tarafýndan belirlenen hedefler.
2. JSON Formatýnda Rapor:
   
    
   • Satýþ tahminleri, hedefler ve strateji önerileri.
3. Güncellenmiþ Google Sheets:
   
    
   • Hedefler otomatik olarak güncellenir.
4. Microsoft Teams Mesajý:
   
    
   • Ekip bilgilendirmesi için gönderilen rapor ve öneriler.

5. Örnek Akýþ

1. Baþlangýç:
   
    
   • Google Sheets'e yeni satýþ verisi girilir:
     • Örnek Veri: { "Tarih": "2024-12-19", "Satýþ Tutarý": "15000" }.
2. Trend Analizi:
   
    
   • Hesaplama: Son 6 ayýn ortalama büyüme oraný %8.
   • Tahmin: Gelecek ay için beklenen satýþ tutarý 16200.
3. AI Hedef Belirleme:
   
    
   • Hedef: "Gelecek ay için satýþ hedefi 17000 TL."
   • Strateji: "Bölgesel kampanya ve çapraz satýþ önerileri."
4. JSON Raporu:
   
    

Örnek Çýktý:
 {

  "tahmin": 16200,

  "hedef": 17000,

  "strateji": "Bölgesel kampanya ve çapraz satýþ önerileri."

}

1. Ekip Bilgilendirme:
   
    
   • Microsoft Teams'den þu mesaj gönderilir:
     • Konu: "Gelecek Ayýn Satýþ Tahminleri ve Hedefleri"
     • Ýçerik: JSON raporu ve stratejik öneriler.
2. Hedeflerin Google Sheets'e Güncellenmesi:
   
    
   • Sheets'te þu bilgiler eklenir:
     • Tarih: 2024-12-19
     • Hedef: 17000 TL

6. Faydalar

1. Veri Odaklý Karar Alma:
   
    
   • Gerçek zamanlý analiz ve tahminlerle stratejik hedefler belirlenir.
2. Ekip Koordinasyonu:
   
    
   • Microsoft Teams entegrasyonu ile ekip arasýnda etkili iletiþim saðlanýr.
3. Manuel Ýþ Yükünün Azaltýlmasý:
   
    
   • Hedefler otomatik güncellenir ve raporlar otomatik oluþturulur.
4. Satýþ Performansý Artýþý:
   
    
   • Dinamik hedef yönetimi ile daha iyi sonuçlar elde edilir.

7. Ek Özellikler

• Zamanlanmýþ Raporlar:
  
   
  • Haftalýk veya aylýk olarak düzenli tahmin raporlarý oluþturulabilir.
• Performans Ýzleme:
  
   
  • Gerçekleþen satýþlarla hedeflerin karþýlaþtýrmasýný yaparak KPI’larý takip edebilir.
• Esnek Entegrasyon:
  
   
  • Microsoft Teams dýþýnda Slack veya e-posta ile bilgilendirme.

CASE: 13: Ürün ve Hizmet Özelleþtirme Yönetimi Otomasyonu

1. Genel Akýþ (Flow)

Bu otomasyon, müþterinin Forms üzerinden yaptýðý özelleþtirilmiþ ürün veya hizmet taleplerini alýr, AIVA AI Core ile talebi analiz eder ve en uygun özelleþtirme önerisini oluþturur. Öneri, QR Code ve PDF formatýnda hazýrlanýr ve müþteriye iletilir. Talep, sistemde kayýt altýna alýnarak gelecekteki süreçlerde kullanýlmak üzere arþivlenir.

2. Süreçler ve Adýmlar

1. Tetikleyici (Trigger):
   
    
   • Forms: Müþteri, özelleþtirilmiþ bir ürün veya hizmet talebinde bulunduðunda otomasyon tetiklenir.
2. Talep Analizi:
   
    
   • AIVA AI Core:
     • Müþteri talebini analiz eder.
     • En uygun özelleþtirme önerisini oluþturur.
     • Talep detaylarýný dikkate alarak bireysel bir çözüm önerisi sunar.
3. Rapor ve Kod Oluþturma:
   
    
   • JSON Piece: Öneriyi JSON formatýnda bir rapora dönüþtürür.
   • QR Code Piece: JSON raporunu QR Code olarak paylaþýlabilir hale getirir.
4. Teklif Hazýrlama:
   
    
   • PDF Piece: Talebe özel bir teklif dosyasý oluþturur.
5. Müþteri Bilgilendirme:
   
    
   • SMTP Piece: Teklif dosyasý ve QR Code içeren bir e-posta gönderir.
6. Talep Arþivleme:
   
    
   • Storage Piece: Talebi sistemde arþivler.

3. Kullanýlacak Orca Parçalarý (Pieces)

1. Core Pieces:
   
    
   • Forms: Müþteri taleplerini toplar ve tetikleyici olarak kullanýlýr.
   • AIVA AI Core: Talep analizini ve özelleþtirme önerilerini oluþturur.
   • JSON: Talep detaylarýný ve önerileri raporlamak için JSON formatýnda çýktý oluþturur.
   • QR Code: JSON raporunu QR Code formatýna dönüþtürür.
   • PDF Piece: Özelleþtirme tekliflerini PDF formatýnda oluþturur.
   • SMTP: Teklif ve QR Code'u müþteriye iletir.
   • Storage: Talep bilgilerini sistemde arþivler.
2. Opsiyonel Parçalar:
   
    
   • Date Helper: Talep tarih ve saat bilgilerini ekler.
   • Schedule: Raporlama için düzenli kontrol akýþlarý eklenir.

4. Çýktýlar

1. Özelleþtirme Önerisi:
   
    
   • Müþteri talebine uygun analiz ve çözüm önerisi.
2. JSON Formatýnda Rapor:
   
    
   • Talep detaylarý ve özelleþtirme önerileri.
3. QR Code:
   
    
   • JSON raporunun QR Code formatýnda paylaþýlabilir hali.
4. PDF Teklif:
   
    
   • Müþteri için hazýrlanmýþ profesyonel teklif dosyasý.
5. E-posta Mesajý:
   
    
   • Teklif ve QR Code içeren bilgilendirme e-postasý.
6. Arþivlenmiþ Veri:
   
    
   • Gelecekte kullanýlmak üzere kayýt altýna alýnan müþteri talebi.

5. Örnek Akýþ

1. Baþlangýç:
   
    
   • Müþteri Forms üzerinden þu bilgileri girer:
     • Ad-Soyad: Ali Yýlmaz
     • Talep: "Özelleþtirilmiþ ofis mobilyasý tasarýmý."
     • Özellikler: "Ergonomik, ahþap, 4 kiþilik masa."
2. Talep Analizi ve Öneri:
   
    
   • AIVA AI Core Çýktýsý:
     • "Ergonomik, dayanýklý ahþap malzemeden, 4 kiþilik çalýþma masasý tasarýmý önerilmektedir."
     • "Teslim süresi: 3 hafta."
3. JSON ve QR Code:
   
    

JSON Rapor:
 {

  "müþteri": "Ali Yýlmaz",

  "talep": "Özelleþtirilmiþ ofis mobilyasý",

  "öneri": "Ergonomik, ahþap, 4 kiþilik masa",

  "teslim_süresi": "3 hafta"

}

•  
• QR Code: JSON raporunu içeren QR Code oluþturulur.

1. PDF Teklif:
   
    
   • Özelleþtirilmiþ teklif þu þekilde hazýrlanýr:
     • Baþlýk: "Özelleþtirilmiþ Mobilya Teklifi"
     • Ýçerik: Talep, öneri ve fiyat bilgileri.
2. E-posta Gönderimi:
   
    
   • Müþteriye þu e-posta iletilir:
     • Konu: "Özelleþtirilmiþ Ürün Teklifiniz"
     • Ek: PDF dosyasý ve QR Code.
3. Arþivleme:
   
    

Talep, þu formatta sistemde arþivlenir:
 {

  "müþteri": "Ali Yýlmaz",

  "tarih": "2024-12-19",

  "talep": "Özelleþtirilmiþ ofis mobilyasý",

  "öneri": "Ergonomik, ahþap, 4 kiþilik masa"

}

6. Faydalar

1. Müþteri Memnuniyeti:
   
    
   • Taleplere hýzlý, profesyonel ve kiþiselleþtirilmiþ yanýtlar sunulur.
2. Süreç Optimizasyonu:
   
    
   • Otomatik analiz ve belge hazýrlama ile zaman tasarrufu saðlanýr.
3. Arþivleme ve Süreç Geliþtirme:
   
    
   • Kayýt altýna alýnan talepler ile süreç iyileþtirme yapýlabilir.
4. Ýletiþim Kolaylýðý:
   
    
   • QR Code ve profesyonel teklifler ile müþteri iletiþimi güçlendirilir.

CASE: 13: Ürün ve Hizmet Özelleþtirme Yönetimi Otomasyonu (QR Kodsuz)

1. Genel Akýþ (Flow)

Bu otomasyon, müþterinin Forms üzerinden yaptýðý özelleþtirilmiþ ürün veya hizmet taleplerini alýr, AIVA AI Core ile talebi analiz eder ve en uygun özelleþtirme önerisini oluþturur. Öneri PDF formatýnda hazýrlanýr ve e-posta yoluyla müþteriye iletilir. Talep, sistemde kayýt altýna alýnarak gelecekteki süreçlerde kullanýlmak üzere arþivlenir.

2. Süreçler ve Adýmlar

1. Tetikleyici (Trigger):
   
    
   • Forms: Müþteri, özelleþtirilmiþ bir ürün veya hizmet talebinde bulunduðunda otomasyon tetiklenir.
2. Talep Analizi:
   
    
   • AIVA AI Core:
     • Müþteri talebini analiz eder.
     • En uygun özelleþtirme önerisini oluþturur.
     • Talep detaylarýný dikkate alarak bireysel bir çözüm önerisi sunar.
3. Rapor Hazýrlama:
   
    
   • JSON Piece: Talep detaylarý ve öneriler JSON formatýnda bir rapora dönüþtürülür. (Opsiyonel: Bu rapor veritabanýna kaydedilebilir veya baþka süreçlerde kullanýlabilir.)
4. Teklif Hazýrlama:
   
    
   • PDF Piece: Talebe özel bir teklif dosyasý oluþturulur.
5. Müþteri Bilgilendirme:
   
    
   • SMTP Piece: Teklif içeriði, müþteriyle iletiþime geçmek için e-posta yoluyla gönderilir.
6. Talep Arþivleme:
   
    
   • Storage Piece: Talep, sisteme kaydedilir ve ilerleyen süreçlerde kullanýlmak üzere arþivlenir.

3. Kullanýlacak Orca Parçalarý (Pieces)

1. Core Pieces:
   
    
   • Forms: Müþteri taleplerini toplar ve tetikleyici olarak kullanýlýr.
   • AIVA AI Core: Talep analizini ve özelleþtirme önerilerini oluþturur.
   • JSON: Talep detaylarýný ve önerileri raporlamak için JSON formatýnda çýktý oluþturur (Opsiyonel).
   • PDF Piece: Özelleþtirme tekliflerini PDF formatýnda oluþturur.
   • SMTP: Teklif ve öneri içeren e-posta gönderir.
   • Storage: Talep bilgilerini sistemde arþivler.
2. Opsiyonel Parçalar:
   
    
   • Date Helper: Talep tarih ve saat bilgilerini ekler.
   • Schedule: Raporlama için düzenli kontrol akýþlarý eklenir.

4. Çýktýlar

1. Özelleþtirme Önerisi:
   
    
   • Müþteri talebine uygun analiz ve çözüm önerisi.
2. PDF Teklif:
   
    
   • Talep detaylarý ve özelleþtirme önerisi içeren teklif dosyasý.
3. E-posta Mesajý:
   
    
   • Teklif ve öneri içeren bilgilendirme e-postasý.
4. Arþivlenmiþ Veri:
   
    
   • Gelecekte kullanýlmak üzere kayýt altýna alýnan müþteri talebi.

5. Örnek Akýþ

1. Baþlangýç:
   
    
   • Müþteri Forms üzerinden þu bilgileri girer:
     • Ad-Soyad: Ali Yýlmaz
     • Talep: "Özelleþtirilmiþ ofis mobilyasý tasarýmý."
     • Özellikler: "Ergonomik, ahþap, 4 kiþilik masa."
2. Talep Analizi ve Öneri:
   
    
   • AIVA AI Core Çýktýsý:
     • "Ergonomik, dayanýklý ahþap malzemeden, 4 kiþilik çalýþma masasý tasarýmý önerilmektedir."
     • "Teslim süresi: 3 hafta."
3. JSON Rapor (Opsiyonel):
   
    

JSON Rapor:
 {

  "müþteri": "Ali Yýlmaz",

  "talep": "Özelleþtirilmiþ ofis mobilyasý",

  "öneri": "Ergonomik, ahþap, 4 kiþilik masa",

  "teslim_süresi": "3 hafta"

}

1. PDF Teklif:
   
    
   • Özelleþtirilmiþ teklif þu þekilde hazýrlanýr:
     • Baþlýk: "Özelleþtirilmiþ Mobilya Teklifi"
     • Ýçerik: Talep, öneri ve fiyat bilgileri.
2. E-posta Gönderimi:
   
    
   • Müþteriye þu e-posta iletilir:
     • Konu: "Özelleþtirilmiþ Ürün Teklifiniz"
     • Ek: PDF dosyasý.
3. Arþivleme:
   
    

Talep, þu formatta sistemde arþivlenir:
 {

  "müþteri": "Ali Yýlmaz",

  "tarih": "2024-12-19",

  "talep": "Özelleþtirilmiþ ofis mobilyasý",

  "öneri": "Ergonomik, ahþap, 4 kiþilik masa"

}

6. Faydalar

1. Müþteri Memnuniyeti:
   
    
   • Taleplere hýzlý, profesyonel ve kiþiselleþtirilmiþ yanýtlar sunulur.
2. Süreç Optimizasyonu:
   
    
   • Otomatik analiz ve belge hazýrlama ile zaman tasarrufu saðlanýr.
3. Arþivleme ve Süreç Geliþtirme:
   
    
   • Kayýt altýna alýnan talepler ile süreç iyileþtirme yapýlabilir.
4. Ýletiþim Kolaylýðý:
   
    
   • Profesyonel teklifler ile müþteri iletiþimi güçlendirilir.

CASE: 14: Finansal Raporlama ve Öngörü Analizi Otomasyonu

1. Genel Akýþ (Flow)

Bu otomasyon, Microsoft Excel 365’te finansal verilere yapýlan güncellemeleri takip eder, gelir-gider analizlerini yapar, gelecekteki finansal öngörüleri oluþturur ve fýrsat/risk analizlerini hazýrlar. Sonuçlar JSON formatýnda raporlanarak arþivlenir ve finans ekibine e-posta veya Microsoft Teams üzerinden iletilir.

2. Süreçler ve Adýmlar

1. Tetikleyici (Trigger):
   
    
   • Excel 365: Microsoft Excel’deki finansal verilere yapýlan herhangi bir güncelleme (örneðin, gelir-gider verileri) otomatik olarak akýþý tetikler.
2. Gelir-Gider Analizi:
   
    
   • Math Helper: Güncellenen veriler üzerinde gelir ve gider analizleri yapýlýr. Matematiksel iþlemlerle toplam gelir, toplam gider ve net kar hesaplanýr.
3. Finansal Öngörü ve Analiz:
   
    
   • AIVA AI Core: Gelir-gider analizine dayanarak gelecekteki finansal öngörüler oluþturulur. Olasý fýrsatlar ve riskler hesaplanýr ve analiz edilir.
4. Rapor Hazýrlama ve Arþivleme:
   
    
   • JSON Piece: Finansal öngörü, fýrsat/risk analizleri ve genel rapor JSON formatýnda bir dosyaya dönüþtürülür.
   • Storage Piece: JSON raporu sistemde arþivlenir ve gelecekteki analizler için eriþilebilir hale getirilir.
5. Sonuçlarýn Finans Ekibine Ýletilmesi:
   
    
   • SMTP Piece: E-posta yoluyla finansal analiz sonuçlarý iletilir.
   • Teams Piece: Alternatif olarak, Microsoft Teams üzerinden analiz sonuçlarý paylaþýlýr.

3. Kullanýlacak Orca Parçalarý (Pieces)

1. Core Pieces:
   
    
   • Excel: Finansal verilerin bulunduðu Excel dosyasýna eriþim saðlar.
   • Math Helper: Gelir ve gider analizleri için matematiksel hesaplamalar yapar.
   • AIVA AI Core: Finansal öngörüler oluþturur, fýrsat ve risk analizleri yapar.
   • JSON: Finansal raporlarý JSON formatýnda oluþturur.
   • Storage: Finansal raporlarý sistemde arþivler.
   • SMTP: E-posta yoluyla finansal sonuçlarý gönderir.
   • Teams: Microsoft Teams üzerinden raporlarý iletmek için kullanýlýr.
2. Opsiyonel Parçalar:
   
    
   • Date Helper: Verilerin tarihi üzerinde iþlem yaparak analizlere tarihsel baðlam ekler.
   • Schedule: Düzenli periyotlarla finansal raporlarýn otomatik olarak güncellenmesini saðlar.

4. Çýktýlar

1. Gelir-Gider Analiz Raporu:
   
    
   • Toplam gelir, gider ve net kar verileri içeren detaylý analiz raporu.
2. Finansal Öngörü ve Fýrsat/Risk Analizi:
   
    
   • Gelecekteki finansal durumu yansýtan öngörü ve fýrsat/risk analizleri.
3. JSON Raporu:
   
    
   • Finansal analiz ve öngörülerin JSON formatýnda kaydedildiði rapor.
4. E-posta veya Teams Gönderimi:
   
    
   • Finans ekibine e-posta veya Teams üzerinden iletilen finansal analiz ve öngörü raporlarý.

5. Örnek Akýþ

1. Baþlangýç:
   
    
   • Excel Güncellemesi: Microsoft Excel’de finansal veriler güncellenir (örneðin, gelir ve gider sütunlarý).
     • Veri Örneði:
       • Gelir: 500,000 TL
       • Gider: 350,000 TL
       • Net Kar: 150,000 TL
2. Gelir-Gider Analizi:
   
    
   • Math Helper Çýktýsý:
     • Toplam Gelir: 500,000 TL
     • Toplam Gider: 350,000 TL
     • Net Kar: 150,000 TL
3. AIVA AI Core Analizi:
   
    
   • Öngörü Çýktýsý:
     • Gelecek 3 Ay: Gelir artýþý %10, Gider artýþý %5.
     • Riskler: Artan giderler, beklenen gelir artýþý ile dengeyi bozabilir.
     • Fýrsatlar: Yeni ürün lansmaný ile gelirde artýþ saðlanabilir.
4. JSON Rapor:
   
    

JSON Raporu:
 {

  "gelir": 500000,

  "gider": 350000,

  "net_kar": 150000,

  "gelecek_3_ay": {

    "gelir_artisi": "10%",

    "gider_artisi": "5%"

  },

  "riskler": "Artan giderler gelir artýþý ile dengeyi bozabilir.",

  "fýrsatlar": "Yeni ürün lansmaný ile gelirde artýþ saðlanabilir."

}

1. Sonuçlarýn Ýletilmesi:
   
    
   • E-posta Gönderimi:
     
      
     • Konu: "Finansal Rapor ve Öngörü Analizi"
     • Mesaj: "Aþaðýdaki rapor, son finansal analiz ve gelecek öngörülerinizi içermektedir."
     • E-posta Ek: JSON raporu eklenir.
   • Teams Gönderimi:
     
      
     • Finans ekibine Microsoft Teams üzerinden rapor paylaþýlýr.
2. Arþivleme:
   
    
   • Storage: JSON raporu, sisteme kaydedilir ve ilerleyen dönemde tekrar eriþilebilir hale getirilir.

6. Faydalar

1. Veri Odaklý Karar Alma:
   
    
   • Gerçek zamanlý ve geçmiþ verilere dayalý analizlerle stratejik kararlar daha saðlýklý hale gelir.
2. Zaman ve Ýþ Gücü Tasarrufu:
   
    
   • Manuel raporlama ve analiz süreçleri otomatikleþtirilir, zaman kaybý önlenir.
3. Daha Hýzlý Karar Alma Süreçleri:
   
    
   • Gerçek zamanlý öngörü ve analizlerle finans ekibi hýzlý bir þekilde stratejik kararlar alabilir.
4. Ekip Ýletiþimi ve Koordinasyon:
   
    
   • E-posta ve Microsoft Teams üzerinden finansal raporlarýn hýzlýca paylaþýlmasý, ekip içindeki iletiþimi artýrýr.

CASE: 15: Rakip Ürün Ýnceleme ve Pazar Fiyatlandýrmasý Otomasyonu

1. Genel Akýþ (Flow)

Bu otomasyon, belirli bir web sitesindeki rakip ürün fiyatlarý güncellendiðinde tetiklenir. Fiyatlar JSON formatýnda çekilir ve analiz edilir. Fiyat analizleri yapýldýktan sonra, AIVA AI Core ile pazar trendleri analiz edilir ve rekabetçi fiyat önerileri oluþturulur. Son olarak, raporlar Microsoft Teams üzerinden satýþ ve pazarlama ekiplerine iletilir.

2. Süreçler ve Adýmlar

1. Tetikleyici (Trigger):
   
    
   • Webhook / HTTP: Belirli bir web sitesinde rakip ürünlerin fiyatlarý güncellendiðinde, HTTP/Webhook aracýlýðýyla veri aktarýmý baþlatýlýr.
     • Örneðin, rakip web sitesi fiyat güncelleme bilgilerini JSON formatýnda sunar.
2. Veri Çekme ve Analiz:
   
    
   • JSON Piece: Webhook aracýlýðýyla gelen JSON formatýndaki veriler (örneðin, ürün adý, fiyat, stok durumu vb.) çekilir.
   • Math Helper: Fiyatlar arasýndaki farklar ve rekabetçi analiz yapýlýr. Bu analiz ile fiyat karþýlaþtýrmalarý ve trendler belirlenir.
3. Pazar Trend Analizi:
   
    
   • AIVA AI Core: Çekilen fiyat verilerine dayanarak pazar trendleri analiz edilir. AIVA AI Core, rakip fiyatlarýný ve pazar taleplerini inceleyerek, stratejik fiyat önerileri oluþturur.
4. Fiyat Önerisi Oluþturulmasý:
   
    
   • Math Helper: Rekabetçi fiyat önerileri oluþturulurken, mevcut fiyatlarýn altýnda ya da üstünde bir fiyat önerisi yapýlýr (örneðin, rakip fiyatlarýnýn %10 altýnda bir fiyat önerisi).
   • JSON Formatý: Önerilen fiyatlar ve stratejik analizler JSON formatýnda derlenir.
5. Rapor Hazýrlama ve Ýletme:
   
    
   • Teams Piece: Satýþ ve pazarlama ekiplerine önerilen fiyatlar, pazar analizi ve rekabetçi fiyat raporu Microsoft Teams üzerinden gönderilir.
   • SMTP (Opsiyonel): E-posta ile alternatif olarak raporlar iletilebilir.

3. Kullanýlacak Orca Parçalarý (Pieces)

1. Core Pieces:
   
    
   • Webhook / HTTP: Rakip ürün fiyatlarýnýn alýndýðý web sitesinden JSON verisi çekmek için kullanýlýr.
   • JSON: Webhook üzerinden alýnan veriler JSON formatýnda iþlenir ve analizlere yönlendirilir.
   • Math Helper: Fiyat analizlerini yapmak, fiyat farklarýný ve rekabetçi fiyatlarý hesaplamak için kullanýlýr.
   • AIVA AI Core: Pazar trendlerini analiz etmek ve stratejik fiyatlandýrma önerileri oluþturmak için kullanýlýr.
   • Teams: Satýþ ve pazarlama ekiplerine fiyat önerileri ve pazar trendleri raporlarýný iletmek için kullanýlýr.
   • Storage (Opsiyonel): Raporlarýn kaydedilmesi ve gelecekteki analizler için eriþilebilir olmasý amacýyla kullanýlabilir.
2. Opsiyonel Parçalar:
   
    
   • SMTP: E-posta ile raporlarýn gönderilmesi için kullanýlabilir.

4. Çýktýlar

1. Rakip Fiyat Analiz Raporu:
   
    
   • Rakip ürünlerin fiyatlarý arasýndaki farklar ve trendler.
2. Pazar Trendleri ve Fiyat Önerisi:
   
    
   • Pazar trendlerine uygun olarak oluþturulmuþ rekabetçi fiyat önerileri.
3. JSON Formatýnda Rapor:
   
    
   • Fiyat analizi ve önerileri içeren JSON formatýnda rapor.
4. Raporun Ekiplerle Paylaþýlmasý:
   
    
   • Microsoft Teams üzerinden satýþ ve pazarlama ekiplerine raporun iletilmesi.

5. Örnek Akýþ

1. Baþlangýç:
   
    
   • Webhook / HTTP: Rakip web sitesinden güncellenmiþ fiyat bilgisi alýnýr.

Veri Örneði:
 {

  "urun_adý": "X Marka Telefon",

  "fiyat": 2500,

  "stok_durumu": "Yüksek"

}

1. Fiyat Analizi:
   
    
   • Math Helper Çýktýsý:
     • Mevcut fiyat: 2500 TL
     • Rakip fiyatý: 2400 TL
     • Fiyat farký: 100 TL (Rakip fiyatý %4 daha ucuz)
     • Rekabetçi fiyat önerisi: 2450 TL (Rakip fiyatýndan %2 daha pahalý)
2. Pazar Trend Analizi:
   
    
   • AIVA AI Core Çýktýsý:
     • Pazar trendlerine göre, 2000 TL - 2500 TL arasý fiyat aralýðýnýn optimal olduðu, ancak stok seviyeleri düþük olan rakiplerin fiyatlarýnýn altýnda kalýnmasý gerektiði öngörülüyor.

JSON Raporu:

 {

  "urun_adý": "X Marka Telefon",

  "mevcut_fiyat": 2500,

  "rakip_fiyat": 2400,

  "fiyat_farki": 100,

  "rekabetci_fiyat": 2450,

  "pazar_trendleri": "2000 TL - 2500 TL aralýðýnda fiyatlar optimal",

  "tavsiyeler": "Fiyatý %2 daha yüksek tutarak rekabetçi olabilirsiniz."

}

1.  
2. Sonuçlarýn Ýletilmesi:
   
    
   • Teams Gönderimi: Satýþ ve pazarlama ekiplerine Microsoft Teams üzerinden rapor paylaþýlýr.
   • E-posta (Opsiyonel): Alternatif olarak, ayný rapor e-posta yoluyla gönderilebilir.
3. Arþivleme (Opsiyonel):
   
    
   • Storage: JSON raporu sisteme kaydedilir ve daha sonra eriþilebilir hale getirilir.

6. Faydalar

1. Zaman ve Ýþ Gücü Tasarrufu:
   
    
   • Rakip fiyat analizleri ve pazar trend analizleri otomatikleþtirilir, manuel süreçler hýzlandýrýlýr.
2. Rekabet Avantajý:
   
    
   • Pazar trendlerine göre fiyatlandýrma yaparak rekabet avantajý elde edilir.
3. Stratejik Karar Alma:
   
    
   • AIVA AI Core, pazar trendleri ve rekabet analizi ile stratejik fiyatlandýrma kararlarýný yönlendirir.
4. Ekip Ýletiþimi ve Koordinasyon:
   
    
   • Microsoft Teams üzerinden raporlarýn hýzlý bir þekilde ekiplerle paylaþýlmasý, iþ birliði ve koordinasyonu artýrýr.