CNC Teklif Hesaplama: Excel'den AI Destekli Fiyata

Kazandığınız her iş için ortalama iki teklif hazırlıyorsunuz. CNCCookbook'un atölye sahipleriyle yaptığı ankette teklif kazanma oranı ortalamada %51, en iyi atölyelerde %70 civarında çıkmış. Yani teklif masasında harcanan emeğin kabaca yarısı hiçbir zaman faturaya dönüşmüyor.

Bu rakamı bir sektör yasası gibi okumayın. Tek bir anketten geliyor, örneklemi ve yılı açıklanmış değil. Ama büyüklük fikri veriyor ve zaten kendi defterinizde de benzer bir şey görüyorsunuz: teklif hazırlamak, bedeli faturalanmayan bir üretim kalemi.

Bu yazı üç soruya cevap veriyor. CNC teklif hesaplama neden bu kadar uzun sürüyor, tezgâh saat maliyetinizi hangi kalemlerden kurmanız gerekiyor ve yapay zeka bu hesabın tam olarak neresine giriyor. İmalata dönük diğer rehberlerimiz gibi bu da sektör sektör yapay zeka haritamızın bir parçası.

CNC teklif hesaplama neden bu kadar uzun sürüyor?

Çünkü doğru yöntem pahalı. Bir parçanın gerçek işleme süresini kesin bilmenin tek yolu, CAM yazılımında takım yolunu çıkarmak. Bu da kazanacağınızdan emin olmadığınız bir iş için saatlerce mühendis emeği demek. Atölyelerin çoğu bu yüzden Excel'e ve tecrübeye dayanıyor.

Aynı ankette teklif hazırlamanın en yaygın yöntemi açık farkla hesap tablosu çıkmış. Hemen arkasından geleni ise sektörde herkesin bildiği ama kimsenin teklif yazısına yazmadığı yöntem: göz kararı tahmin. Usta gözüyle parçaya bakıp "bu iş şu kadar tutar" demek.

Bunu bir disiplinsizlik olarak okumak haksızlık olur. Göz kararı, ekonomik olarak rasyonel bir savunma. On teklifin beşini kaybedeceğini bilen bir atölyenin her parça için CAM'de deneme işleme yapması, kaybedilen işlere mühendislik saati bağışlamak anlamına gelir.

Teklif hesabındaki asıl problem doğruluk değil, doğruluğun maliyeti. Kesin yöntem, kazanılmayacak iş için fazla emek ister.

Yapay zekanın bu tabloya girdiği yer tam olarak burası. Amaç ustanın gözünü değiştirmek değil, o gözün her seferinde sıfırdan çalışmasını engellemek.

Tezgâh saat maliyetinizi nasıl hesaplarsınız?

Saat maliyeti beş kalemin toplamıdır: tezgâhın amortismanı, enerji tüketimi, bakım ve takım aşınması, operatör ücreti ve atölyenin genel giderlerinden o tezgâha düşen pay. Setup (bağlama ve ayar) süresi bu hesabın dışında, ayrı bir kalem olarak durur. Buraya kadarı sektörde tartışmasız.

Tartışmalı olan kısım, bu kalemlerin TL karşılığı. Türkiye'de CNC işçilik saat ücreti için güvenilir, kamuya açık bir ortalama yok. Aramada karşınıza çıkan rakamlar tek tek atölyelerin kendi fiyat sayfaları, sektör ortalaması değil. Kur ve elektrik tarifesi de bu rakamı yıl içinde birkaç kez değiştiriyor. Bu yüzden aşağıda size rakam değil iskelet veriyoruz.

Bir tezgâh için yıllık maliyeti çıkarıp yıllık çalışma saatine bölüyorsunuz:

• Amortisman: Tezgâhın bedeli bölü ekonomik ömrü. Yedi yıl varsayarsanız yıllık amortisman bedelin yedide biri olur.
• Enerji: Tezgâhın çektiği ortalama kW değeri çarpı yıllık çalışma saati çarpı sanayi tarifesi. Kompresör ve aydınlatmayı unutmayın.
• Bakım ve takım: Geçen yılın gerçek fatura toplamı. Tahmin etmeyin, defterden bakın.
• Operatör: Brüt ücret artı yan maliyetler. Bir operatör iki tezgâha bakıyorsa yarısını yazın.
• Genel gider payı: Kira, muhasebe, idari kadro. Tezgâh sayısına ya da alan payına göre dağıtın.

Diyelim bu beş kalemin toplamı bir tezgâh için yıllık 1.000 birim çıktı ve tezgâh yılda 1.800 saat gerçekten talaş kaldırıyor. Saat maliyetiniz 0,55 birim. Buradaki kritik sayı 1.800. Çoğu atölye hesabı 2.400 saat üzerinden yapıp gerçekte 1.500 saat çalışıyor ve farkı fark etmeden her teklifte zarar yazıyor.

Adet etkisini de ayrıca yazın. Setup maliyeti sabit olduğu için seri büyüdükçe birim maliyet düşer. Tek parça ile elli parçanın birim fiyatı arasındaki fark, çoğunlukla işleme süresinden değil bu dağılımdan gelir.

Yapay zeka teklif hesabının tam olarak neresine giriyor?

Üç yere giriyor: parçanın geometrisinden işleme süresi ve maliyet tahmini üretmeye, gelen talebi (e-posta, teknik resim, tablo) yapılandırılmış veriye çevirmeye ve bir fiyatın neden yüksek çıktığını görünür kılmaya. Bunların ilki akademik olarak en sağlam dayanağa sahip olanı.

Hakemli literatürde 3B CAD modellerinden maliyet tahmini üzerine ciddi bir birikim var. Üç boyutlu evrişimli sinir ağlarının bu işte iki boyutlu yaklaşımlardan belirgin şekilde başarılı olduğu, parçayı bir öznitelik grafı olarak modelleyen mimarilerin de benzer sonuç verdiği gösterilmiş. Yani "STEP dosyasından fiyat çıkarmak" bir satıcı fantezisi değil, üzerinde çalışılmış bir problem.

Bizim açımızdan asıl ilginç bulgu şu: bu modellerin bir kısmı sadece rakam vermiyor, maliyeti hangi işleme özelliğinin şişirdiğini de görselleştirebiliyor. Model size "bu parça pahalı" demek yerine "şu derin cep ve şu tolerans pahalı" diyebiliyor. Teklif masasında bu, kara kutu bir fiyattan çok daha kullanışlı. Müşteriye "şu cebi 2 mm sığlaştırırsanız fiyat düşer" diyebilmek, teklif kazandıran bir cümle.

Türkiye'deki atölyelerin gerçeğine yakın bir başka çalışma alanı da iki boyutlu teknik resimden maliyet tahmini. Çünkü sahada hâlâ STEP değil, PDF ve DWG geliyor. Bu tarafta da geometrik öznitelik çıkarımıyla makine öğrenmesi denemeleri var, ama olgunluğu 3B tarafının gerisinde.

Gelen talebi ayıklama kısmı ise teknik olarak en kolay, en hızlı kazandıran yer. Müşterinin e-postasındaki adet, malzeme, tolerans ve termin bilgisini bir dil modeline ayıklatıp teklif formuna doldurtmak bugün rahatlıkla kurulabilir bir iş akışı. Burada model bir şey tahmin etmiyor, sadece okuyup düzenliyor. Hata riski de o oranda düşük.

Sahadan bir senaryo: teklif arşivi olmayan atölye

Altı tezgâhlı bir kalıp atölyesi düşünün. Teklifler WhatsApp'tan ve e-postadan geliyor, hesaplar farklı klasörlerdeki Excel dosyalarında, gerçekleşen işleme süresini kimse kaydetmiyor. Sahada en sık karşılaştığımız tablo bu. Böyle bir atölyeye bugün otomatik teklif yazılımı kurulsa, model eğitecek veri bulunamaz.

Bu atölyede ilk adım yazılım almak olmuyor. Son on iki ayın tekliflerini tek bir tabloya döküyoruz: parça, malzeme, adet, verilen fiyat, iş alındı mı, alındıysa gerçekte kaç saat sürdü. Son sütun genelde en zor doldurulanı, çünkü kimse tutmamış. Tezgâh sayaçları, operatör çizelgeleri ve sevk irsaliyeleri birleştirilerek yaklaşık olarak çıkarılıyor.

Bu tablo tamamlandığında iki şey oluyor. Birincisi, atölye sahibi hangi iş tipinde sistematik olarak düşük fiyat verdiğini ilk kez rakamla görüyor. Genelde şaşırtıcı çıkar: kaybedilen işler değil, kazanılan ucuz işler acıtır. Bir bulgu daha sık tekrarlanıyor: teklif verilen işlerin kayda değer bir kısmı hiç sonuçlanmıyor, müşteri ne kabul ne ret cevabı veriyor. Bu cevapsız grup ayrıca ölçülmediği sürece kazanma oranı hesabı da yanıltıcı kalıyor. Teklif tablonuza üçüncü bir durum ekleyin: kazanıldı, kaybedildi, cevapsız. İkincisi, artık ortada bir model eğitecek veri var. Fire oranını üretim verisiyle düşürmek için izlediğimiz yol da aynı mantıkta ilerliyor: önce ölçüm disiplini, sonra algoritma.

Bu sırayı atlayan projelerin nasıl bittiğini tekstil üretim takibi yazımızda da anlatmıştık. Veri disiplini olmayan bir atölyede yapay zeka, boş bir hafızaya soru sormak demek.

Otomatik teklif yazılımı kaça mal oluyor?

Dürüst cevap: fiyatını bilmiyoruz, çünkü kimse açıklamıyor. Paperless Parts, aPriori, DigiFabster, Machine Research gibi bu alandaki bilinen ürünlerin hiçbirinin web sitesinde ya da yazılım dizinlerinde açık fiyat listesi yok. Hepsi "demo talep edin" modeliyle çalışıyor, yani fiyat satış görüşmesinde belirleniyor.

Bu model, atölye büyüklüğüne göre pazarlık yapıldığı anlamına gelir. Demo görüşmesine hazırlıksız girmeyin. Sorulacak sorular şunlar:

• Sistem STEP dışında ne okuyor? Bize gelen dosyaların çoğu PDF ise bu ürün ne kadar işimize yarar?
• Tahmin, bizim geçmiş işlerimizle mi eğitiliyor yoksa sektör ortalamalarıyla mı? İkincisi ise bizim tezgâh parkımızı hiç bilmiyor demektir.
• Bir fiyatın neden o çıktığını gösterebiliyor mu? Gösteremiyorsa teklifi savunamazsınız.
• Verilerimizi dışarı alabilir miyiz? Sözleşme bittiğinde teklif arşivi sizde mi kalıyor?
• Malzeme fiyatını nereden çekiyor, kur değiştiğinde ne oluyor?

Satıcı sunumlarında sık geçen "teklif süresinde %90 azalma" türü rakamlara temkinli yaklaşın. Bunlar pazarlama materyalinden geliyor, bağımsız bir ölçüme dayanmıyor. Kendi ölçümünüzü kurmak zor değil: bugünkü teklif sayınızı ve teklif başına harcanan süreyi bir ay boyunca yazın, kıyas noktanız olsun.

Nerede tutmuyor?

Otomatik fiyatlama, benzerine daha önce çok kez rastlanmış parçalarda iyi çalışır. Karmaşık kalıp işlerinde, alışılmadık geometrilerde ve tek seferlik özel işlerde tahmin sapar. Bu, ürünlerin gizlediği bir kusur değil, yöntemin doğasında var: model geçmişte görmediği şeyi bilemez.

Modelin göremediği başka şeyler de var. Tezgâh doluluğunuz, işin aciliyeti, müşteriyle ilişkinizin geçmişi, o ay nakit ihtiyacınız olup olmadığı. Bunların hepsi fiyatı etkiler ve hiçbiri CAD dosyasında yazmaz. Otomatik teklifi son söz olarak değil, ustanın önüne gelen bir ilk taslak olarak konumlandırın.

Malzeme tarafı ayrı bir risk. Alüminyum ve çelik fiyatları borsa ve kur üzerinden günlük hareket ediyor. Kur oynadığında malzeme kalemi neredeyse birebir peşinden gidiyor. Böyle bir ortamda otuz gün geçerli teklif vermek, riski sessizce üstlenmek anlamına gelir. Teklif geçerlilik sürenizi malzemenin oynaklığına göre belirleyin ve teklifin üstüne yazın.

Teklif otomasyonuna geçen atölyelerde tekrarlayan üç hata daha var:

• Kâr marjını maliyetin içine gömmek. Marj ayrı bir satır olmalı ki pazarlıkta neyden vazgeçtiğinizi bilesiniz. İçine gömüldüğünde indirim yaparken maliyetin altına düştüğünüzü fark etmezsiniz.
• Setup süresini adede bölmemek. Tek parça teklifiyle elli parça teklifi aynı mantıkla hesaplandığında ikisinden biri mutlaka yanlış çıkar.
• Kaybedilen teklifleri arşivlememek. Yalnızca kazandığı işleri kaydeden bir atölye, fiyatının nerede yüksek kaldığını hiçbir zaman öğrenemez. Kayıp verisi en az kazanç verisi kadar öğretici.

Sık sorulan sorular

CNC parça fiyatı nasıl hesaplanır?

Malzeme maliyeti, işleme süresi çarpı tezgâh saat maliyeti, setup süresi, takım aşınması ve kâr marjı toplanır. Formül basit, zor olan işleme süresini doğru tahmin etmek. Bu yüzden aynı parçaya iki atölyeden çok farklı fiyat gelebiliyor.

STEP dosyasından otomatik fiyat çıkarılabilir mi?

Evet, bu üzerinde ciddi akademik çalışma yapılmış bir problem ve ticari ürünleri de var. Ama tahminin isabetli olması için sistemin sizin geçmiş işlerinizle beslenmesi gerekir. Kutudan çıktığı haliyle sektör ortalamasına göre fiyat veren bir araç, sizin tezgâh parkınızı ve ustanızın hızını bilmez.

Küçük bir atölye için bu yatırım erken mi?

Yazılım yatırımı erken olabilir, veri disiplini asla erken değil. Ayda on beş teklif veren bir atölyede bile geçmiş teklifleri tek tabloda tutmak birkaç ay içinde fiyatlama kalitesini yükseltiyor. Yazılım kararını o tablo dolduktan sonra verin.

Yapay zeka ustanın tecrübesinin yerini alır mı?

Hayır, ama tecrübenin kayıt altına alınmamış olmasının bedelini düşürür. Ustanın kafasındaki bilgi emekliliğinde atölyeden çıkıp gidiyor. Geçmiş işlerin verisi kalıyor.

Müşteri teknik resim yerine numune gönderirse ne olur?

Bu durumda otomatik fiyatlamanın girdisi yok demektir. Önce parçanın ölçülmesi ve modellenmesi gerekir. Tarama ve tersine mühendislik ayrı bir maliyet kalemidir ve teklife yazılmalıdır. Sahada bu emek çoğu zaman ücretsiz veriliyor, teklif kaybedildiğinde de tamamen zarar hanesine geçiyor.

Peki siz ne yapmalısınız?

• Gerçek çalışma saatinizi ölçün. Tezgâh başına yıllık kaç saat talaş kaldırıldığını bilmeden saat maliyetiniz hayalidir.
• Son on iki ayın tekliflerini tek tabloya toplayın. Kazanılan, kaybedilen, gerçekleşen süre. Üç sütun yeter.
• Gerçekleşen süreyi kaydetmeye bugün başlayın. Bu sütun olmadan hiçbir tahmin sistemi kurulamaz.
• Önce e-posta ayıklamayı otomatikleştirin. En düşük riskli, en hızlı kazandıran adım burası.
• Demoya soru listesiyle gidin. Yukarıdaki beş soruya net cevap veremeyen sağlayıcıyla ilerlemeyin.

Teklif hesabında yapay zeka, göz kararını ortadan kaldıran bir sihir sunmuyor. Yaptığı iş daha mütevazı ama daha kıymetli: atölyenin geçmişte ne yaptığını hatırlamak. Sizin hafızanız bugün farklı klasörlerdeki Excel dosyalarına dağılmış durumdaysa, ilk iş o hafızayı toparlamak. Bu düzeni kurarken bir el gerekirse YZ Uzman ekibi bir telefon uzağınızda.