Küresel Lojistik ve Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka (AI) Devrimi

Modern küresel ekonomi, devasa ve son derece kırılgan bir ağın üzerinde durmaktadır. Dünyanın bir ucundaki bir fabrikada üretilen küçük bir mikroçipin, kıtalar arası gemilerle taşınıp, Avrupa'daki bir otomobil montaj hattına tam zamanında girmesi ve oradan da nihai tüketicinin kapısına ulaşması; kusursuz bir senkronizasyon gerektirir. Yıllar boyunca işletmeler, bu devasa operasyonları Excel tablolarıyla, geçmiş yılların satış verilerine bakarak (sezgisel) ve çoğunlukla "stok yığma" veya "tam zamanında üretim" (Just-in-Time) gibi statik felsefelerle yönettiler.

Ancak yakın geçmişte yaşanan küresel salgınlar (Pandemi), Süveyş Kanalı'nın günlerce tıkanması, yarı iletken (çip) krizleri, aniden patlak veren jeopolitik savaşlar ve iklim krizinin getirdiği ani hava olayları; geleneksel tedarik zinciri yönetiminin ne kadar çaresiz, kör ve kırılgan olduğunu tüm dünyaya acı bir faturayla kanıtladı. Sadece geçmiş verilere bakarak geleceği planlayan tedarik yöneticileri, ellerinde satılamayan milyonlarca dolarlık fazla stokla (Overstock) veya müşteriye yok çekilen devasa stoksuzluk (Out-of-stock) krizleriyle baş başa kaldılar.

İşte tam bu kaosun ortasında, iş dünyasının imdadına Yapay zeka tedarik zinciri yönetimi (AI in Supply Chain Management) yetişti. Yapay zeka (AI), artık sadece sohbet eden botlardan veya üretken yapay zeka (Generative AI) ile makale yazan sistemlerden ibaret değildir. AI, milyarlarca değişkeni saniyeler içinde analiz eden, bir geminin hangi limanda kaç gün gecikeceğini hava durumu radarlarından okuyup tahmin eden ve deponuzdaki siparişlerin rotasını otonom olarak yeniden çizen devasa bir operasyonel beyindir.

Bu devasa ve vizyoner rehberde; yapay zekanın tedarik zinciri süreçlerini (Talep tahmini, depo yönetimi, nakliye optimizasyonu, tedarikçi risk analizi) nasıl baştan aşağıya değiştirdiğini, işletmelere (KOBİ'lerden global holdinglere kadar) sağladığı devasa finansal tasarrufları ve bu sistemi şirketinizin ERP altyapısına nasıl entegre edeceğinizi en teknik ve derin ayrıntılarına kadar ele alacağız.

1. Geleneksel Tedarik Zincirinin Çöküşü ve Yapay Zekanın Yükselişi

Tedarik zinciri (Supply Chain); bir hammaddeyi topraktan (veya fabrikadan) alıp, işleyip, paketleyip nihai tüketicinin evine kadar ulaştıran sürecin tamamıdır. Bu sürecin içinde üreticiler, nakliyeciler, gümrük memurları, depo çalışanları ve perakendeciler bulunur.

İnsan Zekasının Sınırları ve "Kamçı Etkisi" (Bullwhip Effect)

Geleneksel yöneticiler, "Geçen yıl Kasım ayında 10.000 adet siyah mont sattık, bu yıl %10 büyüme hedefliyoruz, o zaman Çin'deki fabrikaya 11.000 adet siyah mont siparişi geçelim" mantığıyla çalışırlar. Ancak tüketici talebindeki ufak bir değişim (Örn: O kış havaların sıcak gitmesi), tedarik zincirinin gerisine doğru gidildikçe devasa bir stok krizine dönüşür. Buna litaratürde "Kamçı Etkisi" (Bullwhip Effect) denir. Perakendeci az sipariş verir, toptancı panikler siparişi tamamen keser, fabrika üretimi durdurur. Aylar sonra hava aniden soğuduğunda, bu kez piyasada satılacak tek bir mont bulunamaz (Stoksuzluk krizi başlar). İnsan beyni; anlık hava durumunu, sosyal medyadaki viral moda trendlerini, rakibin indirim kampanyalarını ve global pamuk fiyatlarını "aynı anda" hesaplayıp sipariş veremez.

Yapay Zeka: Reaktiften Proaktife Geçiş

Yapay zeka ise tam olarak bu karmaşıklığı sever. Makine Öğrenimi (Machine Learning - ML) ve Derin Öğrenme (Deep Learning) algoritmaları, sadece geçmiş satış verilerine bakmaz. Dışarıdan milyarlarca veri noktası (Data point) çeker.

• Reaktif Model (Eski): Sorun olduktan sonra müdahale etmek (Örn: Gemi gecikti, bayi arayıp bağırınca fabrikaya acil üretim emri geçmek).

• Proaktif / Öngörüsel Model (Yapay Zeka): Sorunu olmadan önce görmek (Örn: Sistem küresel hava raporlarını tarar, "Pasifik okyanusunda tayfun oluşuyor, sizin malları taşıyan gemi 5 gün gecikecek. Hemen yerel tedarikçiden %20 daha pahalıya ama anında teslim alabileceğin bir acil sipariş oluşturuyorum ki üretim bandı durmasın" diyerek aksiyon alır).

2. Kusursuz Talep Tahmini (Demand Forecasting) ve Envanter Optimizasyonu

Tedarik zincirinin ilk ve en kritik halkası "Neyden, ne zaman ve ne kadar satılacağını" bilmektir. E-ticaret firmaları ve fiziksel perakendeciler için envanter (Stok) demek, depoya bağlanmış ve nakde çevrilemeyen para demektir.

Akıllı Talep Tahmin Algoritmaları

Yapay zeka veri analizi teknolojileri ile donatılmış tahminleme sistemleri, talep oluşturacak her türlü sinyali işler.

• Sosyal Medya ve Web Trendleri: Sistem, Twitter (X), Instagram ve Google Trends verilerini Doğal Dil İşleme (NLP) ile saniye saniye tarar. Örneğin; ünlü bir şarkıcının konserinde giydiği "mor renkli özel tasarım şapka" bir anda sosyal medyada viral (trend) olduğunda, yapay zeka bu patlamayı algılar. İnsan yöneticinin haberi bile olmadan, B2B sipariş sistemine girerek mor şapka (veya mor kumaş) hammaddesi siparişini otomatik olarak (Otonom) artırır.

• Hava Durumu ve Etkinlik Bağlantısı: Bir süpermarket zincirinin yapay zekası, önümüzdeki hafta sonu İstanbul'da havanın çok güneşli olacağını ve o pazar büyük bir futbol derbisi olduğunu hesaplar. Bu iki veriyi birleştirerek; et (mangal), kömür, soğuk içecek ve atıştırmalık talebinin %400 artacağını öngörür. Tüm İstanbul mağazalarına perşembe gecesinden bu ürünlerin sevkıyatını başlatır. Cuma günü manuel sipariş geçmeye kalkan rakip süpermarketler ise toptancılarda mal bulamaz.

Dinamik Güvenlik Stoğu (Safety Stock) Yönetimi

Klasik ERP programlarında her ürün için statik bir "Kritik Stok Seviyesi" (Örn: 100 adetin altına düşünce sipariş ver) tanımlanır. Ancak pandemide de gördüğümüz gibi, tedarik süreleri (Lead time) 15 günden 60 güne çıktığında bu statik kurallar şirketi batırır. Yapay zeka, tedarikçinin son dönemdeki gecikme sürelerini, gümrüklerdeki bekleme sürelerini analiz ederek "Dinamik Güvenlik Stoğu" hesaplar. "Çin'deki fabrikadan gelen mallar son 2 aydır ortalama 12 gün gecikiyor, bu yüzden kırmızı tişörtler için sipariş alarmını 100 adet kaldığında değil, 400 adet kaldığında vermeliyim" kararını kendi kendine alır. Şirketin "Yok Satma" (Lost Sales) ihtimali sıfıra yaklaşır.

3. Lojistik ve Rota Optimizasyonu (Yapay Zekanın Yoldaki Gücü)

Ürünü ürettiniz veya tedarik ettiniz. Şimdi bunu en ucuz, en hızlı ve çevreye en az karbon salınımı yapacak şekilde müşteriye ulaştırmanız gerekiyor.

Dinamik Rota Planlama (Dynamic Routing)

Kargo, lojistik ve dağıtım şirketlerinin (Örn: E-ticaret kargo filoları veya gıda dağıtım tırları) en büyük maliyeti yakıt ve zamandır. İnsan beyni veya klasik Google Haritalar, 50 farklı adrese paket bırakacak bir şoför için en kısa yolu çizebilir. Ancak gerçek dünya dinamiktir; anlık trafik kazaları, kapanan yollar, yağış durumu ve belirli saatlerdeki okul çıkışı trafikleri sürekli değişir. Yapay zeka destekli rota optimizasyon yazılımları, şoförün rotasını anlık (Real-time) olarak günceller. Teslimat yapılacak adreslerin aciliyet sırasını, araçların bagajındaki yükün ağırlığını (Ağır aracın rampalarda yakacağı fazla yakıtı bile hesaba katarak) hesaplar. Şirketlerin yıllık yakıt masraflarından milyonlarca dolar tasarruf etmesini sağlar ve karbon ayak izini düşürerek sürdürülebilir teknoloji (Green IT) hedeflerine doğrudan hizmet eder.

Kestirimci Bakım (Predictive Maintenance) ile Filo Yönetimi

Lojistik şirketleri için en büyük kabus, içi ürün (Örn: Soğuk zincir et veya ilaç) dolu bir tırın, otoyolun ortasında motor veya soğutucu arızası nedeniyle yolda kalmasıdır. Sadece araç tamir masrafı çıkmaz, içindeki milyonlarca liralık ürün bozulur (Çöp olur) ve müşterilerle kriz yaşanır. Kamyonların motorlarına, fren balatalarına ve soğutucu motorlarına (Frigo) takılan Nesnelerin İnterneti (IoT) sensörleri, anlık olarak ısı, titreşim ve ses verisi toplar. (Bkz: Akıllı ofisler ve IoT mantığının filolara uyarlanması). Bu sensörlerden akan devasa veriyi yapay zeka işler. Titreşimdeki gözle görülmeyen bir artışı tespit eden AI, filo yöneticisine şu mesajı atar: "34 ABC 12 plakalı tırın soğutucu kompresöründe 48 saat içinde %85 ihtimalle ciddi bir arıza oluşacak. Lütfen aracı yola çıkarmadan önce servise alın." Arıza olmadan önce önlenir (Kestirimci Bakım).

4. Akıllı Depo Yönetimi (Smart Warehousing) ve Robotik

Depolar, tedarik zincirinin atan kalbidir. Milyonlarca e-ticaret siparişinin alındığı, paketlendiği ve kargolandığı devasa e-ticaret lojistik ve fulfillment merkezleri, insan gücüyle yönetilemeyecek kadar hızlanmıştır.

"Pick and Pack" (Topla ve Paketle) Süreçlerinde AI

Bir e-ticaret sitesinden 3 farklı ürün (Bir şampuan, bir kitap, bir tişört) sipariş ettiniz. Depo personelinin, futbol sahası büyüklüğündeki raflar arasında yürüyerek bu 3 ürünü bulması (Picking) ve kutuya koyması dakikalar alır. Personelin günlük mesaisinin %60'ı "yürümekle" geçer. Yapay zeka tabanlı WMS (Depo Yönetim Sistemleri), siparişleri algoritmik olarak gruplar (Batch Picking). Depo personeline elindeki tablet üzerinden öyle bir rota çizer ki, personel tek bir koridorda yürürken farklı 10 müşterinin siparişlerini aynı anda, sıfır geri dönüşle (Zig-zag çizmeden) toplayabilir.

Daha gelişmiş depolarda (Amazon veya Alibaba depolarında olduğu gibi) ise "Otonom Mobil Robotlar" (AMR) devreye girer. İnsan raflara yürümez; robotlar (Tıpkı devasa robot süpürgeler gibi) ilgili rafı sırtına alır ve siparişi paketleyecek olan personelin önüne kadar getirir (Goods-to-Person). Yapay zeka, bu yüzlerce robotun depoda birbirine çarpmadan milimetrik olarak hareket etmesini sağlayan bir trafik polisi gibi çalışır.

Depo İçi Konumlandırma ve Optimizasyon

Hangi ürün nereye konulmalı? Eğer çok satan (Fast-moving) bir ürünü deponun en arka rafına koyarsanız, forkliftler her siparişte o en arka rafa gitmek için yakıt ve zaman harcar. Yapay zeka, ürünlerin satış frekansını, birlikte satılma oranlarını analiz eder ve depo yöneticisine: "Kahve makinesi ile filtre kağıdı genellikle birlikte satılıyor. İkisinin paletlerini paketleme masasına en yakın olan A Blok 1. Koridora taşı" şeklinde yerleşim (Layout) optimizasyonu tavsiyeleri verir.

5. Tedarikçi Risk Yönetimi ve Otonom Satın Alma (Procurement)

Tedarik zincirinizin sağlamlığı, zincirdeki "En Zayıf Tedarikçiniz" kadardır. Sizin fabrikanız harika çalışıyor olabilir, ancak size vida sağlayan küçük bir fason üretici iflas ederse, sizin milyon dolarlık üretim bandınız o ufacık vida yüzünden durur.

Algoritmik Tedarikçi Risk Analizi (Risk Profiling)

Yapay zeka, sadece sizin verilerinizi değil, dünyadaki tüm açık kaynaklı (OSINT) verileri tarar. Tedarikçilerinizin bulunduğu bölgelerdeki siyasi haberleri, ekonomik grevleri, döviz kurlarını ve hatta tedarikçinizin basına sızan (veya sızmayan) finansal dava haberlerini Doğal Dil İşleme (NLP) ile analiz eder. Sistem, satın alma (Procurement) müdürüne bir uyarı (Dashboard Alert) düşürür: "Çin'deki ana çip tedarikçinizin bulunduğu eyalette ciddi sel felaketleri yaşanıyor ve liman işçileri grev kararı aldı. Tedarik zincirinizin kopma ihtimali çok yüksek. Sistemi otomatik olarak Hindistan ve Tayvan'daki alternatif tedarikçilere (Alternative Sourcing) yönlendiriyorum ve teklif (RFP) maillerini taslak olarak hazırladım." Bu proaktif risk yönetimi, şirketi bir kriz anında rakipleri mal beklerken "ürün satmaya devam edebilen" yegane oyuncu yapar.

Otonom Sipariş (RPA ve AI Birleşimi)

Satın alma departmanlarında her ay aynı standart malzemelerin (Ofis kağıdı, streç film, standart hammaddeler) siparişini vermek için yöneticilerin ekran başında saatlerini harcaması büyük bir ameleliktir. Yapay zeka, stokların azaldığını gördüğünde, piyasadaki farklı B2B toptancılarının web sitelerini anlık olarak tarar, fiyatları karşılaştırır. En uygun teklifi bulur ve şirketin iş akışı otomasyonu (RPA) botları aracılığıyla (Hiçbir insan eli değmeden) kendi kendine satın alma emrini (Purchase Order) oluşturur, faturayı ERP sistemine işler. İnsanların görevi sadece "Bütçeyi aşan anormal durumları" onaylamak olur (Exception Handling).

6. Sürdürülebilirlik, Döngüsel Ekonomi ve İade (Ters Lojistik) Yönetimi

Tedarik zincirinin en acılı, en maliyetli ve yönetilmesi en zor kısmı "Geriye doğru" akan zincirdir; yani İadeler (Reverse Logistics). E-ticarette kıyafet gibi kategorilerde iade oranları %30'lara kadar çıkmaktadır.

İadeleri Yapay Zeka ile Önlemek ve Yönetmek

Bir iade paketinin depoya geri gelmesi, kontrol edilmesi, yeniden ütülenip rafa konulması inanılmaz bir maliyettir. Yapay zeka bu sorunu iki koldan çözer:

1. Önleme (Prevention): E-ticaret sitesinde müşteri bir ürünü alırken, yapay zeka müşterinin geçmiş iade profilini inceler. "Bu müşteri L beden alıyor ama bu kalıp dar, büyük ihtimalle iade edecek" diyerek müşterinin ekranında "Bu ürünün kalıbı dardır, geçmiş alışverişlerinize göre size XL beden tavsiye ediyoruz" uyarısı çıkarır. İadeler daha doğmadan engellenir.

2. Yönlendirme: İade kargoya verildiğinde, AI kargonun durumunu analiz eder. Ürünün ana depoya gelip tekrar rafa çıkma masrafı (Kargo + İşçilik) eğer ürünün kârından yüksekse; yapay zeka anında otonom bir karar alır: "Bu ürünü ana depoya geri getirme, ürünün rotasını müşterinin bulunduğu ilçedeki outlet (ikinci el) mağazamıza yönlendir veya imha emri ver." Zarar en aza indirgenir.

Bu akıllı lojistik ağları, nakliye araçlarının boş dönmesini engelleyerek şirketlerin Sürdürülebilirlik (ESG) karnesine muazzam bir çevreci puan olarak yansır.

7. Tedarik Zincirinde "Blokzincir" (Blockchain) ve Yapay Zeka (AI) Evliliği

Tedarik zincirinin "Şeffaflık" (Traceability) sorununu çözmek için yapay zeka tek başına yeterli değildir; çünkü farklı şirketlerin (Gümrük, Nakliyeci, Fabrika) veri tabanları birbirine güvenmez. Bir ürünün tarladan market rafına kadar olan yolculuğunu kanıtlamak (Örn: Bu kahve çekirdeği gerçekten organik mi? Köle işçi çalıştırıldı mı?) günümüzün etik tüketicileri için çok önemlidir.

Burada yapay zeka, kurumsal blokzincir (Enterprise Blockchain) teknolojisiyle birleşir. Kamyonlardaki ve gemilerdeki IoT sensörlerinden gelen veriler (Örn: Etin taşıma boyunca eksi 18 derecede kaldığı bilgisi) değiştirilemez ve hacklenemez olan Blokzincir (Distributed Ledger) ağına yazılır. Yapay zeka bu devasa ve güvenilir veriyi okuyarak, müşteriye %100 garantili bir "Ürün Pasaportu" sunar. Eğer taşıma sırasında etin ısısı eksi 10 dereceye düşerse; Blokzincir üzerindeki Akıllı Sözleşme (Smart Contract) devreye girer ve yapay zeka nakliye firmasının hakedişini (Fatura ödemesini) otomatik olarak keser. İnsana, avukata veya tartışmaya gerek kalmaz; kod kanundur (Code is Law).

Şirketler İçin Adım Adım AI Tedarik Zinciri Entegrasyon Rehberi

Böylesine devasa bir yapay zeka sistemini şirkete entegre etmek, bir sabah uyanıp yazılım satın almakla olmaz. İşletmelerin C-Level yöneticileri şu katı disiplini izlemelidir:

1. Veri Temizliği (Data Cleansing) ve Veri Gölleri (Data Lakes): Yapay zeka sistemleri şirketinizin ERP'sindeki, CRM'sindeki ve Excel tablolarındaki verileri içer. Eğer sizin geçmiş stok verileriniz kirli, eksik veya hatalıysa, AI size yanlış tahminler (Halüsinasyon) sunar ve depoları gereksiz malla doldurur. Şirketler önce tüm departmanlarındaki verileri tek bir kurumsal yazılım entegrasyonu altında, merkezi bir "Veri Gölünde" (Cloud Data Lake) birleştirmeli ve temizlemelidir.

2. Pilot Proje (Proof of Concept - PoC) Seçimi: Şirketin tüm tedarik zincirini bir günde yapay zekaya emanet etmek felakettir. Dönüşüm, küçük ve ölçülebilir bir alanla başlamalıdır. Örneğin; önce sadece "En çok satan 50 ürünün talep tahmini" veya sadece "A Bölgesindeki kargo araçlarının rota optimizasyonu" yapay zekaya bırakılmalıdır. Başarı (ROI) kanıtlandıktan sonra sistem tüm şirkete ölçeklenmelidir.

3. Bulut Tabanlı (SaaS) Çözümlerle Başlamak: Kendi yapay zekanızı sıfırdan kodlamak milyonlarca dolar israftır. SAP IBP, Oracle SCM Cloud, Blue Yonder veya Kinaxis gibi dünya devlerinin, hazır bulut tabanlı (Tak-çalıştır) ve makine öğrenimi modelleriyle eğitilmiş tedarik zinciri yazılımları kullanılmalıdır. (Bkz: Kurumsal bulut bilişim).

4. Kültürel Değişim ve "Change Management": Yıllarını bu işe vermiş kıdemli tedarik yöneticileri, bilgisayarın (AI'nin) onlardan daha iyi talep tahmini yaptığını gördüklerinde egosal bir reddediş yaşayabilir ve sistemi sabote edebilirler. Yönetim; bu yapay zekanın onların işini elinden alan bir patron değil, onların vizyonunu güçlendiren ve onları Excel yorgunluğundan kurtaran bir "Süper Asistan" olduğunu ikna etmelidir.

Sıkça Sorulan Sorular (S.S.S.)

1. KOBİ'ler (Küçük İşletmeler) yapay zeka ile tedarik zinciri yönetimi kurabilir mi? Evet, eskiden bu derin teknoloji sadece global holdinglerin tekelindeydi. Bugün bulut tabanlı (SaaS) aylık abonelik modeliyle çalışan pek çok yazılım sayesinde; 3 arabası olan bir yerel dağıtım şirketi veya tek deposu olan bir e-ticaret butiği bile aylık cüzi rakamlara yapay zeka destekli stok tahmini ve rota optimizasyonu araçları kiralayabilmektedir.

2. Yapay zeka tamamen otonom karar verirse, yanlış bir sipariş geçip şirketi zarara uğratmaz mı? Bu riski önlemek için sistemler genellikle "Human-in-the-Loop" (Süreçte İnsanın Olması) felsefesiyle kurulur. Yapay zeka, rutin ve küçük limitli siparişleri (Örn: 10.000 TL altı) kendi kendine geçer. Ancak sistem, geçmişe oranla anormal (Yüksek montanlı) bir stok siparişi öngördüğünde (Örn: Çin'den 1 Milyon TL'lik sipariş); bunu doğrudan onaylamaz, şirketin yöneticisinin ekranına bir "Tavsiye ve Onay (Approve)" butonu olarak düşürür. İnsan yöneticisi mantıklı bulursa onaylar.

3. Müşteriler yapay zekanın faydasını nasıl hisseder? Müşteriler teknik arka planı görmezler ama sonucu iliklerine kadar hissederler. E-ticaret sitenize girdiklerinde "Stokta Yok" yazısı görmezler, siparişleri "Daha hızlı" kargolanır, kargo ücretleri (Siz ucuza taşıdığınız için) düşer ve şeffaf bir şekilde kargolarının o an nerede olduğunu milimetrik olarak görürler. Kusursuz tedarik zinciri, dünyanın en güçlü Müşteri Deneyimi (CX) ve pazarlama silahıdır.

Sonuç: Tedarik Zincirini Görünmez ve Çevik Kılmak

Yapay Zeka (AI) destekli tedarik zinciri yönetimi; işletmeler için sıradan bir "Bilgi İşlem (IT) Masrafı", modern görünme çabası veya fuarlarda anlatılacak bir PR hikayesi değildir. Daralan kâr marjlarının, inanılmaz hızla artan lojistik ve yakıt maliyetlerinin, ve müşterinin "Aynı gün teslimat" gibi zalimce beklentilerinin olduğu günümüz ticaret savaşlarında; şirketlerin hayatta kalmasını (Survival) sağlayan yegane dijital savunma kalkanıdır.

Geçmiş verilerin dikiz aynasına bakarak arabayı ileri (Geleceğe) sürmeye çalışan, depolarında satılmayacak milyonlarca liralık çöp stok (Ölü sermaye) biriktiren ve krizleri ancak patlak verdikten (Müşteri şikayet ettikten) sonra çözmeye çalışan geleneksel şirketler; ağır ağır rekabet gücünü kaybederek oyun dışı kalacaklardır.

Öte yandan; dünyanın bir ucundaki hava durumunu, global hammadde fiyatlarını ve sosyal medyadaki anlık tüketici fısıltılarını (Talep dalgalarını) eşzamanlı olarak dinleyen, depolarını robotların ve algoritmaların senfonisiyle yöneten, ve lojistik araçlarına en optimal (kârlı) rotayı çizen vizyoner markalar; krizler karşısında eğilip bükülen ama asla kırılmayan (Resilient / Dirençli) ve son derece "Çevik (Agile)" organizasyonlara dönüşeceklerdir. Modern ticarette savaşlar artık sadece vitrinde (Pazarlamada) değil; arka plandaki o karanlık, sessiz ve yapay zeka ile yönetilen devasa tedarik zinciri koridorlarında kazanılmaktadır. Lojistiği yöneten, pazarı fetheder.