Birçok lojistik ve teslimat operasyonu için ETA’nın güvenilirliği, müşteri memnuniyetinin temel taşıdır. SLA tabanlı ETA garantileri, müşterilere net beklentiler sunar ve operasyon ekiplerini zamanında hareket etmeye zorlar. Bu makalede, çok noktali rota planlamasında zaman penceresi yönetimini nasıl kurulur ve müşteri bildirimlerini nasıl optimize ederiz; pratik adımlar ve gerçek dünya örnekleri ile ele alıyoruz.

SLA tabanlı ETA garantileri: çalışma prensipleri ve etkileri

SLA tabanlı ETA, teslimat veya hizmet için taahhüt edilen varış süresinin, belirli koşullar altında sözleşmeye dayandırılmasıdır. ETA söz konusu olduğunda üç temel kavram öne çıkar: tahmin, güvence ve bildirim. Tahmin, gerçek trafikten, hava koşullarından ve operasyonel kısıtlamalardan etkilenir. Güvence, müşteriye verilen zaman aralığının güvenilirliğini ifade eder ve bu aralık, hizmet seviyesi sözleşmesiyle (SLA) desteklenir. Bildirim ise müşteriye oluşabilecek sapmalar hakkında erken uyarılar sağlar.

• On-time teslimat oranı: Belirlenen SLA içinde gerçekleşen teslimatlar yüzdesi.
• Ortalama sapma süresi (MAE): Planlanan ETA ile gerçek ETA arasındaki ortalama fark.
• Zaman penceresi güven aralığı: ± belirli bir süreyle verilen garanti aralığı.
• Gecikme maliyeti ve müşteri memnuniyeti: SLA ihlallerinin işletme verimliliği ve itibar üzerindeki etkisi.

Günümüzde uzmanlarin belirttigine göre, SLA tabanlı ETA uygulaması, yalnızca bir hedef değildir; aynı zamanda reaksiyon kapasitesi, kaynak yönetimi ve risk azaltımı için bir çerçeve sunar. Bir operasyonun etkinliği, planlama anında belirlenecek hizmet seviyeleri üzerinden ölçülür. Bu yüzden zaman penceresi yönetimi, operasyonel disiplin ile entegre edilen bir yaklaşım gerektirir.

Çok Noktalı Rota Planlamasında Zaman Penceresi Yönetimi ve SLA Entegrasyonu

Çok noktali rota planlamasında zaman penceresi; her durağın belirli bir zaman aralığında hizmet edilmesi gerekliliğini ifade eder. SLA ile bu zaman aralıkları, müşteriye net taahhütler olarak iletilir. En etkili yaklaşım, zaman pencerelerini SLA hedefleriyle uyumlu hale getirmek ve operasyonel esneklik için tamponlar (buffer) belirlemektir. Aşağıda, uygulamaya değer pratik adımlar vardır:

1. SLA hedeflerini belirlemek: Her durağa için ETA güven aralığını tanımlayın. Örneğin, bir sipariş için 30-40 dakika hedef ETA, güncel trafik koşulları ve araç kapasitesi göz önüne alınarak belirlenir.
2. Veri modelini kurmak: Duraklar, varış sırası, yol uzunlukları, trafik verileri ve servis sürelerini içeren bir VRPTW (Time Window Vehicle Routing Problem) tabanlı veri modeli kurun.
3. Simülasyon ve planlama: VRPTW çözücü veya hibrit bir yöntem kullanın. Zaman pencerelerini aşmamak için her rotaya tampon süreler ekleyin ve gerçek zamanlı verileri kullanarak yeniden optimizasyon yapın.
4. Dinamik yeniden planlama: Gecikme algılandığında veya trafik değiştiğinde, en küçük sapma ile bile planı güncelleyen otomatik bir mekanizma kurun.
5. Geri bildirim ve ölçüm: SLA uyum oranını sürekli izleyin, sapmaları kök neden analiziyle inceleyin ve iyileştirme projeleri üretin.

Örnek senaryo: Bir kargo şirketi, 6 duraktan oluşan bir dağıtım için SLA ile birlikte zaman penceresi belirliyor. Başlangıç planında planlanan ETA’lar 09:00-12:00 aralığında. Trafik capp’u nedeniyle 3. durakta 8 dakika gecikme oluştu. Sistem otomatik olarak 4. durak için rota sırasını yeniden optimize ediyor ve toplam gecikmeyi 7 dakikadan 3 dakikaya indirmeyi başarabiliyor. Böyle bir dinamik re-optimizasyon, müşteriye haber vermeden bile operasyonel performansı artırabilir.

Müşteri Bildirimleri ve Kanal Seçimi

Müşteri bildirimleri, SLA tabanlı ETA uygulamasının en görünür yanıdır. Doğru zamanda, doğru kanalla iletişim kurmak, müşteri güvenini güçlendirir ve memnuniyeti doğrudan etkiler. Etkili bir bildirim stratejisi şu unsurları içerir:

• Erken uyarılar: Tahmini gecikmelere karşı müşteriyi proaktif bilgilendirin. Bu, olası plan değişikliklerinin müşteri tarafından anlaşılmasını kolaylaştırır.
• Çok kanallı iletişim: SMS, e-posta, push bildirimleri ve müşterinin tercih ettiği kanal üzerinden iletimi sağlayın. Uzmanlar bu çok kanallı yaklaşımın dönüşüm oranını artırdığını ifade ediyor.
• Şeffaflık ve ayrıntı: Bildirimlerde ETA aralığı, olası gecikme nedeni ve beklenen güncelleme zamanını belirtin. Kısa ve net dil kullanın.
• İş akışına entegrasyon: Bildirimler, rota güncellemeleriyle eşzamanlı olarak tetiklenmeli; manuel müdahale minimumda tutulmalıdır.

İş hedefleri açısından, bildirimlerin kullanıcı deneyimine nasıl yansıdığına odaklanmak gerekir. Yapılan arastirmalara gore, müşterilere düzenli ve güvenilir bildirim sağlayan firmalar, SLA ihlallerinde bile güven kazanır ve itibarlarını korur. Ancak, bildirim sıklığı da çok olursa dikkat dağıtıcı olabilir; bu yüzden bir tón ve frekans belirlemek önemlidir.

Uygulama İçin Adımlar

Aşağıdaki adımlar, SLA tabanlı ETA ile çok noktalı rota yönetimini başarıyla hayata geçirmek için kullanışlı bir yol haritası sunar:

1. Hedef SLA tanımlaması: Her sipariş ve her durağa özgü zaman pencerelerini netleştirin.
2. Veri altyapısını kurma: Yol durumu, trafik, servis süreleri ve geçmiş performans verilerini merkezi bir veri katmanında toplayın.
3. Planlama ve optimizasyon aracı seçimi: VRPTW veya hibrit yaklaşımı kullanın; uygun yazılımı seçin veya mevcut ERP/CRM entegrasyonlarını güçlendirin.
4. Dinamik kural setleri: Gecikme limitleri, yeniden planlama tetikleyicileri ve bildirim kuralları için otomatik iş akışları oluşturun.
5. Bütçe ve operasyonel kapasite analizi: Zaman pencereleriyle uyumlu kaynak planlaması; araç sayısı, sürücü vardiyası, servis süreleri optimizasyonu.
6. Test ve pilot uygulama: Küçük bir portföy ile pilot yapın; sonuçları ölçün ve ölçeklendirme için kriterler belirleyin.

Deneyimlerimize göre, pilot aşamasında elde edilen sapma oranlarının %20 civarından %5-10 aralığına düşmesi, uygulanabilirliğin güçlü göstergesidir. Ayrıca, otomatik uyarılar ve yeniden planlama, operasyonel baskıyı önemli ölçüde azaltır.

Riskler, Uyum ve Sürekli İyileştirme

SLA tabanlı ETA uygulamalarında bazı belirsizlikler kaçınılmazdır. Trafik, hava durumu, teslimat noktalarının erişilebilirliği gibi değişkenler sapmalara yol açabilir. Bu riskleri azaltmak için bir dizi strateji uygulanmalıdır:

• Gerçek zamanlı veri entegrasyonu: Trafik ve hava durumu verilerini anlık olarak almak, planı hızlı güncelleyin.
• Dinamik tamponlar: Özellikle yüksek belirsizlik içeren rotalarda tampon süreler ekleyin; bu, SLA ihlallerini düşürür.
• Geri bildirim mekanizması: Hatalardan ders çıkarın; hangi durumlarda planlama hatası yapıldığı analizi ile iyileştirme alanlarını belirleyin.
• Uyum ve yasal gereklilikler: Özellikle uluslararası ve şehir içi kurallarda değişiklikler olduğunda güncellemeleri hızla yansıtın.

Kısacası, belirsizlikleri tamamen ortadan kaldıramayız; ama proaktif yönetim ile etkilerini minimize etmek mümkündür. Bunu sağlamak için operasyonel disiplin, doğru araçlar ve sürekli iyileştirme kültürü gereklidir.

Sonuç ve Öneriler

Sonuç olarak, SLA tabanlı ETA garantileri, çok noktali rota planlamasında zaman penceresi yönetimini güçlendiren kritik bir yapıdır. Doğru hedefler, güvenilir veri altyapısı ve otomatik bildirim mekanizmaları ile müşteri memnuniyeti artar; gecikmeler ise daha öngörülebilir hale gelir. Bu süreçte en önemli unsur, planlama aşamasında SLA ile operasyonel kapasite arasında gerçekçi bir denge kurmaktır. Ayrıca, müşteri iletişimini güçlendiren çok kanallı bildirimler, güveni korumada belirleyici rol oynar.

Siz de bu yaklaşımı kendi operasyonlarınızda denemek istiyorsanız, şu adımları izleyebilirsiniz: hedef SLA’larınızı netleştirin, VRPTW tabanlı bir planlama altyapısı kurun, dinamik yeniden planlama yeteneklerini devreye alın ve müşteri bildirimlerini entegre edin. Sonuçta, zaman penceresi yönetimi ve etkili iletişim ile müşteri güveni ve operasyonel verimlilik aynı anda güçlenir.

FAQ – Sıkça Sorulan Sorular

SLA tabanlı ETA garantileri hangi sektörlerde kullanılır?

Perakende dağıtım, e-ticaret lojistiği, sağlık hizmetleri ve acil durum teslimatları gibi alanlarda SLA tabanlı ETA garantileri kritik etkilere sahiptir. Bu sektörler, kullanıcı beklentileri yüksek olduğundan net zaman pencereleri ve hızlı bildirimlerle güven oluşturmaya dayanır.

Çok noktali rota planlamasında zaman penceresi yönetimi için hangi metrikler gerekir?

On-time teslimat oranı, MAE (ortalama sapma süresi), hizmet penceresi uyum oranı ve yeniden planlama süresi gibi metrikler en temel göstergelerdir. Bu metrikler, SLA hedeflerine ne kadar yaklaşıldığını ölçer ve iyileştirme için yol gösterir.

Bildirimler hangi kanallarda ve ne sıklıkta gönderilmelidir?

Genelde SMS, e-posta, push bildirimleri ve uygulama içi mesajlar birlikte kullanılır. İlk ETA bildirimi, gecikme uyarıları ve güncellemeler olmak üzere üç aşamada iletimi planlamak etkilidir. Ancak frekans, müşterinin tercihleri ve operasyonel kapasiteyle dengelenmelidir.

SLA tabanlı ETA Garantileri ve Müşteri Bildirimleri: Çok Noktalı Rota Yönetimi yazısı ilk önce Kaç Saat üzerinde ortaya çıktı.

İçindekiler

• Elektrikli Araçlar İçin ETA Stratejisi ile Zaman Pencerelerini Entegre Etme
• Elektrikli Araçlar İçin ETA Stratejisi: Zaman Penceresi Modelleme ve Kısıtlar
• Elektrikli Araçlar İçin ETA Stratejisi: Rota Optimizasyonu ve Şarj Noktası Entegrasyonu
• Elektrikli Araçlar İçin ETA Stratejisi: Uygulama Örnekleri ve Gerçek Dünya Senaryoları
• Elektrikli Araçlar İçin ETA Stratejisi: Riskler, Güvenlik ve Veri Yönetimi
• Elektrikli Araçlar İçin ETA Stratejisi: Sonuç ve Çağrı

Elektrikli araçlar giderek daha yaygınlaşırken, sürüş planlama yalnızca rotayı belirlemekle sınırlı kalmıyor. Elektrikli araç ETA stratejisi, zaman pencerelerini dikkate alarak şarj duraklarını akıllı bir şekilde entegre etmek üzerine odaklanır. Peki, bu yaklaşım gerçekten nasıl çalışır ve hangi somut faydaları getirir? Bu makalede, modern filo yönetiminde ETA stratejisinin temel kavramlarını, pratik uygulama adımlarını ve gerçek dünya senaryolarını ele alıyoruz.

Elektrikli Araçlar İçin ETA Stratejisi ile Zaman Pencerelerini Entegre Etme

ETA stratejisi, sürüş süresi, mola süresi ve şarj süresini tek bir bütün içerisinde düşünmeyi içerir. Zaman pencereleri, sürÜcünün belirli bir varış hedefine ulaşması için izin verilen en erken ve en geç saat aralıklarını ifade eder. Bu yaklaşım, sadece takip edilmesi gereken mesafeyi değil, aynı zamanda her bir şarj noktası için gereken bekleme sürelerini de kapsar. Akıllı planlama olmadan yola çıkarsanız, şu sorunlarla karşılaşabilirsiniz: beklemeler nedeniyle ekipman uyumsuzlukları, dar zamanlarda enerjinin tükenmesi ve gerektiği halde uygun hızlı şarj noktasına ulaşamama.

Deneyimlerimize göre, modern EV şarj altyapısı, kısa sürede çarpıcı farklar yaratabilir. Örneğin, bir filo için ortalama 350 kilometrelik bir rota düşünelim. Eğer yolculuk sırasında hedeflenen SoC (state of charge) seviyesini %20-25 arasında tutabilir ve her şarj noktası için 20-40 dakika aralığında bir mola planlayabilirseniz, toplam yol süresi %10-15 oranında kısalabilir. Bu, özellikle sabah işe gidiş, akşam dönüş gibi gündelik tekrarlı rotalarda belirgin farklar yaratır.

Peki ya sürüş senaryosu çeşitlendikçe ne değişir? Kısa mesafeli şehir içi sürüşlerinde dengesiz trafik, kötü hava koşulları veya beklenmedik kazalar gibi durumlar ETA hesaplarını zorlaştırır. Bu tür belirsizlikler için zaman pencerelerini dinamik tutmak gerekir. Güncel verilerle desteklenen bir plan, acil mola ihtiyacı veya hızlı bir şarj noktasına yönlendirme gibi kararları otomatik olarak günceller. Bu esneklik, kullanıcı güveni ve operasyonel güvenlik açısından kritik önem taşır. (Bu önemli bir nokta)

Kısaca özetlemek gerekirse, ETA stratejisi, yalnızca varış noktasına ulaşmayı değil, yol boyunca enerji akışını ve bekleme sürelerini de optimize eder. Bu bakış açısı, filo maliyetlerini düşürür ve yolculuk konforunu artırır. Şarj altyapısının kapsama alanı ile sürücünün hedeflenen varış süresinin uyum içinde olması için zaman pencerelerinin doğru tanımlanması şarttır.

[Görsel yerine 이미지: electric vehicle charging concept]

Elektrikli Araçlar İçin ETA Stratejisi: Zaman Penceresi Modelleme ve Kısıtlar

Zaman penceresi modellemesi, VRP (Vehicle Routing Problem) ailesinin bir alt kümesi olan VRPTW (VRP with Time Windows) gibi kavramlarla iç içe çalışır. Uygulamada, her sürücünün varış ve ayrılış zamanları ile şarj noktalarının açılış-kapanış saatleri, planlama algoritmasının temel girdilerini oluşturur. Modelde aşağıdaki öğeler özellikle belirleyici olur:

– SoC hedefleri: Her mola öncesi ve sonrası güvenli bir enerji seviyesi belirlenir. Çoğu durumda, 10-20 kWh civarında bir oyun alanı güvenli operasyon için yeterli olabilir. Ancak yüksek güçle hızlı şarj yapan araçlarda bu değer değişkenlik gösterebilir.
– Şarj paketi ve güç kapasitesi: 50-350 kW arasındaki DC hızlı şarj değerleri, doluluk oranına bağlı olarak mühendislik hesaplarında dikkate alınır. Üretici verileri, belirli araçlar için 80% doluluğa ulaşmanın 20-40 dakika arasında sürebileceğini gösterir.
– Şarj noktalarının kapasitesi ve senkronizasyonu: Ağdaki her istasyonun yoğunluk durumu ve diğer araçların akışı, bekleme sürelerini etkiler. Bu noktada güvenilir veriye dayanarak “tahmini” süreler hesaplanır ve çakışma olasılığı azaltılır.
– Trafik ve hava koşulları: Gerçek zamanlı trafik verileri ve hava koşulları, sürüş süresini etkileyebilir; bu nedenle modelleme dinamik güncellemelerle desteklenir.

Modelleme sürecinde, hem filo yöneticileri hem de sürücüler için anlaşılır çıktı elde etmek gerek. Bu çıktılar genellikle şu başlıkları içerir:

• toplam seyahat süresi ve her mola için öngörülen süreler;
• ihtiyaç duyan noktalar için alternatif rotalar;
• güncel SoC seviyesi ve tahmini bitiş durumuna göre önerilen şarj noktaları;
• güvenlik ve risk farkındalığı için uyarılar.

Elektrikli Araçlar İçin ETA Stratejisi: Rota Optimizasyonu ve Şarj Noktası Entegrasyonu

Rota optimizasyonu, sadece en kısa mesafeyi hesaplamakla kalmaz; aynı zamanda enerji maliyetini de düşürür. Şarj noktası entegrasyonu, yolculuk esnasında en verimli durakların seçilmesini sağlar. Bu süreçte şu noktalar öne çıkar:

– VRPTW tabanlı çözümler: Zaman pencereleriyle uyumlu rotalar, sürücünün belirlenen teslim veya varış hedeflerine zamanında ulaşmasını sağlar. Bu yaklaşım, lojistik firmaları ve şehir içi servis sağlayıcıları için özellikle faydalıdır.
– Şarj altyapısı ile uyumluluk: Araçlarınızın hızlı şarj özellikleri, belirli istasyonlarda daha uzun süreler gerektirebilir. Optimizasyon, hangi istasyonun hangi anda daha avantajlı olduğunu gösterir.
– Esneklik ve senkronizasyon: Tedarik zinciri dinamiklerinde değişiklik olduğunda (örneğin ani müşteri talebi) rota yeniden hesaplanabilir ve sürücü bilgilendirilebilir. Bu sayede “gereksiz duraklar” azalır ve toplam maliyet düşer.

Bir örnek senaryoda, 2 adet elektrikli kargo aracı düşünelim. Her bir araç için 200 km’lik bir rota var ve mevcut SoC %70. İlk durakta 40 dk’lık bir mola planlanıyor; ikinci durak ise %40 dolulukla yazılım tarafından öneriliyor. Aracı konumdan konuma götüren yol boyunca trafik değişimleri de göz önünde bulunduruluyor ve ikinci duraktan sonra kalan enerji ile hedefe ulaşmak için en uygun şarj noktası seçiliyor. Böyle bir plan, sürücüye “ne zaman” ve “nereden” şarj yapacağını açıkça söyler; bekleme sürelerini minimize eder ve zamanında teslimatı güvence altına alır.

Kısaca özetlemek gerekirse, rota optimizasyonu ile şarj noktası entegrasyonu, enerji verimliliğini artırır ve operasyonel maliyetleri düşürür. Bu da hangi aracı hangi rotaya koyacağınızı, hangi istasyonlarda ne kadar bekleyeceğinizi ve hangi zaman pencerelerini kullanacağınızı netleştirir.

[Görsel yerine 이미지: route planning with charging stops]

Elektrikli Araçlar İçin ETA Stratejisi: Uygulama Örnekleri ve Gerçek Dünya Senaryoları

İşte farklı ölçeklerde uygulanabilir birkaç pratik örnek:

– Filo tabanlı şehir içi teslimatlar: Sabah işe giderken ve akşam eve dönüşte zamana duyarlı teslimatlar için ETA odaklı planlama, şarj noktası tercihini trafik yoğunluğuna ve hava durumuna göre dinamik olarak günceller. Böylece sürücüler, hedeflenen çalışma saatlerini aşmadan rota çıkarabilirler.
– Uzun mesafeli yolculuklar: Bir EV sürücüsü, toplam mesafe ve planlanan mola süreleri için bir zaman penceresi belirler. Şarj noktası seçimi, dinamik trafik verileriyle güncellenir; sürücü, en uygun istasyonu ve mola süresini sürekli olarak yeniden doğrular.
– Acil durum yönetimi: Arızalı bir istasyon veya aşırı dolu bir nokta tespit edildiğinde sistem, alternatif noktalara yönlendirme yapar. Bu, müşteri memnuniyetini korur ve teslimat güvenilirliğini artırır.

Uygulama adımları şu şekilde özetlenebilir:

1. Veri altyapısını kurun: SoC, enerji tüketimi, araç performansı, istasyon kapasiteleri ve gerçek zamanlı trafik gibi veriler entegrasyonu sağlanır.
2. İş mantığını tanımlayın: Hangi zaman pencerelerini kullanacaksınız? Hangi durumlarda dinamik yeniden planlama tetiklenecek?
3. Algoritmayı seçin: VRPTW tabanlı çözümler ile heuristik/meta-heuristik yaklaşımlar arasında bir denge kurun.
4. Görüntüleyin ve test edin: Simülasyon ortamında farklı senaryoları deneyin, sonuçları gerçek dünyaya aktarın.
5. Operasyonel entegrasyonu tamamlayın: Sürücü uygulamasına bildirimler, rota güncellemeleri ve bekleme süreleri net olarak iletilsin.

[Görsel yerine 이미지: current route planning EV charging]

Elektrikli Araçlar İçin ETA Stratejisi: Riskler, Güvenlik ve Veri Yönetimi

Her yeni yaklaşımda olduğu gibi ETA stratejisiyle ilgili belirsizlikler ve riskler vardır. Özellikle veri güvenliği, ağ güvenliği ve operasyonal güvenlik konuları ön planda olmalıdır. Bazı uzmanlar, şarj noktası verilerinin dış kaynaklı senaryolarda manipüle edilme riskine işaret eder. Buna karşı alınabilecek önlemler şunlardır:

• Güvenli API entegrasyonları ve çok katmanlı kimlik doğrulama;
• Ağ yöneticilerinin güvenlik taramaları ve kırılganlık testleri;
• Veri güvenliği ve mahremiyet standartlarına uyum (ör. KVKK gereklilikleri);
• Sağlam geri dönüşüm mekanizmaları ve hata toleransı.

Ayrıca operasyonal riskler arasında şarj altyapısının güvenilirliği, enerji arzı ve güç dalgalanmaları yer alır. Üretici verilerine bakıldığında, bazı EV modellerinin 80% doluluk için 20-40 dakika arası şarj ihtiyacı ortaya çıkarabiliyor; bu, planlama hatalarına karşı tampon sürelerin eklenmesini gerekli kılar. Kesin olmamakla birlikte, bu tür durumlar için dinamik zaman pencereleri ve çok noktali yedek planlar önerilmektedir.

[Görsel yerine 이미지: EV charging network optimization]

Elektrikli Araçlar İçin ETA Stratejisi: Sonuç ve Çağrı

Özetle, ETA stratejisi, zaman pencereleri ve rota optimizasyonunun birleşimiyle enerji verimliliğini artırır, maliyetleri düşürür ve müşteri memnuniyetini yükseltir. Şarj noktaları arasındaki geçişler akıllı bir şekilde planlandığında, sürücüler daha az bekler ve daha çok güvenli bir yolculuk geçirir. Ancak başarı, sadece bir yazılım çözümüyle mümkün değildir; veri kalitesi, güvenlik ve operasyonel uyum bu sürecin temel taşlarıdır.

İsterseniz şimdi bir adım şöyle atabiliriz: Kendi filo yapınıza yönelik ETA stratejisi nasıl uygulanır, hangi verilerin toplanması gerekir ve hangi kısa vadeli adımlar en hızlı faydayı sağlar — bunları birlikte belirleyelim. Ayrıca, kısa bir web semineri veya danışmanlık için başvuruda bulunabilirsiniz; sizinle çalışmaktan memnuniyet duyarız.

[Görsel yerine 이미지: systematic EV charging optimization diagram]

Çağrı: Kendi işletmenizde ETA stratejisini hayata geçirmek için hemen bir başlangıç planı çıkaralım. Aşağıdaki iletişim kanalları üzerinden bize ulaşın ve ihtiyaçlarınıza özel bir yol haritası oluşturalım.

Elektrikli Araçlar İçin ETA Stratejisi: Zaman Pencereleri yazısı ilk önce Kaç Saat üzerinde ortaya çıktı.