NEW Forecast 2026: Multivariate Ridge now part of the 5-model ensemble. See details
logo
AI-Powered Forecasting

Intelligent Demand Forecasting System

Don't leave your business future to chance. Optimize sales, inventory, and marketing strategies with advanced AI algorithms.

Validated with 200+ products
33K+ forecast kaydı · 5 ML modeli · 10K+ SKU'a ölçeklenebilir mimari
Forecast dashboard
Forecast mobile
Data → Decision

The data of the past,, compass of the future

Your past sales and future demand on a single chart — actuals to the left of the today line, model output + confidence interval to the right.

Historical Data
12 months
Best-Segment Accuracy
%85+
Confidence Interval
±%12
Trend
+%18.7
Actual Sales Forecast (Ensemble) Confidence Interval (±80%) Today
Live in the system right now: 47 active forecasts · 12.834 data points / hour · 3 anomalies detected

Ready capabilities for your FMCG operations

Multivariate Ridge
ROP / EOQ Optimization
Anomaly & Early Warning
Scenario Simulator
Slack & Email Notifications
AI Supported Forecast
Excel GK / MK Uploader
Multi-Workspace
Roles & Permissions
PDF & Excel Reports
Multivariate Ridge
ROP / EOQ Optimization
Anomaly & Early Warning
Scenario Simulator
Slack & Email Notifications
AI Supported Forecast
Excel GK / MK Uploader
Multi-Workspace
Roles & Permissions
PDF & Excel Reports
In 3 Steps

From data to strategy, end-to-end

Excel'i bırakın, kararı veriye verin. Sistem yüklemeden tahmine, anomaliden aksiyon listesine kadar süreci tek panelde yönetir.

Upload Data

Upload your GK (14 sheets) or MK (26 sheets) Excel file via drag-and-drop. The system auto-detects sheet types, filters invalid rows, and stores per workspace.

Run the Model

Moving Average, Linear Regression, Weighted Seasonal, Multivariate Ridge, and Ensemble — 5 models run in parallel; the best is selected per product via MAPE backtest.

Convert to Action

Anomaly scores, ROP / EOQ recommendations, scenario simulations, and comparative reports drive decisions to operations; alerts flow automatically via Slack/email integration.

Q1 MAPE
%85+
Best-segment accuracy
forecast
<2dk
Processing Time
10K+ scale
200+
Tested products
5M+ capacity
33K+
Forecast records
Yetenekler

Platform that ends uncertainty and protects sales

Designed from an FMCG perspective: GK and MK channels, multi-chain channel-based sales, campaign effects, seasonality, holiday effects — all included.

AI Forecast Engine

5 different models produce forecasts for the next 3-6-12 months. MAPE backtest auto-selects the best model per product; accuracy is reported via hold-out validation.

Anomaly & Early Warning

Sudden sales drops, zero-sales continuity, and trend breaks are scored. Root-cause analysis separates demand, campaign, or stockout.

Inventory Optimization

Optimum order quantity and service level per SKU using Safety Stock, ROP, and EOQ formulas. Delivered to the team as an action list.

Scenario Simulator

Price increases, discounts, campaign budgets — test what-if scenarios without touching real data. See impact on ROI, volume, and profitability instantly.

Smart Notifications

Slack, Webhook, and email integration. Instant alerts on critical anomalies, threshold breaches, and forecast completion.

Multi-Workspace

Isolated workspaces per brand, region, or business unit. Roles, permissions, and audit log meet enterprise data governance standards.

Technologies used in production
Laravel 11 PHP 8.2 MySQL Chart.js Bootstrap 5 Ridge Reg. Gemini AI Apache
Our Difference

The difference between traditional and our system

Two outcomes from the same data: person-dependent chaos or scientific measurability.

Traditional Setup

Excel + sezgi

  • Kişiye bağımlı, "uzman" gittiğinde süreç kayboluyor
  • Manual calculation, wrong decisions due to formula errors
  • Doesn't model seasonality and campaign impact
  • Reporting accuracy metrics (MAPE, RMSE) is hard
  • ROP, EOQ, Safety Stock formulas applied manually
  • No anomaly detection — losses are noticed only late
  • Ölçeklenmiyor — 100+ SKU'da çığ gibi büyüyen tablo
Our System

Scientific + measurable

  • Process is in the system — operations continue even if the team changes
  • Automatic calculation, formula errors impossible
  • Seasonality, campaign impact, and trend breaks are modeled with ML
  • MAPE backtest and hold-out validation are reported per product
  • ROP, EOQ, and Safety Stock formulas are built-in; action list is automatic
  • Anomaly score + root-cause separation + Slack/email notifications
  • 200+ ürün ile doğrulanmış, 10K+ SKU'a ölçeklenebilir mimari
Transition Story

Same data, two different worlds

On one side: cell formulas and manual control. On the other: parallel output of five ML models + confidence interval. Below is the real-world view of both.

Excel · Sheet1 Manual
A
B
C
D
E
1
SKU
History
Forecast
Deviation
2
BAR.001
8.420
≈10K
#REF!
3
BAR.002
12.180
~12K
#DIV/0
4
CHK.001
5.640
5.700
+1%
5
CHK.002
9.320
?
N/A
  • Formula errors, intuitive guessing
  • Doesn't model season/campaign impact
  • No accuracy measurement
Şölen Pusula · Forecast LIVE
MAPE
%14
Forecast
15.4K
Confidence
±%12
  • 5 ML models + ensemble + confidence interval
  • MAPE backtest, automatic reporting
  • Anomaly detection + Slack notifications
Live Preview

Not a static screen — a working product

Switch tabs below to inspect live charts powered by real model outputs.

solenatlas.app/forecast/analysis
LIVE

Data shown is illustrative; the system runs on your own data.

Want to see the demo live? 15-minute walkthrough — with your own data.
Contact via WhatsApp →
Module Gallery

A module at every point of operations

MAPE Score
%9.2
Good
●●● Forecast History
Forecast Panel

5 models + ensemble, best one selected per product. MAPE backtest, confidence interval, downloadable PDF/Excel reports.

Accuracy
%85+
12 monthly trend
Analysis Dashboard

Drill-down by brand, category and chain. Trend, seasonality, campaign impact in a single panel.

Action List
237
18 ROP
Healthy ROP Critical
Inventory Optimization

Safety Stock, ROP, EOQ formulas. Daily automatic action list with service levels (95/97/99%).

Validated System

Not social proof — scientific proof

Numbers from our test data, models from academic literature, results reproducible. No advertising, no embellished customer quotes.

%85+

Best-Segment Accuracy

5 models are validated in parallel per product via hold-out. In the best quartile of the test set (Q1 MAPE), accuracy exceeds 85%; continuous improvement expands this segment.

MAPE Hold-out Ensemble

5 + 1

Parallel ML Models

Moving Average, Linear Regression, Weighted Seasonal, Multivariate Ridge and Ensemble — 5 models in parallel + optional Gemini AI prediction.

Ridge Ensemble AI

200+ SKU

Validation Coverage

200+ ürün ve 33K+ forecast kaydı üzerinde gerçek FMCG verisi ile doğrulandı. GK (14 sayfa) ve MK (26 sayfa) Excel formatları, çok-zincirli satışlar tutarlı işlenir; mimari 10K+ SKU'a ölçeklenebilir tasarım.

10K+ scale GK + MK Multi-Workspace
Message from the Founder
Fatih Soysal

Fatih Soysal

Founder & Senior Software Engineer
Full-stack engineering · Laravel / PHP FMCG · ML/forecast models Şölen Pusula: 12 months of development

Evidence-based forecasting,
field-specific calibration.

In the FMCG sector, Excel-based, person-dependent forecasting processes have been a major corporate weakness for years. The departure of a key person makes the process fragile, formula errors push decisions in the wrong direction, and decisive factors like seasonality and campaign impact are left to intuition. Şölen Pusula was designed to close this gap with a scientific and measurable infrastructure.

The system has been actively developed for 12 months. 5 ML models, MAPE-based backtest validation, anomaly detection, ROP/EOQ optimization, and multi-workspace isolation are built end-to-end from architecture to UI. During deployment, every component — from model parameters to reporting flow — can be calibrated to the field via iterative consulting.

Fatih Soysal
Founder
Request a Demo Response within 24 hours
Roadmap

A platform that evolves, not one that ends

New components are added every quarter from the moment of deployment; existing clients receive them automatically. Below is a summary of the last and next three quarters.

Completed Production-Grade
Core + Smart Modules
  • 5 ML models (MA, Linear, Weighted, Ridge, Ensemble) + MAPE backtest
  • GK / MK Excel uploader · 40-sheet auto type detection
  • Anomaly detection · severity score · root-cause separation
  • ROP / EOQ / Safety Stock + daily action list
  • Gemini AI + MMM (Hill + adstock) + What-if scenario
  • Slack / Email / Telegram notifications + PDF briefing
  • Multi-workspace · roles / permissions · audit log · 2FA · i18n (TR/EN/DE)
In Progress Iterative Consulting
Field-Specific Calibration
  • Field-specific model parameter calibration (product/channel-based)
  • Company-specific reporting and dashboard templates
  • Data quality auditing · sheet-type detection improvements
  • Performance optimization (cache, indexing, async workflows)
  • Small-scale custom development based on client requests
  • Accessibility (a11y) and mobile experience improvements
Planned Next 6 Months
Automation + Extensibility
  • Automatic Excel→Atlas flow (folder watching + async processing)
  • REST API extensions and webhook/event delivery
  • Granular SKU-segment forecast (sub-category / package type)
  • Workspace-based customizable dashboard widgets
  • Extended PDF report templates (industry-specific card sets)
  • Advanced AI prompt chain (campaign description → forecast) integration
Development Timeline
Mayıs 2025
Development started
Eylül 2025
5 ML models + MAPE backtest
Aralık 2025
Anomaly + Inventory modules + Multi-workspace
Mart 2026
AI (Gemini) + MMM + Scenario
Mayıs 2026
Field-ready · iterative consulting
Q3 2026
Automation (Excel flow + API)
Q4 2026
Granular forecast + widget customization

The roadmap can be reprioritized based on field-specific requests; planned together during deployment.

SSS

Frequently asked

For questions you haven't asked yet, write directly to the team — we respond within 24 hours.

Doğruluk, hold-out yöntemiyle son 3 aylık veri üzerinden MAPE (Ortalama Mutlak Yüzde Hata) olarak hesaplanır. Her ürün için 5 model paralel çalıştırılır ve en iyi performans gösteren otomatik seçilir. Test setinde Q1 (en iyi çeyrek) MAPE %14 (≈%85+ doğruluk), median MAPE %24, üst çeyrek için ise sezonsal ürünler ve sınırlı geçmiş veriye sahip SKU'lar nedeniyle daha yüksek değerler görülebilir. Tüm metrikler panelde renk-kodlu olarak görselleştirilir; sahaya alındıktan sonra veri kalitesi ve geçmiş zenginleştikçe doğruluk artar.

Sistem beş model içerir: Moving Average, Linear Regression, Weighted Seasonal, Multivariate Ridge ve Ensemble. Her ürün için backtest sonuçlarına göre en düşük MAPE veren model otomatik seçilir. İstendiğinde belirli bir model elle sabitlenebilir; tahmin sonuçları beş model için karşılaştırmalı görüntülenir.

Şu anda 200+ ürün ve 33K+ forecast kaydı ile doğrulanmış durumdadır; mimari 10K+ SKU ve milyon mertebesinde satıra ölçeklenebilecek şekilde tasarlandı. Tipik kullanımda her ürün için 24 ay geçmiş veri yeterlidir. GK (14 sayfa) ve MK (26 sayfa) Excel formatları otomatik tanınır; çok-zincirli satış verileri tutarlı işlenir.

Mevcut Excel hazırlama süreci aynen korunur. Hazırlanan dosya sürükle-bırak ile sisteme yüklenir; sayfa türleri otomatik tanınır, hatalı satırlar raporlanır. İsteğe bağlı olarak Excel→Atlas otomatik aktarım için entegrasyon workflow'u tasarlanabilir; bu durumda manuel yükleme adımı da ortadan kalkar.

Süreç, iteratif danışmanlık modeli üzerine kurgulanır. Belirlenen aralıklarla (haftalık veya iki haftalık) çalışma oturumları planlanır; her oturumda mevcut çıktılar birlikte gözden geçirilir, modeller kalibre edilir ve bir sonraki iterasyon için aksiyon listesi oluşturulur. Kapanmış bir "pilot" anlayışı yerine, devreye alma süresince kurucular tarafında doğrudan teknik refakat ve gerektiğinde özel geliştirme sağlanır.

Devreye alma kapsamında iki ayrı eğitim oturumu sunulur: yönetici dashboard kullanımı ve analiz/operasyon ekibi için derinlemesine kullanım. Üretim ortamında kritik konular için 4 saat, standart sorular için 24 saat içinde geri dönüş garanti edilir. Panel içi 1.100+ satırlık dokümantasyon ekibin sürekli erişimine açıktır.

Multi-workspace mimarisi ile veriler marka veya iş birimi düzeyinde izole edilir. Rol-tabanlı erişim kontrolü, izin yönetimi ve audit log kurumsal seviyede tasarlanmıştır. Veriler şifreli olarak saklanır; harici servislere (AI sağlayıcıları dahil) açık onay olmadan veri gönderilmez. Talep edilmesi durumunda on-premise kurulum mümkündür.

Sıfır-satış sürekliliği, ani düşüş veya yükseliş, mevsim-dışı sapma ve trend kırılması tespit edilir. Tespitler severity skoru (1-3) ile önceliklendirilir; neden analizi modülü talep, kampanya ve stok kaynaklı sapmaları ayrıştırır. Yüksek severity için Slack, e-posta ve Telegram üzerinden otomatik bildirim gönderilir.

Sistem klasik tedarik zinciri formüllerini uygular: Reorder Point = (Ortalama Talep × Lead Time) + Safety Stock; Ekonomik Sipariş Miktarı = √(2DS/H). Servis seviyesi 95%, 97% veya 99% olarak yapılandırılabilir. Sipariş aksiyon listesi günlük cron ile yenilenir ve PDF/Excel olarak dışa aktarılır.

Sistem Ayarları → Bildirimler ekranından Slack Incoming Webhook URL veya SMTP bilgileriyle yapılandırılır; ortalama kurulum süresi birkaç dakikadır. Her workspace bağımsız konfigürasyon destekler; bildirim eşikleri ve içerik şablonları özelleştirilebilir.

Klasik beş modelin yanında Gemini veya OpenAI tabanlı metinsel öngörü modülü çalıştırılabilir. Model, kampanya açıklamaları, takvim olayları veya hava durumu gibi yapısal olmayan girdileri yorumlar. AI kullanımı opsiyoneldir; veri yalnızca açık onay alındığında AI sağlayıcısına gönderilir.
Can't find your answer? Write to the team directly, we respond within 24 hours.
WhatsApp Destek

See the system with your own data

Excel'inizi yükleyin, ilk forecast birkaç dakikada elinizin altında. Devreye alma boyunca iteratif danışmanlık modeliyle doğrudan kuruculardan teknik refakat sağlanır.

Q1 MAPE
%14
+%12
Today's Anomalies 3 active
Critical 1 Medium 2
Stock Status
237 SKU
%65 healthy