Geri Dön

Teknoloji kabul modeli ile robotik süreç otomasyonu kullanım niyetinin analizi

Analysis of intention to use robotic process automation with technology acceptance model

PDF İndir

  1. Tez No: 1020827
  2. Yazar: ELİF ÇELİKTEPE OK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜLHAYAT GÖLBAŞI ŞİMŞEK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Dijital dönüşüm çağında, kurumsal operasyonların hızlandırılması ve süreç verimliliğinin maksimize edilmesi hedefiyle Robotik Süreç Otomasyonu (RSO) yatırımları organizasyonlar genelinde hızla artmaktadır. Geçmişte yalnızca Bilgi Teknolojileri departmanlarının inisiyatifinde yürütülen otomasyon girişimleri, günümüzde çok disiplinli bir yapıya evrilmiştir. Ancak mevcut literatür, yazılımlardan beklenen teorik çıktılar ile sahadaki fiili performans arasında belirli tutarsızlıklar olduğunu göstermektedir. Bu gereksinimden yola çıkan çalışma, RSO teknolojisinin kullanıcılar tarafından benimsenme süreçlerini Teknoloji Kabul Modeli (TKM) ekseninde ampirik olarak incelemeyi hedeflemektedir. Araştırma modeli kapsamında toplanan veriler, SmartPLS yazılımı kullanılarak Kısmi En Küçük Kareler Yapısal Eşitlik Modellemesi (PLS-SEM) yöntemiyle analiz edilmiştir. Hipotezler, t> 1.96 ve p <0.05 kriterleri baz alınarak değerlendirilmiştir. Analiz sonuçlarına göre, Alışkanlık (H) değişkeninin hem Algılanan Kullanım Kolaylığı (PEOU) (β = 0.231; t = 2.262; p = 0.024) hem de Algılanan Fayda (PU) (β = 0.306; t = 2.330; p = 0.020) üzerinde istatistiksel olarak anlamlı ve pozitif bir etkiye sahip olduğu görülmüş; H1a ve H1b hipotezleri desteklenmiştir. Sistem Kalitesinin (SQ) kullanım kolaylığı üzerinde güçlü ve pozitif bir etkisi bulunurken (β = 0.431; t = 4.283; p <0.001) ve H2b desteklenirken; algılanan fayda üzerindeki etkisinin anlamlı olmadığı (β = 0.106; t = 0.633; p = 0.527) tespit edilmiş ve H2a reddedilmiştir. Benzer şekilde, kullanım kolaylığının algılanan fayda üzerindeki etkisinin de anlamsız olduğu (β = 0.270; t = 1.176; p = 0.240) görülerek H3 hipotezi reddedilmiştir. Davranışsal niyet üzerinde ise hem Algılanan Fayda (β = 0.281; t = 2.084; p = 0.037) hem de Kullanım Kolaylığının (β = 0.326; t = 2.826; p = 0.005) anlamlı pozitif etkileri olduğu doğrulanarak H4 ve H5 desteklenmiştir. Genel hatlarıyla yedi hipotezden beşinin desteklendiği bu çalışma; RSO sistemlerinin benimsenmesinde mevcut alışkanlıkların ve sistem kalitesinin kullanım kolaylığını yönlendiren birincil itici güçler olduğunu, kullanım kolaylığı ve fayda algısının ise davranışsal niyeti doğrudan tetiklediğini ampirik kanıtlarla ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

In the era of digital transformation, investments in Robotic Process Automation (RPA) are rapidly increasing across organizations with the aim of accelerating corporate operations and maximizing process efficiency. Automation initiatives, which were traditionally carried out solely under the initiative of Information Technology (IT) departments, have evolved into a multidisciplinary structure today. However, current literature reveals certain discrepancies between the theoretical outputs expected from the software and the actual performance observed in practice. Driven by this necessity, this study aims to empirically examine the adoption processes of RPA technology by users within the framework of the Technology Acceptance Model (TAM). The data collected within the scope of the research model were analyzed using the Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) method via SmartPLS software. The hypotheses were evaluated based on the criteria of t > 1.96 and p < 0.05. According to the analysis results, the Habit (H) variable was found to have a statistically significant and positive effect on both Perceived Ease of Use (PEOU) (β = 0.231; t = 2.262; p = 0.024) and Perceived Usefulness (PU) (β = 0.306; t = 2.330; p = 0.020), thus supporting hypotheses H1a and H1b. While System Quality (SQ) had a strong and positive effect on perceived ease of use (β = 0.431; t = 4.283; p < 0.001), supporting H2b; its effect on perceived usefulness was determined to be insignificant (β = 0.106; t = 0.633; p = 0.527), leading to the rejection of H2a. Similarly, the effect of perceived ease of use on perceived usefulness was observed to be insignificant (β = 0.270; t = 1.176; p = 0.240), resulting in the rejection of hypothesis H3. Regarding behavioral intention, both Perceived Usefulness (β = 0.281; t = 2.084; p = 0.037) and Perceived Ease of Use (β = 0.326; t = 2.826; p = 0.005) were confirmed to have significant positive effects, thereby supporting H4 and H5. Overall, supporting five of the seven hypotheses, this study provides empirical evidence that existing habits and system quality are the primary drivers guiding perceived ease of use in the adoption of RPA systems, while ease of use and perceived usefulness directly trigger behavioral intention.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    735607

    Robotik süreç otomasyonu uygulamasının teknoloji kabul modeliyle incelenmesi: Bankacılık sektöründen bir örnek

    Robotic process automation application investigation with thetechnology acceptance model: An example from the banking sector

    MÜCAHİT RÜSTEM İREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İş Analitiği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET EMİN OKUR

  2. Tez No

    936888

    Yeni nesil dijital dönüşüm platformu Low-Code No-Code kullanımının örgütlere etkisinin araştırılması: Entegre TAM - TOE modeli

    Investigating the impact of using the new generation digital transformation platform Low-Code - No-Code on organisations: Integrated TAM - TOE model

    ZÜLCENAH ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İşletmeİstanbul Arel Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURDAN ÇOLAKOĞLU

  3. Tez No

    911200

    Histogram-based sampling and multi-level global registration for 3D point clouds

    3B nokta bulutları için histogram tabanlı örnekleme ve çok katmanlı global eşleştirme

    OSMAN ERVAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  4. Tez No

    720977

    3B nokta bulutlarının derin öğrenme yöntemiyle semantik segmentasyonu

    Semantic segmentation of 3D point clouds using deep learning methods

    MERT BEŞİKTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CANER GÜNEY

  5. Tez No

    854902

    Kamkat meyvesi için derin öğrenme tabanlı otonom hasat robotu

    Deep learning based autonomous harvest robot for kumqat fruit

    MEHMET DERSUNELİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİskenderun Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAKUP KUTLU

Geri Dön