Geri Dön

A mixed decision making model / methodology for digital transformation as a roadmap for automotive supplier industry

Türk otomotiv yan sanayisinin dijital dönüşümüne bir yol haritası olarak karışık karar verme modeli

  1. Tez No: 516754
  2. Yazar: HASAN ERBAY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Science and Technology, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: endüstri 4.0, dijital dönüşüm, kalite fonksiyon göçerimi, analitik hiyerarşi süreci, karışık tam sayılı programlama, industry 4.0, digital transformation, quality function deployment, analytical hierarchy process, mixed integer programming
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İşletme Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 109

Özet

Son yıllarda imalat sanayisinin dijital dönüşümü olarak adlandırılan sanayi 4.0 kavramı veya dördüncü sanayi devrimi büyük bir önem ve popülerlik kazanmıştır. Sanayi 4.0; karmaşık fiziksel makine ve aygıtların birbirine bağlı sensor ve yazılımlarla bütünleşerek gelecekte meydana gelebilecek vakaların tahmini, süreçlerin kontrolü ve daha verimli ticari ve sosyo-etik kazanımlar sağlamak olarak tanımlanabilir. Bu dönüşüm, imalat ortamının dijitalleşmesi yolunda süreçlerin otomasyonu ve ticaret sistemlerinin bir sonraki seviyeye taşınması için birbiriyle iletişim kurabilen akıllı makineler, veri kaynağı olarak akıllı sensorler, tehlikeli işlerin ikamesi olarak robotik teknolojisi, neler olduğu ve olabileceğinin değerlendirmesi için veri analitiği, şirketler arası iş birliğini daha güvenli, hızlı ve yüksek bir performansta gerçekleştirmek için bulut bilişim, dijital ortamdaki görevleri daha kaliteli yapabilmek için görüntü işleme, iş gücünü desteklemek ve daha otonom robotlar için arttırılmış-sanal gerçeklik uygulamaları, daha hızlı tasarım için üç boyutlu yazıcı kullanımı gibi teknolojilerin bir araya getirilmesiyle gerçekleşebilecektir. Yeni teknolojiler, iş modellerini dijitalleştirmek isteyen örgütler için belirsizliği de beraberinde getirmektedir. Bu teknolojiler imalat ortamlarında henüz kullanılmaya başladığı için bir bilinmezlik söz konusudur ve hangi teknolojinin kullanılacağı ve hangi yetkinliklerin gerektiği gibi sorular karar vericiler açısından en iyi stratejiyi seçebilmek için büyük bir engeldir. İmalat sanayisinde kullanılabilecek teorik ve pratik karar verme modelleri halen yeterli olgunluk seviyesinde değildir. Bu çalışmada imalat sanayisini temsilen otomotiv yan sanayisi seçilmiştir. Dijital dönüşüm konusundaki yaklaşımlar çoğunlukla sanayi 4.0 teknolojilerini sağlayan organizasyonlar tarafından tanımlanmış ve analiz edilmiştir. Literatürde ise özellikle Türkiye gibi teknolojik olarak bağımlı ve takipçi bir statüde bulunan ülkelerdeki dijital dönüşüm üzerine yapılmış çalışma sayısı oldukça sınırlıdır. Türk otomotiv yan sanayisinin dönüşümünde imalat süreçlerini analiz eden detaylı bir yol haritasına ihtiyaç vardır. Bu ihtiyaca binaen endüstri 4.0 teknolojilerinin faydalarının ve potansiyel engellerin tanımlanması ve en iyi stratejinin seçilmesi amacıyla analitik hiyerarşi süreci, ihtiyaçlar analiz teknikleri kullanılarak çok boyutlu bir karar verme yöntemi sunulmuştur. Öncelikle dijital dönüşümün başarılı bir şekilde uygulamak isteyen girişimler için uzmanlarla derinlemesine görüşmelerle; dijital dönüşümün potansiyel faydaları, bu faydalara ulaşmak için kullanılması gereken teknolojik araçlar ve bu teknolojilerde yer alan potansiyel tehdit ve engeller tespit edilmiştir. Daha sonra uzmanlar, akademik çalışmalar, piyasa analiz raporlarından dijital dönüşüm veya endüstri 4.0 kavramlarının sunabileceği potansiyel ve mevcut faydalar, teknolojiler ve engeller araç ve engeller altında detay alt başlıklar oluşturulmuştur. Veriler ise imalat sanayisinde yetkin katılımcılardan mülakat ve anket yöntemiyle sağlanmıştır. Teknoloji, fayda ve engellerin farklı boyutlarda bir arada sunulması sebebiyle bunların önceliklendirilmesi ve göreliliklerini belirlemek amacıyla AHP metodu kullanılmıştır. Son aşamada ise en iyi stratejinin belirlenmesi amacıyla AHP ve QFD metotlarından elde edilen çıktılar kullanılarak karışık tam sayılı programlama modeli kurulmuştur. Çalışmada kullanılan esnek ve adapte edilebilir metotlar sırasıyla analitik hiyerarşi süreci, kalite fonksiyon dağılımı ve karışık tam sayılı programlamadır. Sonuç olarak fayda, araç ve tehdit ana başlıkları (fayda, teknoloji, engel) altında detaylandırılmış çok boyutlu bir ağ oluşturulmuş, bu ağ üzerindeki ana başlıklar arasındaki çapraz önem dereceleri, alt başlıklar (fayda; süreç verimliliğini arttırmak, teknloji; veri analizi, tehdit; siber güvenlik endişeleri gibi) arasında ilgili olma seviyeleri özgün bir anket formuyla tespit edilmiştir. Ana başlıklar arasındaki önem derecelerini belirlemek için analitik hiyerarşi süreci (AHP) metodu seçilmiştir, her bir öge kendi aralarında ayrı ayrı mukayese edilmiştir. Analitik hiyerarşi sürecinin çıktıları daha sonraki adımlarda karışık tam sayılı programlama metodunun önemli girdilerinden bir tanesini oluşturacaktır. Alt başlıkların birbiriyle çapraz ilgili olma seviyeleri ise kalite fonksiyon göçerimi (QFD) metodu kullanılarak tespit edilmiştir. Buna göre her bir alt fayda başlığı kümesinin her bir teknoloji alt başlığı kümesiyle ikili değerlendirmesi puanlama yapılarak tayin edilmiştir. Hangi teknoloji vasıtasıyla hangi fayda ne seviyede gerçekleştirilebilir ve ikili değerlendirmenin ilgi seviyesi nedir sorularına cevap aranmıştır. Bu metodun çıktıları da daha sonraki adımlarda karışık tam sayılı programlama metodunun önemli girdilerinden bir tanesini oluşturacaktır. Çalışmanın son adımında fayda-teknoloji-engel ağı üzerindeki en kuvvetli (önem-ilgi bileşkesi en yüksek) bağlantıları bulması için tasarlanmış bir karışık tam sayılı programlama (MIP) modeli kurulmuştur. Model, en kuvvetli bağlantıları veya karar stratejilerini seçerken iki ana hedefe ulaşmak üzere tasarlanmıştır. Bunlar; ağ üzerinde seçilecek karar stratejilerini en aza indirmek ve seçilecek karar stratejilerinin önem-ilgi bileşkesini en yüksekte tutmaktır. Model bu yönüyle birbirleriyle çelişen iki hedefi gerçekleştirmek isteyeceği için her iki hedef arasında telafi ayarlaması yapmak amacıyla bir karar parametresi kullanılmıştır. Model bu yönüyle farklı ve yenilikçi bir model olmuştur. Sunulan yöntem çeşitli vakalar için esnek ve adapte edilebilir bir yapıda kullanılabilir. Tam sayılı programlama, AHP ve QFD yöntemlerinden elde edilen esnek ve öznel çıktılar kullanılacağı için farklı denemelerde en iyi ilişkiyi seçecektir. Ayrıca karar parametresi sayesinde ağ optimizasyonu isteğe Çalışma Türkiye'deki otomotiv sanayi için uygulanmıştır, tabii ki esnek ve adapte edilebilir yenilikçi özellikleri sayesinde farklı sektörlerde farklı uzman öngörüleriyle daha farklı ve uygun sonuçları verebilecektir. Sunulan karar verme modelinin endüstri 4.0 teknolojileri, faydaları ve engelleri bağlamında girişimcilere ve yöneticilere yol gösterecek sağlam ve özgün bir örnek olması, daha iyi ve sistematik bir yaklaşımla dijital dönüşümün potansiyel fayda ve etkilerinin değerlendirilip kaynakların daha verimli kullanılması amaçlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In recent years, digital transformation in manufacturing industry that is conceptualized as industry 4.0 and underlined as the Fourth Industrial Revolution have gained importance and popularity. Industry 4.0 namely digital transformation is defined as the integrating of complex machineries with smart sensors and software to predict, manipulate and plan for more sustainable business and societal outcomes. This transformation referred to the trends towards digitization of the manufacturing environments which takes the automation of processes and business systems to a next level by introducing intelligent usage of inter-communicating machines through the usage of technologies such as smart sensors to get reliable data for analysis, robotics technology to replace the labor for dangerous tasks as well as precise operations, data analytics to analyze what is happening and what will probably happen, cloud computing for a faster and reliable cooperation among companies with a performance, image processing to execute the operations with higher level of quality in a digitized environment, VR/AR to support labor and make robots more autonomous, 3D printing to shorten time to market and various state-of-art technologies with far too numerous benefits. New technologies arise uncertainty and unclarity for those organizations planning to transform their business models into digital. As the use of these technologies are newly emerging in manufacturing environments and stands as an uncertainty environment, identification and selection of the Industry 4.0 technologies and tools occurred as a challenge that is faced by manufacturing industry decision makers in the user side. Benefits and the barriers of the digital transformation is unclear, and selection of the best strategy is difficult requiring high level of knowledge and expertise competency. Theoretical and practical frameworks of roadmaps and decision making models that can be utilized for guiding manufacturing industry still remains insufficient or immature. Automotive supplier industry is chosen as the representing sector of manufacturing industries. Approaches on digital transformation are described and analyzed by the industry 4.0 technology providers, and the numbers of academic studies for users are limited in the literature. The literature is lack of studies especially for the dependent and follower countries such as Turkey that has limited resources and strict constraints. Although there are some reports and research studies on the digital transformation proposing an overall evaluation with generic expressions, it is needed to analyze manufacturing processes based on a detailed perspective for Turkish automotive industry. In this context, based on this emerging need, this study aims to present a hybrid method of decision making on prioritizing Industry 4.0 technologies and tools as a roadmap for technology selection and planning in manufacturing industry. This study proposes a multi-dimensional and hybrid methodology that covers technological issues, competitive competencies and managerial pillars. By combining the pillars of technological tools, benefits and challenges of their usage in manufacturing industry, the proposed model utilizes multi-criteria decision support model, namely AHP, a Needs Analysis framework based on Quality Function Deployment approach, and integer programming together in a stage based process. Data collected via interviews and survey, the qualified participant having manufacturing excellence are preferred. AHP (Analytical Hierarchy Process) is selected the best tool to assure relativity and prioritization as the technologies are pushed to be used all together, but the resources are limited. QFD (Quality Function Deployment) is selected as it is needed to choose the preferable strategy among the multiple dimensions and their interactions proposing an intervention matrix. At the final phase, a MIP model is used to collect and select the outputs from AHP and QFD tools to be able to reach the best strategy among the interactions between the dimensions. The proposed methodology suggests a flexible and adaptable structure which can be employed for various cases. As the inputs of MIP is derived from AHP and QFD, the MIP would select respective connections among the network based on the outputs of AHP and QFD. The proposed decision making model is expected to represent a solid practical and unique example that can guide the entrepreneur and the government in terms of the potential benefits, technologies and the barriers of industry 4.0 and enable them to better and systematically understand the potential impacts and benefits of digital transformation, and also to allocate resources more effectively.

Benzer Tezler

  1. Stratejik yönetime dayalı okul gelişim endeksinin oluşturulması: Bir karma yöntem araştırması

    Development of a strategic management-based school development ındex: A mixed method research

    HİLAL GÜRKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ ÖZDEMİR

  2. Risk management in banking and an application for value at risk (VAR) measurement

    Bankacılıkta risk yönetimi ve riske maruz değer (RMD) ölçümü üzerine bir uygulama

    ÜMİT ARIKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZALP VAYVAY

  3. Bankalarda risk yönetimi ve VaR'ın sermaye yeterliliğine etkileri

    Başlık çevirisi yok

    BARIŞ AKÇAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. SUAT TEKER

  4. Yenilenebilir enerji planlaması için bütünleşik çok amaçlı bir karar modeli önerisi

    An integrated multi-objective decision model for renewable energy planning

    BEYZANUR ÇAYIR ERVURAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAMAZAN EVREN

  5. Veri odaklı karar almada makine öğrenmesi algoritmaları

    Machine learning algorithms in data-driven decision making

    MUHAMMED KARA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YÜKSEL TERZİ