SPACE Matrisi Analizi'nin Bulanık Mantık Genişlemesi: Hibrit stratejik pozisyon belirleme üzerine bir öneri

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

Tez No: 811834
Yazar: SAİM ÖZEL
Danışmanlar: DOÇ. DR. TUNCAY GÜRBÜZ
Tez Türü: Yüksek Lisans
Konular: İşletme, Business Administration
Anahtar Kelimeler: SPACE Matrisi, Bulanık Sistem, Bulanık Mantık, SPACE Matrix, Fuzzy Logic
Yıl: 2023
Dil: Türkçe
Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
Sayfa Sayısı: 80

Özet

Çalışma SPACE Matrisi Analizi'nin Bulanık Mantık Genişlemesi üzerine bir inceleme ve hibrit stratejik pozisyon belirlenmesi üzerine bir örnek ile konunun açıklanması üzerine inşa edilmiştir. Böylelikle SPACE Matrisi analizinin eksik ve geliştirilebilecek yönlerinin ortaya konulması, bu eksik ve geliştirmeye açık hususların Bulanık Mantık yöntemiyle iyileştirilebileceğini gösterilmesi ve analiz sonucu hibrit strateji önerilerinin geliştirilmesi hedeflenmiştir. SPACE Matrisi analizinin bazı konularda yetersiz olduğu ve geliştirilmesi gereken hususları olduğu değerlendirilmiş, bu geliştirilmesi gereken yönler listelenmiş, bu yönlerden birkaçının iyileştirilmesi için analiz Bulanık Sistem kullanılarak genişletilmiş ve Bulanık Sistemde tanımlanan SPACE Matrisi analizinin hibrit bir pozisyon tavsiyesi vererek, şirketler için daha kesin ve daha uygulanabilir bir sonuç çıkarması amaçlanmıştır. SPACE Matrisi şirketlerin uygulaması gereken stratejiler konusunda tavsiyeler veren bir analiz metodudur. Bu analiz şirketin finansal verileri, çevresel koşullar, pazardaki gücüne yönelik bilgiler ve bulundukları pazarın çekiciliğine göre verilen puanların sonucu olarak iki eksen üzerinde şirketlere değerler verir. Her bir faktör (Finansal Güç, Rekabetçi Avantaj, Endüstri Gücü ve Çevresel Stabilite) için belirlenen alt faktörlere puanlar verilir. Her bir faktörün kendi alt faktörleri vardır. Örneğin Finansal Güç faktörü için alt faktörler; sermaye, likidite vb. olarak ifade edilebilir. Alt faktörler puanlandıktan sonra ortalamaları alınarak ana faktörün puanı belirlenir. Bu dört faktör iki eksene oturmuştur. Y ekseninde Finansal Güç ve Çevresel Stabilite bulunmaktadır. X ekseninde ise Rekabetçi Avantaj ve Endüstri Gücü bulunur. Bu iki eksene göre puanlara göre şirketler dört bölgeden birine oturur. Analizin sonucunda ise şirketlere agresif, defansif, tutucu ve rekabetçi strateji uygulanmasına yönelik fikirler verir. Ancak bu analizin çeşitli gelişmeye açık yönlerinin bulunduğu değerlendirilmektedir. Bu yönlerden birisi de girdi verilerinin sözel olarak tanımlanamaması, çıktıların ise kesin olarak bir stratejiyi işaret etmesi hususlarıdır. Bu çalışmada bu unsurlar ele alınmış ve iyileştirilmesi için neler yapılabileceği incelenmiştir. Bu hususun iyileştirilmesi için bulanık mantık yönteminin uygulanmasının faydalı olacağına ilişkin bir değerlendirme yapılmıştır. Örneğin girdilerin sözel olarak ifade edilebilmesi için bulanık sistemde bu girdiler üyelik fonksiyonları ile tanımlanmıştır. Çıktıların ise SPACE Matrisi analizinde eksenlere çok yakın olması durumunda, yani iki davranış bölgesinin arasında bir yerde (çalışmada gri bölge olarak tanımlanmıştır) olması durumunda hangi miktarda hangi bölgede olduğunun bulanık mantık ile değerlendirilebileceği görülmüştür. Böyle bir durumda ise nasıl stratejiler uygulanabileceğine dair tavsiyelerde bulunulmuştur. Bu bölgelerde yer alan stratejileri ifade etmek için hibrit stratejiler tanımlanmıştır. Böylelikle daha isabetli stratejiler tavsiye etmesi için SPACE Matrisi analizi geliştirilmiştir. Bu amaçla bu çalışma yürütülmüştür. Çalışmada öncelikle stratejik yönetimin tanımı yapılmıştır. Stratejik yönetimin amacı ve hedefleri belirtilmiştir. Stratejik yönetimin nasıl yürütülebileceğine yönelik olarak yapılan veya yapılması gereken çalışmalar gösterilmiştir Stratejik yönetimin temelini oluşturan analizler anlatılmıştır. Stratejik yönetim şirketlerin hedeflerini belirlemeleri, hedeflerine ulaşabilmeleri için gerekli olan kaynakları tanımlamaları ve bu kaynakları en doğru şekilde kullanarak hedefe ulaşmak için yapılması gerekenleri tanımlamaktadır. Stratejik yönetimin doğru şekilde yürütülebilmesi için gerekli stratejiler belirtilmiştir. Bu stratejiler arasından çalışmanın ana konusu olan SPACE Matrisi anlatılmıştır. SPACE Matrisi analizinin çıkış noktası belirtilmiştir. Çıkış noktası ile birlikte SPACE Matrisi'nin kullanım yerleri ile ilgili yapılan çalışmalar incelenmiştir. İlerleyen alt bölümlerde SPACE Matrisi analizinin faktörleri birer birer anlatılmıştır. SPACE Matrisi analizinde bulundukları eksenler, eksenlerin neyi ifade ettiği ve faktörlerin nasıl konumlandığı detaylandırılmıştır. Daha sonra faktörlerin alt faktörleri, her faktör için birer birer sıralanmıştır ve bir tablo ile gösterilmiştir. Devam eden bölümde stratejiler birer birer anlatılmıştır. Şirketlerin içinde bulundukları alanda hangi stratejiyi uygulamaları gerektiği belirtilmiştir. Her bir stratejiye denk gelen şirketin izlemesi gereken davranışlar anlatılmıştır. Yine faktörlerde olduğu gibi stratejiler de bir tablo ile özetlenmiştir. SPACE Matrisi analizinin faktörleri ve stratejileri tanımlandıktan sonra analizin geliştirilmeye açık yönleri ifade edilmiştir. Radder ve Louw'un (1998) araştırmasında olduğu gibi SPACE Matrisi'nin geliştirilmeye açık yönleri listelenmiştir. Çünkü analizin daha verimli olması ve daha doğru bir strateji sonucu verebilmesi için analizin de daha gelişmiş ve etkin olması gerekmektedir. İşte bu etkinliği arttırmak için SPACE Matrisi analizinin geliştirilmeye açık yönleri ortaya konulmalı ve geliştirmek için tavsiyeler ve uygulamalar oluşturulmalıdır. SPACE Matrisi'nin geliştirilmeye açık yönleri tanımlandıktan sonra bu yönde yapılan çalışmalar incelenmiştir. İncelenen çalışmalarda değinilmeyen hususlar belirlenmiş ve değerlendirilmiştir. İlgili hususlardan biri faktörlerin sözel olarak ifade edilememesidir. Bir diğer geliştirilmeye açık olarak görülen husus ise sonuçların kesin bir stratejiyi sonuç olarak vermesidir. Buna göre sonuçta bir şirket yalnızca ve kesin olarak bir davranış sergilemelidir. Ancak gerçek hayatta bu böyle değildir. Sonuçlar grafikte gözlendiğinde bazı sonuçların bir davranış bölgesinde çok daha ortalarda olduğu, bazı sonuçların ise eksenlere oldukça yakın olduğu görülmüştür. Bu durum bir şirketin finansal olarak iyi olduğu ancak göreceli olarak diğer bir şirket kadar iyi olmadığı veya aynı ifadeyi diğer faktörler için de uygularsak; rekabetçi avantajının yüksek olduğu ancak az bir miktar yüksek olduğu, bulunduğu sektörün çekiciliğinin düşük olduğu ancak çok fazla düşük olmadığı veya çevresel stabilitenin kötü ancak aşırı durumda kötü olmadığı ifade edilebilmektedir. Bu durumda şirket grafikte eksenlere yakın bir yerde bulunmaktadır. Bu noktayı belirlemek için ne yapılabileceği değerlendirilmiş ve iki husus için de bulanık mantık uygulanarak gelişkin bir sonuç elde edilebileceği tahmin edilmiştir. Böylelikle çalışmanın ana temelinin SPACE Matrisi analizinin bulanık mantık ile çözülmesi olması gerektiği belirlenmiştir. Üçüncü bölümde bulanık mantık ve bulanık sistem anlatılmıştır. Öncelikle bulanık mantığın çıkışı ve neden ortaya çıktığı ifade edilmiştir. Klasik mantıkla gerçek hayattaki durumların yeteri kadar ifade edilememesi sonucunda bulanık mantık teorisinin geliştirildiği belirtilmiştir. Bulanım mantık uygulamaları açık kaynaklardan incelenmiş ve anlatılmıştır. Bulanık mantık hayatımızda birçok noktada bize fayda sağlamaktadır. Fabrikaların denetiminde, asansörlerde, beyaz eşyalarda, sismik araştırmalarda, hatta tarım da bile kullanılmaktadır. Bu uygulamalar bu bölümde ayrı ayrı belirtilmiş ve açık kaynaktan referansları verilmiştir. Bulanık sistemin ne olduğu ve nasıl çalıştığı gösterilmiştir. Bulanık sistemin hangi durumlarda kullanılması gerektiği, ne gibi faydaları olduğu, hangi sorunları çözmemize yardımcı olabileceği gibi hususlar belirtilmiştir. Daha ilerleyen aşamada bulanık sistemin yapısını teşkil eden alt unsurları tanıtılmıştır. Bulanık sistem dört aşamadan oluşmaktadır. Bunlar sırasıyla girdi olan üyelik fonksiyonları, bulanıklaştırma, çıkarım sistemi ve durulaştırmadır. Özet olarak üyelik fonksiyonları ile sisteme girilen veriler bulanıklaştırılmakta, çeşitli çıkarım metotları ve kuralları ile sistem tanımlanmakta, buna göre bulanıklaşıp sistemde çözülen veriler son aşamada durulaştırma metotları ile durulaştırılarak sonuç elde edilmektedir. Bu bölümde tüm bu alt unsurlar örnekleri ve çeşitli uygulamalarıyla anlatılmıştır. Üyelik fonksiyonunun çeşitleri, çıkarım sistemleri, durulaştırma metotları bu bölümde okuyucuya ayrı ayrı tanıtılmıştır. Dördüncü bölümde SPACE Matrisi analizimizin nasıl bulanık sisteme entegre edilebileceği üzerinde durulmuştur. Bunun için bir matematik programı olan MATLAB uygulamasında bulanık sistem kurulmasına yönelik incelemeler yapılmış ve MATLAB programının Fuzzy Logic Toolbox modülünde bir bulanık sistem kurulabileceği görülmüştür. Fuzzy Logic Toolbox modülünün nasıl kullanılacağı incelenmiş ve SPACE Matrisi analizinin bu modüle entegre edilmesi hedeflenmiştir. Yapılan incelemede MATLAB programındaki Fuzzy Logic Toolbox modülünde farklı üyelik fonksiyonlarının tanımlanabildiği (bir önceki bölümde açıklanan üyelik fonksiyonları MATLAB'teki bu modülde bulunmaktadır), çıkarım sisteminin seçilebildiği, kuralların tanımlanabildiği ve durulaştırma metodunun seçilebildiği görülmüştür. Buna göre SPACE Matrisi analizinin iki ana ekseni için iki ayrı bulanık sistem kurulmasına karar verilmiştir. Her bir eksen için birer bulanık sistem kurularak, analizdeki faktörler bu iki sisteme birer üyelik fonksiyonu ile tanımlanacaktır. Modüldeki üyelik fonksiyonu seçeneklerinden üçgensel üyelik fonksiyonun daha uygun olduğu değerlendirilerek, girdiler için bu fonksiyon kullanılmıştır. Çıktıların ise ikinci aşamada bir bulanık sisteme entegre edilmesi sonucunda nihai sonuç olan davranışın elde edilmesi planlanmıştır. Sonuç üyelik fonksiyonları da girdilere benzer şekilde üçgen üyelik fonksiyonu olarak seçilmiştir. Eksenlerdeki bulanık sistemin çıktıları ise ikinci seviyedeki bulanık sisteme girdi olarak üyelik fonksiyonları şeklinde tanımlanmış ve böylelikle çıktımızın sonuç olan davranışı vermesi sağlanmıştır. Durulaştırma yöntemi olarak ise literatürde en çok kullanıldığı görülen ağırlık merkezi yöntemi kullanılmıştır. MATLAB programında bu kurgu uygulanarak sistemimiz oluşturulmuştur. Her bir faktör için sözel olarak da ifade edilebilecek birer üyelik fonksiyonu tanımlanmıştır. Daha sonra sistem çıktısı da birinci aşamada eksen bazında üyelik fonksiyonu ile tanımlanmıştır. İkinci seviyeye birinci seviyenin sonuçları girdi olarak ilave edilmiştir. Sistemi oluşturmak için birinci aşamada her bir faktör için dört üyelik fonksiyonu belirlenmiş ve her bir eksen için ise yedi adet çıktı fonksiyonu tanımlanmıştır. İlk seviyede bulanık sistemi çalıştırmak için on altı adet kural sisteme girilmiştir. İkinci seviye için iki eksendeki yedi üyelik fonksiyonu girdi olarak belirlenmiş, çıktı olarak ise her bir davranışı içeren dört adet sonuç üyelik fonksiyonu ifade edilmiştir. Bu aşamada kırk dokuz adet kural tanımlanmıştır. Oluşturulan sistemi doğrulamak için dört ayrı örnek ile sistem çözülmüştür. Alınan sonuçların tutarlı olduğu görülmüştür. Bulanıklaştırma işlemi sonrası sonuçlar ait oldukları üyelik fonksiyonu değil sonuç değeri olarak ele alındığında eksene yakın olması gereken sonuçların ara değer aldığı ve böylelikle eksene yakın değerlerin elde edilebilmesi hedefine ulaşıldığı görülmüştür. Örneğin tutucu davranış ile agresif davranış arasında olması beklenen puanlar sisteme girilmiş ve sonucun tutucu bölge ile agresif bölge arasında olduğu doğrulanabilmiştir. Bu ara değerlerde olan sonuçların nasıl yorumlanabileceği hususu bir sonraki bölümde değerlendirilmiştir. Ara değerlere gri bölge denilerek her bir gri bölge ayrı ayrı ifade edilmiştir. Gri bölgelerde yer alan stratejilerin hibrit olması gerektiği belirlenerek, bu hibrit stratejiler için nasıl davranışlar sergilenebileceği, nasıl uygulamalar yapılabileceğine yönelik tavsiyeler sunulmuştur. Dört adet eksen için dört adet hibrit bölge tanımlanmıştır. Bu bölgeler tutucu ve agresif bölge arasındaki“CONS-AGG”, rekabetçi ve agresif bölge arasındaki“COMP-AGG”, rekabetçi ve defansif bölge arasındaki“DEF-COMP”ve defansif ile tutucu bölge arasındaki“DEFCON”bölgeleridir. Bu bölümde her bir bölge için yapılması gerekenler ayrı ayrı ifade edilmiştir. Bu ara bölgelerde bulunduğu eksen aralığına göre hangi davranıştan hangi uygulamaları alması gerektiği yönünde tavsiyeler tanımlanmıştır. Örneğin agresif bölgede yer alıyor olmasına rağmen rekabetçi bölge ile aradaki eksene çok yakın olan, başka bir ifadeyle gri bölgede kalan bir şirketin finansal gücü oranında agresif davranış sergilemesi, öte yandan finansal gücü yüksek olan firmalarla stratejik ortaklık gibi rekabetçi stratejiler de uygulaması gerektiği belirtilmiştir. Böylelikle SPACE Matrisi analizini bulanık mantıkta çözen bir şirketin uygulaması gereken strateji için çok daha detaylı bir tavsiye sunabilmesinin sağlanabileceği görülmüştür. Sonuç bölümünde yapılan geliştirme özetlenmiş ve elde edilen sonuçların, bulanık mantığın SPACE Matrisi için kullanılabilmesi yönünde olduğu belirtilmiş ve çalışmanın hedeflere ulaştığı ifade edilmiştir. Daha sonra ileri çalışmalar ve yöntemler ile SPACE Matrisi analizinin nasıl daha fazla geliştirilebileceğine dönük olarak tavsiyeler sıralanmıştır.

Özet (Çeviri)

The study is built on a review of the Fuzzy Logic Expansion of SPACE Matrix Analysis and an illustration of the hybrid strategic positioning with an example. Thus, it is aimed to reveal the deficiencies and aspects of SPACE Matrix analysis that can be improved, to show that these deficiencies and open issues can be improved by the Fuzzy Logic method, and to develop hybrid strategy proposals as a result of the analysis. It has been evaluated that SPACE Matrix analysis is insufficient in some areas and there are some areas that need improvement, these aspects are listed, the analysis is expanded by using the Fuzzy System to improve a few of these aspects, and the SPACE Matrix analysis defined in the Fuzzy System is aimed to provide a more precise and more applicable result for companies by giving a hybrid position recommendation. SPACE Matrix is an analysis method that gives advice on the strategies that companies should implement. This analysis gives values to companies on two axes as a result of the company's financial data, environmental conditions, information about its power in the market and the scores given according to the attractiveness of the market they are in. Points are given to the sub-factors determined for each factor (Financial Strength, Competitive Advantage, Industry Attractiveness and Environmental Stability). Each factor has its own sub-factors. For example, for Financial Power factor; capital, liquidity etc. can be expressed as its sub-factor. After the sub-factors are scored, their average is taken to determine the score of the main factor. These four factors deploy on two axes. On the Y axis there are Financial Strength and Environmental Stability. On the X-axis is Competitive Advantage and Industry Attractiveness. According to the scores according to these two axes, companies deploy in one of the four regions. As a result of the analysis, it gives ideas to companies to implement aggressive, defensive, conservative or competitive strategies. However, it is considered that this analysis has various aspects that are open to development. There are studies in open sources for a few of these aspects. In this study, these elements are discussed and what can be done to improve them is examined. In order to improve this issue, an evaluation has been made that it would be beneficial to apply the fuzzy logic method. For example, in order to express the inputs verbally, these inputs are defined with membership functions in the fuzzy system. It has been seen that if the outputs are very close to the axes in the SPACE Matrix analysis, that is, they are somewhere between two posture regions (defined as the gray region in the study), it can be evaluated with fuzzy logic in which amount and in which region. In such a case, recommendations were made on how to implement strategies. Hybrid strategies have been defined to express the strategies involved in these regions. Thus, SPACE Matrix analysis was developed to recommend more accurate strategies. For this purpose, this study was carried out. In the study, first of all, the definition of strategic management was made. The purpose and objectives of strategic management are stated. Studies that have been done or should be done on how strategic management can be carried out are shown. The analyzes that form the basis of strategic management are explained. Strategic management defines companies' goals, defines the resources required to reach their goals, and defines what needs to be done to reach the goal by using these resources in the most optimum way. Necessary strategies for the proper execution of strategic management are specified. Among these strategies, SPACE Matrix, which is the main subject of the study, is explained. The starting point of SPACE Matrix analysis is specified. Along with the starting point, the studies on the usage areas of SPACE Matrix were examined. In the following subsections, the factors of SPACE Matrix analysis are explained one by one. The axes in SPACE Matrix analysis, what the axes represent and how the factors are positioned are detailed. Then, the sub-factors of the factors are listed one by one for each factor and are shown with a summary table. In the following section, the strategies are explained one by one. It is stated which strategy the companies should implement in the area they are in. Postures and behaviors to be followed by the company corresponding to each strategy are explained. Again, as with the factors, the strategies are also summarized with a table. After defining the factors and strategies of SPACE Matrix analysis, aspects of the analysis that are open to improvement are expressed. As in Radder and Louw's (1998) research, SPACE Matrix's areas of improvement are listed. Because in order for the analysis to be more efficient and to give a more accurate strategy result, the analysis must also be more advanced and effective. In order to increase this efficiency, the open aspects of SPACE Matrix analysis should be revealed and recommendations and practices should be created to improve it. After defining the aspects of SPACE Matrix that are open to development, the studies carried out in this direction were examined. The issues that were not mentioned in the studies examined were determined and evaluated. A related issue is that factors cannot be expressed verbally. Another point that is seen as open to improvement is that the results give a specific strategy. Accordingly, ultimately, a company should only and definitively take a stand. But in real life this is not so. When the results are observed in the graph, it is seen that some results are much more in the middle of an attitude region, and some results are quite close to the axes. This is a situation where a company is financially good but not as good as another company relatively, or if we apply the same expression for other factors; it can be stated that the competitive advantage is high but slightly high, the attractiveness of the sector is low but not too low, or the environmental stability is bad but not bad in extreme cases. In this case, the company is located near the axes on the chart. What can be done to determine this point has been evaluated and it has been estimated that an improved result can be obtained by applying fuzzy logic for both issues. Thus, it was determined that the main basis of the study should be the solution of SPACE Matrix analysis with fuzzy logic. In the third chapter, fuzzy logic and fuzzy system are explained. First of all, the emergence of fuzzy logic and why it emerged are stated. It has been stated that fuzzy logic theory was developed as a result of the inability to adequately express real-life situations with classical logic. Fuzzy logic applications are examined and explained from open sources. Fuzzy logic benefits us at many points in our lives. It is used in the inspection of factories, elevators, white goods, seismic surveys, and even agriculture. These applications are listed separately in this section and referenced from open sources. It is shown what a fuzzy system is and how it works. In which situations the fuzzy system should be used, what benefits it has, what problems it can help us to solve are stated. At a later stage, the sub-elements constituting the structure of the fuzzy system are introduced. The fuzzy system consists of four stages. These are respectively input membership functions, fuzzification, inference system and defuzzification. In summary, the data entered into the system with membership functions is fuzzy, the system is defined with various inference methods and rules, and the data that is fuzzy and solved in the system is defuzzied with defuzzification methods in the final stage, and the result is obtained. In this section, all these sub-elements are explained with examples and various applications. The types of membership functions, inference systems, defuzzification methods are introduced to the reader separately in this section. In the fourth chapter, it is emphasized how our SPACE Matrix analysis can be integrated into the fuzzy system. For this, investigations were made on the establishment of a fuzzy system in the MATLAB application, which is a mathematics program, and it was seen that a fuzzy system could be established in the Fuzzy Logic Toolbox module of the MATLAB program. How to use the Fuzzy Logic Toolbox module was examined and it was aimed to integrate SPACE Matrix analysis into this module. In the examination, it has been seen that different membership functions can be defined in the Fuzzy Logic Toolbox module of the MATLAB program (the membership functions described in the previous section are available in this module in MATLAB), the inference system can be selected, the rules can be defined and the defuzzification method can be selected. Accordingly, it was decided to establish two separate fuzzy systems for the two main axes of SPACE Matrix analysis. By establishing a fuzzy system for each axis, the factors in the analysis will be defined with a membership function for each of these two systems. Considering that the triangular membership function is more suitable among the membership function options in the module, this function is used for the inputs. As a result of integrating the outputs into a fuzzy system in the second stage, it is planned to obtain the final result, the posture. Result membership functions are also chosen as triangular membership functions, similar to the inputs. The outputs of the fuzzy system on the axes are defined as membership functions as input to the second level fuzzy system, and thus our output is provided to give the resultant posture. As the clarification method, the center of gravity method, which is seen to be the most used in the literature, was used. Our system was created by applying this construct in the MATLAB program. A membership function, which can also be expressed verbally, has been defined for each factor. Then, the system output is defined with the membership function on the basis of axis in the first stage. The results of the first level are added as input to the second level. To create the system, in the first step, four membership functions were determined for each factor and seven output functions were defined for each axis. In order to operate the fuzzy system at the first level, sixteen rules were entered into the system. For the second level, seven membership functions in two axes were determined as inputs, and four result membership functions containing each posture were expressed as output. At this stage, forty-nine rules were defined. In order to verify the created system, the system was solved with four different examples. The obtained results were found to be consistent. When the results after the fuzzification process are considered as the result value, not the membership function they belong to, it has been seen that the results that should be close to the axis are interpolated and thus the goal of obtaining values close to the axis has been achieved. For example, the scores expected to be between conservative and aggressive attitudes were entered into the system and it was confirmed that the result was between conservative and aggressive areas. How to interpret the results with these intermediate values is evaluated in the next section. Intermediate values are called gray region and each gray region is expressed separately. It has been determined that the strategies in the gray areas should be hybrid, and recommendations are presented on what postures and practices can be made for these hybrid strategies. Four hybrid regions are defined for four axes. These zones are“CONS-AGG”between conservative and aggressive zone,“COMP-AGG”between competitive and aggressive zone,“DEF-COMP”between competitive and defensive zone, and“DEF-CON”between defensive and conservative zone. In this section, things to be done for each region are explained separately. According to the axis range in these intermediate regions, recommendations were defined regarding which attitudes and which practices should be taken. For example, it is stated that a company that is in the aggressive zone but is very close to the axis between the competitive zone and the gray zone, in other words, must exhibit an aggressive attitude in proportion to its financial strength, and on the other hand, it is necessary to implement competitive strategies such as strategic partnerships with companies with high financial strength. Thus, it has been seen that a company that solves SPACE Matrix analysis in fuzzy logic can provide a much more detailed recommendation for the strategy that needs to be implemented. In the conclusion section, the improvement made is summarized and it is stated that the results obtained are in the direction of using fuzzy logic for SPACE Matrix, and it is stated that the study has achieved its goals. Next, recommendations for further studies and methods and how SPACE Matrix analysis can be further developed are listed.

Benzer Tezler

Tez No
836462
Applications of multi-agent systems in transportation
Ulaşımda çoklu ajan sistemlerinin uygulamaları
İLHAN TUNÇ
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol İstanbul Teknik Üniversitesi
Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
Tez No
854861
Gemi trafik hizmetleri yönetiminin emniyet tabanlı işlevsel risk analizi
Safety-based functional risk analysis of vessel traffic services management
ADEM VİRAN
Doktora
Türkçe
2024
Denizcilik İstanbul Teknik Üniversitesi
Gemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYHAN MENTEŞ
Tez No
252373
Heyelanların izlenmesinde esnek hesaplama yöntemleri
Investigation of landslides with soft computing methods
MUSTAFA ACAR
Doktora
Türkçe
2009
Jeodezi ve Fotogrametri İstanbul Teknik Üniversitesi
Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEVFİK AYAN
Tez No
522115
Strategic analysis of smart city model and smart transportation with hesitant fuzzy MCDM
Kararsız bulanık ÇKKV yöntemleri ile akıllı şehirlerin ve akıllı ulaşımın stratejik analizi
ESİN MUKUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliği Galatasaray Üniversitesi
Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLÇİN BÜYÜKÖZKAN FEYZİOĞLU
Tez No
233582
Performance analysis of stacked generalization
Yığılmış genelleme algoritmasının performans analizi
METE ÖZAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol Orta Doğu Teknik Üniversitesi
Bilişim Sistemleri Bölümü
PROF. DR. FATOŞ TÜNAY YARMAN VURAL

Geri Dön