Data driven decision making in supply chain management
Tedarik zinciri yönetiminde veriye dayalı karar verme
- Tez No: 905257
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ SERDAR TAŞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Tedarik Zinciri Risk Yönetimi son yıllarda küresel ölçekte artan bir ilgiye sahip olup, uygulayıcılar ve araştırmacılar arasında hızla genişleyen bir alandır. Şirketlerin risklerin etkisini azaltmak, etkin ve sürekli tedarik operasyonları gerçekleştirmek için tedarik zinciri risk yönetimi stratejileri geliştirmeleri gerekmektedir. Veriye dayalı karar alma süreçleri kanıta dayalı yönetim ve çözümler sunmakta, bu nedenle tedarik zinciri risk yönetiminde veri analitiği ve yapay zeka araçları oldukça fazla tercih edilmektedir. Bu çalışma, metin madenciliği ve duygu analizi yaklaşımlarını entegre ederek, tedarik zinciri risklerini gerçek zamanlı olarak değerlendirmek ve izlemek için kapsamlı bir çerçeve sunmaktadır. Küresel tedarik zincirlerinde, küçük aksaklıklar bile önemli bir etkiye sahip olabilir. Olumsuz sonuçlardan kaçınmak ve tedarik zincirinin başarısını sağlamak için, ilgili riskleri etkin bir şekilde yönetmek büyük önem taşımaktadır. Bu amaca ulaşmak için tedarik zinciri risklerinin sınıflandırılması, risk değerlendirme çerçevesinin temel dayanağını oluşturmaktadır. Bu çalışmanın amacı, risk değerlendirme çerçevesi için uygun kategorileri belirlemek ve tanımlamak amacıyla mevcut literatürü derlemek ve gözden geçirmektir. Ayrıca, tedarik zinciri riskleri bölgesel farklılıklar gösterebilir ve bu da bölgesel tedarik zinciri risk değerlendirmesini çok kritik hale getirir. Bu projenin amacı, internetten ülke bazında haberleri çekmek ve metin madenciliği ve duygu analizi tekniklerini kullanarak her kategori için bir risk puanı hesaplamaktır. Bu bireysel puanlar daha sonra farklı bölgeler için genel bir risk puanı üretmek üzere toplanır ve bölgesel tedarik zinciri risk ortamının ayrıntılı bir şekilde anlaşılmasını kolaylaştırır. Bu çalışma, bölgesel tedarik zinciri risk puanlarının dinamik ve veriye dayalı bir değerlendirmesini sunarak paydaşların bölgesel tedarik zinciri risklerini izlemelerine, analiz etmelerine ve değerlendirmelerine, ortaya çıkan eğilimleri ve artan riskleri derhal belirlemelerine olanak tanır. Bu gerçek zamanlı analiz, tedarik zinciri operasyonlarında esnekliğin ve yanıt verebilirliğin sürdürülmesi için çok önemlidir. Bu projede yapay zeka, metin madenciliği ve duygu analizinin entegrasyonu, tedarik zinciri yönetiminde veriye dayalı karar vermenin önemini vurgulamakta, tedarik zinciri risklerini izlemek ve yönetmek için sağlam bir araç sağlamakta ve hem operasyonel esnekliği hem de stratejik planlamayı geliştirmektedir.
Özet (Çeviri)
Supply Chain Risk Management (SCRM) has an increasing global attention and is a rapidly expanding field among practitioners and researchers in recent years. Companies need to develop supply chain risk management strategies to decrease the risks' impact and to perform effective and continuous supply operations. Data- driven decision-making processes provide evidence-based management and solutions, thus data analytics and artificial intelligence tools are highly preferred in supply chain risk management. By integrating approaches in text mining and sentiment analysis, this study provides a comprehensive framework to evaluate and monitor supply chain risks in real time. In global supply chains, even minor disruptions can have a considerable impact. To avoid adverse outcomes and ensure the success of the supply chain, it is of paramount importance to effectively manage the associated risks. In order to achieve this objective, the categorization of supply chain risks constitutes the fundamental basis for the risk assessment framework. The objective of this thesis is to collate and review existing literature in order to identify and define the appropriate categories for the risk assessment framework. Moreover, supply chain risks can show regional differences and that makes regional supply chain risk evaluation very critical. The objective of this project is to retrieve news articles from the internet based on the country and to compute a risk score for each category using text mining and sentiment analysis techniques. These individual scores are then aggregated to produce an overall risk score for different regions, facilitating a granular understanding of the regional supply chain risk landscape. This study provides a dynamic and data-driven assessment of regional supply chain risk scores, enabling stakeholders to track, analyze, and evaluate regional supply chain risks, identifying emerging trends and escalating risks promptly. This real-time analysis is crucial for maintaining resilience and responsiveness in supply chain operations. The integration of AI, text mining, and sentiment analysis in this project underscores the importance of data-driven decision-making in supply chain management, providing a robust tool for monitoring and managing supply chain risks and enhancing both operational resilience and strategic planning.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi yardımıyla zincir restoran gıda satışlarının tahmin edilmesi ve hava durumunun etkisinin incelenmesi
Forecasting food sales on chain restaurant and investigating weather effect on sales by using machine learning methods
SEZGİ ŞENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Sıkı geçme operasyonu için ANFIS ve yapay sinir ağları modellemesinin matematiksel model ile karşılaştırılması
Comparison of ANFIS and ann modeling with mathematical model for press-fitting operation
OĞUZHAN ŞİMŞİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- Perakende hazır giyim firmasında makine öğrenmesi yöntemleriyle satış tahmini
Sales forecasting in a retail fashion company using machine learning methods
ŞEYMA GÖNEN HALICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- Stratejik dikey bütünleşme kararlarının modellenmesi
Modeling of strategic vertical integration decisions
MENEKŞE GİZEM GÖRGÜN
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEÇKİN POLAT
- Perakendecilik, mağazacılık ve Türkiye uygulamaları
Başlık çevirisi yok
ESER ERKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN VEHBİ KOÇ