Geri Dön

Elektrik dağıtım sektöründe kurumsal kaynakplanlaması (ERP) seçimi için çok kriterli karar verme vemakine öğrenmesi tabanlı bir yaklaşım

A multi-criteria decision-making and machine learning-basedapproach for enterprise resource planning (ERP) system selection inthe electric power distribution sector

PDF İndir

  1. Tez No: 963442
  2. Yazar: İSLAM POLAT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GENCAY SARIIŞIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Harran Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Fen Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

Bu tez çalışması, elektrik dağıtım sektöründe faaliyet gösteren büyük ölçekli bir kurumun bilgi teknolojileri (BT) yatırımları kapsamında, sınırlı kaynaklarla hangi ERP yazılım alternatifine öncelik verilmesi gerektiğini nesnel ve çok kriterli bir karar verme çerçevesinde analiz etmeyi amaçlamaktadır. ERP sistemleri, işletmelerin üretim, muhasebe, insan kaynakları ve tedarik zinciri gibi temel işlevlerini entegre eden stratejik bilgi sistemleridir. Bu kapsamda, ERP seçim süreci karmaşık, çok kriterli ve çok alternatifli bir karar problemine dönüşmektedir. Bu çalışmada; Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP), TOPSIS ve VIKOR gibi üç farklı çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemi entegre bir biçimde uygulanmıştır. İlk olarak literatür ve uzman görüşleri doğrultusunda dört ana kriter (maliyet, teknik yeterlilik, uyarlanabilirlik ve tedarikçi faktörü) ve bunlara ait toplam 17 alt kriter belirlenmiştir. Ardından Dicle Elektrik Dağıtım A.Ş. örneğinde dört farklı ERP alternatifi (SAP, Oracle, MBS [Müşteri Bilgi Sistemleri] ve Milli Yazılım [THOR]) bu kriterler ışığında değerlendirilmiştir. Somut bulgulara göre, AHP yöntemiyle elde edilen kriter ağırlıkları, ERP sisteminde en kritik boyutun uyarlanabilirlik (%34,65) olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca, elde edilen bu kriter ağırlıkları XGBoost algoritması gibi denetimli öğrenme modellerine entegre edilerek doğrulanmış ve yöntemler arası güçlü bir tutarlılık gözlemlenmiştir. Bu yaklaşım, klasik ÇKKV yöntemlerinin veri odaklı modellerle desteklenmesi açısından yenilikçi bir katkı sunmuştur. AHP, TOPSIS ve VIKOR analizlerine göre ideal çözüme en yakın ERP alternatifi THOR olarak belirlenmiştir. Yöntemler arası sıralamadaki benzer sonuçların verilmesi, karar probleminin çok boyutlu yapısını ve yönteme özgü duyarlılıkları gözler önüne sermiştir. Bu bağlamda geliştirilen karar destek modeli, sadece akademik düzeyde yöntem karşılaştırması yapmakla kalmamış, aynı zamanda ERP yatırımlarında karar vericilere sistematik, uygulanabilir ve şeffaf bir yol haritası sunmuştur. Modelin sektörel uyarlamaları, özellikle enerji dağıtım gibi teknik altyapısı yoğun alanlarda karar kalitesini artırma potansiyeline sahiptir. Çalışmanın çıktıları, ERP seçimi gibi yüksek maliyetli BT yatırımlarında hem karar kalitesini artırmakta hem de riskleri azaltmaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis aims to analyze which Enterprise Resource Planning (ERP) software alternative should be prioritized under limited resources within the scope of information technology (IT) investments of a large-scale organization operating in the electricity distribution sector, through an objective and multicriteria decision-making (MCDM) framework. ERP systems are strategic information systems that integrate core business functions such as production, accounting, human resources, and supply chain management. In this context, the ERP selection process evolves into a complex decision problem characterized by multiple criteria and alternatives. In this study, an integrated application of three distinct MCDM methods—Analytic Hierarchy Process (AHP), TOPSIS, and VIKOR—was employed. Based on literature and expert opinions, four main criteria (cost, technical capability, adaptability, and vendor factors) and a total of 17 sub-criteria were defined. Subsequently, four ERP alternatives (SAP, Oracle, MBS [Customer Information Systems], and a national open-source software, THOR) were evaluated within the context of Dicle Electricity Distribution Inc. According to the empirical findings, the criteria weights obtained through AHP revealed that adaptability was the most critical dimension in ERP evaluation, with a relative weight of 34.65%. Moreover, these criterion weights were integrated into supervised learning models such as the XGBoost algorithm, and a strong consistency was observed across methods. This approach introduced an innovative contribution by supporting traditional MCDM techniques with data-driven models. In terms of ERP alternative ranking, the analyses based on AHP, TOPSIS, and VIKOR all pointed to THOR as the most ideal solution. The convergence in rankings among different methods demonstrated the multidimensional nature of the decision problem and the methodological robustness of the proposed model. The decision support framework developed in this research not only offers a comparative analysis of MCDM methods at the academic level but also provides a systematic, applicable, and transparent roadmap for decision-makers in ERP investments. The adaptability of the model to sector-specific requirements further enhances decision quality, particularly in technically intensive sectors such as electricity distribution. The findings of this study contribute to improved decision quality and risk mitigation in high-cost IT investments such as ERP system selection.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    671420

    Uluslararası mesleki uygulama çerçevesinde iç denetim fonksiyonun kurulması ve Türkiye elektrik dağıtım sektöründe örnek bir uygulama

    Establihment of internal audit function based on international professional practices framework and a model practice in Turkey's electiricty distribution sector

    ORHAN KARAMANLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İşletmeAnkara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCAN BEYAZITLI

  2. Tez No

    959360

    Çok kriterli karar verme ve makine öğrenmesi entegrasyonu ile elektrik dağıtım sektöründe bilgi teknolojileri yatırım projelerinin önceliklendirilmesi

    Prioritization of information technology investment projects inthe electricity distribution sector through the integration ofmulti-criteria decision making and machine learning

    HÜSEYİN KALIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHarran Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GENCAY SARIIŞIK

  3. Tez No

    686682

    Türkiye'de enerji sektöründe faaliyet gösteren özel elektrik dağıtım kuruluşlarının kurumsal iletişim faaliyetlerinin incelenmesi

    Examining corporate communication activities of private electricity institutions operating in the energy sector in Turkey

    GANİMET SEÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Enerjiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Pazarlama İletişimi ve Reklamcılık Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KORHAN MAVNACIOĞLU

  4. Tez No

    508696

    Enerji sektöründe halkla ilişkiler faaliyetleri ve dağıtım şirketlerinin kurumsal kimlik çalışmalarına etkileri

    Public relations activities in the energy sector and effects to corporate identity works of distribution companies

    NURAY YÜCE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EnerjiMarmara Üniversitesi

    Halkla İlişkiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NESİME MELDA CİNMAN

  5. Tez No

    439241

    A policy design model for market formation of solar and wind electricity generation in Turkey

    Türkiye'de güneş ve rüzgar enerjisine dayalı elektrik üretiminde piyasa oluşumu için bir politika tasarım modeli

    YELDA ERDEN TOPAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilim ve Teknoloji Politikası Çalışmaları Anabilm Dalı

    PROF. DR. ERKAN ERDİL

Geri Dön