Endüstri 4.0 kapsamında beyaz eşya sektöründe dijital dönüşüm yetkinliğinin MACBETH ve EDAS yöntemleriyle değerlendirilmesi

Beyaz eşya sektöründe Türkiye’nin özellikle stratejik bir konumda olması, yerli ve yabancı birçok üretici için cazip hale gelmiştir. Önemli bir üretim ve ihracat pazarı niteliği taşıyan bu sektöre hizmet veren büyük çaplı firmalar kadar ana üreticileri besleyen KOBİ’lerin de üretime sağladıkları katkı dolayısıyla ana sanayi ile paralel olarak gelişmeleri kaçınılmazdır. Özellikle teknolojik gelişmelerden derinden etkilenen beyaz eşya sektöründe faaliyet gösteren firmaların Endüstri 4.0 dijital dönüşüm yolculuğunda başlangıç noktalarını belirlemeleri başarılı bir dönüşüm için atılması gereken ilk adımdır. Bu çalışmada, firmaların dijital dönüşüm yetkinliklerinin ölçülmesi amacı ile bir sistem tasarlanmıştır. Dört ana kriter, yirmi üç alt kriterden oluşan değerlendirme yaklaşımı ile beyaz eşya sektöründe faaliyet gösteren yedi firma belirlenen kriterlere göre puanlanarak değerlendirilmiştir. Çok kriterli karar verme yöntemlerinden MACHBETH ve EDAS kullanılarak firmaların dijital dönüşüm yetkinliklerinin ölçülmesi hedeflenmiştir. Sonuçta firmaların dijital dönüşümün daha başında oldukları belirlenmiştir.

___

  • [1] Kökümer Z., 2018). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri İle Beyaz Eşya Sektöründe Endüstri 4.0 Dijital Dönüşüm Yetkinlik Analizi. Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Kocaeli, 2018.
  • [2] Kiraz A., Canpolat O., Özkurt C., Taşkın H., Sarp E., Endüstri 4.0’ı Etkileyen Kriterlerin Yapısal Eşitlik Modeli Ile Incelenmesi ve Bir Pilot Çalışma, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 35 (4), 2183-2196, 2020.
  • [3] BCG (2018). Smart Manufacturıng In Turkey, South-East European INDUSTRIAL Мarket, issue 2, 2018. https://www.see-industry.com/en/smart-manufacturing-in-turkey/2/1703/ Erişim tarihi: 18.11.2020
  • [4] TUSIAD-BCG (2016). Küresel Rekabet için Zorunluluk Olarak Türkiye'de Endüstri 4.0 - Gelişmekte Olan Pazar Perspektifi. Mart 2016 Yayın No: TÜSİAD-T/2016-03/576, ISBN: 978-605-165-016-6, 2016.
  • [5] Eskişehir Sanayi Odası (ESO) ESO Beyaz Eşya Yan Sanayi Kümelenmesi Ur-Ge Projesi İhtiyaç Analizi Sonuç Raporu, 12 Kasım 2019, https://www.eso.org.tr/storage/file/b6873e1413d1471a804a7506fb580ed5.pdf Erişim tarihi: 18.11.2020
  • [6] Zhou K., Liu T., Zhou, L., Industry 4.0: Towards future industrial opportunities and challenges, 12th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD2015), Zhangjiajie, 2015, pp. 2147-2152, 2015.
  • [7] Fırat P. D., Fırat O. Z., 2017, Sanayi 4.0 Devrimi Üzerine Karşılaştırmalı Bir İnceleme: Kavramlar, Küresel Gelişmeler ve Türkiye, Toprak İşveren Dergisi, 114, 10- 23, 2017
  • [8] Kurtulmuş Kosif F., Kurumlarin Dijital Dönüşüm Süreçlerinin İncelenmesi: Bir Sağlik Kurumu İçin Öneri. Yüksek Lisans Tezi İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Enformatik Anabilim Dalı, 2019.
  • [9] Dorst W., Glohr C., Hahn T., Knafla F., Loewen U., Rosen R., Schiemann T., Vollmar F., Winterhalter C., Umsetzungsstrategie Industrie 4.0. Ergebnisbericht der Plattform Industrie 4.0, 2015.
  • [10] Schuh G., Potente T., Wesch-Potente C., Weber A.R., Prote J-P., Collaboration Mechanisms to Increase Productivity in the Context of Industrie 4.0, Procedia CIRP, 19, 51-56, 2014.
  • [11] Mario H., Tobias P., Boris O., (2017). Design principles for Industrie 4.0 scenarios, 49th Hawaii International Conference on System Sciences (IEEE), 3928-3937, 2017.
  • [12] Schmidt R., Möhring M., Härting RC., Reichstein C., Neumaier P., Jozinović P., Industry 4.0 - Potentials for Creating Smart Products: Empirical Research Results. In: Abramowicz W. (eds) Business Information Systems. BIS 2015. Lecture Notes in Business Information Processing, vol 208. Springer, Cham. 2015
  • [13] Zezulka F., Marcon P., Vesely I., Sajdl, O. , Industry 4.0 – an introduction in the phenomenon .IFAC-PapersOnLine, 49, 8-12, 2016.
  • [14] Roblek V. , Mesko M., Krapez A., (2016). A complex view of industry 4.0. SAGE Open, 6, 2016.
  • [15] Hess T., Matt C., Benlian A., Wiesboeck F., Options for formulating a digital transformation strategy,. MIS Quart. Execut. 15 (2), 123–139, 2016.
  • [16] Demirkan H., Spohrer J.C., Welser J.J., Digital innovation and strategic transformation. IT Prof. 18 (6), 14–18, 2016.
  • [17] Berghaus, S., Back, A., 2016. Stages in digital business transformation: Results of an empirical maturity study. Mediterranean Conference of Information Systems, Cyprus. [18] Berghaus, S., Back, A., Chanias S., Mastering digital transformation: the path of a financial services provider towards a digital transformation strategy, In: European Conference of Information Systems, Guimaraes, Portugal, 16–31, 2017.
  • [19] Morakanyane R., Grace A.A., O'Reilly P., Conceptualizing digital transformation in business organizations: a systematic review of literature, In: Bled e Conference, Bled, Slovenia, pp. 427–444. Mueller, B., Renken, U., 2017.
  • [20] Andriole S. J., Skills and Competencies for Digital Transformation, in IT Professional, 20(6), 78-81, 1 Nov.-Dec. 2018.
  • [21] [BCG Consulting (2020) the Nine Technologies Driving Industry 4.0, https://www.bcg.com/capabilities/operations/embracing-industry-4.0-rediscovering-growth Erişim tarihi: 18.11.2020
  • [22] Li L.,Su F., Zhang W., Mao J.‐Y., Digital transformation by SME entrepreneurs: A capability perspective,Information Systems Journal, 28, 1129 –1157, 2018.
  • [23] Lichtblau K., Stich V., Bertenrath R., Blum M., Bleider M., Millack A., Schmitt K., Schmitz E., Schröter M., Industrie 4.0 Readiness, 1–78, 2015
  • [24] Schumacher A., Erol S., Sihn W., A maturity model for assessing industry 4.0 readiness and maturity of manufacturing enterprises, Procedia CIRP, 52 (1), 161-166, 2016.
  • [25] Zeller V., Hocken C., Stich V., Acatech Industrie 4.0 Maturity Index – A Multidimensional Maturity Model, In Advances in Production Management Systems, Smart Manufacturing for Industry 4.0, IFIP Advances in Information and Communication Technology, Springer International Publishing: Cham, 105–113, 2018.
  • [26] Özkurt, C., Endüstri 4.0 Perspektifinden Türkiye’de İmalat Sanayinin Durumu: Sakarya İmalat Sanayi Üzerine Bir Anket Çalişmasi, Yüksek Lisans Tezi, Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği ABD, 2016.
  • [27]Demircan Keskin F., Kabasakal İ., Kaymaz Y., Soyuer H. (2019) An Assessment Model for Organizational Adoption of Industry 4.0 Based on Multi-criteria Decision Techniques. In: Durakbasa N., Gencyilmaz M. (eds) Proceedings of the International Symposium for Production Research-ISPR 2018,Springer, Cham, 2018.
  • [28] Koçak A., Diyadin A., Sanayi 4.0 Geçiş Süreçlerinde Kritik Başarı Faktörlerinin DEMATEL Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Ege Akademik Bakış / Ege Academic Review, 18 (1), 107- 120, 2018.
  • [29] Turkyilmaz E., Cebeci U., Industry 4.0 Maturity Levels of Suppliers in White Goods Manufacturing Sector, International Journal of Mechanical Engineering and Technology, 9(10), 964- 969, 2018.
  • [30] Yıldırım N., Demirbağ K.Ş. (2019.) From Chaos to Calm: Industry 4.0 Practices of Turkish White Goods Companies. In: Durakbasa N., Gençyılmaz M. (eds) Proceedings of the International Symposium for Production Research ISPR 2019, Lecture Notes in Mechanical Engineering. Springer, Cham. 2019.
  • [31] Kiraz A., Uygun Ö., Erkan E., Canpolat O., Fuzzy Cognitive Mapping Approach for Assessing Industry 4.0 Tendency, Scientia Iranica E, 27(5), 2635-2643, 2020.
  • [32] Şimşek Demirbağ, K., Endüstri 4.0 dönüşümünün Türkiye beyaz eşya sektöründeki mevcut durumu ve mühendislik işi üzerindeki etkisi.Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi ,Fen Bilimleri Enstitüsü, İşletme Mühendisliği Anabilim Dalı , 2020.
  • [33] Burgazoğlu H., MACHBETH, (ed.) Yıldırım B. F., Önder E., İşletmeciler, Mühendisler ve Yönticiler İçin Operasyonel, Yönetsel ve Stratejik Problemlerin Çözümünde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri, 2. Baskı, Dora Yayın Evi, Bursa, 2015.
  • [34] Kundakcı N., Tuş Işık A., Integration of MACBETH and COPRAS methods to select air compressor for a textile company. Decision Science Letters, 5, 381-394, 2016.
  • [35] Karande P., Chakraborty S., Using MACBETH method for supplier selection in manufacturing environment, International Journal of Industrial Engineering Computations, 4, 259–272, 2013.
  • [36] Karande P., Chakraborty, S., A facility layout selection model using MACBETH method, Proceedings of the 2014 International Conferencenon Industrial Engineering and Operations Management, January 7–9, Bali, Indonesia, 2014.
  • [37] Kundakcı, N., & Tuş Işık, A. (2016). Integration of MACBETH and COPRAS methods to select air compressor for a textile company. Decision Science Letters, 5, 381–394.
  • [38] Genç T., Kabak M., Köse E., Yılmaz, Z., Bireysel Emeklilik Sistemi Seçimi Problemine İlişkin MACBETH Yaklaşımı, İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi, 22, 47-65, 2015.
  • [39] Tosun, Ö., Using MACBETH method for technology selection in production environment, American Journal of Data Mining and Knowledge Discover, 2(1), 37–41, 2017.
  • [40] Ercan E., Kundakcı, N., Bir Tekstil İşletmesi için Desen Programı Seçiminde ARAS ve OCRA Yöntemlerinin Karşılaştırılması. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi ,19 (1), 83-105, 2017.
  • [41] Özdağoğlu, A , Yılmaz, K , Keleş, M ., Evaluation of machine selection criteria with MACBETH method in a ginnery factory, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (37) , 26-37, 2020
  • [42] Bana e Costa C. A., De Corte J.‐M., Vansnick J.‐ C. MACBETH, International Journal of Information Technology & Decision Making, 11(2), 359–387, 2012.
  • [43]Bana e Costa C. A., De Corte J.‐M., Vansnick J.‐C., On the mathematical foundations of MACBETH. In S. Greco, M. Ehrgott, J. Figueira (Eds.), Multiple criteria decision analysis. International series in operations research & management science, vol 233. New York, NY: Springer, 2016.
  • [44] Ishizakaa A., Siraj S., Are multi‐criteria decision‐making tools useful? An experimental comparative study of three methods, European Journal of Operational Research, 264, 462–471, 2018.
  • [45] http://www.m-macbeth.com, M-MACBETH Kullanım Kılavuzu (Erişim Tarihi: 18.11.2020).
  • [47] Keshavarz Ghorabaee M., Zavads E. K., Olfat L., Turskis Z., Multi-criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS), Informatica, 26(3), 435-451, 2015.
  • [48] Akçakanat, Ö., Esra Aksoy E., Teker T., CRITIC ve MDL temelli edas yöntemi ile tr-61 bölgesi bankalarinin performans değerlendirmesi, Journal of Süleyman Demirel University Institute of Social Sciences , 32, 1-24, 2018
  • [49] Ghorabaee M. K., Zavadskas E. K., Olfat L., Turskis Z., Multi Criteria Inventory Classification Using A New Method of Evaluation Based On Distance From Average Solution (EDAS), Informatica, 26(3), 435-451, 2015.
  • [50] Ghorabaee M. K., Zavadskas E. K., Amiri M., Turskis Z., Extended EDAS Method For Fuzzy Multi-Criteria Decision Making: An Application To Supplie r Selection, International Journal of Computers Communications & Control, 11(3), 358- 371, 2016.
  • [51] Ulutaş A., EDAS Yöntemi Kullanılarak Bir Tekstil Atölyesi İçin Dikiş Makinesi Seçimi, İşletme Araştırmaları Dergisi, 9/2 (2), 169-183, 2017.
  • [52] Kahraman C., Ghorabaee M. K., Zavadskas E. K., Onar S. C., Yazdani M., Oztaysi B., Intuitionistic Fuzzy EDAS Method: an Application to Solid Waste Disposal Site Selection, Journal of Environmental Engineering and Landscape Management, 25(1), 1-12, 2017.
  • [53]Çakır, E., Elektronik Belge Yönetim Sistemi (EBYS) Yazılımı Seçiminde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri: Bir Belediye Örneği, Business, Economics and Management Research Journal, 1(1), 15-30, 2018.
  • [54] Özbek A., Engür M., EDAS Yöntemi İle Lojistik Firma Web Sitelerinin Değerlendirilmesi . Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi , 21 (2) , 417-429 , 2018.
  • [55] Podviezko A., Podvezko V., Absolute and relative evaluation of socio-economic objects based on multiple criteria decision making methods, Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics, 25, 522–529, 2014.
  • [56] TÜSİAD (2020). Türkiye’nin Sanayide Dijital Dönüşüm Yetkinliği Raporu, http://tusiad.org/tr/yayinlar/raporlar/item/9864-tusiad-bcg-turkiye-ninsanayide-dijital-donusum-yetkinligi, (Ziyaret tarihi: 01.11.2020).
  • [57] Buer S-V., Strandhagen J.O., Felix T. S., The link between Industry 4.0 and lean manufacturing: mapping current research and establishing a research agenda, International Journal of Production Research, 56:8, 2924-2940, 2018
  • [58] TURKBESD, Beyaz Eşya Sektör Raporu, Geleceği Bugün Şekillendirmek, http://www.turkbesd.org/userfiles/files/T%C3%9CRKBESD%20Beyaz%20E%C5%9Fya%20Sekt%C3%B6r%20Raporu%20.pdf, 2021
  • [59] Chanias S., Hess, T., How digital are we? Maturity models for assessment of a company’s status in digital transformation. LMU Munich Management Report 2/2016. Munich_ Munich School of Management, 2016.
  • [60] Teichert R., Digital Transformation Maturity: A Systematic Review of Literature. Acta Univ. Agric. Silvic. Mendelianae Brun., 67, 1673-1687, 2019.
  • [61] Berghaus S., Back A., Stages in Digital Business Transformation: Results of an Empirical Maturity Study. In: Tenth Mediterranean Conference on Information Systems (MCIS) Proceedings. Paphos, Cyprus, September 2016. St. Gallen: University of St. Gallen, 2016.
  • [62] Jung K., Kulvatunyou B., Choi S., Brundage M.P., An Overview of a Smart Manufacturing System ReadinessAssessment, IFIP–Advances in Information and Communication Technology, 488, 705–712, 2016:
  • [63] De Carolis A., Macchi M., Negri E., Terzi S., (2017) A Maturity Model for Assessing the Digital Readiness of Manufacturing Companies. In: Lödding H., Riedel R., Thoben KD., von Cieminski G., Kiritsis D. (eds) Advances in Production Management Systems. The Path to Intelligent, Collaborative and Sustainable Manufacturing. APMS 2017. IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol 513. Springer, Cham. 2017.
  • [64] Mittal S., Romero D., Wuest T., Towards a Smart Manufacturing Maturity Model for SMEs (SM3E). Advances in Production.Management System, Smart Manuf. Ind., 4, 155–163, 2018.
  • [65] Strutynska I., Kozbur H., Dmytrotsa L., Bodnarchuk I. , Hlado O., Small and Medium Business Structures Clustering Method Based on Their Digital Maturity, 2019 IEEE International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications, Science and Technology (PIC S&T), 278-282,2019.
  • [66] Pacchini A.P.T., Lucato W.C., Facchini F., Mummolo G., The degree of readiness for the implementation of Industry 4.0, Computers in Industry, 113, 103125, 2019.
  • [67] Lin T-C., Wang K.J., Sheng M.L., To assess smart manufacturing readiness by maturity model: a case study on Taiwan enterprises, International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 33, 102–115, 2020:
  • [68] de Santos J.A., de Rezende Francisco E., Digital Maturity Level of a B2B Company: Case Study of a Brazilian Complex Manufacturing Company, CONF-IRM 2021 Proceedings. 22, 2021.
  • [69] Buntak K., Kovačić M., Mutavdžija M., Measuring Digital Transformation Maturity of Supply chain, Tehnički glasnik, 15(2), 199-204. 2021.
  • [70] Brodny J., Tutak M., Assessing the level of digital maturity of enterprises in the Central and Eastern European countries using the MCDM and Shannon’s entropy methods, PLoS ONE, 16(7), e0253965, 2021.
  • [71] Gülseren A., Sağbaş A., Endüstri 4.0 Perspektifinde Sanayide Dijital Dönüşüm ve Dijital Olgunluk Seviyesinin Değerlendirilmesi, European Journal of Engineering and Applied Sciences, 2 ( 2), 1 – 5, 2019.
  • [72] Tortora A.M.R., Maria A., Di Pasquale V., Iannone R., Pianese., A survey study on Industry 4.0 readiness level of Italian small and medium enterprises, Procedia Computer Science, 180, 744–753, 2021.
  • [73] Saada S.M., Bahadori R., Jafarnejad H., Putrad M.F., Smart Production Planning and Control: Technology Readiness Assessment, Procedia Computer Science, 180, 618–627, 2021.
  • [75] Baki B., Serdar D., Sanayi 4.0 Olgunluk Düzeyinin Değerlendirilmesine Yönelik Çok Kriterli Bir Yaklaşim: Lojistik Sektörü Uygulamasi, Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 38, 655-693, 2020.
  • [76] Keskin F.D., Kabasakal İ., Kaymaz Y., H. Soyuer H., An Assessment Model for Organizational Adoption of Industry 4.0 Based on Multi-criteria Decision Techniques, The International Symposium for Production Research, 85–100, 2019.
  • [77] Temur G.T., Bolat H.B., Gözlü S., Evaluation of Industry 4.0 Readiness Level: Cases from Turkey, The International Symposium for Production Research, 412-425, 2019.
Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi-Cover
  • ISSN: 1300-1884
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 1986
  • Yayıncı: Oğuzhan YILMAZ
Sayıdaki Diğer Makaleler

İki amaçlı İHA filosu rota planlaması: Kesin ve sezgisel yöntemler

Büşra BİŞKİN, Diclehan TEZCANER ÖZTÜRK, Ceren TUNCER ŞAKAR

Eğitim yapılarında asansör trafik analizi yöntemlerinin karşılaştırılmasına yönelik bir araştırma

Dostcan DELİGÖZ, Timuçin HARPUTLUGİL

Faktör analizi tabanlı hibrit SWARA-VIKOR yöntemleri ile tedarikçi değerlendirme

Ayşe ÜNLÜ, Gökçe GEZMİŞOĞLU, Gültekin ÇAĞIL

Spektrum paylaşım modelinde ikincil kullanıcıların Nakagami-m ve Log-normal sönümlemeli kanallar üzerindeki kapasite analizi

Arif BAŞGÜMÜŞ, Maide Sultan ARDIÇ, Mustafa NAMDAR

Zn-Al-Mg alaşım ile çelik tellerin kaplanması ve kaplama karakterizasyonunun incelenmesi

Teslime AYMAN, Ayhan ORHAN

Buğday sapından nanoselüloz üretiminde farklı enzimatik ön muamele işlemlerinin etkisi

Selva SERTKAYA, Recai ARSLAN, Ayhan TOZLUOĞLU, Hakan FİDAN, Özlem EROL, H. İbrahim ÜNAL, Zeki CANDAN

Hava araçlarında kablolamada kablo düzeninin, kablolar arası uzaklığın ve ortam sıcaklığının kablo akım taşıma kapasitesine etkisinin sonlu elemanlar yöntemi ile çoklu fiziksel analizi

Burhan Mert YILDIZ, Özcan KALENDERLİ, Özkan ALTAY

Spektral olarak ayarlanabilir ve polarizasyon bağımsız çift bant plazmonik mükemmel soğurucunun sayısal analizi

Mustafa KIRLAR, Mustafa TÜRKMEN

Açık ofislerin duvar ve donatı elemanlarında kullanılan renklerin kullanıcıların algısal değerlendirmeleri üzerindeki etkileri

Buğra ERGÜN, Kemal YILDIRIM, M. Lütfi HİDAYETOĞLU

Filtre modelli öznitelik seçim algoritmalarının EEG tabanlı beyin bilgisayar arayüzü sistemindeki karşılaştırmalı sınıflandırma performansları

Cem BULUT, Tuğçe BALLI, Emrullah Fatih YETKİN