OECD ÜLKELERİNİN ENDÜSTRİ 4.0 DÜZEYLERİNİN CRITIC VE CODAS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Endüstri 4.0, tüm dünya ülkeleri için sürdürebilir ekonomik büyüme için büyük bir önem arz etmektedir. Özellikle de Türkiye gibi gelişmekte olan ülkeler açısından gelişmiş ülkelerle rekabet edebilme yeteneğine sahip olma açısından kritik öneme sahiptir. Bu nedenle, ülkeler bu dönüşüm için gerekli tüm yönetim şekli, altyapı, süreç ve teknolojilere uyum sağlamak zorundadır. B Amaç: Araştırmada, ülkelerin 2019 yılına ait Endüstri 4.0 ve dijital dönüşüm göstergelerinin çok kriterli karar verme teknikleri ile değerlendirilmesi ve ülke performanslarının belirlenip karşılaştırılması amaçlanmıştır. Yöntem: Bu araştırmada ülke performansları değerlendirilirken patent başvuruları, Ar-Ge’ye yapılan gayri safi yurtiçi harcamalar (GSYİH'nın yüzdesi), toplam araştırmacı sayısı, sabit geniş bant abonelikleri, güvenli internet sunucuları, bilgisayar, iletişim ve diğer hizmetler (ticari hizmet ihracatının yüzdesi), imalat endüstrisinde robot yoğunluğu, küresel rekabet endeksi, kişi başına GSYİH, iş yapma kolaylığı, küresel inovasyon endeksi, hükümet yapay zekâ hazırlık endeksi, ağ hazırlığı endeksi, UNCTAD B2C E-Ticaret endeksi gibi birçok farklı kriter kullanılmıştır. Her ülkenin Endüstri 4.0 ve dijitalleşme ile ilişkili kriterlerinin ağırlıklandırılması çok kriterli karar verme tekniklerinden CRITIC yöntemi ile, ülkelerin sıralaması ise CODAS yöntemi ile yapılmıştır. Bulgular: Araştırma sonucunda ekonomik ve teknolojik olarak gelişmiş olan ülkelerden ABD, Japonya, Güney Kore ve Almanya gibi ülkeler Endüstri 4.0 ve dijitalleşme göstergelerine göre üst sıralarda yer almıştır. Danimarka, İsveç, Fransa, İsviçre, Finlandiya, İngiltere gibi Avrupa’nın önde gelen ülkeleri ise ortalama seviyelerde yer almışlardır. Sıralamada 20 ülke arasında Slovenya, İspanya, Slovakya, Türkiye ve Meksika son sıralarda yer almıştır. Özgünlük: Bu çalışmada ülkelerin Endüstri 4.0 ve dijitalleşme performansları çok kriterleri karar verme yöntemi ile sıralanmıştır. Araştırma ile ilgili literatür geniş çaplı irdelenmiş ve ülkelerin Endüstri 4.0 performanslarının araştırıldığı çalışmaların özellikle Türkiye’de oldukça az olduğu sonucuna varılmıştır. Performans ölçümünde kullanılan kriterler bu çalışmalar doğrultusunda belirlenmiştir. Bu sayede kriterlerin çeşitliliği açısından bu alanda yapılan en kapsamlı çalışmalardan biridir.

EVALUATION OF INDUSTRY 4.0 LEVELS OF OECD COUNTRIES WITH CRITIC AND CODAS METHODS

Industry 4.0 is critical for long-term economic success for all countries around the world. It is crucial, especially for developing countries like Turkey, in terms of being able to compete with developed countries. As a result, countries must adapt to all forms of management, infrastructure, procedures, and technology that are required to complete this change. Purpose: The goal of the study is to use multi-criteria decision-making methodologies to analyze the countries' Industry 4.0 and digital transformation indicators for 2019, as well as to determine and compare country performance. Method: In this research, while evaluating country performances, many different criteria such as patent applications, gross domestic spending on R&D (% of GDP), total number of researchers, fixed broadband subscriptions, secure internet servers, computers, communication and other services (% of commercial service exports), robot density in the manufacturing industry, global competitiveness index, GDP per capita, ease of doing business, global innovation index, government artificial intelligence readiness index, network readiness index, UNCTAD B2C E-Commerce index were used. The weighting of each country's criteria related to Industry 4.0 and digitalization was made by the CRITIC method, one of the multi-criteria decision-making techniques, and the ranking of the countries was made by the CODAS method. Findings: According to the findings, economically and technologically developed countries such as the United States, Japan, South Korea, and Germany ranked first in terms of Industry 4.0 and digitalization metrics. Leading European countries such as Denmark, Sweden, France, Switzerland, Finland, and the United Kingdom were all above average. Slovenia, Spain, Slovakia, Turkey, and Mexico were ranked last out of twenty countries. Originality: In this study, the countries' Industry 4.0 and digitalization performances are sorted out, along with the decision-making approach for a variety of criteria. The research literature has been thoroughly analyzed, and it has been found that studies analyzing the performance of countries in Industry 4.0 are limited, particularly in Turkey. The performance measuring standards were developed based on the findings of these investigations. As a result, it is one of the most extensive studies in this topic in terms of criteria diversity.

___

  • Anuşlu, M. D., & Firat, S. Ü. (2019). 3rd world conference on technology, innovation and entrepreneurship (woctine) clustering analysis application on Industry 4.0-driven global indexes. Procedia Computer Science, 158, 145–152. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.037
  • Ataman, A. C. (2018). Savunma sanayinde Endüstri 4.0 olgunluk parametrelerinin tereddütlü bulanık AHP yöntemi ile önceliklendirilmesi.
  • Atik, H., & Ünlü, F. (2020). Industry 4.0-related digital divide in enterprises: an analysis for the European Union-28. Sosyoekonomi, 225–244. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2020.03.13
  • Ayçin, E. (2020). Personel seçim sürecinde CRITIC ve MAIRCA yöntemlerinin kullanılması. The Business Journal , 2020(1), 1–12.
  • Bakır, M., & Alptekin, N. (2019). Hizmet kalitesi ölçümüne yeni bir yaklaşım: CODAS yöntemi ile havayolu işletmeleri üzerine bir uygulama. Business & Management Studies: An International Journal, 6(4), 1336–1353. https://doi.org/10.15295/bmij.v6i4.409
  • Bilgen, H. (2021). A global comparison methodology to determine critical requirements for achieving industry 4.0. Technological Forecasting and Social Change, 172. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121036
  • Castelo-Branco, I., Cruz-Jesus, F., & Oliveira, T. (2019). Assessing Industry 4.0 readiness in manufacturing: Evidence for the European Union. Computers in Industry, 107, 22–32. https://doi.org/10.1016/j.compind.2019.01.007
  • Dalenogare, L. S., Benitez, G. B., Ayala, N. F., & Frank, A. G. (2018). The expected contribution of Industry 4.0 technologies for industrial performance. International Journal of Production Economics, 204, 383–394. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.08.019
  • Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: the critic method. In Computers Ops Res (Vol. 22)
  • Dombrowski, U., Richter, T., & Krenkel, P. (2017). Interdependencies of Industrie 4.0 & Lean Production Systems: A Use Cases Analysis. Procedia Manufacturing, 11, 1061–1068. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.07.217
  • Gao, Z., Wanyama, T., Singh, I., Gadhrri, A., & Schmidt, R. (2020). From industry 4.0 to robotics 4.0 - A conceptual framework for collaborative and intelligent robotic systems. Procedia Manufacturing, 46, 591–599. Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.03.085
  • Ghorabaee, M. K., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2016). Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research. 3.
  • Hejduková, P., Kureková, L., & Krechovská, M. (2020). The measurement of industry 4.0: an empirical cluster analysis for EU countries. International Journal of Economic Sciences, IX(1). https://doi.org/10.20472/es.2020.9.1.007
  • Kılıç, S., & Alkan, R. M. (2018). Dördüncü Sanayi Devrimi Endüstri 4.0: Dünya ve Türkiye değerlendirmeleri. Girişimcilik İnovasyon ve Pazarlama Araştırmaları Dergisi, 2(3), 29–49. https://doi.org/10.31006/gipad.417536
  • Klincewicz, K. (2019). Robotics in the Context of Industry 4.0: Patenting Activities in Poland and Their Comparison with Global Developments. Problemy Zarzadzania, 2/2019(82), 53–95. https://doi.org/10.7172/1644-9584.82.3
  • Kloviene, L., & Uosyte, I. (2019). Development of performance measurement system in the context of industry 4.0: A case study. Engineering Economics, 30(4), 472–482. https://doi.org/10.5755/j01.ee.30.4.21728
  • Kohnová, L., Papula, J., & Salajová, N. (2019). Internal factors supporting business and technological transformation in the context of industry 4.0. Business: Theory and Practice, 20, 137–145. https://doi.org/10.3846/btp.2019.13
  • Kökümer, Z. (2018). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile beyaz eşya sektöründe Endüstri 4.0 dijital dönüşüm yetkinlik analizi.
  • Mahdiraji, H. A., Zavadskas, E. K., Skare, M., Kafshgar, F. Z. R., & Arab, A. (2020). Evaluating strategies for implementing industry 4.0: a hybrid expert oriented approach of B.W.M. and interval valued intuitionistic fuzzy T.O.D.I.M. Economic Research-Ekonomska Istrazivanja , 33(1), 1600–1620. https://doi.org/10.1080/1331677X.2020.1753090
  • Oralhan, B., & Büyüktürk, M. A. (2019). Avrupa Birliği Ülkeleri ve Türkiye’nin inovasyon performansının çok kriterli karar verme yöntemleriyle kıyaslanması. European Journal of Science and Technology, 471–484. https://doi.org/10.31590/ejosat.571284
  • Öztürk, S., & Alaşahan, Y. (2019). Türkiye’de Endüstri 4.0 uygulamalarının değerlendirilmesi: panel veri analizi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 61, 1–18. Retrieved from http://dergipark.gov.tr/dpusbe
  • Schumacher, A., Erol, S., & Sihn, W. (2016). A maturity model for assessing Industry 4.0 readiness and maturity of manufacturing enterprises. Procedia CIRP, 52, 161–166. Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.07.040
  • Silva, M. do C., Gavião, L. O., Gomes, C. F. S., & Lima, G. B. A. (2020). Global Innovation Indicators analysed by multicriteria decision. Brazilian Journal of Operations & Production Management, 17(4). https://doi.org/10.14488/bjopm.2020.040
  • TÜBİTAK Bilim, T. ve Y. P. D. B. (2016). Yeni Sanayi Devrimi Akıllı Üretim Sistemleri Teknoloji Yol Haritası.
  • Ünlü, F., & Atik, H. (2018). Türkiye’deki işletmelerin Endüstri 4.0’a geçiş performansı: Avrupa Birliği ülkeleri ile karşılaştırmalı ampirik analiz (Vol. 17).
  • WIPO. (2012). The Global Innovation Index.
  • Yakut, E. (2020). OECD ülkelerinin bilgi ve iletişim teknolojileri gelişmişliklerinin MOORA ve WASPAS yöntemiyle değerlendirilerek kullanılan yöntemlerin Copeland yöntemiyle karşılaştırılması. Retrieved from https://orcid.org/0000-0002-1978-0217
  • Yıldız, M. S., Durak, İ., & Yıldırım, M. (2020). Industry 4.0 performances of OECD countries: a data envelope analysis. Journal of Business Research - Turk, 12(3), 2788–2798. https://doi.org/10.20491/isarder.2020.1008
  • Yıldızbaşı, A., & Ünlü, V. (2020). Performance evaluation of SMEs towards Industry 4.0 using fuzzy group decision making methods. SN Applied Sciences, 2(3). https://doi.org/10.1007/s42452-020-2085-9
  • Toplam araştırmacı sayısı veri seti. OECD. https://data.oecd.org/ (Erişim tarihi: 01.12.2021)
  • Patent başvuruları, sabit geniş bant abonelikleri, güvenli internet sunucuları, kişi başına GSYİH, iş yapma kolaylığı ve bilgisayar, iletişim ve diğer hizmetler veri seti. Worldbank. https://data.worldbank.org/indicator (Erişim tarihi: 01.12.2021)
  • İmalat endüstrisinde robot yoğunluğu. IFR. https://ifr.org/free-downloads/ (Erişim tarihi: 02.12.2021)
  • Küresel Rekabet Endeksi 4.0 (GCI4) veri seti. Dünya Ekonomik Forumu raporu. https://www3.weforum.org/docs/WEF_TheGlobalCompetitivenessReport2019.pdf (Erişim tarihi: 07.02.2022)
  • Küresel İnovasyon Endeksi veri seti. Dünya Ekonomik Forumu raporu. https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_gii_2019.pdf (Erişim tarihi: 07.02.2022)
  • Hükümet Yapay Zekâ Hazırlık Endeksi veri seti. Oxford Insights raporu. https://africa.ai4d.ai/wp-content/uploads/2019/05/ai-gov-readiness-report_v08.pdf (Erişim tarihi: 08.02.2022)
  • Ağ Hazırlığı endeksi veri seti. Ağ Hazırlığı endeksi 2019 raporu. https://networkreadinessindex.org/2019/wp-content/uploads/2020/03/The-Network-Readiness-Index-2019-New-version-March-2020-2.pdf (Erişim tarihi: 08.02.2022)
  • UNCTAD B2C E-ticaret endeksi veri seti UNCTAD B2C E-ticaret endeksi 2019 raporu. https://unctad.org/system/files/official-document/tn_unctad_ict4d14_en.pdf (Erişim tarihi: 08.02.2022)
İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi-Cover
  • ISSN: 1303-5495
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 2002
  • Yayıncı: İstanbul Ticaret Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

Hasta Memnuniyeti Kısa Değerlendirme Formu’nun (HMKDF) Türkçe Uyarlama Çalışması

Esin TEMELOĞLU ŞEN, H. Özlem SERTEL BERK

COVİD-19 SÜRECİNDE ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN ÖRGÜTSEL ADALET ALGILARININ UZAKTAN EĞİTİME KARŞI TUTUMLARI VE YENİLİKÇİ DAVRANIŞ EĞİLİMLERİ ÜZERİNE ETKİSİ: BİR ALAN ARAŞTIRMASI

Edip ÖRÜCÜ, Itır HASIRCI, Pınar KURT

KİŞİSELLEŞTİRİLMİŞ ÜRÜN ÖNERİ SİSTEMİ İÇİN KULLANICI BAZLI İŞBİRLİKÇİ FİLTRELEME VE KÜMELEME KULLANAN HİBRİT BİR YAKLAŞIM

Hüseyin BUDAK, Enis GUMUSTAS

EĞİTİM SİSTEMİ VE EĞİTİME YAPILAN HARCAMALARIN ORTA VE ÜST DÜZEY KADIN İSTİHDAMINA ETKİSİ

Hacer Merve ÖZSOYLU, Münevver TURANLI

OECD ÜLKELERİNİN ENDÜSTRİ 4.0 DÜZEYLERİNİN CRITIC VE CODAS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Sevgi EŞİYOK, Mert DEMİRCİOĞLU

ENDÜSTRİ İÇİ TİCARETİN REKABET GÜCÜNE ETKİSİ; TÜRKİYE BAĞLAMINDA BİR DEĞERLENDİRME

Muhittin ADIGÜZEL

Holidaycheck Websitesindeki En İyi Otel Sıralamasına Göre Otellerin Karşılaştırılması: Google Trends Örneği

Burcu KIVILCIM

ENTELEKTÜEL SERMAYE VE KURUMSAL İTİBARIN ÖRGÜTSEL PERFORMANS İLİŞKİSİNDE BİLGİ YÖNETİMİNİN ROLÜ

Türkan ÖZGÜL, Yahya FİDAN

TÜRKİYE’DE KURUMSAL YÖNETİM DERECELENDİRMESİ: FİRMALARIN PUANLARININ İNCELENMESİ

Ezgi Ecem OKAN, Erginbay UĞURLU

VIX KORKU ENDEKSİ VE GELİŞMEKTE OLAN ÜLKE BORSALARI ÜZERİNE AMPİRİK BİR ANALİZ

Turgay MÜNYAS