Üretimde Kullanılan Teknoloji ve Yönetim Modellerinin Öğrenilmesinde Kuşakların Etkisi

Üçüncü sanayi devrimi (Endüstri 3.0) döneminde işletmeler üretim tesislerinde otomasyona geçmişler veprogramlanabilir mantıksal denetleyicileri (Programmable Logic Controller- PLC) kullanmayabaşlamışlardır. Toplam kalite yönetimi (TKY), altı sigma, yalın üretim, malzeme ihtiyaç planlaması (MaterialRequirement Planning- MRP) ve kurumsal kaynak planlaması (Enterprise Resource Planning- ERP) gibiyönetim modelleri geliştirilmiş, internet ve dijital teknolojilere yatırımlar yapılmıştır. Dördüncü sanayi devrimi(Endüstri 4.0) döneminde; mevcut dijital teknolojiler geliştirilerek nesnelerin interneti (IoT), artırılmışgerçeklik, simülasyon, büyük veri, bulut bilişim, yatay ve dikey sistem entegrasyonu, eklemeli üretim (3Dyazıcılar), sibergüvenlik ve otonom robotlar daha yaygın kullanılmaya başlanmıştır. Çalışmada, Endüstri 3.0ve Endüstri 4.0 teknoloji ve yönetim modellerinin öğrenilmesinde Y ve Z kuşakları bireylerinin kişiliközelliklerinin etkisi araştırılmıştır. Türkiye’de 364 katılımcı ile gerçekleştirilen çalışmada, çok kategorililogaritmik regresyon yöntemi kullanılmış ve üretimde kullanılan teknolojilerin bilinmesinde kuşaklar arasındaistatistiksel olarak anlamlı farklılıklar ortaya çıkmıştır. Ayrıca, bireylerin negatif olma ve deneyime açıklıkkişilik özelliklerinin teknolojilerin öğrenilmesinde etkili olduğu belirlenmiştir.

The Effect of Generations on Learning Technology and Management Models Used in Operations

During the third industrial revolution (Industry 3.0), enterprises started to use automation technologies in their production facilities using programmable logic controllers (PLC), developed their management models such as total quality management (TQM), lean manufacturing, six sigma, material requirement planning (MRP), and enterprise resource planning (ERP). During the fourth industrial revolution (Industry 4.0); Internet of Things (IoT), augmented reality, simulation, big data, cloud computing, horizontal and vertical system integration, additive manufacturing (3D printers), cybersecurity and autonomous robots have been developed. In the study, it has been investigated whether the Industry 3.0 and Industry 4.0 technologies are affected by the personality traits of generations. In the study conducted with 364 participants, the multi-category logarithmic regression method was used and statistically significant differences were found between generations in knowing the technologies used in production. In addition, the personality traits of negative value, and openness to experience are effective in learning the mentioned technologies.

___

  • Agarwal, R., Prasad, J., (1998). “A conceptual and operational definition of personal innovativeness in the domain of information technology”, Information Systems Research, Sayı. 9, No. 2, ss. 204-215.
  • Aka, B., (2018). “Bebek Patlaması X ve Y Kuşağı Yöneticilerin Örgütsel Bağlılık Düzeylerinin Kamu ve Özel Sektör Farklılıklarına Göre İncelenmesi: Bir Araştırma”, Visionary EJournal / Vizyoner Dergisi, Cilt. 9, Sayı: 20, 118-135
  • Ayhün, S. E., (2013). “Kuşaklar Arasındaki Farklılıklar ve Örgütsel Yansımaları”, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, Cilt. 2, Sayı:1, 93-112.
  • Azuma, R. T., (1997). “A survey of augmented reality”, Presence: Teleoperators & Virtual Environments, Sayı. 6, No. 4, ss. 355-385.
  • Bağçı, E., İçöz, O., (2019). “Z ve Alfa Kuşağı İle Dijitalleşen Turizm”, Güncel Turizm Araştırmaları Dergisi, Cilt. 3, Sayı:2, 232-256.
  • Bahrin, M. A. K., Othman, M. F., Azli, N. H. N., Talib, M. F., (2016). “Industry 4.0: A review on industrial automation and robotic”, Jurnal Teknologi, Sayı. 78, ss. 6-13.
  • Barrett, M., (2008). The design of a portable programmable logic controller (PLC) training system for use outside of the automation laboratory, In International Symposium for Engineering Education, ss. 1-5.
  • Bucovețchi, O., Slușariuc, G. C., Činčalová, S., (2019). “Generation Z–key factor for organizational innovation”, Calitatea, Sayı. 20, No. 3, ss. 25-30.
  • Çetin, C., Karalar, S., (2016). “X, Y ve Z Kuşağı Öğrencilerin Çok Yönlü ve Sınırsız Kariyer Algıları Üzerine Bir Araştırma”, Yönetim Bilimleri Dergisi, Cilt. 14, Sayı:28, 157-197.
  • Coleman, D. C., (1956). “Industrial growth and industrial revolutions”, Economica, Sayı. 23, No. 89, ss. 1-22.
  • Covey, S. R., (2013). The 8th Habit: From Effectiveness to Greatness, Free Press, New York.
  • Cowles, M., Davis, C., (1982). “On the origins of the. 05 level of statistical significance”, American Psychologist, Sayı. 37, No. 5, ss. 553-558.
  • Črešnar, R., Nedelko, Z., (2020). “Understanding future leaders: how are personal values of generations Y and Z tailored to leadership in industry 4.0?”, Sustainability, Sayı. 12, No. 11, ss. 1-19.
  • Doyduk, H. B. B., Tiftik, C. (2017). Nesnelerin İnterneti: Kapsamı, Gelecek Yönelimi ve İş Fırsatları. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, Sayı. 52, No. 3, ss. 127-147.
  • Field, A., (2013). Discovering Statistics Using SPSS, (Third Edition), Sage Publications Ltd., London
  • Gençöz, T., Öncül, Ö., (2012). “Examination of personality characteristics in a Turkish sample: development of basic personality traits inventory”, The Journal of General Psychology, Sayı. 139, No. 3, ss. 194-216.
  • Gursoy, D., Maier, T. A., Chi, C. G., (2008). “Generational differences: an examination of work values and generational gaps in the hospitality workforce”, International Journal of Hospitality Management, Sayı. 27, No. 3, ss. 448-458.
  • Gursoy, D., Chi, C. G. Q., Karadag, E., (2013). “Generational differences in work values and attitudes among frontline and service contact employees”, International Journal of Hospitality Management, Sayı. 32, ss. 40-48.
  • Hamimah, H., Arlis, S., Arwin, A., Chandra, C., Anita, Y., Kenedi, A. K., Kharisma, A., (2020). “Thinking the most convenient analysis of alpha generation by using social science story digital books”, Elementary Education Online, Sayı. 19, No. 1, ss. 78-86.
  • Howe, N., Strauss, W., (1992). “The new generation gap”, The Atlantic Monthly, Sayı. 270, No. 6, ss. 67-89.
  • Howe, N., Strauss, W., (2009). The Fourth Turning: What the Cycles of History Tell Us About America's Next Rendezvous with Destiny, Crown Publishing Group, New York.
  • https://sozluk.gov.tr/, Erişim Tarihi: 11.01.2021
  • https://tr.wikipedia.org/wiki/T%C3%BCrkiye_demografisi, Erişim Tarihi: 01.01.2021
  • Ingalls, R. G., (2011). Introduction to simulation, Proceedings of the 2011 Winter Simulation Conference, Phoenix.
  • Inglehart, R., (1971). “The silent revolution in Europe: intergenerational change in post-industrial societies”, The American Political Science Review, Sayı. 65, No. 4, ss. 991-1017.
  • Jeble, S., Dubey, R., Childe, S. J., Papadopoulos, T., Roubaud, D., Prakash, A., (2018). “Impact of big data and predictive analytics capability on supply chain sustainability”, The International Journal of Logistics Management, Sayı. 29, No. 2, ss. 513-538.
  • Kamble, S. S., Gunasekaran, A., Gawankar, S. A., (2018). “Sustainable Industry 4.0 framework: a systematic literature review identifying the current trends and future perspectives”, Process Safety and Environmental Protection, Sayı. 117, ss. 408-425.
  • Kaygısız, E., Sipahi, H., (2019). “Y Kuşağı Üniversite Öğrencilerinin Bireysel Yenilik ve Endüstri 4.0 Bilgi Düzeyleri Arasındaki İlişkinin Incelenmesi”, Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt. 18, Sayı:2, 922-936.
  • Kayıkçı, Y. M., Bozkurt, K. A., (2018). “Dijital Çağda Z ve Alpha Kuşağı, Yapay Zeka Uygulamaları ve Turizme Yansımaları”, Sosyal Bilimler Metinleri, Sayı: 1, 54-64.
  • Klaus, H., Rosemann, M., Gable, G. G., (2000). “What is ERP?”, Information Systems Frontiers, Sayı. 2, No. 2, ss. 141-162.
  • Köse, İ. Ö. S., Kuncan, M., (2019). “Pantography application with real-time plc based on image processing in gantry robot system”, European Journal of Technique, Sayı. 9, No. 2, ss. 219- 229.
  • Kranenburg, V. R., (2008). The Internet of Things: A Critique of Ambient Technology and the All-Seeing Network of RFID, Institute of Network Cultures, Amsterdam.
  • Laudon, K. C., Laudon, J. P., (2014). Management Information Systems, Upper Saddle River: Pearson, Global Edition, Harlow.
  • McCrindle, M., (2014). The ABC of XYZ: Understanding the Global Generations, UN5W Press, Sydney.
  • Mitchell, M. A., McLean, P., Turner, G. B., (2005). “Understanding generation x... boom or bust introduction”, In Business Forum, Sayı. 27, No. 1, ss. 26-30.
  • Prensky, M., (2001). “Digital natives, digital immigrants”, On the Horizon, Sayı. 9, No. 5, ss. 1- 6.
  • Prisecaru, P., (2016). “Challenges of the fourth industrial revolution”, Knowledge Horizons, Economics, Sayı. 8, No. 1, ss. 1-57.
  • Roberts, K., (2012). “The end of the long baby-boomer generation”, Journal of Youth Studies, Sayı. 15, No. 4, ss. 479-497.
  • Rüßmann, M., Lorenz, M., Gerbert, P., Waldner, M., Justus, J., Engel, P., Harnisch, M., (2015). “Industry 4.0: the future of productivity and growth in manufacturing industries”, Boston Consulting Group, Sayı. 9, No. 1, ss. 54-89.
  • Satyanarayana, S., (2012). “Cloud computing: SAAS”, Computer Sciences and Telecommunications, Sayı. 4, ss. 76-79.
  • Schwab, K., (2016). The Fourth Industrial Revolution, Currency, World Economic Forum, İsviçre.
  • Serinikli, N., (2019). Transformation of Human Resources In Digitalization: Y, Z And Alpha Generations, In Business & Life Sciences, Ijopec Publication, İngiltere.
  • Singh, A. P., Dangmei, J., (2016). “Understanding the generation Z: the future workforce”, SouthAsian Journal of Multidisciplinary Studies, Sayı. 3, No. 3, ss. 1-5.
  • Solms, V. R., Niekerk, V. J., (2013). “From information security to cyber security”, Computers & Security, Sayı. 38, ss. 97-102.
  • Turner, A., (2015). “Generation Z: technology and social interest”, The Journal of Individual Psychology, Sayı. 71, No. 2, ss. 103-113.
  • Ustundag, A., Salkin, C., Oner, M., Cevikcan, E., (2018). A Conceptual Framework for Industry 4.0. In Industry 4.0: Managing the Digital Transformation, Springer, Cham.
  • Wan, J., Yi, M., Li, D. I., Zhang, C., Wang, S., Zhou, K., (2016). “Mobile services for customization manufacturing systems: an example of industry 4.0”, IEEE Access, Sayı. 4, ss. 8977-8986.
  • Wangler, B., Paheerathan, S. J., (2000). Horizontal and Vertical Integration of Organizational IT Systems, S. Brinkkemper, E. Lindencrona, A. Solvberg (Eds.), Information Systems Engineering: State of the Art and Research Themes, Springer, London.
  • Xu, M., David, J. M., Kim, S. H., (2018). “The fourth industrial revolution: opportunities and challenges”, International Journal of Financial Research, Sayı. 9, No. 2, ss. 90-95.
Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi-Cover
  • ISSN: 2148-1237
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 1941
  • Yayıncı: Türk Kooperatifçilik Kurumu
Sayıdaki Diğer Makaleler

E-Ticarette Mobil Alışveriş Uygulamalarını Kullanmaya Devam Etme Niyetinin Araştırılması: Genişletilmiş Teknoloji Kabul Modeli

KAMİL ÇELİK, Ahmet TAŞ

Uluslararası Fuar Desteklerinin İhracata Etkisi: Türkiye’de İhracat Yapan Firmalar Üzerine Bir Araştırma

Hülya YILMAZ, Ahmet GÖKSEL

Personel Seçim Sürecinde Kullanılan Kriterlerin Best-Worst Metodu (BWM) İle Değerlendirilmesi

Talip ARSU, Şerife UĞUZ ARSU

The Decision of Use or not to Use Credit Card in Turkey: An Empirical Analysis from the Household Budget Survey

FATİH HAKAN DİKMEN

Örgütsel Güven ve Paternalist Liderlik Örgütsel Özdeşleşmeye Öncülük Eder mi?

Mehmet Ali TÜRKMENOĞLU, Berat ÇİÇEK, Gökhan ULUDAĞ

Örgütsel Ekoloji ve Kooperatif Örgütlenmeleri: Türkiye’de Tarım, Ormancılık ve Balıkçılık Sektörü Üzerine Bir Analiz

Miraç Savaş TURHAN, Yakup ARI

Ergenlerde Sosyal Medya Bağımlılığı ile Özgecilik (Elseverlik/Fedakârlık) ve Egosantrizm (Ben-Merkezcilik) Arasındaki İlişkilerin İncelenmesi

Buğra YILDIRIM, Vaysi BAYDAR, Cengiz KILIÇ, Gülay GÜNAY

Türkiye’de Kamu Harcamaları Bileşenlerinin Ekonomik Büyüme Üzerine Etkisi

Ceylan KARAKAYA, Tuba ŞAHİNOĞLU

COVID-19 Pandemi Sürecinde Katılım Bankalarına Yönelik Yapılan Çevrimiçi Müşteri Şikâyetleri Üzerine Bir İnceleme

Hülya ER, Murat ER, Remzi ALTUNIŞIK

Hospital Selection Factors For Private Doctors Concerning Their Surgery Operations Services: An Application Of Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP)

Erkut ERGENÇ, Gökhan KIRBAÇ