ENDÜSTRİ 4.0 UYGULAMASI İÇİN STRATEJİLERİN AAS VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Buse USLU, (Kırıkkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği, Kırıkkale, Türkiye)
Şeyda GÜR, (Kırıkkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği, Kırıkkale, Türkiye)
Tamer EREN (Kırıkkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği, Kırıkkale, Türkiye)
Eskişehir Teknik Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi b- Teorik Bilimler
2 1
Yıl: 2019 Cilt: 7 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 13 - 28 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.20290/aubtdb.440473 İndeks Tarihi: 07-01-2021

ENDÜSTRİ 4.0 UYGULAMASI İÇİN STRATEJİLERİN AAS VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Öz:
Sanayide Endüstri 4.0 ile ilgili üretimde verimliliğin yükseltilmesine yönelik çalışmalar yapılmaktadır. Endüstri 4.0,ürünlerin ve üretim sistemlerinin yaşam döngüsündeki bütün değer zincirinin, organizasyon ve yönetiminde yeni bir seviyeolan dördüncü endüstri devrimidir. Dijital dönüşüm ve Endüstri 4.0 ile birlikte ulaşılabilecek yeni seviyede, insanların venesnelerin interneti aynı zamanda sistemlerin birbirleri ile bağlantısı etkin ve verimli bir hale getirilebilecektir. Bu yapısayesinde dinamik, gerçek zamanlı sistemler optimize edilebilecek ve kendi kendine organize olabilen ağlar oluşturulacaktır.Endüstri 4.0’ın teknoloji dünyasına ve sosyal hayata getireceği yenilikler gün geçtikte gelişme göstereceği öngörülmektedir.Şirketler artık kendi kendine yetebilen sistemlere geçmek için Endüstri 4.0’ı bir aracı olarak görmektedir. Yapılan çalışmadaise, Endüstri 4.0’a geçmek isteyen bir şirketin Endüstri 4.0 stratejilerinden hangisini seçmesi gerektiği çok ölçütlü kararverme yöntemleri ile belirlenmiş ve şirkete sunulmuştur. Endüstri 4.0 strateji seçimine yönelik alternatif ve ölçütlerbelirlenmiştir. Çok ölçütlü karar verme yöntemleri kullanılarak problem çözümünün gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır.Endüstri 4.0’a yönelik araştırmalar yapılmış ve ardından çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden AAS ve TOPSISyöntemleri kullanılarak en uygun strateji seçimi yapılmıştır.
Anahtar Kelime:

-

Öz:
With the Industry 4.0, work is being done to increase productivity in production. Industry 4.0 is an industrial revolution, a new level in the organization and management of the entire value chain in the life cycle of products and production systems. With Digital Transformation and Industry 4.0 will make it efficient and productive the Internet of objects and the connection of people with each other. Thanks to this structure, dynamic, real-time systems will be optimized, and self-organizing networks will be created. Innovations that Industry 4.0 will bring to the world of technology and social life will improve day by day. In the study, it was determined by multi-criteria decision-making methods that a company seeking to move to Industry 4.0 should select Industry 4.0 strategies. Alternatives and criteria for the selection of the industry 4.0 strategy have been identified. It is aimed to solve the problem by applying multi-criteria decision-making methods. Companies now see Industry 4.0 as a vehicle to pass autonomous systems. Research has been conducted for Industry 4.0. Then, the most appropriate strategy selection was made by using AAS and TOPSIS methods of multi-criteria decision-making methods.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • [1] Evren R, Ülengin F. Yönetimde çok amaçlı karar verme. Istanbul Technical University Publications, Istanbul, Turkey, 1992.
  • [2] Erdoğan M, Ozkan B, Karasan A, Kaya I. Selecting the best strategy for industry 4.0 applications with a case study. In: industrial engineering in the industry 4.0 era. Springer, Cham, 109-119, 2018.
  • [3] Abalı YA., Kutlu BS., Eren T. Çok ölçütlü karar verme yöntemleri ile bursiyer seçimi: bir eğitim kurumunda uygulama. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 2012; 26.3-4.
  • [4] Saaty T. The analytical hierarchy process, planning, priority. Resource allocation. RWS publications, USA, 1980.
  • [5] Şah N. Analytic network process and evaluation of alternative routes between Mersin-Torino. MSc, Dokuz Eylül University, Izmir, Turkey, 2010.
  • [6] Ayık Y, Kılavuz Y. Analitik ağ süreci yaklaşımı ve TOPSIS yöntemi ile öğrenci işleri bilgi sistemi yazılımı seçimi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 2013; 27(4):1-18.
  • [7] Yoon P. Hwang, Ching-Lai. Multiple Attribute Decision Making: An Introduction. SAGE Publications, 1995.
  • [8] Demireli E. TOPSIS çok kriterli karar verme sistemi: Türkiye’deki kamu bankaları üzerine bir uygulama. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 2010; 5(1):101-112.
  • [9] Hua Lu, M., Madu, C. N., Kuei, C. H., Winokur, D. Integrating QFD, AHP and benchmarking in strategic marketing. Journal of Business & Industrial Marketing, 1994, 9.1: 41-50.
  • [10] Abdi R, Labib W. A design strategy for Reconfigurable Manufacturing Systems (RMSS) using analytical hierarchical process (AHP): a case study. Int J Prod Res, 2003, 41.10: 2273-2299.
  • [11] Ayyıldız G. The Evaluation of CIM investments using fuzzy AHP method. MSc, Istanbul Technical University, Istanbul, Turkey, 2003.
  • [12] Li S, Li, Jim Z. Hybridising human judgment, AHP, simulation and a fuzzy expert system for strategy formulation under uncertainty. Exp. Sys. with App., 2009, 36.3: 5557-5564.
  • [13] Chandima RM, Markeset T. Technical integrity management: measuring HSE awareness using AHP in selecting a maintenance strategy. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 2010, 16.1: 44-63.
  • [14] Paksoy T, Pehlivan Y, Kahraman C. Organizational strategy development in distribution channel management using fuzzy AHP and hierarchical fuzzy TOPSIS. Exp. Sys. with App., 2012, 39.3: 2822-2841.
  • [15] Fouladgar M. Yazdani-Chamzini A, Lashgari A, Zavadskas EK, Turskis Z. Maintenance strategy selection using AHP and COPRAS under fuzzy environment. International Journal of Strategic Property Management, 2012, 16.1: 85-104.
  • [16] Zaim S, Turkyılmaz A, Acar MF, Al-Turki U, Demirel OF. Maintenance strategy selection using AHP and ANP algorithms: a case study. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 2012, 18.1: 16-29.
  • [17] Wu W, Kou G, Peng Y, Ergu, D. Improved AHP-group decision making for investment strategy selection. Technological and Economic Development of Economy, 2012, 18.2: 299-316.
  • [18] Veza I, Mladıneo M. Gjeldum N. Managing innovative production network of smart factories. Ifac-Papersonline, 2015, 48.3: 555-560.
  • [19] Forstner L. Dümmler, mathias. Integrierte wertschöpfungsnetzwerke–chancen and potenziale durch industrie 4.0. E & I Elektrotechnik and Informationstechnik, 2014, 131.7: 199-201.
  • [20] Can V, Kıymaz M. Bilişim teknolojilerinin perakende mağazacılık sektörüne yansımaları: muhasebe departmanlarında endüstri 4.0 etkisi. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, CİEP Özel Sayısı, 2016; 107-117.
  • [21] Schumacher A, Erol S, Sihn W. A Maturity Model for Assessing Industry 4.0 Readiness and Maturity of Manufacturing Enterprises. Procedia CIRP, 2016, 52: 161-166.
  • [22] Kolberg D, Knobloch J, Zühlke D. Towards a lean automation interface for workstations. International journal of production research, 2017, 55.10: 2845-2856.
  • [23] Sepulcre M, Gozalvez J, Coll-Perales B. Multipath Qos-Driven routing protocol for industrial wireless networks. Journal of Network and Computer Applications, 2016, 74: 121-132.
  • [24] Oesterreich D, Teuteberg F. Understanding the implications of digitization and automation in the context of industry 4.0: a triangulation approach and elements of a research agenda for the construction industry. Computers in Industry, 2016, 83: 121-139.
  • [25] Rennung F, Luminosu T, Draghici A. Service provision in the framework of industry 4.0. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2016, 221: 372-377.
  • [26] Fleischmann H. Kohl, J., Franke, J., Reidt, A., Duchon, M., Krcmar, H. Improving maintenance processes with distributed monitoring systems. In: industrial informatics (INDIN), 2016 IEEE 14th International Conference On. IEEE, 2016. P. 377-382.
  • [27] Gorecky D, Khamis M, Mura K. Introduction and establishment of virtual training in the factory of the future. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 2017, 30.1: 182-190.
  • [28] Grundstein S, Freitag M, Scholz-Reiter B. A new method for autonomous control of complex job shops–integrating order release, sequencing and capacity control to meet due dates. Journal of Manufacturing Systems, 2017, 42: 11-28.
  • [29] Barbosa J, Leitão P, Trentesaux D, Colombo AW, Karnouskos S. Cross benefits from cyberphysical systems and intelligent products for future smart industries. In: industrial informatics (INDIN), 2016 IEEE 14th International Conference On. IEEE, 2016. P. 504-509.
  • [30] Macit İ. Kurumsal kaynak planlamasının endüstri 4.0 kazanımları: bir yapısal çatı modeli önerisi. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 2017; 3(1): 50-60.
  • [31] Öğüt A, Boztaş F. Endüstri 4.0 ışığında yeni nesil üretim: sessiz hidrolik pompa uygulamaları. VIII. Ulusal Hidrolik Pnömatik Kongresi, 2017; 105-112.
  • [32] Öztürk E, Koç H. Endüstri 4.0 ve mobilya endüstrisi. İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi, 2017, 6.3: 786-794.
  • [33] Mrugalska B, Wyrwicka K. Towards lean production in industry 4.0. Procedia Engineering, 2017, 182: 466-473.
  • [34] Yıldız A. Endüstri 4.0 ve akıllı fabrikalar. Sakarya University Journal of Science, 2018, 22.2: 546-556
APA Uslu B, GÜR Ş, EREN T (2019). ENDÜSTRİ 4.0 UYGULAMASI İÇİN STRATEJİLERİN AAS VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. , 13 - 28. 10.20290/aubtdb.440473
Chicago Uslu Buse,GÜR Şeyda,EREN Tamer ENDÜSTRİ 4.0 UYGULAMASI İÇİN STRATEJİLERİN AAS VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. (2019): 13 - 28. 10.20290/aubtdb.440473
MLA Uslu Buse,GÜR Şeyda,EREN Tamer ENDÜSTRİ 4.0 UYGULAMASI İÇİN STRATEJİLERİN AAS VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. , 2019, ss.13 - 28. 10.20290/aubtdb.440473
AMA Uslu B,GÜR Ş,EREN T ENDÜSTRİ 4.0 UYGULAMASI İÇİN STRATEJİLERİN AAS VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. . 2019; 13 - 28. 10.20290/aubtdb.440473
Vancouver Uslu B,GÜR Ş,EREN T ENDÜSTRİ 4.0 UYGULAMASI İÇİN STRATEJİLERİN AAS VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. . 2019; 13 - 28. 10.20290/aubtdb.440473
IEEE Uslu B,GÜR Ş,EREN T "ENDÜSTRİ 4.0 UYGULAMASI İÇİN STRATEJİLERİN AAS VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ." , ss.13 - 28, 2019. 10.20290/aubtdb.440473
ISNAD Uslu, Buse vd. "ENDÜSTRİ 4.0 UYGULAMASI İÇİN STRATEJİLERİN AAS VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ". (2019), 13-28. https://doi.org/10.20290/aubtdb.440473
APA Uslu B, GÜR Ş, EREN T (2019). ENDÜSTRİ 4.0 UYGULAMASI İÇİN STRATEJİLERİN AAS VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. Eskişehir Teknik Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi b- Teorik Bilimler, 7(1), 13 - 28. 10.20290/aubtdb.440473
Chicago Uslu Buse,GÜR Şeyda,EREN Tamer ENDÜSTRİ 4.0 UYGULAMASI İÇİN STRATEJİLERİN AAS VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. Eskişehir Teknik Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi b- Teorik Bilimler 7, no.1 (2019): 13 - 28. 10.20290/aubtdb.440473
MLA Uslu Buse,GÜR Şeyda,EREN Tamer ENDÜSTRİ 4.0 UYGULAMASI İÇİN STRATEJİLERİN AAS VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. Eskişehir Teknik Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi b- Teorik Bilimler, vol.7, no.1, 2019, ss.13 - 28. 10.20290/aubtdb.440473
AMA Uslu B,GÜR Ş,EREN T ENDÜSTRİ 4.0 UYGULAMASI İÇİN STRATEJİLERİN AAS VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. Eskişehir Teknik Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi b- Teorik Bilimler. 2019; 7(1): 13 - 28. 10.20290/aubtdb.440473
Vancouver Uslu B,GÜR Ş,EREN T ENDÜSTRİ 4.0 UYGULAMASI İÇİN STRATEJİLERİN AAS VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. Eskişehir Teknik Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi b- Teorik Bilimler. 2019; 7(1): 13 - 28. 10.20290/aubtdb.440473
IEEE Uslu B,GÜR Ş,EREN T "ENDÜSTRİ 4.0 UYGULAMASI İÇİN STRATEJİLERİN AAS VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ." Eskişehir Teknik Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi b- Teorik Bilimler, 7, ss.13 - 28, 2019. 10.20290/aubtdb.440473
ISNAD Uslu, Buse vd. "ENDÜSTRİ 4.0 UYGULAMASI İÇİN STRATEJİLERİN AAS VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ". Eskişehir Teknik Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi b- Teorik Bilimler 7/1 (2019), 13-28. https://doi.org/10.20290/aubtdb.440473
Sayfa Oluşturulma Tarihi
07-05-2024 18:24

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları