Teknoloji fırsat keşfi için veri odaklı çözüm yaklaşımlarının geliştirilmesi
Development of data-driven solution approaches for technology opportunity discovery
Yazar: ZÜLFİYE ERDOĞAN
Danışman: PROF. DR. SERKAN ALTUNTAŞ ; PROF. DR. TÜRKAY DERELİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Teknoloji yönetimi = Technology management ; Çok kriterli karar verme = Multi criteria decision making

Özet:
Artan rekabet ortamının bir sonucu olarak firmalar hiç bitmeyen bir teknolojik gelişim girdabının içerisine çekilmişlerdir. Kendi sektöründeki gelişmeleri takip etmeyen, üretim/hizmet süreçlerini teknolojik gelişmelerle desteklemeyen organizasyonların bu rekabet ortamı içerisinde devamlılığını sürdürmesi mümkün değildir. Bu tezin amacı, yatırımcılar, girişimciler ve teknoloji geliştiriciler için potansiyel teknoloji fırsatlarının keşfi için bütünleşik yaklaşımlar önermektir. Önerilen yaklaşımlar yatırım teşviklerinin verileceği teknoloji alanlarının belirlenmesinde faydalı olacaktır. Teknoloji fırsat keşfi için beş yaklaşım önerilmiştir. Önerilen ilk yaklaşım, ürün çeşitlendirme ve yeni ürün geliştirme gibi Ar-Ge faaliyetlerine ayrılan bütçeyi yönlendirecek ortaklık fırsatlarının belirlenmesini amaçlamaktadır. Çalışmada, konsantrasyon oranı değeri, Öz-Örgütlemeli Harita (Self-Organizing Map: SOM)  algoritması ve Apriori tabanlı bir sık öğe seti madenciliği algoritması kullanılmıştır. Önerilen ikinci yaklaşım, yatırım yapılacak patentlerin belirlenmesi için bir patent kalitesi tahmin modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada Analitik Hiyerarşi Süreci (Analytic Hierarchy Process: AHP), patent indeksleri, bireysel ve bileşik makine öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Önerilen üçüncü yaklaşım, hem bilim hem de teknoloji açısından potansiyel fırsatların keşfedilmesini amaçlamaktadır.  Önerilen yaklaşım metin madenciliği, Yönlendirilmiş Öngörülen Küme Oluşturma (Oriented projected Cluster generation: ORCLUS) algoritması, kosinüs benzerliği, patent ve makale indeksleri ve Condorcet veri füzyonu yöntemlerini kullanmaktadır. Önerilen dördüncü yaklaşım, KOBİ'ler için potansiyel teknoloji fırsatlarını keşfetmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada potansiyel fırsatların önerilmesinde mevcut sektördeki lider firmaların patentlerine ait IPC kodları dikkate alınmıştır. Önerilen yaklaşım, Seyrek Kimlik Listelerine dayalı Kapalı Hızlı Dizi Madenciliği (Closed FAST sequence mining algorithm based on sparse id-lists: CloFAST) algoritması, patent indeksleri ve Entropi tabanlı İdeal Çözüme Benzerlik yoluyla Tercih Sıralama Tekniği(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution: TOPSIS) yöntemlerini kullanmaktadır. Önerilen beşinci yaklaşım, yatırım yapılacak teknolojilerin seçimi için patent indeksleri ve çok kriterli karar verme yöntemlerinden TOPSIS, Çok Kriterli Optimizasyon ve Uzlaşık Çözüm (VIseKriterijumsa Optimizacija I Kompromisno Resenje: VIKOR), Gri İlişkisel Analiz (Grey Relational Analysis: GRA), Katkı Oranı Değerlendirmesi (Additive Ratio Assessment: ARAS) ve Ağırlıklı Öklid Mesafe Tabanlı Yaklaşım (Weighted Euclidean Distance Based Approach: WEDBA) yöntemlerini kullanmaktadır. Çalışma nihai tercih sıralamasının elde edilmesi için Duyarlı Öncelik Sıralama Tekniğini (Technique of Precise Order Preference: TPOP) kullanmaktadır. Önerilen ilk dört yaklaşım kişisel dijital asistan teknolojilerine ait patent verileri üzerinde uygulanmıştır. Son yaklaşımın uygulanması için kişisel dijital asistan, flash bellek sistemi, ince tabakalı transistör-sıvı kristal ekran ve dental implant teknolojilerine ait patent verileri kullanılmıştır. Bu tezde önerilen yaklaşımlar ve tezin sonuçları yatırımcılar, girişimciler ve teknoloji geliştiriciler için yatırım yapılacak teknoloji fırsatlarının keşfedilmesi, izlenmesi, değerlendirilmesi ve seçilmesinde faydalı olacaktır. Önerilen yaklaşımlar, yatırım teşviklerinin verileceği teknoloji alanlarının seçiminde ve teknoloji alanlarının önceliklendirilmesinde de karar vericilere yol gösterecektir.

Abstract:
Companies have been sucked into a never-ending whirlwind of technological advancement because of the increasing competitive environment. Organizations cannot survive in this competitive market if they do not keep track of advances in their own industry and do not incorporate technological advancements into their production and service operations. The aim of this thesis is to propose integrated approaches to discover potential technology opportunities for investors, entrepreneurs and technology developers. The proposed approaches will be useful in determining the technology fields that investment incentives will be given. Five approaches have been proposed for technology opportunity discovery. The first approach aims to determine partnership opportunities that will guide the budget allocated to R&D activities such as product diversification and new product development. In this study, Concentration ratio value, Self-Organizing map (SOM) algorithm, and Apriori-based frequent item set mining algorithm are used. The second approach aims to propose a patent quality prediction model for identifying patents to invest in. Analytic Hierarchy Process (AHP), patent indices, individual and ensemble machine learning methods are used in this study. The third approach aims to discover potential opportunities in terms of both science and technology. The proposed approach uses text mining, Oriented projected Cluster generation (ORCLUS) algorithm, cosine similarity, patent and article indices, and Condorcet data fusion methods. The fourth approach aims to discover potential technology opportunities for SMEs.  In the study, the IPC codes of the patents of the leading companies in the current sector are considered to propose potential opportunities. The proposed approach uses the Closed FAST sequence mining algorithm based on sparse id-lists (CloFAST) algorithm, patent indices and Entropy-based Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) methods. The fifth approach uses patent indices and multi-criteria decision-making methods include TOPSIS, VIseKriterijumsa Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR), Grey Relational Analysis (GRA), Additive Ratio Assessment (ARAS), and Weighted Euclidean Distance Based Approach (WEDBA) for the selection of technologies to be invested in. This study uses the Technique of Precise Order Preference (TPOP) method to obtain the final preference ranking. The application of the first four proposed approaches has been carried out on the patent data about personal digital assistant technologies. Patent data about personal digital assistant, flash memory system, Thin Film Transistor Liquid Crystal Display, and dental implant technologies are used for application of the last approach. The approaches proposed in this dissertation and the results of the dissertation will be useful for investors, entrepreneurs and technology developers in discovering, monitoring, evaluating and selecting technology opportunities to invest. The proposed approaches will guide decision-makers to prioritize technology fields and select which ones would receive investment incentives.