Dijital dönüşüm çağında  fonksiyon bazında yönetici kararlarının otomasyona geçişinin  değerlendirilmesi
The evaluation of administrative decisions automation in function based on digital transformation
Yazar: İPEK CEREN USLU
Danışman: PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Endüstri 4.0 son yıllarda hemen hemen tüm şirketlerin göz ardı edemediği bir gelişme olarak kendini göstermektedir. Yapay zekâlar, robotlar sektör fark etmeksizin tüm alanlarda varlığını sürdürmektedir. Endüstri 4.0 teknolojilerinin mavi yakalıların yaptığı işlerde uzun zamandır bu görevleri yerine getirebildikleri bilinmektedir.  Özellikle üretim alanlarında çoğu insan gücünün yerine robotlar yer almakta ve insan gücünden robotlara geçiş artan bir ivme ile hızlanmaktadır. Mavi yaka haricinde bu kadar hızlı gelişen bir teknolojinin içerisinde beyaz yakalıların yerine karar verebilecek, onların departmanlarında aldıkları stratejik kararları onların yerine verebilecek mekanizmaların var olabileceği düşüncesi ise yine son zamanlarda çokça araştırılma yapılan bir konu olarak lietartürde yer almaktadır. Robot ya da yapay zekâların yöneticilerin kararlarını alabilmesi için öncelikle karar verme mekanizmalarının derin bir şekilde incelenmesi gerekmektedir. Karar verme modern yönetimden ayrı düşünülemeyeceğinden dolayı yönetim ve karar verme durumları birbiri ile ilişkli şekilde araştırılmıştır. Bu doğrultuda karar verme durumları, çeşitleri ve seviyeleri(Stratejik kararlar, Taktik Kararlar, Operasyonel Kararlar)  literatür araştırmaları altında incelenmiştir. Karar verilmesi gereken durumlarda var olan bilginin özelliği, belirlilik - kesinlik düzeyi ve ortam koşullarından bahsedilmiştir. Sahip olunan hangi bilgiye göre ya da hangi şartlarda karar verme eyleminin gerçekleştirildiği anlatılmış olup seviye olarak stratejik, taktik ve operasyonel kararların özellikleri incelenmiştir. Daha sonra karar verme mekanizması ve Endüstri 4.0 ilişkisi incelenmiş olup digital transformasyon anlamında yapılan çalışmalar paylaşılmıştır. Sonrasında Endüstri 4.0 ın beyaz yaka üzerindeki etkisi incelenmiş, mavi yakadan beyaz yakaya doğu geçişin temel nedenlerinin neler olduğu verilen örneklerle belirtilmiş, yapılan anket ve çalışma sonuçlarına bu çalışmada yer verilmiştir. Bu çalışmada da departman departman incelenecek olan İnsan Kaynakları, Pazarlama, Tedarik Zinciri Yönetimi ve Finans departmanlarının fonksiyonları incelenmiş olup bu departmanlarda "Endüstri 4.0 içeriğinde ne gibi çalışmalar yapılıyor, bu departmanlarda çalışan yöneticileri ileriki yıllarda hangi durumlar bekliyor ve bu durummlara karşı nasıl önlemler alınabilir?" konuları incelenmiştir. Her departmandan 5 üst düzey yöneticiler ile departmanlar arası otomasyona geçiş sıralamasını ölçümlemek adına anket çalışması yapılmıştır. Bu kişiler seçilirken iş hayatı boyunca ilgili departmanlarda çalışmış olmalarına dikkat edilmiştir. Herhangi bir sektördeki departmana odaklanılmamış olup, sektör seçiminde bir kriter konulmamıştır. Herbir departmanın aldığı ana kararlar literatürde araştırılmış ve şu şekilde belirtilmiştir:  Finans departmanında alınan temel kararlar: Finansman Kararları, Yatırım kararları,  Kar Dağıtım Kararları. İnsan Kaynakları departmanında alınan temel kararlar: Personel seçimi ve alımı kararı, Eğitim ve geliştirme kararı, Personel yetenek değerlendirme kararı, Tazminatlar ve haklar kararı, İş ilişkileri ve toplu görüşmeler kararı.  Pazarlama departmanında alınan temel kararlar: Fiyat kararları, Tutundurma kararları, Dağıtım kararları, Mamül kararları. Son olarak Tedarik zinciri departmanında alınan temel kararlar:  Yer kararları, Üretim kararları, Envanter kararları, Taşımacılık kararları. Bu kararlar belirlendikten sonra sonra her bir karar için otomasyona geçisi hızlandırabilecek etmenler belirlenmiştir. Yöneticilerin hazırlanmış 10 luk skaladaki cevapları bir araya getirilmiş ve bunların ortalama değer sonuçları Topsis yöntemi ile değerlendirilmiştir. Topsis yönteminin seçilmesinin amacı AHP ye nazaran daha az kombinasyon sunması ve tüm kriterlerin tek seferde değerlendirilmesine olanak sağlamasıdır. Ayrıca Topsis yöntemnin seçilmesinin diğer sebebi optimizasyon türünün her bir kriter için ayarlanmasıdır( maks. ve min). Topsis çalışması şu başlıklar altında yapılmıştır: Öncelikle karar matrisi oluşturulmuştur. Sonrasında normalize edilmiş karar matrisi oluşturulmuştur. 3. Adım olarak ağırlıklı standart karar mekanizması oluşturulmuştur. İdeal V+ ve V-  çözümünün belirlenmesinden sonra alternatifler arası mesafe ölçüleri hesaplanmıştır. İdeal çözüme göre yakınlıklar hesaplanmış ve karar bazında sıralama yapılmıştır. Belirlenen 4 kriter olan İç Kaynak kullanım oranı, verilere kolay ulaşılabilme, altyapısal sistemlerden faydalanma ve bu kararın otomatise edilmesine olan inanış için 4 uzmandan ağırlık değerleri alınmış ve normalise edilmiş değerler bu ağırlıklarla çarpılmıştır. Aynı şekilde farklı senaryo için de çalışmayı değerlendirmek adına İç Kaynak kullanım oranı, verilere kolay ulaşılabilme, altyapısal sistemlerden faydalanma ve bu kararın otomatise edilmesine olan inanış kriterleri için ayrıca eşit ağırlıklandırma belirlenmiş ve anket sonuçları bir de bu ağırlıklar ile değerlendirilmiştir. Her iki senaryoda da departmanlar arası sıralamalar değişmez iken karar bazında farklılıklar gözlenmiştir. Literatürde de örneği görüldüğünden uzman görüşlerinin verdiği cevapların ortalaması ağırlıklandırmalar için dikkate alınmış ve çalışma sonucu buna göre değerlendirilmiştir. Bu değerlendirmeler sonucu ortaya çıkan her bir karar sıralanmış olup daha sonra departmansal gruplamalar yapılmıştır. Bu gruplamalar sonunda sıralama olarak bu kriterler çerçevesinde otomatize olmaya en yakın departmanlar sırası ile Tedarik Zinciri Departmanı, İnsan Kaynakları departmanı, Finans departmanı ve Pazarlama departmanları olmuştur.  Karar bazında bakıldığında bu kriterler altında en yakın olarak otomatize edilebilecek kararlar şu sıra ile belirlenmiştir. İnsan Kaynakları departmanından Eğitim ve Geliştirme Kararı, Tedarik zinciri departmanından Yer Lokasyon Kararları, İnsan kaynakları departmanından Personel alımı seçimi kararı, Tedarik zinciri departmanından Taşımacılık Kararları, Tedarik zinciri departmanından Üretim Kararları, İnsan kaynakları departmanından Tazminatlar ve Yan haklar kararları, Tedarik zinciri departmanından  Envanter Kararları, İnsan kaynakları departmanından Personel yetenek değerlendirme kararı, Finans departmanından Finansman Kararı , Pazarlama departmanından Dağıtım Kararları , İnsan kaynakları departmanından İş İlişkileri-Toplu Görüüşmeler Kararları, Finans departmanından Kar Dağıtım Kararı , Pazarlama departmanından Fiyat Kararları, Pazarlama departmanından Tutundurma Kararları , Pazarlama departmanından Mamül Kararları , ve en son olarak Finans departmanından Yatırım Kararı olarak belirlenmiştir. Çalışmanın son bölümünde anket çalışması yapılan yöneticilerin kendi çalıştıkları departmanlar için bahsedilen bu otomasyon süreci hakkında yorumları paylaşılmıştır. Genel olarak robot ya da yapay zekâların bu departmanlardaki kararların hepsini tamamen kendi kendilerine alamayacaklarına dair bir görüş belirtmişlerdir. Özellikle analitik düşünme, analizler ve hesaplamalar kısmında maximum fayda sağlayacağına olan inanış var iken karar eylemi içerisinde muhakkak insan faktörünün bulunması gerektiği operasyon kısmında çok daha mümkün olabileceği fakat stratejik kararlar açısından etkisi uzun dönemli olduğu için yöneticilerin tecrübelerinin hiçbir zaman ekarte edilemeyeceği yönünde yorumlar paylaşılmıştır.

Abstract:
Industry 4.0 is a development that almost all companies cannot ignore in recent years. Artificial intelligence, robots in all fields regardless of the sector continues to exist. 
It has long been known that Industry 4.0 technologies are able to fulfill the tasks of blue collar. Especially in production areas, robots replace most human power and the transition from manpower to robots accelerates with increasing acceleration. 
Apart from the blue collar, the idea that there may be mechanisms that can make decisions instead of white collar and that can make strategic decisions in their departments  
In order for robots to make decisions instead of managers, first of all, the decision-making mechanisms need to be examined deeply. 
Since decision making cannot be considered separate from modern management, management and decision making situations have been investigated in relation to each other. In this direction, decision-making situations, types and levels (Strategic decisions, Tactical Decisions, Operational Decisions) have been examined under the literature researches. 
According to which information or under which conditions the decision-making action is carried out, the characteristics of strategic, tactical and operational decisions are examined. Then, the relationship between decision making mechanism and Industry 4.0 was examined and the studies on digital transformation were shared. Then, the effect of Industry 4.0 on white collar was examined, the main reasons of the transition from blue collar to white collar were explained with examples and the results of the survey and the study were included in this study. 
In this study, the following departments are examined separately: Human Resources, Marketing, Supply Chain Management and Finance. These functions were examined and the answers to these questions were tried to be shared. "What kind of work is being done in Industry 4.0? , Which situations will the managers working in these departments face in the coming years? How can measures be taken against these situations? ". 5 senior executives from each department were surveyed to measure the order of transition between departments and automation. 
When selecting these managers, it was paid attention that managers worked only in related departments throughout their business life. There is no focus on the department in any sector and no criteria have been set for sector selection. 
The main decisions taken by each department have been researched in the literature and stated as follows: Fundamental decisions made in finance department: Financial decisions, Investment decisions, Profit distribution decisions. Basic decisions in Human Resources department: Personnel selection and recruitment decision, Training and development decision, Personnel assessment decision, Compensation and rights decision, Business relations decision. Basic decisions in marketing department: Price decisions, Promotion decisions, Distribution decisions, Product decisions. Basic decisions taken in the supply chain department: Location decisions, Production decisions, Inventory decisions, Transportation decisions. After these decisions were determined, factors that could accelerate the transition to automation for each decision were determined. The answers of the managers on the 10-scale scale were brought together and their mean value results were evaluated with the Topsis method. The purpose of selecting the Topsis method was to offer less combinations than AHP and to allow all criteria to be evaluated at once. In addition, the Topsis method is selected because the optimization type is set for each criterion (max and min). 
The Topsis study was conducted under the following headings: First, a decision matrix was created. Then a normalized decision matrix was created. As a step 3, a weighted standard decision mechanism has been established. After the determination of the ideal V + and V- solution, the distance measurements between the alternatives were calculated. For 4 criteria (internal resource utilization rate, easy access to data, use of infrastructural systems and belief in automating this decision), weight values were taken from 4 experts and normalized values were multiplied by these weights. Likewise, in order to evaluate the study for different scenarios, internal weighting rate, accessibility to data, utilization of infrastructural systems and belief belief in automating this decision were also determined by equal weighting and survey results were also evaluated with these weights. In both scenarios, inter-departmental rankings do not change, while differences in decisions are observed. 
Since the sample is seen in the literature, the average of the answers given by the expert opinions was taken into consideration for the weightings and the result of the study was evaluated accordingly. As a result of these evaluations, each decision was listed and then the departmental groupings were made. At the end of these groupings, the closest departments to automate were Supply Chain Department, Human Resources Department, Finance Department and Marketing Departments. 
In terms of decisions, the decisions that can be automatically automated under these criteria are determined in the following order. Training and Development Decision from the Human Resources Department, Location Decisions from the Supply Chain Department, Recruitment decision from the Human Resources Department, Transportation Decisions from the Supply Chain Department, Production Decisions from the Supply Chain Department, Compensation and Benefits Decisions from the Human Resources Department, Inventory Decisions from the Supply Chain Department, Personnel evaluation decision from human resources department, Funding decision from finance department, Distribution decisions from marketing department, Business relations decisions from human resources department, Profit distribution decision from finance department, Price decisions from marketing department, Product decisions from marketing and Investment Decision from Finance Department.
In the last part of the study, the comments of the managers who were surveyed about the automation process mentioned for their departments were shared. In general, there is an opinion that robot or artificial intelligence cannot take all decisions in these departments completely by themselves. Especially in analytical thinking, analysis and calculations, there is a belief that it will provide maximum benefit. However, it was commented that there should be a human factor in the decision-making process, that it would be much more possible in the operation part, but that the experience of the executives could never be ruled out since the impact in terms of strategic decisions is long-term.