Tedarik zinciri yönetiminde risk bileşenlerinin etki analizi için bütünleşik bir model önerisi
An integrated model proposal for impact analysis of risk components in supply chain management
Yazar: HASİBE BERFU ÖZTÜRK
Danışman: PROF. DR. ŞULE ÖNSEL EKİCİ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Risk yönetimi = Risk management ; Sezgisel bulanık mantık = Intuitive fuzzy logic

Özet:
Küreselleşme, rekabet koşullarındaki artış, tedarik zinciri ortakları arasındaki ilişkilerin güçlenmesi, teknolojideki gelişmeler gibi çeşitli faktörler tedarik zincirlerinin giderek karmaşık hale gelmesine neden olmaktadır. Bu durum, şirketleri olumsuz etkileyen artan belirsizlikler ve ortaya çıkan yeni riskler ile ilişkilendirilmektedir. Bu nedenle, bu risklerin belirlenmesi, değerlendirilmesi ve yönetilmesi uzun vadede kârlı, rekabetçi ve sürdürülebilir bir tedarik zinciri kurmak için esastır. Tedarik zinciri risk yönetimi (TZRY), bu risklerin yönetimi için kritik bir araştırma ve uygulama alanıdır. Bu tez çalışmasının da öncelikli hedefi, tedarik zinciri risklerini öngörmeyi amaçlayan bir model oluşturmaktır. Bu bağlamda öncelikle tedarik zinciri risk yönetimine duyulan gerekliliğin ve bu alandaki ilerlemelerin ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Çalışmada, tedarik zinciri risk yönetimi (TZRY) konusundaki eğilimler, bütünsel bir bakış açısıyla ve Bulanık Bilişsel Haritalar ile Bayes Ağlarından yararlanılan bütünleşik bir yöntem ile incelenmiştir. Literatürdeki benzer çalışmalar incelendiğinde bayes ağları yaklaşımının, tedarik zinciri risk yönetimi modellemesi için kullanıldığı çalışmalar mevcuttur fakat  bu tez çalışmasında doküman kodlama yöntemi ile birlikte tedarik zinciri yönetiminde risk bileşenleri etkisinin analizi için öncelikle Bulanık Bilişsel Haritalar yöntemi kullanılmıştır. Sonrasında ise bilişsel haritadan elde edilen bilgiler dönüştürülerek koşullu olasılık değerlerine odaklanan Bayes Ağı kurulmuş ve analiz edilmiştir.  Çalışma kapsamında önerilen bütünleşik model ile daha uygun bir çözüm hedeflenmiştir. Elde edilen sonuçların iş uygulamalarına katkısıyla birlikte literatürdeki önemli bir boşluğu dolduracağı düşünülmektedir.

Abstract:
Globalization, increasing competition, strengthening relationships among supply chain partners, and advancements in technology are among the various factors causing supply chains to become increasingly complex. This situation is associated with increasing uncertainties and emerging new risks that negatively affect companies. Therefore, identifying, assessing, and managing these risks is essential to establishing a profitable, competitive, and sustainable supply chain in the long term. Supply chain risk management (SRM) is a critical area of research and practice for managing these risks. The primary goal of this thesis is to create a model that aims to predict supply chain risks. In this context, it is primarily aimed to reveal the need for supply chain risk management and the advances in this field. In the study, trends in supply chain risk management (SCRM) were examined using a hybrid method that employs a holistic perspective along with fuzzy cognitive maps and Bayesian networks. When similar studies in the literature are examined, there are studies in which the Bayesian network approach is used for supply chain risk management modeling. Still, in this thesis study, an integrated model has been established to analyze the effect of risk components in supply chain management together with the document coding method. When similar studies in the literature are examined, it is observed that there are studies using the Bayesian networks approach for supply chain risk management modeling. However, in this thesis, the fuzzy cognitive maps method was initially used to analyze the impact of risk components in supply chain management along with the document coding method. Subsequently, the information obtained from the cognitive map was transformed, and a Bayesian Network focusing on conditional probability values was established and analyzed. A more suitable solution is aimed at the integrated model proposed within the scope of the study. The obtained results are thought to fill an important gap in the literature with their contribution to business applications.