SPACE Matrisi Analizi'nin Bulanık Mantık Genişlemesi: Hibrit stratejik pozisyon belirleme üzerine bir öneri /
Yazar: SAİM ÖZEL
Danışman: DOÇ. DR. TUNCAY GÜRBÜZ
Galatasaray Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Çalışma SPACE Matrisi Analizi'nin Bulanık Mantık Genişlemesi üzerine bir
inceleme ve hibrit stratejik pozisyon belirlenmesi üzerine bir örnek ile konunun
açıklanması üzerine inşa edilmiştir. Böylelikle SPACE Matrisi analizinin eksik ve
geliştirilebilecek yönlerinin ortaya konulması, bu eksik ve geliştirmeye açık hususların
Bulanık Mantık yöntemiyle iyileştirilebileceğini gösterilmesi ve analiz sonucu hibrit
strateji önerilerinin geliştirilmesi hedeflenmiştir. SPACE Matrisi analizinin bazı
konularda yetersiz olduğu ve geliştirilmesi gereken hususları olduğu değerlendirilmiş,
bu geliştirilmesi gereken yönler listelenmiş, bu yönlerden birkaçının iyileştirilmesi
için analiz Bulanık Sistem kullanılarak genişletilmiş ve Bulanık Sistemde tanımlanan
SPACE Matrisi analizinin hibrit bir pozisyon tavsiyesi vererek, şirketler için daha
kesin ve daha uygulanabilir bir sonuç çıkarması amaçlanmıştır.
SPACE Matrisi şirketlerin uygulaması gereken stratejiler konusunda tavsiyeler
veren bir analiz metodudur. Bu analiz şirketin finansal verileri, çevresel koşullar,
pazardaki gücüne yönelik bilgiler ve bulundukları pazarın çekiciliğine göre verilen
puanların sonucu olarak iki eksen üzerinde şirketlere değerler verir. Her bir faktör
(Finansal Güç, Rekabetçi Avantaj, Endüstri Gücü ve Çevresel Stabilite) için belirlenen
alt faktörlere puanlar verilir. Her bir faktörün kendi alt faktörleri vardır. Örneğin
Finansal Güç faktörü için alt faktörler; sermaye, likidite vb. olarak ifade edilebilir. Alt
faktörler puanlandıktan sonra ortalamaları alınarak ana faktörün puanı belirlenir. Bu
dört faktör iki eksene oturmuştur. Y ekseninde Finansal Güç ve Çevresel Stabilite
bulunmaktadır. X ekseninde ise Rekabetçi Avantaj ve Endüstri Gücü bulunur. Bu iki
eksene göre puanlara göre şirketler dört bölgeden birine oturur. Analizin sonucunda
ise şirketlere agresif, defansif, tutucu ve rekabetçi strateji uygulanmasına yönelik
fikirler verir.
Ancak bu analizin çeşitli gelişmeye açık yönlerinin bulunduğu
değerlendirilmektedir. Bu yönlerden birisi de girdi verilerinin sözel olarak
tanımlanamaması, çıktıların ise kesin olarak bir stratejiyi işaret etmesi hususlarıdır.
Bu çalışmada bu unsurlar ele alınmış ve iyileştirilmesi için neler yapılabileceği
incelenmiştir. Bu hususun iyileştirilmesi için bulanık mantık yönteminin
uygulanmasının faydalı olacağına ilişkin bir değerlendirme yapılmıştır. Örneğin
girdilerin sözel olarak ifade edilebilmesi için bulanık sistemde bu girdiler üyelik
fonksiyonları ile tanımlanmıştır. Çıktıların ise SPACE Matrisi analizinde eksenlere
çok yakın olması durumunda, yani iki davranış bölgesinin arasında bir yerde
(çalışmada gri bölge olarak tanımlanmıştır) olması durumunda hangi miktarda hangi
bölgede olduğunun bulanık mantık ile değerlendirilebileceği görülmüştür. Böyle bir
durumda ise nasıl stratejiler uygulanabileceğine dair tavsiyelerde bulunulmuştur. Bu
bölgelerde yer alan stratejileri ifade etmek için hibrit stratejiler tanımlanmıştır.
Böylelikle daha isabetli stratejiler tavsiye etmesi için SPACE Matrisi analizi
geliştirilmiştir. Bu amaçla bu çalışma yürütülmüştür.
Çalışmada öncelikle stratejik yönetimin tanımı yapılmıştır. Stratejik yönetimin
amacı ve hedefleri belirtilmiştir. Stratejik yönetimin nasıl yürütülebileceğine yönelik olarak yapılan veya yapılması gereken çalışmalar gösterilmiştir Stratejik yönetimin
temelini oluşturan analizler anlatılmıştır. Stratejik yönetim şirketlerin hedeflerini
belirlemeleri, hedeflerine ulaşabilmeleri için gerekli olan kaynakları tanımlamaları ve
bu kaynakları en doğru şekilde kullanarak hedefe ulaşmak için yapılması gerekenleri
tanımlamaktadır. Stratejik yönetimin doğru şekilde yürütülebilmesi için gerekli
stratejiler belirtilmiştir. Bu stratejiler arasından çalışmanın ana konusu olan SPACE
Matrisi anlatılmıştır.
SPACE Matrisi analizinin çıkış noktası belirtilmiştir. Çıkış noktası ile birlikte
SPACE Matrisi'nin kullanım yerleri ile ilgili yapılan çalışmalar incelenmiştir.
İlerleyen alt bölümlerde SPACE Matrisi analizinin faktörleri birer birer anlatılmıştır.
SPACE Matrisi analizinde bulundukları eksenler, eksenlerin neyi ifade ettiği ve
faktörlerin nasıl konumlandığı detaylandırılmıştır. Daha sonra faktörlerin alt
faktörleri, her faktör için birer birer sıralanmıştır ve bir tablo ile gösterilmiştir. Devam
eden bölümde stratejiler birer birer anlatılmıştır. Şirketlerin içinde bulundukları alanda
hangi stratejiyi uygulamaları gerektiği belirtilmiştir. Her bir stratejiye denk gelen
şirketin izlemesi gereken davranışlar anlatılmıştır. Yine faktörlerde olduğu gibi
stratejiler de bir tablo ile özetlenmiştir.
SPACE Matrisi analizinin faktörleri ve stratejileri tanımlandıktan sonra analizin
geliştirilmeye açık yönleri ifade edilmiştir. Radder ve Louw'un (1998) araştırmasında
olduğu gibi SPACE Matrisi'nin geliştirilmeye açık yönleri listelenmiştir. Çünkü
analizin daha verimli olması ve daha doğru bir strateji sonucu verebilmesi için analizin
de daha gelişmiş ve etkin olması gerekmektedir. İşte bu etkinliği arttırmak için SPACE
Matrisi analizinin geliştirilmeye açık yönleri ortaya konulmalı ve geliştirmek için
tavsiyeler ve uygulamalar oluşturulmalıdır. SPACE Matrisi'nin geliştirilmeye açık
yönleri tanımlandıktan sonra bu yönde yapılan çalışmalar incelenmiştir. İncelenen
çalışmalarda değinilmeyen hususlar belirlenmiş ve değerlendirilmiştir. İlgili
hususlardan biri faktörlerin sözel olarak ifade edilememesidir. Bir diğer geliştirilmeye
açık olarak görülen husus ise sonuçların kesin bir stratejiyi sonuç olarak vermesidir.
Buna göre sonuçta bir şirket yalnızca ve kesin olarak bir davranış sergilemelidir.
Ancak gerçek hayatta bu böyle değildir. Sonuçlar grafikte gözlendiğinde bazı
sonuçların bir davranış bölgesinde çok daha ortalarda olduğu, bazı sonuçların ise
eksenlere oldukça yakın olduğu görülmüştür. Bu durum bir şirketin finansal olarak iyi
olduğu ancak göreceli olarak diğer bir şirket kadar iyi olmadığı veya aynı ifadeyi diğer
faktörler için de uygularsak; rekabetçi avantajının yüksek olduğu ancak az bir miktar
yüksek olduğu, bulunduğu sektörün çekiciliğinin düşük olduğu ancak çok fazla düşük
olmadığı veya çevresel stabilitenin kötü ancak aşırı durumda kötü olmadığı ifade
edilebilmektedir. Bu durumda şirket grafikte eksenlere yakın bir yerde bulunmaktadır.
Bu noktayı belirlemek için ne yapılabileceği değerlendirilmiş ve iki husus için de
bulanık mantık uygulanarak gelişkin bir sonuç elde edilebileceği tahmin edilmiştir.
Böylelikle çalışmanın ana temelinin SPACE Matrisi analizinin bulanık mantık ile
çözülmesi olması gerektiği belirlenmiştir.
Üçüncü bölümde bulanık mantık ve bulanık sistem anlatılmıştır. Öncelikle
bulanık mantığın çıkışı ve neden ortaya çıktığı ifade edilmiştir. Klasik mantıkla gerçek
hayattaki durumların yeteri kadar ifade edilememesi sonucunda bulanık mantık
teorisinin geliştirildiği belirtilmiştir. Bulanım mantık uygulamaları açık kaynaklardan
incelenmiş ve anlatılmıştır. Bulanık mantık hayatımızda birçok noktada bize fayda
sağlamaktadır. Fabrikaların denetiminde, asansörlerde, beyaz eşyalarda, sismik
araştırmalarda, hatta tarım da bile kullanılmaktadır. Bu uygulamalar bu bölümde ayrı
ayrı belirtilmiş ve açık kaynaktan referansları verilmiştir. Bulanık sistemin ne olduğu
ve nasıl çalıştığı gösterilmiştir. Bulanık sistemin hangi durumlarda kullanılması
gerektiği, ne gibi faydaları olduğu, hangi sorunları çözmemize yardımcı olabileceği gibi hususlar belirtilmiştir. Daha ilerleyen aşamada bulanık sistemin yapısını teşkil
eden alt unsurları tanıtılmıştır. Bulanık sistem dört aşamadan oluşmaktadır. Bunlar
sırasıyla girdi olan üyelik fonksiyonları, bulanıklaştırma, çıkarım sistemi ve
durulaştırmadır. Özet olarak üyelik fonksiyonları ile sisteme girilen veriler
bulanıklaştırılmakta, çeşitli çıkarım metotları ve kuralları ile sistem tanımlanmakta,
buna göre bulanıklaşıp sistemde çözülen veriler son aşamada durulaştırma metotları
ile durulaştırılarak sonuç elde edilmektedir. Bu bölümde tüm bu alt unsurlar örnekleri
ve çeşitli uygulamalarıyla anlatılmıştır. Üyelik fonksiyonunun çeşitleri, çıkarım
sistemleri, durulaştırma metotları bu bölümde okuyucuya ayrı ayrı tanıtılmıştır.
Dördüncü bölümde SPACE Matrisi analizimizin nasıl bulanık sisteme entegre
edilebileceği üzerinde durulmuştur. Bunun için bir matematik programı olan
MATLAB uygulamasında bulanık sistem kurulmasına yönelik incelemeler yapılmış
ve MATLAB programının Fuzzy Logic Toolbox modülünde bir bulanık sistem
kurulabileceği görülmüştür. Fuzzy Logic Toolbox modülünün nasıl kullanılacağı
incelenmiş ve SPACE Matrisi analizinin bu modüle entegre edilmesi hedeflenmiştir.
Yapılan incelemede MATLAB programındaki Fuzzy Logic Toolbox modülünde farklı
üyelik fonksiyonlarının tanımlanabildiği (bir önceki bölümde açıklanan üyelik
fonksiyonları MATLAB'teki bu modülde bulunmaktadır), çıkarım sisteminin
seçilebildiği, kuralların tanımlanabildiği ve durulaştırma metodunun seçilebildiği
görülmüştür. Buna göre SPACE Matrisi analizinin iki ana ekseni için iki ayrı bulanık
sistem kurulmasına karar verilmiştir. Her bir eksen için birer bulanık sistem kurularak,
analizdeki faktörler bu iki sisteme birer üyelik fonksiyonu ile tanımlanacaktır.
Modüldeki üyelik fonksiyonu seçeneklerinden üçgensel üyelik fonksiyonun daha
uygun olduğu değerlendirilerek, girdiler için bu fonksiyon kullanılmıştır. Çıktıların ise
ikinci aşamada bir bulanık sisteme entegre edilmesi sonucunda nihai sonuç olan
davranışın elde edilmesi planlanmıştır. Sonuç üyelik fonksiyonları da girdilere benzer
şekilde üçgen üyelik fonksiyonu olarak seçilmiştir. Eksenlerdeki bulanık sistemin
çıktıları ise ikinci seviyedeki bulanık sisteme girdi olarak üyelik fonksiyonları şeklinde
tanımlanmış ve böylelikle çıktımızın sonuç olan davranışı vermesi sağlanmıştır.
Durulaştırma yöntemi olarak ise literatürde en çok kullanıldığı görülen ağırlık merkezi
yöntemi kullanılmıştır. MATLAB programında bu kurgu uygulanarak sistemimiz
oluşturulmuştur.
Her bir faktör için sözel olarak da ifade edilebilecek birer üyelik fonksiyonu
tanımlanmıştır. Daha sonra sistem çıktısı da birinci aşamada eksen bazında üyelik
fonksiyonu ile tanımlanmıştır. İkinci seviyeye birinci seviyenin sonuçları girdi olarak
ilave edilmiştir. Sistemi oluşturmak için birinci aşamada her bir faktör için dört üyelik
fonksiyonu belirlenmiş ve her bir eksen için ise yedi adet çıktı fonksiyonu
tanımlanmıştır. İlk seviyede bulanık sistemi çalıştırmak için on altı adet kural sisteme
girilmiştir. İkinci seviye için iki eksendeki yedi üyelik fonksiyonu girdi olarak
belirlenmiş, çıktı olarak ise her bir davranışı içeren dört adet sonuç üyelik fonksiyonu
ifade edilmiştir. Bu aşamada kırk dokuz adet kural tanımlanmıştır.
Oluşturulan sistemi doğrulamak için dört ayrı örnek ile sistem çözülmüştür.
Alınan sonuçların tutarlı olduğu görülmüştür. Bulanıklaştırma işlemi sonrası sonuçlar
ait oldukları üyelik fonksiyonu değil sonuç değeri olarak ele alındığında eksene yakın
olması gereken sonuçların ara değer aldığı ve böylelikle eksene yakın değerlerin elde
edilebilmesi hedefine ulaşıldığı görülmüştür. Örneğin tutucu davranış ile agresif
davranış arasında olması beklenen puanlar sisteme girilmiş ve sonucun tutucu bölge
ile agresif bölge arasında olduğu doğrulanabilmiştir.
Bu ara değerlerde olan sonuçların nasıl yorumlanabileceği hususu bir sonraki
bölümde değerlendirilmiştir. Ara değerlere gri bölge denilerek her bir gri bölge ayrı
ayrı ifade edilmiştir. Gri bölgelerde yer alan stratejilerin hibrit olması gerektiği belirlenerek, bu hibrit stratejiler için nasıl davranışlar sergilenebileceği, nasıl
uygulamalar yapılabileceğine yönelik tavsiyeler sunulmuştur. Dört adet eksen için dört
adet hibrit bölge tanımlanmıştır. Bu bölgeler tutucu ve agresif bölge arasındaki
"CONS-AGG", rekabetçi ve agresif bölge arasındaki "COMP-AGG", rekabetçi ve
defansif bölge arasındaki "DEF-COMP" ve defansif ile tutucu bölge arasındaki "DEFCON" bölgeleridir. Bu bölümde her bir bölge için yapılması gerekenler ayrı ayrı ifade
edilmiştir. Bu ara bölgelerde bulunduğu eksen aralığına göre hangi davranıştan hangi
uygulamaları alması gerektiği yönünde tavsiyeler tanımlanmıştır. Örneğin agresif
bölgede yer alıyor olmasına rağmen rekabetçi bölge ile aradaki eksene çok yakın olan,
başka bir ifadeyle gri bölgede kalan bir şirketin finansal gücü oranında agresif davranış
sergilemesi, öte yandan finansal gücü yüksek olan firmalarla stratejik ortaklık gibi
rekabetçi stratejiler de uygulaması gerektiği belirtilmiştir. Böylelikle SPACE Matrisi
analizini bulanık mantıkta çözen bir şirketin uygulaması gereken strateji için çok daha
detaylı bir tavsiye sunabilmesinin sağlanabileceği görülmüştür.
Sonuç bölümünde yapılan geliştirme özetlenmiş ve elde edilen sonuçların,
bulanık mantığın SPACE Matrisi için kullanılabilmesi yönünde olduğu belirtilmiş ve
çalışmanın hedeflere ulaştığı ifade edilmiştir. Daha sonra ileri çalışmalar ve yöntemler
ile SPACE Matrisi analizinin nasıl daha fazla geliştirilebileceğine dönük olarak tavsiyeler sıralanmıştır.

Anahtar Kelimeler: SPACE Matrisi, Bulanık Sistem, Bulanık Mantık

Abstract:
The study is built on a review of the Fuzzy Logic Expansion of SPACE Matrix
Analysis and an illustration of the hybrid strategic positioning with an example. Thus,
it is aimed to reveal the deficiencies and aspects of SPACE Matrix analysis that can
be improved, to show that these deficiencies and open issues can be improved by the
Fuzzy Logic method, and to develop hybrid strategy proposals as a result of the
analysis. It has been evaluated that SPACE Matrix analysis is insufficient in some
areas and there are some areas that need improvement, these aspects are listed, the
analysis is expanded by using the Fuzzy System to improve a few of these aspects, and
the SPACE Matrix analysis defined in the Fuzzy System is aimed to provide a more
precise and more applicable result for companies by giving a hybrid position
recommendation.
SPACE Matrix is an analysis method that gives advice on the strategies that
companies should implement. This analysis gives values to companies on two axes as
a result of the company's financial data, environmental conditions, information about
its power in the market and the scores given according to the attractiveness of the
market they are in. Points are given to the sub-factors determined for each factor
(Financial Strength, Competitive Advantage, Industry Attractiveness and
Environmental Stability). Each factor has its own sub-factors. For example, for
Financial Power factor; capital, liquidity etc. can be expressed as its sub-factor. After
the sub-factors are scored, their average is taken to determine the score of the main
factor. These four factors deploy on two axes. On the Y axis there are Financial
Strength and Environmental Stability. On the X-axis is Competitive Advantage and
Industry Attractiveness. According to the scores according to these two axes,
companies deploy in one of the four regions. As a result of the analysis, it gives ideas
to companies to implement aggressive, defensive, conservative or competitive
strategies.
However, it is considered that this analysis has various aspects that are open to
development. There are studies in open sources for a few of these aspects. In this study,
these elements are discussed and what can be done to improve them is examined. In
order to improve this issue, an evaluation has been made that it would be beneficial to
apply the fuzzy logic method. For example, in order to express the inputs verbally,
these inputs are defined with membership functions in the fuzzy system. It has been
seen that if the outputs are very close to the axes in the SPACE Matrix analysis, that
is, they are somewhere between two posture regions (defined as the gray region in the
study), it can be evaluated with fuzzy logic in which amount and in which region. In
such a case, recommendations were made on how to implement strategies. Hybrid
strategies have been defined to express the strategies involved in these regions. Thus,
SPACE Matrix analysis was developed to recommend more accurate strategies. For
this purpose, this study was carried out.
In the study, first of all, the definition of strategic management was made. The
purpose and objectives of strategic management are stated. Studies that have been done
or should be done on how strategic management can be carried out are shown. The analyzes that form the basis of strategic management are explained. Strategic
management defines companies' goals, defines the resources required to reach their
goals, and defines what needs to be done to reach the goal by using these resources in
the most optimum way. Necessary strategies for the proper execution of strategic
management are specified. Among these strategies, SPACE Matrix, which is the main
subject of the study, is explained.
The starting point of SPACE Matrix analysis is specified. Along with the starting
point, the studies on the usage areas of SPACE Matrix were examined. In the following
subsections, the factors of SPACE Matrix analysis are explained one by one. The axes
in SPACE Matrix analysis, what the axes represent and how the factors are positioned
are detailed. Then, the sub-factors of the factors are listed one by one for each factor
and are shown with a summary table. In the following section, the strategies are
explained one by one. It is stated which strategy the companies should implement in
the area they are in. Postures and behaviors to be followed by the company
corresponding to each strategy are explained. Again, as with the factors, the strategies
are also summarized with a table.
After defining the factors and strategies of SPACE Matrix analysis, aspects of
the analysis that are open to improvement are expressed. As in Radder and Louw's
(1998) research, SPACE Matrix's areas of improvement are listed. Because in order
for the analysis to be more efficient and to give a more accurate strategy result, the
analysis must also be more advanced and effective. In order to increase this efficiency,
the open aspects of SPACE Matrix analysis should be revealed and recommendations
and practices should be created to improve it. After defining the aspects of SPACE
Matrix that are open to development, the studies carried out in this direction were
examined. The issues that were not mentioned in the studies examined were
determined and evaluated. A related issue is that factors cannot be expressed verbally.
Another point that is seen as open to improvement is that the results give a specific
strategy. Accordingly, ultimately, a company should only and definitively take a stand.
But in real life this is not so. When the results are observed in the graph, it is seen that
some results are much more in the middle of an attitude region, and some results are
quite close to the axes. This is a situation where a company is financially good but not
as good as another company relatively, or if we apply the same expression for other
factors; it can be stated that the competitive advantage is high but slightly high, the
attractiveness of the sector is low but not too low, or the environmental stability is bad
but not bad in extreme cases. In this case, the company is located near the axes on the
chart. What can be done to determine this point has been evaluated and it has been
estimated that an improved result can be obtained by applying fuzzy logic for both
issues. Thus, it was determined that the main basis of the study should be the solution
of SPACE Matrix analysis with fuzzy logic.
In the third chapter, fuzzy logic and fuzzy system are explained. First of all, the
emergence of fuzzy logic and why it emerged are stated. It has been stated that fuzzy
logic theory was developed as a result of the inability to adequately express real-life
situations with classical logic. Fuzzy logic applications are examined and explained
from open sources. Fuzzy logic benefits us at many points in our lives. It is used in the
inspection of factories, elevators, white goods, seismic surveys, and even agriculture.
These applications are listed separately in this section and referenced from open
sources. It is shown what a fuzzy system is and how it works. In which situations the
fuzzy system should be used, what benefits it has, what problems it can help us to solve
are stated. At a later stage, the sub-elements constituting the structure of the fuzzy
system are introduced. The fuzzy system consists of four stages. These are respectively
input membership functions, fuzzification, inference system and defuzzification. In summary, the data entered into the system with membership functions is fuzzy, the
system is defined with various inference methods and rules, and the data that is fuzzy
and solved in the system is defuzzied with defuzzification methods in the final stage,
and the result is obtained. In this section, all these sub-elements are explained with
examples and various applications. The types of membership functions, inference
systems, defuzzification methods are introduced to the reader separately in this section.
In the fourth chapter, it is emphasized how our SPACE Matrix analysis can be
integrated into the fuzzy system. For this, investigations were made on the
establishment of a fuzzy system in the MATLAB application, which is a mathematics
program, and it was seen that a fuzzy system could be established in the Fuzzy Logic
Toolbox module of the MATLAB program. How to use the Fuzzy Logic Toolbox
module was examined and it was aimed to integrate SPACE Matrix analysis into this
module. In the examination, it has been seen that different membership functions can
be defined in the Fuzzy Logic Toolbox module of the MATLAB program (the
membership functions described in the previous section are available in this module in
MATLAB), the inference system can be selected, the rules can be defined and the
defuzzification method can be selected. Accordingly, it was decided to establish two
separate fuzzy systems for the two main axes of SPACE Matrix analysis. By
establishing a fuzzy system for each axis, the factors in the analysis will be defined
with a membership function for each of these two systems. Considering that the
triangular membership function is more suitable among the membership function
options in the module, this function is used for the inputs. As a result of integrating the
outputs into a fuzzy system in the second stage, it is planned to obtain the final result,
the posture. Result membership functions are also chosen as triangular membership
functions, similar to the inputs. The outputs of the fuzzy system on the axes are defined
as membership functions as input to the second level fuzzy system, and thus our output
is provided to give the resultant posture. As the clarification method, the center of
gravity method, which is seen to be the most used in the literature, was used. Our
system was created by applying this construct in the MATLAB program.
A membership function, which can also be expressed verbally, has been defined
for each factor. Then, the system output is defined with the membership function on
the basis of axis in the first stage. The results of the first level are added as input to the
second level. To create the system, in the first step, four membership functions were
determined for each factor and seven output functions were defined for each axis. In
order to operate the fuzzy system at the first level, sixteen rules were entered into the
system. For the second level, seven membership functions in two axes were
determined as inputs, and four result membership functions containing each posture
were expressed as output. At this stage, forty-nine rules were defined.
In order to verify the created system, the system was solved with four different
examples. The obtained results were found to be consistent. When the results after the
fuzzification process are considered as the result value, not the membership function
they belong to, it has been seen that the results that should be close to the axis are
interpolated and thus the goal of obtaining values close to the axis has been achieved.
For example, the scores expected to be between conservative and aggressive attitudes
were entered into the system and it was confirmed that the result was between
conservative and aggressive areas.
How to interpret the results with these intermediate values is evaluated in the
next section. Intermediate values are called gray region and each gray region is
expressed separately. It has been determined that the strategies in the gray areas should
be hybrid, and recommendations are presented on what postures and practices can be
made for these hybrid strategies. Four hybrid regions are defined for four axes. These zones are "CONS-AGG" between conservative and aggressive zone, "COMP-AGG"
between competitive and aggressive zone, "DEF-COMP" between competitive and
defensive zone, and "DEF-CON" between defensive and conservative zone. In this
section, things to be done for each region are explained separately. According to the
axis range in these intermediate regions, recommendations were defined regarding
which attitudes and which practices should be taken. For example, it is stated that a
company that is in the aggressive zone but is very close to the axis between the
competitive zone and the gray zone, in other words, must exhibit an aggressive attitude
in proportion to its financial strength, and on the other hand, it is necessary to
implement competitive strategies such as strategic partnerships with companies with
high financial strength. Thus, it has been seen that a company that solves SPACE
Matrix analysis in fuzzy logic can provide a much more detailed recommendation for
the strategy that needs to be implemented.
In the conclusion section, the improvement made is summarized and it is stated
that the results obtained are in the direction of using fuzzy logic for SPACE Matrix,
and it is stated that the study has achieved its goals. Next, recommendations for further
studies and methods and how SPACE Matrix analysis can be further developed are listed.

Keywords: SPACE Matrix, Fuzzy Logic, Fuzzy System






L'étude est construite sur un examen de l'expansion de la logique floue de
l'analyse de la matrice SPACE et une illustration du positionnement stratégique
hybride avec un exemple. Ainsi, il vise à révéler les lacunes et les aspects de l'analyse
SPACE Matrice qui peuvent être améliorés, à montrer que ces lacunes et problèmes
ouverts peuvent être améliorés par la Logique Floue, et à développer des propositions
de stratégie hybride à la suite de l'analyse. Il a été évalué que l'analyse SPACE Matrice
est insuffisante dans certains domaines et certains domaines doivent être améliorés,
ces aspects sont répertoriés, l'analyse est étendue en utilisant le système flou pour
améliorer quelques-uns de ces aspects, et l'analyse SPACE Matrice définie dans le
système flou vise à fournir un résultat plus précis et plus applicable aux entreprises en
donnant une recommandation de position hybride.
SPACE Matrice est une méthode d'analyse qui donne des conseils sur les
stratégies que les entreprises doivent mettre en place. Cette analyse évalue les
entreprises sur deux axes en utilisant les données financières de l'entreprise, les
conditions environnementales, l'information sur son pouvoir compétitif dans le
marché et l'attractivité du marché dans lequel elles se trouvent. Des points sont
attribués aux sous-facteurs déterminés pour chaque facteur (force financière, avantage
concurrentiel, attractivité de l'industrie et stabilité environnementale). Chaque facteur
a ses propres sous-facteurs. Par exemple, les sous-facteurs pour le facteur de puissance
financière peuvent être le capital, les liquidités, etc. Une fois les sous-facteurs sont
notés, leur moyenne arithmétique détermine le score du facteur principal. Ces quatre
facteurs reposent sur deux axes. Sur l'axe Y se trouvent la force financière et la stabilité
environnementale. Sur l'axe X se trouvent l'avantage concurrentiel et l'attractivité de
l'industrie. Selon les scores sur ces deux axes, les entreprises se positionnent dans l'une
des quatre quadrants. A la suite de l'analyse, la méthode donne des idées aux
entreprises pour mettre en œuvre des stratégies agressives, défensives, conservatrices
et concurrentielles.
Cependant, on considère que cette analyse comporte divers aspects susceptibles
d'être développés. Il existe des études et des études dans des sources ouvertes pour
quelques-uns de ces aspects. L'un de ces aspects est que les données d'entrée ne
peuvent pas être définies verbalement et que les sorties indiquent clairement une
stratégie. Dans cette étude, ces éléments sont discutés et ce qui peut être fait pour les
améliorer est examiné. Afin d'améliorer ce problème, une évaluation a été faite avec
l'idée qu'il serait avantageux d'appliquer la méthode de la logique floue. Par exemple,
pour exprimer verbalement les entrées, ces entrées sont définies avec des fonctions
d'appartenance au système flou. On a vu que si les résultats sont très proches des axes
dans l'analyse SPACE Matrice, c'est-à-dire qu'elles se situent quelque part entre deux
régions d'attitude (définies comme la région grise dans l'étude), elles peuvent être
évaluées avec une logique floue dans le sens de niveau d'appartenance dans les deux
régions. Dans un tel cas, des recommandations ont été faites sur la façon de mettre en
œuvre les stratégies. Des stratégies hybrides ont été définies pour exprimer les stratégies mises en jeu dans ces régions. Ainsi, l'analyse SPACE Matrice a été
développée pour recommander des stratégies plus précises. Cette étude a été réalisée
afin d'atteindre ce but.
Dans l'étude, tout d'abord, la définition de la gestion stratégique a été faite. Le
but et les objectifs de la gestion stratégique sont énoncés. Les études qui ont été faites
ou qui devraient l'être sur la façon dont la gestion stratégique peut être effectuée sont
présentées et les analyses qui forment la base de la gestion stratégique sont expliquées.
La gestion stratégique définit les objectifs des entreprises, définit les ressources
nécessaires pour atteindre leurs objectifs et définit ce qui doit être fait pour atteindre
l'objectif en utilisant ces ressources de la manière la plus correcte. Les stratégies
nécessaires à la bonne exécution de la gestion stratégique sont spécifiées. Parmi ces
stratégies, SPACE Matrice, qui est le sujet principal de l'étude, est expliqué.
Le point de départ de l'analyse SPACE Matrice est spécifié. Parallèlement au
point de départ, les études sur les domaines d'utilisation de SPACE Matrice ont été
examinées. Dans les sous-sections suivantes, les facteurs de l'analyse SPACE Matrice
sont expliqués un par un. Les axes de l'analyse SPACE Matrice, ce que les axes
représentent et comment les facteurs sont positionnés sont détaillés. Ensuite, les sousfacteurs des facteurs sont listés un par un pour chaque facteur et sont présentés avec
un tableau. Dans la section suivante, les stratégies sont expliquées une par une. Il est
indiqué quelle stratégie les entreprises doivent mettre en œuvre dans la zone où elles
se trouvent. Les attitudes et comportements à adopter par l'entreprise correspondant à
chaque stratégie sont expliqués. Encore une fois, comme pour les facteurs, les
stratégies sont également résumées dans un tableau.
Après avoir défini les facteurs et les stratégies de l'analyse SPACE Matrice, les
aspects de l'analyse susceptibles d'être améliorés sont exprimés. Comme dans les
recherches de Radder et Louw, les domaines d'amélioration de SPACE Matrice sont
répertoriés. Parce que pour que l'analyse soit plus efficace et donne un résultat
stratégique plus précis, l'analyse doit également être plus avancée et efficace. Afin
d'augmenter cette efficacité, les aspects ouverts de l'analyse SPACE Matrice doivent
être révélés et des recommandations et pratiques doivent être créées pour l'améliorer.
Après avoir défini les aspects de SPACE Matrice ouverts au développement, les études
menées dans ce sens ont été examinées. Les problèmes qui n'étaient pas mentionnés
dans les études examinées ont été déterminés et évalués. Un de ces problèmes est le
fait que les facteurs ne puissent pas être exprimés verbalement. Un autre point
considéré comme susceptible d'amélioration est que les résultats donnent une stratégie
définie en conséquence. Ainsi, en définitive, une entreprise ne devrait assumer qu'une
position définitivement. Mais dans la réalité, ce n'est pas le cas. Lorsque les résultats
sont observés dans le graphique, on voit que certains résultats sont beaucoup plus au
milieu d'une région d'attitude, et certains résultats sont assez proches des axes. Il s'agit
d'une situation où une entreprise est financièrement bonne mais pas aussi bonne qu'une
autre entreprise relativement, ou si l'on applique la même expression pour d'autres
facteurs ; on peut affirmer que l'avantage concurrentiel est élevé mais légèrement
élevé, que l'attractivité du secteur est faible mais pas trop faible, ou que la stabilité
environnementale est mauvaise mais pas mauvaise dans les cas extrêmes. Dans ce cas,
l'entreprise est située près des axes du graphique. Ce qui peut être fait pour déterminer
ce point a été évalué et il a été estimé qu'un résultat amélioré peut être obtenu en
appliquant la logique floue pour les deux problèmes. Ainsi, il a été déterminé que la
base principale de l'étude devrait être la solution de l'analyse SPACE Matrice avec
logique floue.
Dans le troisième chapitre, la logique floue et le système flou sont expliqués.
Tout d'abord, l'émergence de la logique floue et pourquoi elle est apparue sont énoncées. Il a été déclaré que la théorie de la logique floue a été développée en raison
de l'incapacité d'exprimer de manière adéquate des situations réelles avec la logique
classique. Les applications de logique floue sont examinées et expliquées à partir de
sources ouvertes. La logique floue nous profite à de nombreux moments de notre vie.
Il est utilisé dans l'inspection des usines, des ascenseurs, des appareils
électroménagers, des relevés sismiques et même de l'agriculture. Ces applications sont
répertoriées séparément dans cette section et référencées à partir de l'open source. Il
est montré ce qu'est un système flou et comment il fonctionne. Dans quelles situations
le système flou doit être utilisé, quels avantages il a, quels problèmes il peut nous aider
à résoudre sont indiqués. Dans une étape ultérieure, les sous-éléments constituant la
structure du système flou sont introduits. Le système flou se compose de quatre étapes.
Il s'agit respectivement des fonctions d'appartenance d'entrée, de la fuzzification, du
système d'inférence et de la défuzzification. En résumé, les données entrées dans le
système avec des fonctions d'appartenance sont floues, le système est défini avec
diverses méthodes et règles d'inférence, et les données qui sont floues et résolues dans
le système sont clarifiées avec des méthodes de clarification à l'étape finale, et le
résultat est obtenu. Dans cette section, tous ces sous-éléments sont expliqués avec des
exemples et diverses applications. Les types de fonctions d'appartenance, les systèmes
d'inférence, les méthodes de défuzzification sont présentés au lecteur séparément dans
cette section.
Dans le quatrième chapitre, il est souligné comment notre analyse SPACE
Matrice peut être intégrée dans le système flou. Pour cela, des investigations ont été
faites sur l'implantation d'un système flou dans l'application MATLAB, qui est un
programme de mathématiques, et on a vu qu'un système flou pouvait être implanté
dans le module Fuzzy Logic Toolbox du programme MATLAB. Comment utiliser le
module Fuzzy Logic Toolbox a été examiné et il visait à intégrer l'analyse SPACE
Matrice dans ce module. Dans l'examen, il a été vu que différentes fonctions
d'appartenance peuvent être définies dans le module Fuzzy Logic Toolbox du
programme MATLAB (les fonctions d'appartenance décrites dans la section
précédente sont disponibles dans ce module dans MATLAB), le système d'inférence
peut être sélectionné, les règles peuvent être définies et la méthode de défuzzification
peut être sélectionnée. En conséquence, il a été décidé d'établir deux systèmes flous
distincts pour les deux axes principaux de l'analyse SPACE Matrice. En établissant un
système flou pour chaque axe, les facteurs d'analyse seront définis avec une fonction
d'appartenance pour chacun de ces deux systèmes. Considérant que la fonction
d'appartenance triangulaire est plus appropriée parmi les options de fonction
d'appartenance du module, cette fonction est utilisée pour les entrées. A la suite de
l'intégration des sorties dans un système flou dans la deuxième étape, il est prévu
d'obtenir le résultat final, l'attitude. Les fonctions d'appartenance aux résultats sont
également choisies comme fonctions d'appartenance triangulaires, similaires aux
entrées. Les sorties du système flou sur les axes sont définies comme des fonctions
d'appartenance comme entrée du système flou de deuxième niveau, et donc notre sortie
est fournie pour donner l'attitude résultante. Comme méthode de clarification, la
méthode du centre de gravité, considérée comme la plus utilisée dans la littérature, a
été utilisée. Notre système a été créé en appliquant cette construction dans le
programme MATLAB.
Une fonction d'appartenance, qui peut également être exprimée verbalement, a
été définie pour chaque facteur. Ensuite, la sortie du système est définie avec la
fonction d'appartenance sur la base de l'axe dans la première étape. Les résultats du
premier niveau sont ajoutés en entrée au second niveau. Pour créer le système, dans la
première étape, quatre fonctions d'appartenance ont été déterminées pour chaque facteur et sept fonctions de sortie ont été définies pour chaque axe. Afin de faire
fonctionner le système flou au premier niveau, seize règles ont été entrées dans le
système. Pour le deuxième niveau, sept fonctions d'appartenance dans deux axes ont
été déterminées comme entrées, et quatre fonctions d'appartenance résultantes
contenant chaque attitude ont été exprimées comme sortie. A ce stade, quarante-neuf
règles ont été définies.
Afin de vérifier le système créé, le système a été résolu avec quatre exemples
différents. Les résultats obtenus se sont révélés cohérents. Lorsque les résultats après
le processus de fuzzification sont considérés comme la valeur du résultat, et non la
fonction d'appartenance à laquelle ils appartiennent, on a vu que les résultats qui
devraient être proches de l'axe sont interpolés et donc l'objectif d'obtenir des valeurs
proches de l'axe est atteint. Par exemple, les scores censés d'être situés entre les
attitudes conservatrices et agressives ont été entrés dans le système et il a été confirmé
que le résultat se situait entre les zones conservatrices et agressives.
Comment interpréter les résultats avec ces valeurs intermédiaires est évalué dans
la section suivante. Les valeurs intermédiaires sont appelées région grise et chaque
région grise est exprimée séparément. Il a été déterminé que les stratégies dans les
zones grises devraient être hybrides, et des recommandations sont présentées sur les
attitudes et les pratiques qui peuvent être adoptées pour ces stratégies hybrides. Quatre
régions hybrides sont définies pour quatre axes. Ces zones sont "CONS-AGG" entre
zone conservatrice et agressive, "COMP-AGG" entre zone compétitive et zone
agressive, "DEF-COMP" entre zone compétitive et défensive, et "DEF-CON" entre
zone défensive et zone conservatrice. Dans cette section, les choses à faire pour chaque
région sont expliquées séparément. Selon l'amplitude des axes dans ces régions
intermédiaires, des recommandations ont été définies quant aux attitudes et aux
pratiques à adopter. Par exemple, il est dit qu'une entreprise qui se trouve en zone
agressive mais qui est très proche de l'axe entre la zone concurrentielle et la zone grise,
c'est-à-dire qu'elle doit afficher une attitude agressive proportionnelle à sa solidité
financière, et d'autre part, il est nécessaire de mettre en place des stratégies
compétitives telles que des partenariats stratégiques avec des entreprises à forte
solidité financière. Ainsi, on a vu qu'une entreprise qui résout l'analyse SPACE
Matrice en logique floue peut fournir une recommandation beaucoup plus détaillée
pour la stratégie à mettre en œuvre.
Dans la section conclusion, l'amélioration apportée est résumée et il est indiqué
que les résultats obtenus vont dans le sens de l'utilisation de la logique floue pour
SPACE Matrice, et il est indiqué que l'étude a atteint ses objectifs. Ensuite, des
recommandations pour d'autres études et méthodes et comment l'analyse SPACE
Matrice peut être développée plus avant sont énumérées.

Mots clés : SPACE Matrice, Système flou, Logique floue