İnovasyon performansına etki eden faktörlerin bulanık bilişsel haritalama yöntemi ile önceliklendirilmesi ve telekomünikasyon sektöründe bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri ile proje seçimi
Prioritization of factors affecting innovation performance using fuzzy cognitive mind mapping method and project selection in the telecommunication sector using fuzzy multi-criteria decision making techniques
Yazar: ALİ CAN MUHTAR
Danışman: DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Bilişsel haritalama = Cognitive mapping ; Karar verme yöntemleri = Decision making methods ; Telekomünikasyon sektörü = Telecommunication sector ; Yenilik = Innovation

Özet:
İnovasyon kavramı, sürdürülebilir büyüme hedefleyen şirketler için kritik bir rekabet unsuru olarak kabul görmektedir. İnovasyon basitçe yenilikçi yaklaşım ve uygulamalar ile rakiplere karş avantaj elde edebilmek için önemli bir araçtır. İnovasyon sayesinde şirketler, yenilikçi fikirler ve teknolojik ilerlemeler ile portföylerini güncel tutarak büyüme hedeflerini sağlamak ve pazarda daha iyi bir konum elde etmeye çalışırlar.
OECD, inovasyon verilerinin toplanması ve yorumlanmasına ilişkin esasları ortaya koyduğu Oslo Kılavuzu'nda inovasyon, bir kurumun mevcut süreç ve ürünlerinden farklı veya kaydadeğer ölçüde iyileştirilmiş ürün ve süreçlerin yaratılması olarak tanımlanmıştır.
Geçmişten günümüze farklı inovasyon tanımlarındaki değişim ile inovasyon kavramına bakıştaki değişim yorumlanabilir.
Özellikle 2000 sonrası dönemde inovasyonun daha bütüncül, çok boyutlu bir süreç hatta olarak ele alınmıştır. OECD'nin yukarıda da belirtilen inovasyon tanımı, günümüzde de yaygın biçimde kabul görmektedir. Önceki dönemlerde inovasyon kavramı ile büyük ölçüde AR-GE ve teknolojik yenilikler kastedilirken, artık şirket performansına etki eden pazarlama süreçleri, organizasyonel yapı, operasyonel faaliyetler inovasyonun konusu olarak görülmektedir. Günümüzün rekabetçi iş dünyasında, inovasyon şirketlerin her faaliyetlerinde iyileştirme sağlamak ve avantaj elde etmek için kullanabilecekleri bir anahtar niteliğindedir.
İnovasyon kavramının genişleyen odak alanı ve artan önemi düşünüldüğünde, farklı ölçütlere göre çok sayıda sınıflandırma yapmak ve inovasyon tipi belirtmek mümkündür. Bu çalışmada, inovasyonun uygulama alanına göre, sağlanacak değişimin boyutuna göre ve inovasyon süreçlerinde faydalanılan kaynağa göre inovasyon tipleri irdelenmiştir.
Uygulama alanına göre inovasyon tipleri; ürün, pazarlama, süreç ve organizasyonel inovasyon olarak öne çıkmaktadır.
Boyutuna göre inovasyon tipleri; radikal ve artırımsal/kademeli inovasyon olarak öne çıkmaktadır.
Faydalanılan kaynağa göre inovasyon tipleri ise açık ve kapalı inovasyon olarak sınıflandırılır.
İnovasyon süreci çok sayıda eleman ve bunlar arası karmaşık ilişkileri kapsayan bir süreçtir, bu nedenle bir şirketin inovasyon performansını ölçümlemek oldukça zordur. İnovasyon sürecinin performanısını etkin biçimde ölçebilmek için, sürecin girdiler, çıktılar ve kontrol mekanizmaları gibi tüm detayları ile analiz edilmesi gerekmektedir.
İnovasyon sürecinin daha iyi yorumlanabilmesi ve şirketin inovasyon performansının geliştirilebilmesi için sürecin doğru performans faktörleri ile bütün bir sistem olarak ele alınması gerekmektedir.
Bu çalışmada, inovasyon performansını etkileyen faktörlerin önceliklendirilmesi için kullanılacak bir karar verme modeli geliştirilecek, alınan uzman görüşleri ile bu modelin bir uygulaması yapılacaktır. İlk etapta, çalışmada kullanılacak performans faktör setinin belirlenmesi için kapsamlı bir literatür çalışması yapılmıştır. İncelenen yayınlarda, çok sayıda faktör belirlenmiş, benzerliklere göre bu faktörler 17 ana faktör olarak derlenmiştir.
Derlenen faktörlerin analizi ve önceliklendirilmesi için Bulanık Bilişsel Haritalama yöntemi kullanılacaktır. Bulanık Bilişsel Haritalama (BBH), karmaşık sistemlerin durum ve hareketlerini bileşenleri arasındaki sebep sonuç ilişkileriyle dinamik olarak inceleyen bir yöntemdir. Yöntem, temelde bir sistemin bileşenleri arasındaki etki ilişkilerini bir diyagram şeklinde ifade etmeyi amaçlar. Bu bileşenler arasındaki ilişkinin nedensellik düzeyini net olarak tespit etmek oldukça güçtür, bu nedenle bileşenler arasında bulanık bir nedensellik ilişkisinden söz edilir.
Bulanık Bilişsel Haritalama karmaşık sitemlerin modellenmesi için uygun bir araç olarak görünmektedir. Dinamik sistemleri BBH ile modellemenin en büyük avantajlarından biri, ele alınan problemin modüler biçimde büyüyen biçimde analiz edilebilmesidir. Sisteme yeni konseptlerin eklenmesi ile oluşan yeni yapı ve eklenen konsept ya da konseptlerin diğer parametreler üzerindeki etkisi kolaylıkla analiz edilebilir. Bu sayede, BBH çıktıları incelenirken konseptler arasındaki neden sonuç ilişkileri bir arada değerlendirilerek büyük resme ilişkin yorumlar yapılabilir.
"İdeal Çözüme Benzerliğe Göre Sıralama Tercihi Tekniği" kelimelerinin İngilizce karşılıklarının baş harfleri ile oluşan bir kısaltma olan TOPSIS, en yaygın kullanılan çok kriterli karar verme yöntemlerinden biridir. Yöntem, maliyet kriterlerini minimize edip fayda kriterlerini maksimize edebilmek adına, seçilen alternatiflerin Pozitif İdeal Çözüm'e en yakın; Negatif İdeal Çözüm'e de en uzak olması gerektiği ilkesine dayanmaktadır. Yönteme bulanık mantığın da dâhil edilmesi ile ortaya koyulan Bulanık TOPSIS yöntemi, net değerlendirmelerin görece zor olduğu karar problemlerinde de daha etkin bir kullanım alanı sunmuştur.
"Alternatiflerin Ölçümü ve Uzlaşma Çözümüne Göre Sıralama" kelimelerinin İngilizce karşılıklarının baş harfleri ile oluşan bir kısaltma olan MARCOS, oldukça yeni bir çok kriterli karar verme yöntemidir. Yöntem, belirlenen Anti-İdeal Çözüm (AAI) ve İdeal Çözüm (AI) doğrultusunda alternatifleri faydalanma derecesi ve faydalanma fonksiyonu hesaplamalarına dayanarak önceliklendirmektedir.
Çalışma kapsamında iki aşamalı bir karar verme uygulaması gerçekleştirilecektir. Uygulamanın ilk adımında literatür çalışması ile derlenen, inovasyon performansına eden 17 adet faktör uzman görüşleri ile önceliklendirilecektir. Çalışma kapsamında 4 uzmanın görüşüne başvurulmuş, uzmanların belirkenen skala doğrultusunda ikili karşılaştırma matrislerini doldurmaları istenecektir. Uzmanlardan elde edilen görüş tek bir matris üzerinde toplanacak, Bulanık Bilişsel Haritalama yönteminin adımları uygulanarak performans faktörleri hesaplanan merkezilik değerine göre önceliklendirilecektir. Bu değerler normalize dilerek faktör ağırlıkları hesaplanacaktır.
Uygulamanın ikinci adımında ise, ilk adımda elde edilen kriter ağırlıkları ile sektörde aktif bir Ar-Ge firmasında inovatif proje seçim problemi ele alınacaktır. Bu bölümde, İstanbul'da, İTÜ ARI Teknokent bünyesinde faaliyet gösteren AIR Telekomünikasyon Çözümleri şirketinde bir uygulama yapılacaktır. Şirket yetkilisi, değerlendirme kapsamındaki 4 proje alternatifini belirlenen 17 faktör için bulanık bir skala yardımıyla değerlendirecektir. Bu değerlendirme ve ilk adımda elde edilen faktör ağırlıkları kullanılarak, Bulanık TOPSIS ve Bulanık MARCOS yöntemleri ile her bir proje alternatifinin değerlendirme puanı hesaplanacak ve projelerin öncelik sırası belirlenecektir.

Abstract:
The concept of innovation is accepted as an indispensable competitive element for companies aiming to maintain sustainable growth. Innovation is simply an important tool to gain an advantage over competitors with innovative approaches and practices. With the aid of innovation, companies try to achieve their growth targets and gain a better position in the market by keeping their portfolios up-to-date with innovative ideas and technological advances.
In the Oslo Manual, where OECD sets out the principles for the collection and interpretation of innovation data, innovation is defined as the creation of products and processes that are different or significantly improved from the existing processes and products of an institution.
The change in different definitions of innovation through the years can be interpreted with the change in the concept of innovation.
In the post-2000 period, it is possible to say that innovation is considered as a holistic, multidimensional process and activities. While the concept of innovation in the previous periods referred mainly R&D and technological innovations to a large extent, now the marketing processes, organizational structure and operational activities that affect company performance are also seen as the subject of innovation. In today's competitive business world, innovation is a key that companies can use to improve and gain advantage in every single activity.
Considering the expanding focus and increasing importance of the concept of innovation, it is possible to make many classifications and to specify innovation types according to different criteria. In this study, innovation types are examined according to the application area of innovation, the size of the change to be provided and the source used in the innovation processes.
Types of innovation according to the application area can be listed as product, marketing, process and organizational innovation.
Product innovation is the introduction of new products and services or providing value improvements in the functional features of existing products and services, taking into account existing features and potential usage areas.
Marketing innovation refers to important improvements and new methods made in areas that will appeal to customers such as product positioning, promotion and promotion, price strategies.
Process innovation is the introduction of new methods for the company's processes such as production and delivery, or a significant improvement of existing methods. Process innovations require significant changes in resources such as techniques, tools, machinery, equipment and software used.
Organizational innovation refers to the fundamental changes made in the commercial structure of the company, its business operations and foreign relations.
Types of innovation by size can be listed as radical and incremental/gradual innovation.
Radical innovation is a type of innovation that offers a high degree of innovation, completely different from the methods and ideas that existed before. Radical innovation introduces revolutionary innovations in products, processes and organizational activities through a creative process of destruction.
Incremental innovation refers to improvements made in the performance and cost of an existing product, process or method with relatively minor touches. In incremental innovation, improvements made remain within the existing framework. In other words, the main goal is to become better at doing what is already being done.
According to the source used, innovation types are classified as open and closed innovation.
In the open innovation approach, it is emphasized that external resources are as important as the institution's own resources in innovation processes. With a broad definition, open innovation is the use of external resources to achieve internal growth targets.
Closed innovation is a process in which companies try to reach their innovation goal by using their own internal resources and competencies. In closed innovation processes, it is out of question to establish relations with the external environment, exchange ideas and interact.
Innovation is a process involving many elements and complex relationships between them, so it is very difficult to measure the overall results. In order to effectively measure the performance of the innovation process, it is necessary to analyze the process in all its details such as inputs, outputs and control mechanisms.
In order to better interpret the innovation process and improve the innovation performance of the company, the process should be reviewed as a whole system with the right performance factors.
In this study, a decision making model that will be used to prioritize the factors affecting innovation performance will be developed and an application of this model will be made with expert opinions. In the first stage, a comprehensive literature study was conducted to determine the performance factor set to be used in the study. In the reviewed publications, numerous of factors were determined, and these factors were compiled as 17 main factors according to the similarities.
Fuzzy Cognitive Mapping method will be used for the analysis and prioritization of the compiled factors. Fuzzy Cognitive Mapping (FCM) is a method that dynamically examines the states and movements of complex systems with cause and effect relationships between their components. The method basically aims to express the effect relationships between the components of a system in the form of a diagram. It is very difficult to clearly determine the causality level of the relationship between these components, therefore, a fuzzy causality relationship between the components is mentioned.
Fuzzy Cognitive Mapping seems to be a suitable tool for modeling complex systems. One of the great advantages of modeling dynamical systems with FCM is that the problem under consideration can be analyzed in a modular, growing form. The new structure formed by adding new concepts to the system and the effect of the added concept or concepts on other parameters can be easily analyzed. In this way, while examining the FCM outputs, the cause and effect relationships between the concepts can be evaluated together and comments on the big picture can be made.
Within the scope of the study, a two-stage decision-making application will be carried out. In the first step of the application, 17 factors related to innovation performance which were compiled with the literature study, will be prioritized with expert opinions. Reviews will be made by 4 experts, and the experts will be asked to fill in the pairwise comparison matrices in line with the specified scale. The reviews obtained from the experts will be aggregated on a single matrix, and the performance factors will be prioritized according to the calculated centrality value by applying the steps of the Fuzzy Cognitive Mapping method. Factor weights will be calculated by normalizing these values.
TOPSIS, an acronym formed by the initials of the words "Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution", is one of the most widely used multi-criteria decision making methods. The method is based on the principle that the selected alternatives should be the closest to the Positive Ideal Solution and the farthest from the Negative Ideal Solution in order to minimize the cost criteria and maximize the benefit criteria. The Fuzzy TOPSIS method, which was introduced with the inclusion of fuzzy logic in the method, also offered a more effective area of use in decision problems where clear evaluations are relatively difficult.
MARCOS, an abbreviation formed by the initials of "Measurement Alternatives and Ranking by COmpromise Solution", is a fairly new multi-criteria decision-making method. The method prioritizes the alternatives in line with the determined Anti-Ideal Solution (AAI) and Ideal Solution (AI) based on the utilization degree and utilization function calculations.
In the second step of the application, the criterion weights obtained in the first step and the innovation project selection problem in an active R&D company in the telecommunication sector will be discussed. In this section, an application will be made at AIR Telecommunication Solutions company, operating within ITU ARI Teknokent in İstanbul. The company representative will evaluate 4 project alternatives within the scope of the evaluation for 17 factors determined, using a fuzzy scale. Using this scoring and the factor weights obtained in the first step, the score of each project alternative will be calculated via Fuzzy TOPSIS and Fuzzy MARCOS methodS and the project ranking will be deteremined.