Yapay sinir ağları yaklaşımı ile tedarikçi portföy analizi
Supplier portfolio analysis with artificial neural networks approach
Yazar: ZEYNEP KORKMAZ
Danışman: PROF. DR. HALİM KAZAN
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Portföy analizi = Portfolio analysis ; Satın alma = Purchasing ; Satın alma davranışı = Purchasing behavior ; Tedarik sistemleri = Supply systems ; Tedarikçi ilişkiler = Supplier evaluation ; Tedarikçi ilişkileri yönetimi = Supplier relationship management ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Tedarikçi seçme, değerlendirme ve tedarikçi ilişkilerinde uygulanacak stratejilere karar verme süreci, işletmelerin rekabet gücünü belirlemede önemli bir rol oynamaktadır. Tedarik zinciri süreçlerinin etkin ve verimli bir şekilde yönetilmesi bakımından işletmelerin dış kaynak kullanımı stratejisine yönelmesi, satın alma fonksiyonunu ve tedarikçi ilişkileri yönetimini hayati bir duruma getirmektedir. İşletmeler tüm tedarik portföyünü tek bir strateji ile yönetemeyeceğinden, envanter gruplarına göre özelleştirilmiş farklı tedarikçiler için en uygun stratejilerin kullanılacağı bir tedarikçi segmentasyonu uygulaması gerekmektedir.
Bu araştırmada, tekstil sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin ERP sisteminden elde edilen detaylı stok envanter verileri kullanılarak işletmenin satın alma kalemleri Kraljic'in portföy modeline göre segmentlere ayrılmış ve bulundukları portföy grubuna göre stratejiler atanmıştır. Bu amaca ulaşmak için, denetimsiz bir makine öğrenmesi yöntemi olan k-ortalamalar yöntemi ile envanterde bulunan ürünler gruplara ayrılmıştır. Sonrasında denetimli bir makine öğrenmesi yöntemi olan yapay sinir ağlarından faydalanılarak ürün grupları tahmin edilmiştir. Analizler sonucunda, işletmenin girdilerinin Kraljic'in karar matrisine uygun bir şekilde kümelere ayrıldığı ve yapay sinir ağının farklı portföy sınıflarını başarılı bir şekilde tahmin ettiği görülmüştür. Elde edilen sonuçlara göre, tüm girdiler için Kraljic'in portföy modelinde yer alan stratejiler atanmıştır. Böylece alıcı işletmenin, satın aldığı ürünler bazında iş birliği yapacağı tedarikçileri seçmesi ve bu tedarikçilere yönelik izleyeceği politikaların belirlenmesi hususunda bir karar destek sistemi oluşturulmuştur.

Abstract:
The process of choosing and evaluating suppliers and deciding on the strategies to be applied in supplier relations plays an important role in determining the competitiveness of businesses. In terms of effective and efficient management of supply chain processes, companies' orientation to outsourcing strategy makes purchasing function and supplier relationship management vital. Since businesses cannot manage their entire supply portfolio with a single strategy, it is necessary to apply a supplier segmentation in which the most appropriate strategies will be used for different suppliers customized according to inventory groups.
In this research, using the detailed stock inventory data obtained from the ERP system of a business operating in the textile industry, the purchasing items of the business are segmented according to Kraljic's portfolio model and strategies are assigned according to their portfolio group. In order to achieve this goal, the products in the inventory were divided into groups with the k-means method, which is an unsupervised machine learning method. Afterwards, product groups were estimated by using artificial neural networks, which is a supervised machine learning method. As a result of the analysis, it was seen that the inputs of the enterprise were clustered in accordance with Kraljic's decision matrix and the artificial neural network successfully predicted different portfolio classes. According to the results obtained, strategies in Kraljic's portfolio model were assigned for all inputs. Thus, a decision support system has been established for the buyer company to select the suppliers with which it will cooperate on the basis of the products it purchases and to determine the policies to be followed for these suppliers.