Dijital tedarik zinciri yönetiminde yazılım ajanlarının rolü
The role of software agents in digital supply chain management
Yazar: FATİH KAYADELEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL HALEFŞAN SÜMEN
Maltepe Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uluslararası Ticaret ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı / Lojistik ve Tedarik Zinciri Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; İşletme = Business Administration
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Elektronik tedarik = Electronic supply ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sayısallaştırma = Digitization ; Tedarik zinciri = Supply chain ; Tedarik zinciri yönetimi = Supply chain management ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yazılım ajanları = Software agents

Özet:
Çalışma kapsamında çoklu ajan sistemlerinin, tedarik zinciri yönetiminin dijitalleşmesinde oynadığı rol incelenmiştir. Tedarik zinciri yönetimi, yazılım ajanları ve sınıflandırılması, çoklu ajan sistemleri, ontolojik yapıları ve iş süreci yönetim sisteminden farklılıkları araştırılmıştır. Yazılım ajanlarının yapıları ve özellikleri, akademik ve endüstriyel alanlarda uygulanabilirlikleri on farklı uygulama örneğinin kronolojik sıra ile incelenmesi ile özetlenmiştir. Kronolojik inceleme sayesinde, yazılım ajanlarının kullanım alanlarındaki ilerleme ve ilgili teknolojilerin gelişimi gözlenmiş ve tez boyunca aktarılmıştır. 1990'lı yıllarda müzakere ve kurumlar arası iletişim ve tedarikçilerle bilgi alışverişi için daha çok kullanılan çoklu ajan sistemi teknolojileri, ilerleyen yıllarda zincirler arası etkileşim ve kolektif zeka için kullanılmıştır. Son yıllarda endüstri 4.0 kavramının yaygınlaşması ile nesnelerin interneti ve endüstriyel nesnelerin interneti yazılım ajanları ile ilişkilendirilmiştir. Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerinin de kullanımıyla karmaşık tedarik zinciri problemlerini çözmek için araştırmalara konu olmuştur. Çalışmada, dijital tedarik zinciri yönetiminde çoklu ajan sistemlerinin hangi alanlarda ve nasıl kullanılabileceği ve Türkiye'de potansiyel kullanım alanlarını irdelemiştir. Çoklu ajan sistemlerinin, denetimsiz derin öğrenme tekniği ile yapay sinir ağları üzerinde uygulanmasının, günümüz dünyasındaki karmaşık tedarik zinciri problemlerinin çözümüne en uygun yöntem olacağı belirtilerek, bu önermeye uygun uygulama örnekleri ile çalışma sonlandırılmıştır.

Abstract:
Within the scope of the study, the role of multi-agent systems in the digitalization of supply chain management was examined. Supply chain management, software agents and their classifications, multi-agent systems, their ontological structures and differences from business process management system have been scrutinised. The structures and properties of software agents, their applicability in academic and industrial fields are summarized by examining ten different application examples in chronological order. Thanks to the chronological analysis, the progress in the usage areas of software agents and the development of related technologies have been observed and extracted throughout the thesis. In the 1990s, multi-agent system technologies, which were mostly used for negotiation and busines to business communication and information exchange with suppliers, were used for interaction and collective intelligence between supply chains in the following years. With the popularity of Industry 4.0 in recent years, the Internet of Things and the Industrial Internet of Things have been associated with software agents. The use of artificial intelligence, machine learning and deep learning techniques have been subject of research to solve complex supply chain problems. The thesis examines the use of multi-agent systems, how and in which areas it can be utilized in digital supply chain management and the potential application areas in Turkey. The study states that the application of multi-agent systems on artificial neural networks with unsupervised deep learning technique would be the most appropriate method for solving the complex supply chain problems in today's world and was concluded with application examples suitable for this proposition.