Tedarik zinciri risk yönetimi modellemesi: Bayes ağları yaklaşımı ve akaryakıt dağıtım sektöründe bir uygulama
Supply chain risk management modelling: Bayes networks approach and an application in the fuel distribution sector
Yazar: SERDAR SEMİH COŞKUN
Danışman: PROF. DR. HALİM KAZAN
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İktisat Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Akaryakıt dağıtımı = Fuel distribution ; Bayes ağlar = Bayes networks ; Erken uyarı sistemleri = Early warning systems ; Müşteri şikayetleri = Customer complaints ; Risk yönetimi = Risk management ; Tedarik zinciri = Supply chain ; Tedarik zinciri yönetimi = Supply chain management ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Belirsizlik olgusu tedarik zincirlerinin amaçlarına ulaşmasını engelleyen faktörlerin başında gelmektedir. Tedarik zincirlerinin karmaşıklığı arttığında, riskleri keşfetme ve bu risklere karşı uygun stratejiler geliştirme ihtiyacı, rekabetçi ortamda hayatta kalmak adına oldukça önemli hale gelmektedir. Bu çalışmada, tedarik zincirinin aşağı yönlü risklerini yönetmek için Bayes ağları ve içerik analizi yöntemlerine dayalı kavramsal bir model önerilmiştir. Önerilen modelde dört aşama (risk belirleme, risk analizi, risk ölçme ve risk değerlendirme) ve on iki adım bulunmaktadır. Önerilen model bir vaka çalışması olarak 2019 yılı Ocak ile Ekim ayları arasında Opet Petrolcülük AŞ'de uygulanmıştır. Bu çalışmada müşteri şikâyetleri, tedarik zincirinin alt kademelerinde meydana gelen riskler için bir bilgi kaynağı ve gelecekte oluşacak riskler için sinyal olarak değerlendirilmiştir. Yapılan içerik analizinde iki kırılma riski (sözleşme fesih riski ve acil durum riski) ve bu iki riskle ilintili dokuz ön risk ile üç risk kaynağı keşfedilmiştir. Bayes ağında bu göstergeler birer rassal değişken olarak tanımlanmış ve aralarındaki karşılıklı bağımlılıklar yapılandırılmıştır. Böylece risk göstergelerinin önsel olasılıkları hesaplanmıştır. Daha sonra altı farklı senaryo altında modele çeşitli kanıtlar eklenerek sonsal olasılıkların nasıl değiştiği gözlemlenmiştir. Ayrıca, bu olasılıkların cevap hızına duyarlılıkları da hesaplanmıştır. Sonuç olarak, kırılma risklerinin büyüklüğü ve duyarlılığı göz önüne alınarak, beş farklı yanıt stratejisi (transfer, çeviklik, kontrol, takip, erteleme) önerilmiştir. Geliştirilen modelin, kırılma risklerine karşı bir erken uyarı sistemi olarak kullanılabilmesinin yanında, tedarik zincirinde operasyonel ve taktik düzeyde alınan kararlara destek sağlayacağı düşünülmektedir.

Abstract:
The phenomenon of uncertainty is a prominent factor that prevent supply chains from achieving their goals. When the complexity of supply chains increases, the need to explore risks and develop tailored strategies becomes very crucial for surviving in the competitive environment. In this study, we propose a conceptual model based on Bayes networks and content analysis for managing the downstream risks of supply chains. The proposed model consists of four stages and twelve steps. It was applied at Opet Oil Company in 2019 as a case study. In this study, customer complaints are evaluated as an information source for the risks occurring in the lower echelons of the supply chain and signals for future risks. In the content analysis, two breakdown risks and nine pre-risks associated with these two risks and three risk sources are discovered. In the Bayesian network, these indicators are defined as random variables and the interdependencies between those variables are structured. Thus, the prior probabilities of the risk variables are calculated. Afterward, various evidence is added to the model under six different scenarios and it is observed how the posterior probabilities changed. In addition, the sensitivity of these probabilities with respect to the level of responsiveness is calculated. As a result, five different response strategies are proposed taking into account the magnitude and sensitivity of posterior probabilities of breakdown risks. We believe that the developed model can be used as an early warning system against supply chain breakdowns, as well as supporting operational and tactical decisions in the supply chain.