ÜRETKEN YAPAY ZEKÂNIN ÜRETİM SÜREÇLERİNE ETKİLERİ: UZMAN GÖRÜŞLERİ, UYGULAMA ÖRNEKLERİ VE GELECEK PERSPEKTİFLERİ
THE IMPACT OF GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON MANUFACTURING PROCESSES: EXPERT OPINIONS, APPLICATIONS, AND FUTURE PERSPECTIVES
Yazar: Çıkmak, Sinan
Dergi: Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Vol. 34 No. 2, 2025
Anahtar kelimeler: Marketing (Other) ; Pazarlama (Diğer) ; Dijital dönüşüm,Üretken yapa zekâ,Üretim Süreçleri ; Digital Transformation,Generative Artificial Intelligence,Manufacturing Processes.

Üretken yapay zekâ, son derece güncel ve hızla gelişen bir teknolojidir ve üretim süreçlerinde önemli bir dönüşüm yaratma potansiyeline sahiptir. Ancak, bu teknolojinin üretim operasyonlarına nasıl entegre edileceği, uygulama alanları ve uzun vadeli etkileri konusunda uygulamada ve akademik literatürde sınırlı sayıda çalışma bulunmaktadır. Bu bağlamda, yürütülen bu araştırma, üretken yapay zekânın üretim süreçlerine etkilerini ele almayı amaçlamaktadır. Çalışmada nitel araştırma yöntemi benimsenmiştir. Veri toplama sürecinde ise doküman analizi ve yarı yapılandırılmış mülakat teknikleri kullanılmıştır. Doküman analizi kapsamında, akademik makaleler, uluslararası ölçekte faaliyet gösteren danışmanlık firmalarının araştırma raporları, basın bültenleri ve üretim işletmelerindeki pilot uygulamalara dair yayımlanmış haber içerikleri incelenmiştir. Ayrıca, üretim süreçleri ve üretken yapay zekâ teknolojileri konusunda bilgi sahibi uzmanlarla yarı yapılandırılmış mülakatlar gerçekleştirilmiştir. Elde edilen veriler betimsel analiz yöntemiyle değerlendirilmiş ve üretken yapay zekânın üretim süreçlerindeki mevcut durumu ve gelecekteki potansiyeli detaylı bir şekilde ortaya konmuştur. Bulgular, ürün tasarımı, talep tahmini, üretim planlama, kestirimci bakım, kalite kontrol, iş gücü geliştirme, fabrika yerleşim planlaması, stok yönetimi ve süreç optimizasyonu olmak üzere belirlenen dokuz temel üretim faaliyeti altında sunulmuştur. Bu çalışmanın, üretken yapay zekânın üretim süreçlerine entegrasyonu konusunda uygulayıcılara içgörü sağlaması ve araştırmacılara yol göstermesi beklenmektedir. Ayrıca, konuyla ilgili mevcut akademik boşluğun doldurulmasına katkı sunarak literatüre değerli bir perspektif kazandırması amaçlanmaktadır.

Generative artificial intelligence is an emerging and rapidly evolving technology with the potential to significantly transform manufacturing processes.  However, there is a lack of extensive studies in both practical and academic literature regarding the integration of this technology into manufacturing operations, its fields of application, and its long-term effects. In this regard, the present study aims to explore the effects of generative artificial intelligence on manufacturing processes. A qualitative research approach was adopted. Data were collected through document analysis and semi-structured interviews. The document analysis included a review of academic publications, research reports by internationally recognized consultancy firms, press releases, and published news articles on pilot applications in manufacturing firms. Additionally, semi-structured interviews were conducted with experts who have in-depth knowledge of manufacturing processes and generative artificial intelligence technologies.  The collected data were analyzed using a descriptive analysis method, providing a detailed overview of the current status and future potential of generative artificial intelligence in manufacturing processes. The findings are presented under nine key manufacturing activities: product design, demand forecasting, production planning, predictive maintenance, quality control, workforce development, factory layout planning, inventory management, and process optimization.  This study aims to offer valuable insights for practitioners and guidance for researchers on integrating generative artificial intelligence into manufacturing processes. Moreover, it seeks to contribute to the academic literature by addressing the current research gap and to offer a valuable perspective on the subject.