Research Article

TEDARİK ZİNCİRİ GÖRÜNÜRLÜĞÜNÜN ÇEVİKLİK ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ

Volume: 3 Number: 1 June 22, 2020
TR EN

TEDARİK ZİNCİRİ GÖRÜNÜRLÜĞÜNÜN ÇEVİKLİK ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ

Öz

İşletmeler karşılaştıkları belirsizliklerle başka çıkabilmek için daha fazla bilgiye sahip olmayı istemektedirler. Fakat günümüzde çok fazla bilgiye sahip olmakta yeterli olmamakta, aynı zamanda bilginin doğru, güncel, eksiksiz ve kullanılabilir formda olması da gerekmektedir. Bu yüzden son yıllarda, tedarik zinciri görünürlüğü konusu oldukça dikkat çekmektedir. Bu çalışmanın iki temel amacı bulunmaktadır. Birincisi, tedarik zinciri görünürlüğünün çevikliği nasıl etkilediğini ortaya çıkarmaktır. İkincisi ise, bu iki değişken arasındaki ilişkide büyük veri analitiğinin düzenleyici (moderatör) etkisini incelemektir. Söz konusu amaçlara ulaşmak adına geliştirilen hipotezleri test etmek için kısmi en küçük kareler yapısal eşitlik modeli (PLS-YEM) kullanılmıştır. Doksan dokuz firma üzerinde yapılan araştırma sonuçları, görünürlüğün çeviklik üzerinde olumlu bir etkisi olduğunu göstermektedir. Fakat bu iki değişken arasındaki ilişkide büyük veri analitiğinin düzenleyici etkisi tespit edilememiştir.

Anahtar Kelimeler

Tedarik zinciri görünürlüğü,Büyük veri analitiği,Çevik tedarik zinciri,PLS-YEM

References

  1. Akter, S., Bandara, R., Hani, U., Fosso, S., & Foropon, C. (2019). Analytics-based decisionmaking for service systems: A qualitative study and agenda for future research. International Journal of Information Management, 48(1), 85-95.
  2. Alzoubi, H. M., & Yanamandra, R. (2020). Investigating the mediating role of information sharing strategy on agile supply chain. Uncertain Supply Chain Management, 8, 273-284.
  3. Armstrong, J. S., & Overton, T. S. (1977). Estimating nonresponse bias in mail surveys. Journal of Marketing Research, 14(3), 396-402.
  4. Barratt, M., & Oke, A. (2007). Antecedents of supply chain visibility in retail supply chains: A resource-based theory perspective. Journal of Operations Management, 25(6), 1217–1233.
  5. Bass, B., Avolio, B., Jung, D., & Berson Y. (2003). Predicting unit performance by assessing transformational and transactional leadership. Journal of Applied Psychology, 88(2), 207–218.
  6. Brandon-Jones, E., Squire, B., Autry, C. W., & Petersen, K. J. (2014). A contingent resource-based perspective of supply chain resilience and robustness. Journal of Supply Chain Management, 50(3), 55-73.
  7. Braunscheidel, M. J., & Suresh, N. C. (2009). The organizational antecedents of a firm’s supply chain agility for risk mitigation and response. Journal of Operations Management, 27, 119-140.
  8. Caridi, M., Moretto, A., Perego, A., & Tumino, A. (2014). The benefits of supply chain visibility: A value assessment model. International Journal Production Economics, 15, 1-19.
  9. Chin, W. (1998). The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling. G. A Marcoulides (Ed.). Modern Methods for Business Research, (s.295-336), New York: Lawrence Erlbaum Associates.
  10. Chin, W. W., Marcolin, B. L., & Newsted, P. R (2003). A partial least squares latent variable modeling approach for measuring interaction effects: Results from a monte carlo simulation study and electronic mail emotion/adoption study. Information Systems Research, 14(2), 189-217.
APA
Yıldız Çankaya, S. (2020). TEDARİK ZİNCİRİ GÖRÜNÜRLÜĞÜNÜN ÇEVİKLİK ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ. Business Economics and Management Research Journal, 3(1), 49-62. https://izlik.org/JA53TN79LF