Evaluation of Industry 4.0 Maturity Model with Multi-criteria Decision Making Methods on the Axis of Digital Transformation

Year 2023, Volume: 6 Issue: 2, 74 - 85, 31.12.2023

Aysun Sağbaş , Melike Selen Dermenci

https://doi.org/10.55581/ejeas.1390175

Cited By: 1

Abstract

In today's world where technological developments and competition are increasing rapidly, adapting to the digitalization process seems an absolute necessity for businesses that aim to achieve sustainable production by increasing efficiency and productivity. In this context, it is of great importance to create a digital transformation road map so that businesses that want to gain a competitive advantage can take action against these changes. In the study in a business operating in the white goods sector; In order to measure the technological maturity level of Industry 4.0, a digital maturity model covering the new generation technologies of Industry 4.0 has been introduced. For this purpose, AHP (Analytical Hierarchy Process) and TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) methods, which are multi-criteria decision-making methods, were applied. Analytical Hierarchy Process method was used to determine the weights of the main and sub-criteria in the developed maturity model, and the evaluations of people working in the enterprise where the study was conducted and experts on the subject were received. Grading of the technological maturity level for the main dimensions of factory 4.0, logistics 4.0, management 4.0 and operator 4.0, which were selected as the main criteria in the maturity model examined, was carried out with the TOPSIS method. After all;in the Industry 4.0 axis, the technological maturity level of the enterprise was determined within the framework of the determined criteria, and the maturity model developed was aimed to guide businesses operating in different sectors on digital transformation.

Keywords

AHP, Digital transformation, Industry 4.0, Maturity model, TOPSIS

Dijital Dönüşüm Ekseninde Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Endüstri 4.0 Olgunluk Modelinin Değerlendirilmesi

Abstract

Teknolojik gelişme ve rekabetin hızla arttığı günümüzde, verimlilik ve üretkenliği arttırarak sürdürülebilir üretim gerçekleştirme hedefinde olan işletmeler için; dijitalleşme sürecine uyum sağlamak, mutlak bir gereklilik olarak gözükmektedir. Bu çerçevede, rekabet avantajı sağlamak isteyen işletmelerin bu değişimler karşısında aksiyon alabilmeleri için, dijital dönüşüm yol haritasının oluşturulması büyük önem arz etmektedir. Yapılan çalışmada; beyaz eşya sektöründe faaliyet gösteren bir işletmede; endüstri 4.0 teknolojik olgunluk seviyesinin ölçülebilmesi için, endüstri 4.0’ın yeni nesil teknolojilerini kapsayan bir dijital olgunluk modeli ortaya konulmuştur. Bu amaçla, çok kriterli karar verme yöntemlerinden AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesi) ve TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) yöntemleri uygulanmıştır. Geliştirilen olgunluk modelinde yer alan ana ve alt kriter ağırlıklarının belirlenmesi amacı ile Analitik Hiyerarşi Prosesi yöntemi kullanılmış olup, çalışmanın yapıldığı işletmede çalışan ve konu üzerinde uzman kişilerin değerlendirmeleri alınmıştır. İncelenen olgunluk modelinde ana kriter olarak seçilen, fabrika 4.0, lojistik 4.0, yönetim 4.0 ve operatör 4.0 ana boyutları için teknolojik olgunluk seviyesinin derecelendirilmesi TOPSIS yöntemiyle gerçekleştirilmiştir. Sonuçta; endüstri 4.0 ekseninde ve belirlenen kriterler çerçevesinde işletmenin teknolojik olgunluk düzeyi belirlenmiş ve geliştirilen olgunluk modelinin farklı sektörlerde faaliyet gösteren işletmelere, dijital dönüşüm konusunda yol gösterici olması hedeflenmiştir.

Keywords

Endüstri 4.0, Olgunluk modeli, Dijital dönüşüm, AHP, TOPSIS

References

• Ganzarain, J. & Errasti, N. (2016). Three stage maturity model in sme’s toward ındustry 4.0. Journal of Industrial Engineering and Management, 9 (5), 1119-1128.
• Schumacher, A., Erol, S., & Sihn, W. (2016). A maturity model for assessing industry 4.0 readiness and maturity of manufacturing enterprises. Procedia CIRP, 52, 161–166.
• Commuzzi, M., & Patel, A. (2016). How organisations leverage big data: A maturity model. Industrial Management & Data Systems, 116(8), 1468-1492.
• Häberer, S., Lau L.K., & Behrendt, F. (2017) October 11-13). Development of an industrie 4.0 maturity ındex for small and medium-sized enterprises. Paper presented at the Seventh International Conference on Industrial Engineering and Systems Management, Saarbrucken, Germany. Erişim adresi: https://www.researchgate.net/publication/320415942_Development_of_an_Industrie_40_Maturity_Index_for_Small_and_Medium-Sized_Enterprises
• Keskin, F.D., İ. Kabasakal, İ., Kaymaz, Y., & Soyuer, H. (2019, August 28-30). An assessment model for organizational adoption of ındustry 4.0 based on multi-criteria decision techniques. Paper presented at the International Symposium for Production Research, Vienna, Austria. Erişim adresi: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-92267-6_7
• Akdil, K.Y., Üstündağ, A., & Çevikcan, E., Maturity and readiness model for ındustry 4.0 strategy. ındustry 4.0: managing the digital transformation, Switzerland: Springer International Publishing, Switzerland, 61-94, 2018.
• Bibby, L. & Dehe, B. (2018). The management of operations defining and assessing ındustry 4.0 maturity levels-case of the defence sector. Production Planning and Control, 29(12), 1030-1043.
• Kiraz. A., Canpolat. O., Erkan. F.E., & Uygun, Ö. (2019). Impuls kriterleri ile endüstri 4.0 eğiliminin değerlendirilmesi: bir bulanık bilişsel harita uygulaması. Academic Platform Journal of Engineering and Science, 7(1), 14-23.
• Santos, R.C., & Martinho, J.L. (2019). An industry 4.0 maturity model proposal. Journal of Manufacturing Technology Management, 31(5), 1023-1043.
• Koyuncu, C., Endüstri 4.0 mevcut durum analizi ve benzetim uygulamalı geçiş metodolojisi, (2019). Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta.
• Etkeser, S., Endüstri 4.0’a geçişte olgunluk modeli oluşturulması ve yol haritasının belirlenmesi: türkiye’de kobi’ler üzerine bir çalışma, (2019). Yüksek Lisans Tezi, Bahçeşehir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Pacchini, A. P. T., Lucato, W. C., Facchini, F., & Mummolo, G. (2019). The degree of readiness for the implementation of Industry 4.0. Computers in Industry, 113, 103125.
• Çiray, Ü., Küçük ve orta ölçek imalat firmalarında olgunluk modeli: beyaz eşya sektöründe bir uygulama, (2019). Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• Wagire, A.A., Joshi, R., Rathore, A.P.S., & Jain, R. (2020). Development of maturity model for assessing the ımplementation of ındustry 4.0: learning from theory and practice. Production Planning & Control, 32(8), 1-20.
• Rafael, L. D., Jaione, G. E., Cristina, L., & Ibon, S. L. (2020). An industry 4.0 maturity model for machine tool companies. Technological Forecasting and Social Change, 1-18.
• Sarı, T. (2020). Endüstri 4.0 teknolojik olgunluk düzeyinin analitik hiyerarşi prosesi ile modellenmesi: gıda ve içecek imalat sektörü örneği. BMIJ, 8(3), 3526-3549.
• Ataman, A., Savunma sanayinde endüstri 4.0 olgunluk parametrelerinin tereddütlü bulanık AHP yöntemi ile önceliklendirilmesi, (2018), Yüksek Lisans Tezi, Bahçeşehir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
• Rauch, E., Unterhofer, M., Rojas, R.A., Gualtieri, L., Woschank, M., & Matt, D.T. (2020). A maturity level-based assessment tool to enhance the ımplementation of ındustry 4.0 in small and medium-sized enterprises. Sustainability, 12(9), 3559.
• Baki, B. & Serdar, D. (2020). Sanayi 4.0 olgunluk modeli uygulamaları üzerine literatür incelemesi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(22), 766-787.
• Tiryaki, E., An ımpact assessment model for technology development programs, (2020), Doktora Tezi, Ortadoğu Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
• Gökalp, E., Şener, U., & Eren, P.E. (2017, October 4-5). Development of an assessment model for ındustry 4.0: ındustry 4.0-mm. Paper presented at the Seventeenth International Conference on Software Process Improvement and Capability Determination, Palma de Mallorca, Spain. Erişim adresi: https://doi.org/10.1016/j.csi.2017.03.004
• Çınar, M.Z., Zeeshan, Q., & Korhan, O. (2021). A Framework for industry 4.0 readiness and maturity of smart manufacturing enterprises: a case study. Sustainability, 13(12), 1-32.
• Oktay, U., Türk savunma sanayisi için endüstri 4.0 olgunluk modeli geliştirilmesi, (2021). Yüksek Lisans Tezi, Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimler Enstitüsü, Sakarya.
• Elibal, K., & Özceylan, E. (2022). Comparing industry 4.0 maturity models in the perspective of TQM principles using Fuzzy MCDM methods. Technological Forecasting & Social Change, 175, 1-16.
• Proença, D., & Borbinha, J. (2016). Maturity Models for Information Systems- A State of the Art. Procedia Computer Science, 100(6),1042-1049.
• Lichtblau, K., Stich, V., Bertenrath, R., Blum, M., Bleider, M., Millack, A., Schmitt, K., Schmitz, E., & Schröter, M. (2015). IMPULS- Industrie 4.0- Readiness. 20 Ocak 2022, Erişim adresi: https://www.industrie40-readiness.de/?lang=en
• Leyh, C., Bley, K., Schäffer, T., & Forstenhäusler, S. (2016). SIMMI 4.0-a maturity model for classifying the enterprise-wide it and software landscape focusing on Industry 4.0. Computer Science and Information Systems (FedCSIS), 2016 Federated Conference. 1297-1302.
• Akben, İ., & Avşar, İ.İ. (2018). Endüstri 4.0 ve karanlık üretim: genel bir bakış. Türk Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 3(1), 26-37.
• Aracıoğlu, B. (2010). Üretim / işlemler yönetimi alanında yaşanan paradigmal değişimler kapsamında sürdürülebilir üretim. Ege Akademik Bakış, 10(1), 141-156.
• Hu, J., & Gao, S. (2019). Research and application of capability maturity model for chinese ıntelligent manufacturing. Procedia CIRP, 83, 794-799.
• Kolla, S., Minoufekr, M., & Plapper, P. (2019). Deriving essential components of lean and industry 4.0 assessment model for manufacturing SMEs. Procedia CIRP, 81, 753–758.
• Yalpa, Ö., Endüstri 4.0 ve endüstri 4.0 teknolojilerinin işletme fonksiyonları üzerine olası etkileri, (2020). Yüksek Lisans Tezi, Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Osmaniye.
• Mittal, S., Khan, M.A., Romero, D., & Wuest, T. (2018). A critical review of smart manufacturing & ındustry 4.0 maturity models: implications for small and medium-sized enterprises (SMEs). Journal of Manufacturing Systems, 49, 194-214.
• Arkan, Ö., Endüstri 4.0 kavramı ve endüstri 4.0 dönüşümünün üretim maliyetlerine etkisi üzerine bir vaka çalışması: bebek bezi üretimi, (2018), Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Arel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Asdecker, B., & Felch, V. (2018). Development of an ındustry 4.0 maturity model for the delivery process in supply chains. Journal of Modelling in Management, 13 (4), 840- 883.
• Bağcı, E. (2018). Endüstri 4.0: Yeni üretim tarzını anlamak. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 9(24), 122-146.
• Carvalho, N., Chaim, O., Cazarini, E., & Gerolamo, M. (2018). Manufacturing in the fourth industrial revolution: A positive prospect in sustainable manufacturing. Procedia Manufacturing, 21, 671-678.
• Pricewaterhouse Coopers. (2016). The Industry 4.0/Digital Operations Self-Assessment. Erişim adresi: https://www.pwc.com/gx/en/industries/industries-4.0/landing-page/industry-4.0-building-your-digital-enterprise-april-2016.pdf
• Pessl, E., Sorko, S.R., & Mayer, B. (2017). Roadmap industry 4.0 – implementation guideline for enterprises. International Journal of Science, Technology and Society, 5(6), 193-202.
• Durgut, A., Plastik parça imalat sanayinde endüstri 4.0 uygulamaları, (2019), Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli
• Pirola, F., Cimini, C., & Pinto, R. (2019). Digital readiness assessment of Italian SMEs: A case-study research. Journal of Manufacturing Technology Management, 31(5), 1045-1083.
• Rockwell Automation. (2014). The Connected Enterprise Maturity Model. 15 Haziran 2022, Erişim adresi http://www.rockwellautomation.com
• Sjödin, D., Vinit, P., Leksell, M., & Petrovic, A. (2018). Smart factory implementation and process innovation. Research Technology Management, 61(5), 22-30.
• Yüce, G., Dijital dönüşüm ve endüstri 4.0 olgunluk modeli: Türkiye çimento sektörü üzerine bir uygulama, (2020), Doktora Tezi, Mersin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Mersin.