Bu araştırmada, 2024–2025 yılları arasında Ulusal Tez Merkezi’nde yayımlanan ve başlığında ‘Endüstri 4’ ifadesi bulunan 70 lisansüstü tez içerik analizi yöntemiyle incelenmiştir. Çalışmanın temel amacı, Türkiye’de Endüstri 4.0 alanındaki akademik eğilimleri ortaya koymak; tezlerde öne çıkan teknolojiler, tasarım ilkeleri ve sürdürülebilirlik boyutlarını belirlemektir. Çalışmanın özgün yönü, sistematik kodlama süreciyle yüksek lisans ve doktora tezleri arasında yapılan karşılaştırmalı nitel ve nicel analiz sürecidir. Bulgulara göre, en sık ele alınan teknolojiler büyük veri analitiği, nesnelerin interneti (IoT) ve bulut bilişimdir. Yüksek lisans tezlerinde arttırılmış gerçeklik ile akıllı ya da karanlık fabrika konuları öne çıkarken, doktora tezlerinde özellikle siber güvenlik temasının daha çok işlendiği görülmektedir. Tasarım ilkeleri açısından her iki düzeyde de modülerlik ve sanallaştırma sıkça vurgulanmakta; buna ek olarak doktora çalışmalarında hizmet oryantasyonu ilkesinin de dikkate alınması dikkat çekmektedir. Sürdürülebilirlik boyutunda en çok çevresel konulara (çevre, atık, yenilenebilir enerji) odaklanıldığı; ekonomik boyutta verimlilik ve büyümenin, sosyal boyutta ise iş sağlığı ve güvenliğinin öne çıktığı anlaşılmaktadır. Bu bulgular ışığında, hem yüksek lisans hem de doktora düzeyinde yalnızca literatür incelemesine dayalı değil, aynı zamanda uygulama ve analiz odaklı; ayrıca sosyal sürdürülebilirliği de kapsayan araştırmaların yapılması önerilmektedir.
İçerik Analizi Veri odaklı yaklaşım Endüstri 4.0 Nicel karma yöntem Nitel karma yöntem MAXQDA
Bu çalışma, BAP-2025/18-A numaralı projenin tamamlayıcı çıktısıdır.
This study analyzes 70 graduate theses published in the National Thesis Center between 2024 and 2025, all of which include the phrase “Industry 4” in their titles, by employing the content analysis method. The main purpose of the research is to identify academic trends in the field of Industry 4.0 in Turkey and to determine the technologies, design principles, and sustainability dimensions emphasized in these theses. The originality of the study lies in the systematic coding process, through which a comparative qualitative and quantitative analysis is conducted between master’s and doctoral theses. The findings indicate that the most frequently addressed technologies are big data analytics, the Internet of Things (IoT), and cloud computing. While master’s theses mainly highlight augmented reality and smart/dark factories, doctoral dissertations more frequently focus on cybersecurity. In terms of design principles, modularity and virtualization are commonly emphasized at both levels, with the addition of service orientation in doctoral research. Regarding sustainability, the focus is mainly on environmental aspects such as environment, waste, and renewable energy, whereas economic sustainability emphasizes efficiency and growth, and social sustainability highlights occupational health and safety. In light of these findings, it is recommended that both master’s and doctoral studies move beyond literature reviews toward more application- and analysis-oriented research, and that greater attention be paid to social sustainability to achieve a more holistic evaluation of Industry 4.0.
Content Analysis Data-Driven Approach Industry 4.0 Quantitative Mixed Method Qualitative Mixed Method MAXQDA
Bu çalışma, BAP-2025/18-A numaralı projenin tamamlayıcı çıktısıdır.
Bu çalışma, BAP-2025/18-A numaralı projenin tamamlayıcı çıktısıdır.
Bu çalışma, BAP-2025/18-A numaralı projenin tamamlayıcı çıktısıdır.
Bu çalışma, BAP-2025/18-A numaralı projenin tamamlayıcı çıktısıdır.
Bu çalışma, BAP-2025/18-A numaralı projenin tamamlayıcı çıktısıdır.
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Business Administration |
| Journal Section | Research Article |
| Authors | |
| Project Number | Bu çalışma, BAP-2025/18-A numaralı projenin tamamlayıcı çıktısıdır. |
| Publication Date | November 28, 2025 |
| Submission Date | October 2, 2025 |
| Acceptance Date | October 16, 2025 |
| Published in Issue | Year 2025 Volume: 5 Issue: 2 |