OECD Ülkelerinin Endüstri 4.0’a Hazırlık Düzeylerinin Entropi Tabanlı MAIRCA ve MARCOS Yöntemleri ile Değerlendirilmesi

Abstract

Endüstri 4.0 kavramının ortaya çıkmasıyla birlikte dijitalleşme, teknolojik gelişmeler ve üretim süreçlerinin akıllı hale gelmesi ülkeler ve dolayısıyla işletmeler açısından önemli hale gelmiştir. Bu süreçte ülkelerin Endüstri 4.0 politikalarını etkin bir şekilde belirlemesi ve uygulaması bir ihtiyaç haline gelmiştir. Bunu başarabilmek için ülkelerin Endüstri 4.0’ın gereklerine hazır olması gerekmektedir. Bu çalışmanın amacı OECD ülkelerinin Endüstri 4.0’a ne ölçüde hazır olduklarını değerlendirmektir. Bu amaç doğrultusunda Geleceğin Üretimine Hazırlık Raporu 2018’den yararlanılmış olup ülkeler üretim karmaşıklığı, üretim ölçeği, teknoloji ve inovasyon, beşerî sermaye, küresel ticaret ve yatırım, kurumsal çerçeve, sürdürülebilir kaynaklar ve talep ortamı olmak üzere sekiz kriter açısından değerlendirilmiştir. 38 OECD ülkesinden Lüksemburg ve İzlanda veri eksikliği nedeniyle değerlendirilememiştir. Ülkelerin performanslarını belirlemek amacıyla öncelikle Entropi yöntemi ile kriter ağırlıkları belirlenmiştir. Ülke sıralamalarının elde edilmesinde ise MAIRCA ve MARCOS yöntemleri kullanılmıştır. Her iki yöntemin sonuçlarına göre Endüstri 4.0’a hazır olma açısından en iyi performansı Amerika Birleşik Devletleri’nin gösterdiği belirlenmiştir. Türkiye her iki yöntemde de 31. sırada yer almıştır.

Keywords

• Endüstri 4.0
• Entropi Yöntemi
• MAIRCA Yöntemi
• MARCOS Yöntemi
• OECD

Supporting Institution

yok

Ethical Statement

Etik kurul iznine gerek yoktur

Thanks

yok

Assessment of Industry 4.0 Readiness Levels of OECD Countries with Entropy-Based MAIRCA and MARCOS Methods

Abstract

With the emergence of the concept of Industry 4.0, digitalization, technological developments, and smart production processes have become important for countries and, therefore, businesses. This process has made it necessary for countries to effectively determine and implement Industry 4.0 policies. In order to achieve this, countries need to be ready for the requirements of Industry 4.0. In this context, the aim of this study is to evaluate the extent to which OECD countries are ready for Industry 4.0. We used the Future Manufacturing Readiness Report 2018 for this purpose, evaluating countries based on eight criteria: production complexity, production scale, technology and innovation, human capital, global trade and investment, institutional framework, sustainable resources, and demand environment. A lack of data prevented us from evaluating Luxembourg and Iceland, two of the 38 OECD countries. In order to determine the performance of the countries, the criteria weights were determined first with the Entropy method. We used the MAIRCA and MARCOS methods to obtain country rankings. The results of both methods determined that the United States demonstrated the best readiness for Industry 4.0. Türkiye ranked 31st in both methods.

Keywords

• Industry 4.0
• Entropy Method
• MAIRCA Method
• MARCOS Method
• OECD

References

1. Agrawal, A., Kumar, P. ve Tyagi, A. (2020). India Industry 4.0 and Comparisons with Germany, South Korea and the USA. Human & Technological Resource Management (HTRM): New Insights into Revolution 4.0 içinde (ss. 135-158). Emerald Publishing Limited. doi:10.1108/978-1-83867-223-220201008
2. Altıntaş, F. F. (2021). Avrupa Birliği Ülkelerinin Sağlık Güvenliği Performanslarının Ölçülmesi: MAIRCA Yöntemi ile Bir Uygulama. Gevher Nesibe Journal IESDR, 6(13), 81-90. doi:10.46648/gnj.241
3. Altıntaş, F. F. (2022). Avrupa Ülkelerinin Enerji İnovasyonu Performanslarının Analizi: Mabac ve Marcos Yöntemleri İle Bir Uygulama. İşletme Akademisi Dergisi, 3(2), 188-216.
4. Arman, K., Cıbır, M. ve Kundakcı, N. (2022). İşletmelerin Finansal Performansının Bulanık Pıprecıa Ve Marcos Yöntemleri İle Analizi: Bist Tekstil, Deri Endeksinde Bir Uygulama. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 24(4), 800-826. doi:10.31460/mbdd.985476
5. Atik, H. ve Ünlü, F. (2020). Industry 4.0-Related Digital Divide in Enterprises: An Analysis for The European Union-28. Sosyoekonomi, 28(45), 225-244. doi:10.17233/sosyoekonomi.2020.03.13
6. Ayçin, E. (2020). Personel Seçim Sürecinde CRITIC ve MAIRCA Yöntemlerinin Kullanılması. İşletme, 1(1), 1-12.
7. Ayçin, E. ve Arsu, T. (2022). Sosyal Gelişme Endeksine Göre Ülkelerin Değerlendirilmesi: MEREC ve MARCOS Yöntemleri ile Bir Uygulama. İzmir Yönetim Dergisi, 2(2), 75-88. doi:10.56203/iyd.1084310
8. Aydın, Y. (2020). Bütünleşik Crıtıc Ve Maırca Yöntemleri İle Kamu Sermayeli Bankalarının Performans Analizi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(4), 829-841. doi:10.29106/fesa.834217

9. Babacan, Ş. ve Ömürbek, N. (2024). ENTROPİ-CİLOS-ARAS Bütünleşik Yöntemi ile İllerin Suç Türleri Açısından Değerlendirilmesi. Alanya Akademik Bakış, 8(2), 343-356. doi:10.29023/alanyaakademik.1232630
10. Bulduk, S. ve Ecer, F. (2023). Entropi-ARAS Yaklaşımıyla Kripto Para Yatırım Alternatiflerinin Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 14(37), 314-333. doi:10.21076/vizyoner.1077873
11. Ciffolilli, A. ve Muscio, A. (2018). Industry 4.0: national and regional comparative advantages in key enabling technologies. European Planning Studies, 26(12), 2323-2343. doi:10.1080/09654313.2018.1529145
12. Çınaroğlu, E. (2021). CRITIC Temelli MARCOS Yöntemi ile Yenilikçi ve Girişimci Üniversite Analizi. Journal of Entrepreneurship and Innovation Management, 10(1), 111-133.
13. Ecer, F. (2020). Çok Kriterli Karar Verme Geçmişten Günümüze Kapsamlı Bir Yaklaşım. Ankara: SeçkinYayıncılık.
14. Ecer, F. (2021). Sürdürülebilir Tedarikçi Seçimi: FUCOM Sübjektif Ağırlıklandırma Yöntemi Temelli MAIRCA Yaklaşımı. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(1), 26-48. doi:10.30798/makuiibf.691693
15. Efe, B. ve Efe, L. (2023). Hastaların Acil Servis Seçimi İçin Q Seviyeli Bulanık MAIRCA Yöntemi Önerisi. Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 5(2), 288-298. doi:10.47112/neufmbd.2023.26
16. Ekin, E. (2025). Endüstri 4.0 ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki: Bir Literatür Taraması. In S. Paksoy (Ed.), Nicel Karar Yöntemleri Alanında Güncel Yaklaşımları. Platanus Publishing. Ankara.
17. Ersoy, N. (2023). Bütünleşik ÇKKV Yaklaşımı ile AB Ülkelerinin Yaşam Kalitesinin Değerlendirilmesi. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal Ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 25(44), 190-212.
18. Eşiyok, S. ve Demircioğlu, M. (2022). Oecd Ülkelerinin Endüstri 4.0 Düzeylerinin Crıtıc Ve Codas Yöntemleri İle Değerlendirilmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(43), 377-398. doi:10.46928/iticusbe.1076484
19. Fidan, H. (2021). Critic ve Mairca Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi ile Uluslararası Hedef Pazar Seçimi. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal Ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 23(41), 291-309.
20. Ghobakhloo, M. (2018). The Future of Manufacturing İndustry: A Strategic Roadmap Toward Industry 4.0. Journal of Manufacturing Technology Management, 29(6), 910-936. doi:10.1108/JMTM-02-2018-0057
21. Gürler, C. ve Gürsoy, U. T. (2022). OECD Ülkelerinin Endüstri 4.0 Performanslarının Çok Boyutlu Ölçekleme Yöntemi ile İncelenmesi. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(1), 140-152. doi:10.17336/igusbd.757384
22. Hejdukova, P., Kurekova, L. ve Krechovska, M. (2020). The Measurement of Industry 4.0: An Empirical Cluster Analysis for EU Countries. International Journal of Economic Sciences, IX(1), 121-134.
23. Hughes, L., Dwivedi, Y. K., Rana, N. P., Williams, M. D. ve Raghavan, V. (2022). Perspectives on the future of manufacturing within the Industry 4.0 era. Production Planning & Control, 33(2-3), 138-158. doi:10.1080/09537287.2020.1810762
24. Kehribar, Ö., Karademir, F. ve Evci, S. (2021). İşletmelerin COVID-19 Pandemisi Sürecindeki Finansal Performanslarının Entropi ve MAIRCA Yöntemleri İle Değerlendirilmesi: BIST Gıda, İçecek Endeksi Örneği. Business & Management Studies: An International Journal, 9(1), 200-214. doi:10.15295/bmij.v9i1.1748
25. Keleş, N. (2023). MEREC ve Entropi Yöntemleriyle Yük Kaldırma Platformu Seçiminde Kullanılan Kriterlerin Ağırlıklarının Belirlenmesi. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 6(2), 1323-1337.
26. Kohnová, L., Papula, J. ve Salajová, N. (2019). Internal Factors Supporting Business and Technological Transformation in The Context of Industry 4.0. Business: Theory and Practice, 20, 137-145. doi:10.3846/btp.2019.13
27. Madenoğlu, F. S. (2020). Dengeli Puan Kart-Ahp-Marcos Yöntemlerine Dayalı Tedarikçi Seçimi. Economics Business and Organization Research, 2(2), 99-120.
28. Meral, İ. G. (2023). BRICS-T Ülkelerinin İnovasyon Performanslarının MEREC-MARCOS Yöntemi ile Değerlendirilmesi. Kastamonu Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(2), 550-571.
29. Önder, H. G. ve Akdemir, F. (2024). Kent İçi Raylı Toplu Taşıma Sistemi Performansının Farklı Çok Ölçütlü Karar Verme Teknikleri ile Karşılaştırmalı Değerlendirilmesi. Demiryolu Mühendisliği, (19), 184-196. doi:10.47072/demiryolu.1395294
30. Özarı, Ç. (2024). Covıd-19 Sürecinde Ulaştırma Ve Depolama Sektöründeki İşletmelerin Finansal Performans Analizi: Entropi Tabanlı Edas Ve Copras Yöntemleriyle. Akademik Hassasiyetler, 11(25), 602-631. doi:10.58884/akademik-hassasiyetler.1433782
31. Özdağoğlu, A., Keleş, M. K. ve Işıldak, B. (2020). Isparta Süleyman Demirel Havalimanını Kullanan Havayolu Firmaları Performanslarının Bwm, Maırca Ve Mabac İle Değerlendirilmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (29), 175-194. doi:10.18092/ulikidince.711974
32. Özkan Özen, Y. D. (2024). Lojistikte Sürdürülebilirlik Performansı: BIST Ulaştırma ve Depolama Sektörü Analizi. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 24(2), 688-704. doi:10.11616/asbi.1454508
33. Pamucar, D., Deveci, M., Schitea, D., Erişkin, L., Iordache, M. ve Iordache, I. (2020). Developing A Novel Fuzzy Neutrosophic Numbers Based Decision Making Analysis for Prioritizing The Energy Storage Technologies. International Journal of Hydrogen Energy, 45(43), 23027-23047. doi:10.1016/j.ijhydene.2020.06.016
34. Pamucar, D. S., Tarle, S. P. ve Parezanovic, T. (2018). New Hybrid Multi-Criteria Decision-Making DEMATEL-MAIRCA Model: Sustainable Selection of A Location for The Development of Multimodal Logistics Centre. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 31(1), 1641-1665. doi:10.1080/1331677X.2018.1506706
35. Pamučar, D., Vasin, L. ve Lukovac, V. (2014). Selection of Railway Level Crossings for Investing in Security Equipment Using Hybrid DEMATEL-MARICA Model. Proceedings of the XVI International Scientific-expert Conference on Railways, Railcon içinde (ss. 89-92). Niš, Serbia, 9–10 October.
36. Raj, A., Dwivedi, G., Sharma, A., Lopes de Sousa Jabbour, A. B. ve Rajak, S. (2020). Barriers to The Adoption of Industry 4.0 Technologies in The Manufacturing Sector: An Inter-Country Comparative Perspective. International Journal of Production Economics, 224, 107546. doi:10.1016/j.ijpe.2019.107546
37. Sakong, M. (2017). The Progress of the Fourth Industrial Revolution in Japan and its Implications. KIET Industrial Economic Review, 22(2), 37-49. doi:10.2139/ssrn.4200945
38. Salik Ata, N. (2024). Türkiye’nin Endüstri 4.0’a Geçiş Sürecinin Değerlendirilmesi. Yönetim Bilimleri Dergisi, 22(51), 119-141. doi:10.35408/comuybd.1344608
39. Senir, G. (2024). G20 Ülkelerinin Sürdürülebilirlik Performansının Ölçülmesi. Ekonomik Ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 20(1), 62-78.
40. Shannon, C. E. (1948). A Mathematical Theory of Communication. Bell System Technical Journal, 27(3), 379-423. doi:10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x
41. Stević, Ž. ve Brković, N. (2020). A Novel Integrated FUCOM-MARCOS Model for Evaluation of Human Resources in a Transport Company. Logistics, 4(1), 1-14. doi:10.3390/logistics4010004
42. Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A. ve Chatterjee, P. (2020). Sustainable Supplier Selection in Healthcare İndustries Using A New MCDM Method: Measurement of Alternatives and Ranking According to COmpromise Solution (MARCOS). Computers & Industrial Engineering, 140, 1-15. doi:10.1016/j.cie.2019.106231
43. Şeyranlıoğlu, O. ve Kara, M. A. (2024). Aracı Kurumların Borsa Performanslarının Entropi ve CODAS Yöntemleri ile Değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 31(1), 183-202. doi:10.18657/yonveek.1271659 The World Bank. (2018). Readiness for the Future of Production Report. Ulutaş, A. (2019). Swara Ve Maırca Yöntemleri İle Caterıng Firması Seçimi. Business & Management Studies: An International Journal, 7(4), 1467-1479. doi:10.15295/bmij.v7i4.1166
44. Vaidya, S., Ambad, P. ve Bhosle, S. (2018). Industry 4.0 – A Glimpse. Procedia Manufacturing, 20, 233-238. doi:10.1016/j.promfg.2018.02.034
45. Wang, T.-C. ve Lee, H.-D. (2009). Developing a Fuzzy TOPSIS Approach Based On Subjective Weights And Objective Weights. Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985. doi:10.1016/j.eswa.2008.11.035
46. Yalman, İ. N., Koşaroğlu, Ş. M. ve Işık, Ö. (2023). 2000-2020 Döneminde Türkiye Ekonomisinin Makroekonomik Performansının Merec-Lopcow-Marcos Modeliyle Değerlendirilmesi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, (664), 57-86.
47. Yıldırım, M., Yıldız, M. S. ve Durak, İ. (2020). Industry 4.0 Performances of OECD Countries: A Data Envelope Analysis. Journal of Business Research - Turk, 12(3), 2788-2798. doi:10.20491/isarder.2020.1008
48. Yıldız, A. (2018). Endüstri 4.0 ve akıllı fabrikalar. Sakarya University Journal of Science, 22(2), 546-556. doi:10.16984/saufenbilder.321957
49. Yorulmaz, M. ve Çelik, Y. (2024). Tersane İşletmelerinde İş Sağlığı ve Güvenliği Performansının Değerlendirilmesi: Yalova Tersaneler Bölgesinde Bir Uygulama. Gemi ve Deniz Teknolojisi, (224), 40-59. doi:10.54926/gdt.1359757
50. 2030 Vision for Industrie 4.0. (2019). Berlin.