Bu çalışmanın amacı, Türkiye'de beyaz eşya sektöründe I4.0'ın benimsenmesindeki zorlukları tanımlamak ve analiz etmektir. Öncelikle literatür incelenerek I4.0'ın benimsenmesinin zorlukları belirlenir ve sonuçlandırılır. Daha sonra ilişkileri değerlendirmek için Bulanık Karar Verme Deneme ve Değerlendirme Laboratuvarı (F-DEMATEL) yöntemi, Maksimum Ortalama De-Entropi (MMDE) tekniği, yorumlayıcı yapısal modelleme (ISM) tekniği ve MICMAC analizinden oluşan hibrit bir MCDM yaklaşımı kullanılarak zorluklar arasındaki etkileşimler incelenmiştir. Bulgular, “İnternet destekli ağların ve teknolojik altyapının olmaması” ile “Veri ve teknoloji platformlarının entegrasyonunun olmaması”nın en güçlü itici güce sahip zorluklar olduğunu ve diğer zorluklar üzerinde doğrudan veya dolaylı etkileri olduğunu göstermektedir. Bunlar, beyaz eşya üretim endüstrisinde Endüstri 4.0'ın benimsenmesinin ana zorluklarıdır. Öte yandan, “Tedarik zinciri katılımcıları arasında etkin olmayan iletişim ve işbirliği”, diğer zorluklardan doğrudan veya dolaylı olarak en çok etkilenen zorluk olarak bulunmuştur.
The aim of this study to define and analyze the difficulties for the adoption of I4.0 in the white goods sector in Turkey. Firstly, difficulties of I4.0 adoption are determined and finalized by examining the literature. Then a hybrid MCDM approach consisting of the Fuzzy Decision Making Trial and Evaluation Laboratory (F-DEMATEL) method, the Maximum Mean De-Entropy (MMDE) technique, the interpretive structural modelling (ISM) technique and MICMAC analysis is used to evaluate relationships and interactions between difficulties. Findings show that “Lack of technological infrastructure and networks powered by the internet” and “Lack of integration of data and technology platforms” are the difficulties that have the strongest driving power, and they have direct or indirect effects on other difficulties. These are the main difficulties for Industry 4.0 adoption in white good production industry. On the other hand, “Ineffective communication and cooperation amongst supply chain participants” is found out the most affected difficulty directly or indirectly from other difficulties.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Multiple Criteria Decision Making |
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Early Pub Date | May 23, 2024 |
Publication Date | |
Submission Date | August 5, 2023 |
Published in Issue | Year 2024 EARLY VIEW |
This work is licensed under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International.