Demiryolu Lojistiğinde Tedarik Zinciri Performans Metrikleri

Yıl 2020, Sayı: 11, 14 - 25, 31.01.2020

Kürşat Yıldız , Muhammet Türker Ahi

Öz

Sanayilerin üzerindeki
zaman, hız ve kalite baskısı git gide artmaktadır. Dijital dönüşüm çağında sanayiler
arasındaki rekabet artık tedarik zinciri performansıyla ölçülmektedir. Performans
metriklerin ölçülmesiyle zincirdeki problemler tespit edilerek iyileştirmeler
yapılabilmektedir. Yukarıdan aşağıya ve aynı şekilde aşağıdan yukarı yönlü
oluşturulan stratejilerin çakışmaması önemlidir. Bu bakımdan, karar vericilerin
daha az riskle daha etkili kararlar verebilmelerini destekleyecek ve stratejik
ve işletmesel unsurları entegre edecek bir yaklaşıma ihtiyaç duyulmaktadır. Çok
karmaşık olan tedarik zincirinde performans metriklerinin doğru belirlenmesi en
önemli adımlardan biridir. Çalışmada SCOR (Supply chain operations reference)
modelinin en son sürümüyle performans metrikleri belirlenmiş ve ilk kez
demiryolu sektöründeki bir firma verileriyle uygulama gerçekleştirilmiştir.
Ortaya çıkan ilişkide yer alan metriklerin birbiriyle etkileşimleri korelasyon
analizi ile belirlenmiş ve ilişki sayısallaştırılmıştır. İşletilen sermayenin geri
dönüşü ve nakit çevrim süresinin tedarik zinciri performansında en etkin ilk
iki metrik olduğu göze çarpmaktadır. Performans metriklerinin belirlenmesiyle
firmalar arası kıyaslama yapabilen ve karar destek sistemleri için bir temel
zemin oluşturan bir model oluşturulmuştur.

Anahtar Kelimeler

Demiryolu Sanayi, Korelasyon analizi, Tedarik Zinciri Performans Metrikleri, SCOR

Supply Chain Performance Management Model in Railway Industry

Öz

Time,
speed and quality pressures on industries are gradually increasing. In the age
of digital transformation, competition between industries is now measured by
supply chain performance. By measuring performance metrics, problems in the
chain can be identified and improvements can be made. It is important that
strategies created from top to bottom and from bottom to top do not overlap. In
this respect, there is a need for an approach to support decision-makers to
make more effective decisions with less risk and to integrate strategic and
operational elements. Accurate determination of performance metrics is one of
the most important steps in the very complex supply chain. In the study,
performance metrics were determined with the latest version of the SCOR (Supply
chain operations reference) model. The interactions of the metrics in the
relationship were determined by correlation analysis and the relationship was
quantified. The return of operating capital and cash cycle time are the most
effective metrics in supply chain performance of a railway company. In the
study, a model that can make comparisons between the performance metrics and
firms has been created.

Anahtar Kelimeler

Railway Industry, Correlation analysis, Supply Chain Performance Metrics, SCOR

Kaynakça

• [1] A. Agahanov, “Tedarik Zinciri Yönetiminde Scor Modeli ve Scorcard Uygulaması”, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 2007.
• [2] J. Francis, “SCC and SCOR Overwiev Engen”, Supply Chain Council, 2010.
• [3] K. L. Croxton, S. J. Dastugue-Garcia, D. M. Lambert, “The Supply Chain Management Process”, The International Journal of Logistics Management, Vol.12, No.2, 13-35, 2001.
• [4] M. Çancı, M. Erdal, Lojistik Yönetimi (2.Basım). İstanbul: Uluslararası Taşımacılık ve Hizmet Üretenler Dergisi Yayınları, 2003.
• [5] P. Balstorff, “CSCMP’s Supply Chain Quarterly: From Chaos To Control”, North Attleboro, USA, 2008.
• [6] U.S. Alyol, “SCOR Modeli Türkiye Uygulamaları”, Yüksek Lisans Tezi, Bahçeşehir Üniversitesi, Tedarik Zinciri ve Lojstik Yönetimi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 2011.
• [7] Z. Anık, “Nesne Yönelimli Yazılım Dillerinin Analitik Hiyerarşi ve Analitik Network Prosesi ile Karşılaştırılması ve Değerlendirilmesi”, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 2007.
• [8] J. B. Ayers, “Handbook of Supply Chain Management”, St. Luice Pres, Alexandria, VA: APICS, Washington, D.C, 2001.
• [9] G. Büyüközkan, “Yeşil Tedarik Zinciri Yönetimi ve Yeşil SCOR Modeli”, Lojistik Dergisi, İstanbul, 11-12, 2010.
• [10] G. Büyüközkan, M.Ş. Ersoy, “Tedarik Zinciri Yönetim Sistemlerinde Modelleme ve Simülasyon Uygulamaları”, International Logistics Congress, İstanbul, 31-37, 2003.
• [11] D.C. Chatfield, T.P. Harrison, J.C. Haya, “A XML-Centred Approach To Creating Object-Oriented Supply Chain Simulation Models”, International Journal of Simulation and Process Modelling, Vol. 2, No.3/4, 115-123, 2006.
• [12] H. Chen, “A Research Based on Fuzzy AHP for Multi-criteria Supplier Selection In Supply Chain”, Master Thesis, Natianal Taiwan University of Science and Technology, Taiwan, 2005.
• [13] Ö. Çengel, “Tedarik Zinciri Yönetimi ve Lojistik Sektöründe Bir Araştırma”, İstanbul: Bigart Yayınları, 2008.
• [14] W.Y. Hung, N.J. Samsatli, N. Shah, “Object-Oriented Dynamic Supply-Chain Modelling Incorporated With Production Scheduling”, European Journal of Operational Research, Volume 169, Issue 3, 16 March,, Pages 1064-1076, 2006.
• [15] S. Jain, “A Conceptual Framework For Supply Chain Modelling And Simulation”, International Journal Of Simulation And Process Modelling 2006,Vol. 2, No.3/4, 164-174, 2006.
• [16] G. Pundoor, J.W. Herrmann, “A Hierarchical Approach To Supply Chain Simulation Modelling Using The Supply Chain Operations Reference Model”, International Journal of Simulation and Process Modelling , Vol. 2, No.3/4, 124-132, 2006.
• [17] L. Xia, “Supply Chain Modelling And Improvement In Telecom Industry: A Case Study”, Industrial Informatics, 1159-1164, August 2006.
• [18] T.P. Harrison, D.C. Chatfield, J.C. Haya, “SISCO: An Object-Oriented Supply Chain Simulation System”, Decision Support Systems, 42, 1, 422-434, 2006.
• [19] M.D. Rossetti, M. Miman, V. Varghese, “An Object-Oriented Framework For Simulating Supply Systems”, Journal of Simulation, 2, 103-116, 2008.
• [20] X. Zhang, Q. Lu, T. Wu, “Petri-net based applications for supply chain management: An overview”. International Journal of Production Research, 49(13), 3939–3961, 2011. http://doi.org/10.1080/00207543.2010.492800
• [21] F. Persson, F. “SCOR template - A simulation based dynamic supply chain analysis tool”. International Journal of Production Economics, 131(1), 288–294, 2011. http://doi.org/10.1016/j.ijpe.2010.09.029
• [22] S.K. Jakhar, M.K. Barua, “An integrated model of supply chain performance evaluation and decision-making using structural equation modelling and fuzzy AHP”. Production Planning & Control, 25(11), 938–957, 2014. http://doi.org/10.1080/09537287.2013.782616
• [23] C. Tavukçuoğlu, “Sanayi 4.0’ın Lojistiğe Etkileri”, [Online], URL:http://www.lojistikhatti.com/haber/2017/01/sanayi-4-0in-lojistige-etkileri, [Accessed 12.08.2019].
• [24] D.F. Ross, “Competiting Through Supply Chain Management, Creating Market- Winning Strategies Through Supply Chain Partnerships”, Material Management/Logistics Series, Kluwer Academic Publisher, Boston, 2000.
• [25] T.C. Gümrük Ve Ticaret Bakanlığı, Küresel Rekabetçilik Raporu 2016-2017, Yayın No: 936, 25.05.2017, [Online], URL:http://risk.gtb.gov.tr/data/52c58a61487c8eca94a7c696/Kuresel%20Rekabet%C3%A7ilik%20Raporu%202016-2017%2025_05_2017.pdf, , [Accessed 22.10.19].
• [26] V. Demir, “Lojistik Faaliyetler ve Maliyetleri”, Mali Çözüm Dergisi, Sayı:74, 119-120, 2006.
• [27] B. Kocaoğlu, “Tedarik Zinciri Performans Ölçümü için Stratejik ve Operasyonel Hedefleri Bütünleştiren SCOR Modeli Temelli Bir Yapı“, Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul,2009.
• [28] M. Fayez, L. Rabelo, M. Mollaghasemi, “Ontologies For Supply Chain Simulation Modeling”, Proceedings Of The 2005 Winter Simulation Conference, 2005.
• [29] F. Ağar, “Tedarik Zincir Yönetiminde SCOR Modeli, Tedarik Süreci Performans Değerlendirmesi ve Scorcard Uygulaması”, Y. Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 2010.
• [30] M. Fikirkoca, “CRM’i Etkileyen, Güncel Paradigmalar”, CRMpro Dergisi, 13, 2006.
• [31] L.R. Kopczak, “Logistics Partnership and Supply Chain Restructuring: Survey Results From The US Computer Industry”, Production and Operations Management, Volume:6 (3), 226-247,1997.
• [32] D.M. Lambert, J.R. Stock, “Strategic Logistics Management”, Fourth Edition, New York, 2001.
• [33] H.L. Lee, C. Billington, “Managing Supply Chain Inventory: Pitfalls and Opportunities”, Sloan Management Review, 65 – 73, 1992.
• [34] Supply Chain Council “Supply Chain Operations Reference model”, Overview of SCOR model version 12.0, Washington DC & Amsterdam, 1-24,2017.
• [35] R.R. Lummus, R.J. Vokurka, “Defining Supply Chain Management: A Historical Perspective And Practical Guidelines”, Industrial Management & Data Systems, Vol 99, Number 1, 11-17,1999.
• [36] Y.H. Lee, S.H. Kim, “Production-Distribution planning in Supply 101 Chain Considering Capacity Constraints”, Computers and Industrial Engineering, Vol. 43, Issue 1-2, 169-190,2002.
• [37] Y. Kazançoğlu, “Lojistik Yönetim Sürecinde Tedarikçi seçimi ve Performans Değerlendirmesi Yöneylem Araştırması Teknikleri ile Gerçekleştirilmesi: AHP (Analitik Hiyerarşik Süreç) ve DEA (Veri Zarflama Analizi)”, Doktora Tezi, Ege Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, İzmir, 2008.
• [38] A.A. Sağlam, “Tedarik Zincir Yönetiminde SCOR Modeli ve Scorcard Uygulaması”, Yüksek Lisans Tezi, Bahçeşehir Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul,2013.
• [39] M.J. Schedlbauer, “Adaptive Logistikplanung auf Basis eines standardisierten, prozessorientierten Bausteinkonzepts”, Technischen Universität München, 2008.