Investigating Industry 4.0 Performances of OECD Countries by Multidimensional Scaling Method

Yıl 2022, , 140 - 152, 28.04.2022

Cem Gürler , Umman Tugba Gürsoy

https://doi.org/10.17336/igusbd.757384

Cited By: 1

Öz

Industry 4.0 has attracted the attention of countries and companies from the first it was used. Companies try to transform themselves in the context of Industry 4.0. Countries also try to make themselves competitive by making the investments. This study uses a multidimensional scaling method to examine the countries of Economic Cooperation and Development (OECD) (33 countries, excluding Latvia, Israel and Iceland) in the Industry 4.0 era. Four variables (the broadband, cloud, internet of things and artificial intelligence variables in the Global Connectivity Index published by Huawei) were used in the analysis. As a result of multidimensional scaling analysis, stress value was calculated as 0.09599 and R2 value as 0.96953. Based on the country scores, countries projected on a two-dimensional plane. While the highest country that has a positive value in the first dimension is United States, the country with the highest negative value is Turkey. Countries close to Turkey are, respectively, Poland, Mexico, Slovenia and Greece. 

Anahtar Kelimeler

Industry 4.0, Fourth Industrial Revolution, Multidimensional Scaling, Global Connectivity Index, OECD Countries

OECD Ülkelerinin Endüstri 4.0 Performanslarının Çok Boyutlu Ölçekleme Yöntemi ile İncelenmesi

Öz

Endüstri 4.0 kavramı ilk kullanıldığı andan itibaren, ülkelerin ve şirketlerin dikkatini çekmiştir. Şirketler Endüstri 4.0’a uygun olarak dönüşümlerini gerçekleştirmektedir. Ülkeler de benzer şekilde gerekli yatırımları yaparak, kendilerini rekabetçi bir konuma getirmeye çalışmaktadır. Mevcut çalışmada, Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Teşkilatı’na (OECD) üye ülkelerin (Letonya, İsrail ve İzlanda hariç, 33 ülke), Huawei tarafından yayınlanan Küresel Bağlanabilirlik Endeksinde yer alan geniş bant, bulut, nesnelerin interneti ve yapay zekâ değişkenlerine göre birbirlerine yakın konumlanan ülkelerin tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu bağlamda, çok boyutlu ölçekleme yöntemi kullanılarak veriler analiz edilmiştir. Çok boyutlu ölçekleme analizi sonucunda stress değeri 0,09599 ve R2 değeri 0,96953 olarak hesaplanmıştır. Verilerden elde edilen sonuçlara göre ülkeler, 2 boyutlu düzlemde gösterilmiştir. Elde edilen bulgulara göre, birinci boyutta en yüksek pozitif değere sahip olan ülke Amerika Birleşik Devletleri, negatif en yüksek değere sahip olan ülke ise Türkiye’dir. Türkiye’nin en yakın olduğu ülkeler sırasıyla Polonya, Meksika, Slovenya ve Yunanistan’dır. 

Anahtar Kelimeler

Endüstri 4.0, Dördüncü Sanayi Devrimi, Çok Boyutlu Ölçekleme, Küresel Bağlanabilirlik Endeksi, OECD Ülkeleri

Kaynakça

• ALÇİN, S. (2016). Üretim için yeni bir izlek: Sanayi 4.0. Journal of Life Economics, 3(2), 19-30.
• BÜLBÜL, S., & KÖSE, A. (2010). Türkiye'de bölgelerarası iç göç hareketlerinin çok boyutlu ölçekleme yöntemi ile incelenmesi. Istanbul University Journal of the School of Business Administration, 39(1).
• DAVIES, R. (2015). Industry 4.0 Digitalisation for productivity and growth. European Parliamentary Research Service, 10.
• ERSÖZ, T., ELİTAŞ, M. T., & ERSÖZ, F. (2015). OECD Ülkelerinde Biyokütle Enerji Üretiminin Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi İle İncelenmesi. TÜBAV Bilim Dergisi, 8(3), 1-11.
• FREY, C. B., & OSBORNE, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological forecasting and social change, 114, 254-280.
• GILCHRIST, A. (2016). Introducing Industry 4.0. In Industry 4.0 (pp. 195-215). Apress, Berkeley, CA.
• HUAWEI. (t.y.). GCI 2019: Igniting the Growth that Counts. (t.y.) Erişim Tarihi Aralık 16, 2019, from https://www.huawei.com/minisite/gci/en/methodology.html
• KABAKLARLI, E. (2016). Endüstri 4.0 ve paylaşım ekonomisi: Dünya ve Türkiye ekonomisi için fırsatlar, etkiler ve tehditler. Nobel Akademik Yayıncılık.
• KAGERMANN, H. (2015). Change through digitization—Value creation in the age of Industry 4.0. In Management of permanent change (pp. 23-45). Springer Gabler, Wiesbaden.
• KALAYCI, Ş. (2010). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri (Vol. 5). Ankara, Turkey: Asil Yayın Dağıtım.
• MUKHERJEE, S. P., SINHA, B. K., & CHATTOPADHYAY, A. K. (2018). Multidimensional Scaling. In Statistical Methods in Social Science Research (pp. 113-122). Springer, Singapore.
• NEMLİOĞLU, A. K. (2005). Benzerlik analizleri: varsayımlara uymayan kategorik verilerde çok değişkenli analiz: correspondence & homogeneity. Beşir Kitabevi.
• QIN, J., LIU, Y., & GROSVENOR, R. (2016). A categorical framework of manufacturing for industry 4.0 and beyond. Procedia Cirp, 52, 173-178.
• RUßMANN, M., LORENZ, M., GERBERT, P., WALDNER, M., JUSTUS, J., ENGEL, P., & HARNISCH, M. (2015). Industry 4.0: The future of productivity and growth in manufacturing industries. Boston Consulting Group, 9(1), 54-89.
• SAEED, N., NAM, H., HAQ, M. I. U., & MUHAMMAD SAQIB, D. B. (2018). A survey on multidimensional scaling. ACM Computing Surveys (CSUR), 51(3), 47.
• SCHWAB, K. (2016). Dördüncü sanayi devrimi. Optimist Yayın Grubu.
• SELEK, A. (2016). Endüstri Tarihine Kısa Bir Yolculuk. Türkiye’nin Endüstri, 4.
• STEYVERS, M. (2006). Multidimensional scaling. Encyclopedia of cognitive science.
• TAYLOR, K. (2017). Automation will affect women twice as much as men. This is why. Erişim Tarihi 4 Aralık 2018, from https://www.weforum.org/agenda/2017/07/ why-women-are-twice-as-likely-as-men-to-lose-their-job-to-robots#:~:text=Twice%20as%20many%20women%20than,face%20the%20highest%20automation%20risks
• THAMES, L., & SCHAEFER, D. (2017). Industry 4.0: an overview of key benefits, technologies, and challenges. In Cybersecurity for Industry 4.0 (pp. 1-33). Springer, Cham.
• TÜZÜNTÜRK, S. (2009). Çok boyutlu ölçekleme analizi: suç istatistikleri üzerine bir uygulama. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 28(2), 71-91.
• YENİDOĞAN, T. G. (2008). Pazarlama Araştırmalarında Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi: Üniversite Öğrencilerinin Marka Algısı Üzerine Bir Araştırma. Akdeniz Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(15), 138-169.
• ZHOU, K., LIU, T., & ZHOU, L. (2015, August). Industry 4.0: Towards future industrial opportunities and challenges. In 2015 12th International conference on fuzzy systems and knowledge discovery (FSKD) (pp. 2147-2152). IEEE.