BLOK ZİNCİR TEMELLİ TEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİ VE LOJİSTİK SİSTEMLERİNİN OLGUNLUK DEĞERLENDİRMESİ: KAPSAMLI BİR SİSTEMATİK LİTERATÜR TARAMASI

Yıl 2025, Cilt: 7 Sayı: 2, 150 - 166, 31.07.2025

Umut Şener , Murat Tahir Çaldağ , Ebru Gökalp

Öz

Blok zincir teknolojisi, tedarik zinciri yönetimi ve lojistik (TZYL) alanında bilgi akışı, veri bütünlüğü, şeffaflık ve işletme güvenilirliği artırması ile köklü değişimler gerçekleştirmektedir. Sağladığı bu faydalar sebebi ile tedarik zinciri ve lojistik firmaları, blok zincir tabanlı TZYL sistemlerine geçiş yapmak isteseler de mevcut süreçlerini değerlendirmek ve yenilikçi teknolojilere adapte edebilmek için rehberliğe ihtiyaç duymaktadırlar. Olgunluk Modelleri (OM), mevcut durumu objektif bir şekilde tespit edip, bir sonraki seviyeye geçmek için nelerin yapılması gerektiğini söyleyen sistematik yapılardır. Bu çalışma, kapsamlı bir sistematik literatür taraması (SLT) aracılığıyla blok zincir tabanlı TZYL için OM’lerini bulmayı ve analiz etmeyi amaçlamaktadır. Mevcut OM'ler amaca uygunluk, boyutların tamlığı, boyutların ayrıntı durumu, ölçüm özelliklerinin tanımı, yönteminin açıklaması, değerlendirme nesnelliği gibi kalite ölçütleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Gerçekleştirilen sistematik literatür analizine göre, literatürdeki mevcut 13 tane blok zincir tabanlı TZYL için geliştirilmiş OM’nin hiçbiri OM değerlendirme ölçütlerinin tümünü tam olarak karşılayamamaktadır. Bu doğrultuda araştırmanın bulguları, blok zincir tabanlı TZYL için özel olarak tasarlanmış bir olgunluk değerlendirme aracına olan ihtiyacı ortaya koymaktadır. Bu çalışma, gelecekteki araştırmalar ve özelleştirilmiş modellerin geliştirilmesine yönelik bir başlangıç noktası sunmayı hedeflemektedir.

Anahtar Kelimeler

Blok zincir , Tedarik Zinciri Yönetimi ve Lojistik , Lojistik 4.0 , Olgunluk Modeli , Sistematik Literatür Taraması

Kaynakça

• Antier (2024) Top 5 Real-life Blockchain Use Cases in Supply Chain in 2024.
• Asdecker, B. and Felch, V. (2018) ‘Development of an Industry 4.0 maturity model for the delivery process in supply chains’, Journal of Modelling in Management, 13(4), pp. 840–883. Available at: https://doi.org/10.1108/JM2-03-2018-0042.
• Benazzouz, T. and Auhmani, K. (2024) ‘Digital maturity assessment model for pharmaceutical supply chain: a patient and hospital-centred development’, International Journal of Healthcare Management, 17(2), pp. 261–284. Available at: https://doi.org/10.1080/20479700.2023.2177584.
• Bui, L.T.C. et al. (2022) ‘Supply chain quality management 4.0: conceptual and maturity frameworks’, International Journal of Quality and Reliability Management [Preprint]. Available at: https://doi.org/10.1108/IJQRM-07-2021-0251.
• Caiado, R.G.G. et al. (2021) ‘A fuzzy rule-based industry 4 . 0 maturity model for operations and supply chain management’, International Journal of Production Economics, 231(November 2019). Available at: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.107883.
• Çaldağ, M.T. and Gökalp, E. (2023) ‘Organizational Adoption of Blockchain Based Medical Supply Chain Management | SpringerLink’, in In Current and Future Trends on Intelligent Technology Adoption. Cham: Springer Nature Switzerland, pp. 321–343. Available at: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-48397-4_16 (Accessed: 19 January 2025).
• Deloitte (2021) Deloitte’s 2021 Global Blockchain Survey.
• Demir, S. et al. (2023) ‘Readiness and Maturity of Smart and Sustainable Supply Chains: A Model Proposal’, EMJ - Engineering Management Journal, 35(2), pp. 181–206. Available at: https://doi.org/10.1080/10429247.2022.2050129.
• Facchini, F. et al. (2020) ‘A Maturity Model for Logistics 4 . 0 : An Empirical Analysis and a Roadmap for Future Research’.
• Gökalp, E. and Özer, E. (2022) ‘Investigating the Economic Impact of Organizational Adoption of AI-Enabled Blockchain in 6G-Based Supply Chain Management | SpringerLink’, in. Singapore: Springer Nature Singapore, pp. 181–204. Available at: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-19-2868-0_9 (Accessed: 19 January 2025).
• Hamidi, S.M.M. et al. (2024) ‘A three-stage digital maturity model to assess readiness for blockchain implementation in the maritime logistics industry’, Journal of Industrial Information Integration, 41, p. 100643. Available at https://doi.org/10.1016/j.jii.2024.100643.
• Hellweg, F., Janhofer, D. and Hellingrath, B. (2023) ‘Towards a Maturity Model for Digital Supply Chains’, Logistics Research, 16(1). Available at: https://doi.org/10.23773/2023_5. IBM (2024) Benefits of Blockchain.
• ISO/IEC (2003) ‘15504, Information Technology – Process Assessment Part 7: Assessment of organizational maturity’.
• Kitchenham, B. (2004) ‘Procedures for performing systematic reviews’, Keele, UK, Keele University, 33(TR/SE-0401), p. 28. Available at: https://doi.org/10.1.1.122.3308.
• Lambert, D.M. and Cooper, M. (2000) ‘Issues in Supply Chain Management.’, Industrial Marketing Management, 29(1), pp. 65–83.
• Ledger Insights (2019) ‘Automative-consortium.pdf’.
• Lindner, J. (2024) ‘Blockchain in Supply Chain Statistics: Latest Data & Summary’.
• Modica, T. et al. (2023) ‘Empowering freight transportation through Logistics 4.0: a maturity model for value creation’, Production Planning and Control, 34(12), pp. 1149–1164. Available at: https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1988176.
• Ozer, E. and Gökalp, E. (2025) ‘Blockchain-Based Medical Supply Chain Management Collaboration: Exploring the Advantages and Drawbacks’, in Blockchain Technology Applications in Knowledge Management. IGI Global Scientific Publishing, pp. 215–238. Available at: https://doi.org/10.4018/979-8-3693-3956-5.ch007.
• PwC (2024a) Connected and autonomous supply chain ecosystems 2025.
• PwC (2024b) ‘PwC’s 2024 Digital Trends in Operations Survey’.
• Ronaghi, M.H. (2021) ‘A blockchain maturity model in agricultural supply chain’, Information Processing in Agriculture, 8(3), pp. 398–408. Available at: https://doi.org/10.1016/j.inpa.2020.10.004.
• Sari, I.M., Tricahyono, D. and Indiyati, D. (2024) ‘E-Supply Chain Management Readiness Analysis by Using the Smart Industry Readiness Index (Case Study: Pt Kuliner Dapur Bersama)’, Quality - Access to Success, 25(198), pp. 141–148. Available at: https://doi.org/10.47750/QAS/25.198.15.
• Schuh, G. et al. (2017) Industry 4.0 maturity index, Assembly.
• Şener, U., Gökalp, E. and Eren, P.E. (2019) Industry 4.0 from the MIS Perspective, Industry 4.0 From The Management Information Systems Perspectives. Edited by S. Gülseçen et al. Peter Lang D. Available at: https://doi.org/10.3726/b15120.
• Şener, U., Gökalp, E. and Eren, P.E. (2022) ‘Dijital Olgunluk İndeksi: Organizasyonların Dijital Dönüşüm Yolculuğunda Verimliliği Artırmak İçin Bir Kantitatif Yöntem’, Journal of Productivity, pp. 17–29. Available at: https://doi.org/10.51551/verimlilik.1002353.
• Şener, U., Gökalp, E. and Erhan Eren, P. (2023) ‘Intelligent Digital Transformation Strategy Management: Development of a Measurement Framework’, in C. Kahraman and E. Haktanır (eds) Intelligent Systems in Digital Transformation Theory and Applications. Springer, Cham, pp. 77–93. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-031-16598-6_4.
• Unny, R.B. and Lal, B. (2020) ‘Blockchain in Supply Chain Management: A Review of the Capability Maturity Model’, IFIP Advances in Information and Communication Technology, 617, pp. 149–158. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-030-64849-7_14.
• Vasconcellos, L.H.R., Junior, P.G. and Rodrigues, F. (2021) ‘An Industry 4.0 Maturity Model Applied to the Automotive Supply Chain’, Revista Gestão & Tecnologia, 21, pp. 230–258.
• Weerabahu, W.M.S.K. et al. (2023) ‘Digital supply chain research trends: a systematic review and a maturity model for adoption’, Benchmarking, 30(9), pp. 3040–3066. Available at: https://doi.org/10.1108/BIJ-12-2021-0782.
• Zoubek, M. and Simon, M. (2021) ‘A framework for a logistics 4.0 maturity model with a specification for internal logistics’, MM Science Journal, 2021(March), pp. 4264–4274. Available at: https://doi.org/10.17973/MMSJ.2021_03_2020073.