LOJİSTİK HİZMET YÖNETİMİNDE ETKİNLİĞİN BULANIK DEMATEL YÖNTEMİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ: DEMİR ÇELİK ÜRETİM İŞLETMELERİ ÖRNEĞİ

Öz

Demir-çelik sektörü, yüksek hacimli üretim süreçleri, özel taşımacılık gerektiren ürün yapısı, karmaşık tedarik zincirleri ve çok modlu lojistik sistemlerin zorunlu kıldığı operasyonel yapısıyla, lojistik yönetimi açısından oldukça stratejik ve zorluklarla dolu bir yapıya sahiptir. Küresel ölçekte artan rekabet baskısı, sürdürülebilirlik talepleri ve dijital dönüşüm süreçleri, bu sektörde lojistik hizmetlerin yeniden değerlendirilmesini ve sistematik bir yaklaşımla ele alınmasını gerekli kılmaktadır. Bu çalışmada, demir-çelik sektöründeki lojistik hizmetlerin birbirleriyle olan ilişkileri, nedensellik bağlamında analiz edilerek, karar vericilerin hangi faktörleri önceliklendirmeleri gerektiği ortaya konulmuştur. Lojistik sistemin çok sayıda alt faktörden oluştuğu dikkate alındığında, bu faktörlerin yalnızca bireysel önem düzeyleriyle değil, ayrıca sistem içindeki etkileşimleriyle değerlendirilmesi elzemdir. Bu kapsamda, Bulanık DEMATEL yöntemi kullanılarak, karar vericilerin uzman görüşleri doğrultusunda elde edilen verilerle kriterler arası nedensel ilişkiler ortaya konulmuştur. Analiz bulguları, teknoloji ve işbirliği temelli kriterlerin sektördeki lojistik yapının yönlendirici güç olduğunu göstermektedir. Özellikle Teknoloji ve Otomasyon, İşbirlikleri ve Lojistik Ağları ile Sürdürülebilirlik ve Yeşil Lojistik ana kriterleri, sistemin stratejik yönlendirme gücünü belirleyen temel yapılar olarak ön plana çıkmaktadır. Bu bağlamda, “Veri Analitiği ve Büyük Veri Kullanımı”, “Otomasyon Sistemleri”, “İzleme ve Takip Sistemleri”, “Veri Analitiği ve Yazılım Araçları” ve “Etkin Talep Tahmini” alt kriterlerinin, hem yüksek etkililik düzeyleri hem de sistem üzerindeki yönlendirici etkileriyle en kritik alt faktörler olduğu tespit edilmiştir. Bu sonuçlar, karar vericilerin dijitalleşmeyi yalnızca destekleyici bir araç değil, lojistik sistemin temel taşı olarak görmeleri gerektiğini açıkça ortaya koymaktadır. Sonuç olarak, demir-çelik üretim işletmelerinde lojistik stratejilerin yalnızca maliyet ve hız optimizasyonuna değil; aynı zamanda bütüncül, teknoloji temelli ve sürdürülebilirlik odaklı bir yapıya dönüştürülmesi gerektiği görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Demir Çelik Sektörü
• Lojistik Hizmetler
• Bulanık Dematel Yöntemi

EVALUATION OF EFFICIENCY IN LOGISTICS SERVICE MANAGEMENT WITH FUZZY DEMATEL METHOD: EXAMPLE OF IRON AND STEEL MANUFACTURING ENTERPRISES

Öz

The iron and steel industry is characterized by high-volume production processes, products requiring specialized transportation, complex supply chains, and an operational structure necessitated by multimodal logistics systems. This renders logistics management in the sector highly strategic and inherently challenging. The growing global competitive pressure, increasing demands for sustainability, and ongoing digital transformation processes necessitate a comprehensive reevaluation of logistics services within this sector, based on a systematic approach. In this study, the interrelationships among logistics services in the iron and steel industry are analyzed through the lens of causality, aiming to identify which factors should be prioritized by decision-makers. Given that the logistics system comprises numerous sub-factors, it is essential to assess these factors not only based on their individual significance but also through their interactions within the system. In this context, the Fuzzy DEMATEL method is employed to reveal causal relationships among the criteria, based on expert evaluations provided by decision-makers. The analysis results indicate that technology- and collaboration-oriented criteria serve as the driving forces behind the logistics structure in the sector. Specifically, the main criteria of Technology and Automation, Collaborations and Logistics Networks, and Sustainability and Green Logistics emerge as the core structures shaping the system's strategic orientation. Within this framework, sub-criteria such as Data Analytics and Big Data Usage, Automation Systems, Tracking and Monitoring Systems, Data Analytics and Software Tools, and Effective Demand Forecasting are identified as the most critical factors, given their high influence levels and directive roles within the system. These findings clearly demonstrate that decision-makers should regard digitalization not merely as a supportive tool, but as a fundamental pillar of the logistics system. In conclusion, logistics strategies in iron and steel production enterprises must evolve beyond simple cost and speed optimization, toward a holistic, technology-driven, and sustainability-oriented structure.

Anahtar Kelimeler

• Iron Steel
• Logistics Services
• Fuzzy DEMATEL Method

Kaynakça

1. Altan, Ş., ve Aydın, E. K. (2015). Bulanık DEMATEL ve Bulanık TOPSİS yöntemleri ile üçüncü parti lojistik firma seçimi için bütünleşik bir model yaklaşımı. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20 (3), 99-119.
2. Ananda Mohan, P. V., ve Soundarapandian, M. (2019). Impact of Logistics Management on Steel Industry. International Journal of Management, Technology and Engineering, 9(4), 2267-2273.
3. Anderson, C. ve Garcia, E. (2020). "Demir Çelik Taşımacılığında Ulaşım Modlarının Karşılaştırılması: Maliyet ve Çevresel Etkiler." Uluslararası Taşımacılık Araştırmaları Dergisi, 11(3), 64-79.
4. Awasthi, A., Govindan, K., & Gold, S. (2018). Multi-tier sustainable global supplier selection using a fuzzy AHP-VIKOR based approach. International Journal of Production Economics, 195, 106–117. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2017.10.013
5. Büyüközkan, G., & Çifçi, G. (2012). A novel fuzzy multi-criteria decision framework for sustainable supplier selection with incomplete information. Computers in Industry, 63(2), 209–220. https://doi.org/10.1016/j.compind.2010.10.009
6. Büyüközkan, G. & Göçer, F. (2018). Digital supply chain: Literature review and a proposed framework for future research. Computers in Industry, 97, 157–177. https://doi.org/10.1016/j.compind.2018.02.010
7. Chen, L. ve Kim, Y. (2018). "Demir Çelik Lojistiğinde İnovasyon: Otomasyon ve Veri Analitiği." İş ve Lojistik Yönetimi Dergisi, 39(2), 91-104.
8. Choudhary, A., ve Shankar, R. (2021). An analysis of the role of logistics in the steel industry. International Journal of Mechanical Engineering and Technology, 12(4), 32-43.

9. Çekerol, G. S. ve Kurnaz, N. (2011). Küresel Kriz Ekseninde Lojistik Sektörü ve Rekabet Analizi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Sayı:25, 48-59
10. Debnath, A., Ghosh, S. K., ve Bera, S. (2020). Integrated Logistics Management in the Steel Supply Chain. In
11. Handbook of Research on Emerging Business Models and Managerial Strategies in the Nonprofit Sector (pp. 190-208). IGI Global.
12. Govindan, K., Khodaverdi, R., & Jafarian, A. (2013). A fuzzy multi criteria approach for measuring sustainability performance of a supplier based on triple bottom line approach. Journal of Cleaner Production, 47, 345–354. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.04.014
13. Green, M. ve Turner, S. (2018). "Demir Çelik Endüstrisinde Sürdürülebilir Taşıma ve Ambalajlama: İhtiyaç ve Fırsatlar." Çevre ve Sürdürülebilirlik Araştırmaları Dergisi, 5(1), 32-45.
14. Gupta, A. (2018). Logistics Management in Steel Industry: An Empirical Study. International Journal of Supply Chain Management, 7(5), 150-158.
15. Hoffmann, L., Vieira, G., ve Comini, G. (2016). Logistics in the Steel Industry: Challenges and Solutions. Materials Research, 19(Suppl 2), 190-197.
16. Jain, S. (2016). Evaluation of logistics performance in steel industry: a case study. International Journal of Operations and Logistics Management, 5(1), 25-37.
17. Jones, A. ve Smith, B. (2019). "Tedarik Zinciri İşbirlikleri ve Demir Çelik Lojistiği: Vaka İncelemesi." Uluslararası Lojistik Araştırmaları Dergisi, 4(2), 45-58.
18. Joshi, A., ve Sodhi, M. (2018). Logistics management in steel industry: a review. International Journal of Mechanical and Production Engineering Research and Development, 8(4), 939-944.
19. Kamble, S. S., Gunasekaran, A., & Gawankar, S. A. (2018). Sustainable Industry 4.0 framework: A systematic literature review identifying the current trends and future perspectives. Process Safety and Environmental Protection, 117, 408–425. https://doi.org/10.1016/j.psep.2018.05.009
20. Lee, S. (2018). The Role of Logistics in the Steel Industry. The Journal of Business Logistics, 39(1), 26-35.
21. Lın H.Y., Hsu, P.Y., Shen, G. J., (2007): “A fuzzy-based decision-making procedure for data warehouse system selection”, Expert Systems with Applications, 32(3): 939-953.
22. Li, C. W., ve Tzeng, G. H. (2009). Identification of a Threshold Value for the DEMATEL Method Using the Maximum Mean De-Entropy Algorithm to Find Critical Services Provided by a Semiconductor Intellectual Property Mall. Expert Systems with Applications, 36, 9891-9898.
23. Li, R., & Tzeng, G. H. (2011). Identification of a threshold value for the DEMATEL method using the maximum mean de-entropy algorithm. Expert Systems with Applications, 38(3), 1833–1838. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.07.113
24. Mishra, R., ve Gupta, A. (2020). Optimization of Logistics Operations in Steel Industry: A Case Study. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, 9(1S), 1105-1110.
25. Ravi, V. (2017). Logistics Management in Steel Industry: A Case Study. International Journal of Science, Technology ve Management, 6(2), 26-32.
26. Russo, I., Amendola, A., ve Bevilacqua, M. (2019). Logistics Performance Management in the Steel Industry: A Case Study. International Journal of Production Economics, 214, 29-37.
27. Saraj, M. (2017). Logistics Optimization in the Steel Industry: A Literature Review. International Journal of Engineering Sciences ve Research Technology, 6(8), 211-218.
28. Sardar, S. A. (2017). Enhancing the competitiveness of steel industry by optimizing logistics and supply chain management. Journal of Management and Strategy, 8(2), 51-62.
29. Seçme, N.Y., Bayrakdaroğlu, A. ve Kahraman, C. (2009) “Fuzzy performance evaluation in Turkish banking sector using analytic hierarchy process and TOPSIS”, Expert Systems with Applications, 36(9), ss.11699-11709.
30. Sharma, A., ve Choudhary, R. (2019). Role of logistics in the growth of the steel industry: a study on select steel plants in India. International Journal of Research and Analytical Reviews, 6(3), 242-248.
31. Shieh, J. I., Wu, H. H., & Huang, K. K. (2010). A DEMATEL method in identifying key success factors of hospital service quality. Knowledge-Based Systems, 23(3), 277–282. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2010.01.013
32. Smith, J. ve Brown, R. (2017). "Demir Çelik Depolama ve Elleçleme: En İyi Uygulamalar ve Verimlilik Stratejileri." Depo ve Envanter Yönetimi Dergisi, 30(5), 112-126.
33. Tseng, M. L., ve Lin, Y. H. (2008). Application of Fuzzy DEMATEL to Develop a Cause and Effect Model of Municipal Solid Waste. Environ Monit Assess,158, 519-533.
34. Tzeng, G. H., & Huang, J. J. (2011). Multiple attribute decision making: methods and applications. CRC press.
35. Wang, Ying-Ming, Elhag, Taha M.S. (2006). “Fuzzy TOPSIS Method Based on Alpha Level Sets with an Application to Bridge Risk Assessment”, Expert Systems With Applications, 31, 309-319.
36. Wang, Q. ve Li, H. (2019). "Demir Çelik Talep Tahmini: Gelişmiş Modeller ve Uygulamalar." Lojistik ve Tedarik Zinciri Yönetimi Dergisi, 6(3), 54-67.