Aralık değerli sezgisel bulanık AHS yöntemi kullanılarak etkin tedarik zinciri için yapay zekâ teknolojisi başarı faktörlerinin değerlendirilmesi

Creative Commons License

Büyüközkan G., Havle C. A.

Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, cilt.28, sa.1, ss.99-125, 2026 (TRDizin)

Özet

Günümüzde küreselleşen dünyada tedarik zincirlerinin giderek karmaşık hale gelmesi, etkin tedarik zinciri yönetiminin önemini artırmıştır. Bu sebeple, işletmeler esneklik, verimlilik ve rekabet güçlerini devam ettirebilmek için yeni teknolojilere daha fazla ihtiyaç duymaya başlamıştır. Bu bağlamda, yapay zekâ (YZ) teknolojileri, tedarik zinciri yönetiminde kritik birçok noktada önemli fırsatlar sunma potansiyeline sahiptir. YZ algoritmalarının etkin tedarik zinciri açısından; tedarikçi ilişkileri, lojistik planlama, envanter yönetimi, talep tahmini, hızlı ve doğru karar verme gibi alanlarda sağladığı değerli katkılar, bu teknolojinin stratejik önemini ortaya koymaktadır. Ancak, YZ teknolojisinin tedarik zinciri yönetimindeki potansiyelinden faydalanmak; teknik altyapı, insan kaynakları yeterliliği, veri bütünlüğü ve güvenliği gibi bazı zorlukların üstesinden gelmeyi gerektirmektedir. Bu bakış açısıyla, bu çalışmanın motivasyonu; işletmelerin pek çok zorluğun üstesinden gelebilmesi ve YZ teknolojilerinden en yüksek verimi elde edebilmesi için hangi faktörlerin kritik olduğunu belirleme ihtiyacıdır. Bu sebeple, bu çalışmada etkin tedarik zinciri için YZ’nin tedarik zincirine entegrasyonunda başarıyı etkileyen temel faktörlerin belirlenmesi, modellenmesi, sistematik ve stratejik olarak analiz edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, literatür taraması ve Delphi tekniğine dayalı uzman görüşlerine dayalı olarak 4 ana boyut ve 16 kriterden oluşan bir model önerilmiştir. Önerilen modelin uygulanabilirliğini ve geçerliliğini test etmek amacıyla, Türkiye’de örnek bir olay üzerinden bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Bu uygulamada, yöntem olarak çok kriterli karar verme (ÇKKV) tekniklerinden biri olan Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) kullanılmıştır. Gerçek hayattaki karar verme süreçlerinin içerdiği insan algısından kaynaklanan belirsizlik, sezgisellik ve kararsızlığın önüne geçebilmek için AHS yöntemi, aralık değerli sezgisel bulanık kümelere genişletilmiştir. Yapılan analizler, “Stratejik Vizyon”, “Algoritmaların Kalitesi” ve “Veri Güvenliği ile Uyumluluk” gibi unsurların, etkin bir tedarik zinciri yönetimi açısından kritik öneme sahip olduğunu ortaya koymaktadır.
The increasing complexity of supply chains in today's globalizing world has increased the importance of effective supply chain management. Consequently, businesses increasingly rely on new technologies to maintain flexibility, efficiency, and competitiveness. In this context, artificial intelligence (AI) technologies have the potential to offer significant opportunities at many critical junctures in supply chain management. The valuable contributions AI algorithms make to effective supply chains in areas such as supplier relationships, logistics planning, inventory management, demand forecasting, and fast and accurate decision-making demonstrate the strategic importance of this technology. However, harnessing the potential of AI technology in supply chain management requires overcoming several challenges, including technical infrastructure, human resource adequacy, data integrity, and security. In this perspective, this study is motivated by the need to identify the critical factors that will enable businesses to overcome these challenges and maximize the effectiveness of AI technologies. Therefore, this study aims to identify, model, and systematically and strategically analyze the key factors affecting the success of integrating AI into the supply chain for an effective supply chain. To this end, a model consisting of four main dimensions and 16 criteria is proposed based on a literature review and expert opinions through the Delphi method. To test the applicability and validity of the proposed model, an application was conducted using a case study in Turkey. The Analytic Hierarchy Process (AHP), one of the multi-criteria decision- making (MCDM) techniques, was used in this application. To overcome the uncertainty, intuition, and hesitancy due to human perception inherent in real- life decision-making processes, the AHP method was extended to interval-valued intuitionistic fuzzy (IVIF) sets. The analysis conducted reveals that elements such as “Strategic Vision”, “Quality of Algorithms” and “Data Security and Compatibility” are of critical importance for effective supply chain management.