KURUMSAL KARAR DESTEK SİSTEMLERİNDE YAPAY ZEKÂ KULLANIMI: TASARIM VE UYGULAMA

Year 2020, Volume: 6 Issue: 2, 77 - 103, 30.12.2020

Mert Dönerçark , Vahap Tecim

Abstract

Hızlı ve isabetli kararlar alabilmek kurumlar için kritik öneme sahiptir. Sonuçlarında belirsizlik içeren kararlar alınırken yöneticiler sezgilerini ve kurum hafızasını oluşturan bütünleşik veri sistemlerinden gelen bilgileri bu tip kararlara dayanak olarak kullanmaktadırlar. Geçmiş bilgilerin modellenerek yöneticilere sunulması ve yöneticilerin öngörüleri doğrultusunda bunları manipüle edebilmesi karar destek sistemleri ile mümkün olmaktadır. Bu tezin amacı kurumsal karar destek sistemlerinde yapay zekânın uygulanabilirliğini araştırmaktır. Bu amaç doğrultusunda öncelikle yapay zekânın tanımı, zaman içindeki gelişimi, kurumsal karar destek sistemlerinde kullanımı ve son olarak bir örnek tasarım ve uygulama ile savunulan tezin hayatın olağan akışında uygulanabilirliği anlatılmıştır. Bu araştırma kapsamında orta düzey yöneticilerin taktik düzeyde ve belirsizlik içeren kararlar alırken yararlanabilecekleri model tabanlı ve yapay zekâ uzman sistem destekli bir karar destek sistemi geliştirilmesi hedeflenmiştir. Doğru yöntemlerle işlenmiş bilgilerin yapay zekâ kullanımı ile kurumsal karar destek sistemlerinin bilgi temelli ve model odaklı karar alma süreçlerinde ne ölçüde faydalar sağlayacağı bir örnek tasarım ve uygulama ile ortaya konulmuştur.

Keywords

Karar Destek Sistemleri, Kurumsal Karar Destek Sistemleri, Yapay Zekâ, Uzman Sistemler

THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ORGANIZATIONAL DECISION SUPPORT SYSTEMS: DESIGN AND IMPLEMENTATION

Abstract

It is critical for companies to make quick and accurate decisions. While making decisions that contain uncertainty in their results, managers use information from integrated data systems that make up their organization and their memory. Modeling and presenting the past information to managers and manipulating them with their opinions is possible with decision support systems. The aim of this thesis is to investigate the applicability of artificial intelligence in corporate decision support systems. In line with this purpose, firstly, the definition of artificial intelligence, its development over time, its use in organizational decision support systems, and finally, the applicability of the thesis advocated with an exemplary design and application is explained in the ordinary course of life. In this research, it is planned that a model based and artificial intelligence expert system supported decision support system is needed for middle level managers to benefit from making tactical and uncertain decisions. It has been demonstrated with an exemplary design and application to the extent that the benefits of processed information with artificial intelligence and organizational decision support systems will benefit information-based and model-oriented decision-making processes.

Keywords

Decision Support Systems, Organizational Decision Support Systems, Artificial Intelligence, Expert Systems

References

• Aronson, J. E., Liang, T., McCarthy, R., ve Turban, E. (2005). Decision Support Systems and Intelligent Systems - Seventh Edition. Prentice-Hall of India Private Limited.
• Aydin, C., Tarhan, C. ve Tecim, V. (2015). IT Based Vehicle Tracking System for Effective Management in Public Organizations. Procedia Economics and Finance. (33), 506 – 517.
• Aydin, C., Tarhan, C., Ozgur, A.S. ve Tecim, V. (2016). Improving Disaster Resilience Using Mobile Based Disaster Management System. Procedia Technology. (22) 382-390.
• Aydın, C., Tarhan, C. ve Erdogan G. (2018). Belediyelerde Karar Verme Süreçlerinde Bilgi Teknolojileri Kullanma Eğilimi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi. Cilt: 32, Sayı: 4, 1069-1083.
• Bernus, P., Blazewicz, J., Schmidt, G., ve Shaw, M. (2008). International Handbook on Information Systems 1. Springer.
• Bonczek, R. H. (1980). The Evolving Roles of Models in Decision Support Systems Vol. 11, No.2. Decision Sciences.
• Cantana, L. (2008). The Historicographical Concept 'System Of Phiosophy'. Leiden Boston: Brill.
• Çoruh, M. (2019). Bilişim Teknolojileri Ekonomisi Toplumu - 4. baskı. İstanbul: e-Kitap Projesi.
• Dartmouth, U. (2020, 05 20). Umass Dartmouth. Umass Dartmouth: https://www.umassd.edu/fycm/decision-making/process/ adresinden alındı, (21.05.2020).
• Dsssystem. (2020, 04 20). Components-of-Decision-Support-Systems.html. Dsssystem.blogspot.com: http://dsssystem.blogspot.com/2010/01/components-of-decision-support-systems.html adresinden alındı, (01.05.2020).
• Glykas, M. (. (2013). Business Process Management Theory and Applications. Springer.
• Laudon, K., ve Laudon, J. (2018). Management Information Systems 'Managing the Digital Firm' Fifteenth Edition. Pearson Education Limited.
• Little, J. (1970). Models and Managers: The Concept of a Decision Calculus Vol. 16, No.8. Management Science.
• Madlener, R. (2020, 05 30). A GIS-based Decision Support System for the Optimal Siting of Wind Farm Projects:
• McCarthy, J., Minsky, M., Rochester, N., ve Shannon, C. (2006). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. AI Magazine Volume 27 Number 4 , 12-14.
• Muthoni, I. (2020, 05 10). Decision-support-systems-key-system-features. DSS MIS: https://dssmis.wordpress.com/2015/02/16/decision-support-systems-key-system-features/ adresinden alındı, (01.05.2020).
• Ozkan, S.P. ve Tarhan, C. (2016). Detection of Flood Hazard in Urban Areas Using GIS: Izmir Case. Procedia Technology. (22), 373-381. Power, D. (2002). Decision Support Systems: Concepts and Resources for Managers. London: quorum Books.
• Pythondunyasi.com. (2020, 05 18). Yapay-zekanin-tarihcesi. Pythondunyasi.com: https://pythondunyasi.com/yapay-zekanin-tarihcesi/ adresinden alındı, (01.05.2020).
• Sauter, V. (2010). Decision Support Systems for Business Intelligence Second Edition. New Jersey: John Wiley ve Sons, Inc., Hoboken.
• Scott, G., ve Bruce, A. (1995). Decision Making Style: The Development and Assessment of a New Measure. Educational and Psychological Measurement.
• Shannon, C. E. (1950). A Chess-Playing Machine. Scientific American, 48-51.
• Tarhan, C. (2004). Planlamada uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemi disiplinleri entegrasyonu: Urla ve Balçova örnekleri. Planlama Dergisi. (2004/3) sayı 29 sayfa: 106-112. ISSN 1300-7319
• Tarhan, C. ve Aydın, C. (2019) Why Should Municipalities Use Management Information Systems in Their Decision-Making Processes? Internatinal Journal of Information Technology and Computer Science. (4) 1-8. DOI: 10.5815/ijitcs.2019.04.01
• Tarhan, C., Aydin, C. ve Tecim, V. (2016). How can be disaster resilience built with using sustainable development? Procedia - Social and Behavioral Sciences. (216) 452 – 459.
• Tecim, V. (2008). Coğrafi Bilgi Sistemleri Harita Tabanlı Bilgi Yönetimi. Ankara: Renk Form Ofset Matbaacılık Ltd. Şti. .
• Tecim, V. (2018, 27 03). Sistem Analizi Ve Dizaynı. deu.edu.tr: http://debis.deu.edu.tr/userweb//vahap.tecim/dosyalar/sistemanalizi.pdf adresinden alındı, (01.05.2020).
• Tecim, V. (2020, 04 10). Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsü. http://debis.deu.edu.tr/: http://debis.deu.edu.tr/userweb//vahap.tecim/dosyalar/sgyd.pdf adresinden alındı, (01.05.2020).
• Theillinoismodel-Hayes, L. (tarih yok). Tactical Decision-Making: Accuracy versus Time. http://www.theillinoismodel.com/2013/03/tactical-decision-making-accuracy.html. adresinden alındı, (01.05.2020).
• Turban, E. (1990). Decision Support Systems and Expert Systems Second Edition. Macmillian Publishing Company.
• Tutar, H. (2010). Yönetim Bilgi Sistemi. Ankara: Seçkin Yayıncılık San. Tic. A.Ş.
• Tutorialspoint. (2020, 05 20). Tutorialspoint. Management_information_system/decision_support_system.htm: https://www.tutorialspoint.com/management_information_system/decision_support_system.htm adresinden alındı, (01.05.2020).