Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

OECD ÜLKELERİNİN ENDÜSTRİ 4.0 DÜZEYLERİNİN CRITIC VE CODAS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Yıl 2022, Cilt: 21 Sayı: 43, 377 - 398, 15.06.2022
https://doi.org/10.46928/iticusbe.1076484

Öz

Endüstri 4.0, tüm dünya ülkeleri için sürdürebilir ekonomik büyüme için büyük bir önem arz etmektedir. Özellikle de Türkiye gibi gelişmekte olan ülkeler açısından gelişmiş ülkelerle rekabet edebilme yeteneğine sahip olma açısından kritik öneme sahiptir. Bu nedenle, ülkeler bu dönüşüm için gerekli tüm yönetim şekli, altyapı, süreç ve teknolojilere uyum sağlamak zorundadır. B
Amaç: Araştırmada, ülkelerin 2019 yılına ait Endüstri 4.0 ve dijital dönüşüm göstergelerinin çok kriterli karar verme teknikleri ile değerlendirilmesi ve ülke performanslarının belirlenip karşılaştırılması amaçlanmıştır.
Yöntem: Bu araştırmada ülke performansları değerlendirilirken patent başvuruları, Ar-Ge’ye yapılan gayri safi yurtiçi harcamalar (GSYİH'nın yüzdesi), toplam araştırmacı sayısı, sabit geniş bant abonelikleri, güvenli internet sunucuları, bilgisayar, iletişim ve diğer hizmetler (ticari hizmet ihracatının yüzdesi), imalat endüstrisinde robot yoğunluğu, küresel rekabet endeksi, kişi başına GSYİH, iş yapma kolaylığı, küresel inovasyon endeksi, hükümet yapay zekâ hazırlık endeksi, ağ hazırlığı endeksi, UNCTAD B2C E-Ticaret endeksi gibi birçok farklı kriter kullanılmıştır. Her ülkenin Endüstri 4.0 ve dijitalleşme ile ilişkili kriterlerinin ağırlıklandırılması çok kriterli karar verme tekniklerinden CRITIC yöntemi ile, ülkelerin sıralaması ise CODAS yöntemi ile yapılmıştır.
Bulgular: Araştırma sonucunda ekonomik ve teknolojik olarak gelişmiş olan ülkelerden ABD, Japonya, Güney Kore ve Almanya gibi ülkeler Endüstri 4.0 ve dijitalleşme göstergelerine göre üst sıralarda yer almıştır. Danimarka, İsveç, Fransa, İsviçre, Finlandiya, İngiltere gibi Avrupa’nın önde gelen ülkeleri ise ortalama seviyelerde yer almışlardır. Sıralamada 20 ülke arasında Slovenya, İspanya, Slovakya, Türkiye ve Meksika son sıralarda yer almıştır.
Özgünlük: Bu çalışmada ülkelerin Endüstri 4.0 ve dijitalleşme performansları çok kriterleri karar verme yöntemi ile sıralanmıştır. Araştırma ile ilgili literatür geniş çaplı irdelenmiş ve ülkelerin Endüstri 4.0 performanslarının araştırıldığı çalışmaların özellikle Türkiye’de oldukça az olduğu sonucuna varılmıştır. Performans ölçümünde kullanılan kriterler bu çalışmalar doğrultusunda belirlenmiştir. Bu sayede kriterlerin çeşitliliği açısından bu alanda yapılan en kapsamlı çalışmalardan biridir.

Kaynakça

  • Anuşlu, M. D., & Firat, S. Ü. (2019). 3rd world conference on technology, innovation and entrepreneurship (woctine) clustering analysis application on Industry 4.0-driven global indexes. Procedia Computer Science, 158, 145–152. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.037
  • Ataman, A. C. (2018). Savunma sanayinde Endüstri 4.0 olgunluk parametrelerinin tereddütlü bulanık AHP yöntemi ile önceliklendirilmesi.
  • Atik, H., & Ünlü, F. (2020). Industry 4.0-related digital divide in enterprises: an analysis for the European Union-28. Sosyoekonomi, 225–244. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2020.03.13
  • Ayçin, E. (2020). Personel seçim sürecinde CRITIC ve MAIRCA yöntemlerinin kullanılması. The Business Journal , 2020(1), 1–12.
  • Bakır, M., & Alptekin, N. (2019). Hizmet kalitesi ölçümüne yeni bir yaklaşım: CODAS yöntemi ile havayolu işletmeleri üzerine bir uygulama. Business & Management Studies: An International Journal, 6(4), 1336–1353. https://doi.org/10.15295/bmij.v6i4.409
  • Bilgen, H. (2021). A global comparison methodology to determine critical requirements for achieving industry 4.0. Technological Forecasting and Social Change, 172. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121036
  • Castelo-Branco, I., Cruz-Jesus, F., & Oliveira, T. (2019). Assessing Industry 4.0 readiness in manufacturing: Evidence for the European Union. Computers in Industry, 107, 22–32. https://doi.org/10.1016/j.compind.2019.01.007
  • Dalenogare, L. S., Benitez, G. B., Ayala, N. F., & Frank, A. G. (2018). The expected contribution of Industry 4.0 technologies for industrial performance. International Journal of Production Economics, 204, 383–394. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.08.019
  • Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: the critic method. In Computers Ops Res (Vol. 22)
  • Dombrowski, U., Richter, T., & Krenkel, P. (2017). Interdependencies of Industrie 4.0 & Lean Production Systems: A Use Cases Analysis. Procedia Manufacturing, 11, 1061–1068. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.07.217
  • Gao, Z., Wanyama, T., Singh, I., Gadhrri, A., & Schmidt, R. (2020). From industry 4.0 to robotics 4.0 - A conceptual framework for collaborative and intelligent robotic systems. Procedia Manufacturing, 46, 591–599. Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.03.085
  • Ghorabaee, M. K., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2016). Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research. 3.
  • Hejduková, P., Kureková, L., & Krechovská, M. (2020). The measurement of industry 4.0: an empirical cluster analysis for EU countries. International Journal of Economic Sciences, IX(1). https://doi.org/10.20472/es.2020.9.1.007
  • Kılıç, S., & Alkan, R. M. (2018). Dördüncü Sanayi Devrimi Endüstri 4.0: Dünya ve Türkiye değerlendirmeleri. Girişimcilik İnovasyon ve Pazarlama Araştırmaları Dergisi, 2(3), 29–49. https://doi.org/10.31006/gipad.417536
  • Klincewicz, K. (2019). Robotics in the Context of Industry 4.0: Patenting Activities in Poland and Their Comparison with Global Developments. Problemy Zarzadzania, 2/2019(82), 53–95. https://doi.org/10.7172/1644-9584.82.3
  • Kloviene, L., & Uosyte, I. (2019). Development of performance measurement system in the context of industry 4.0: A case study. Engineering Economics, 30(4), 472–482. https://doi.org/10.5755/j01.ee.30.4.21728
  • Kohnová, L., Papula, J., & Salajová, N. (2019). Internal factors supporting business and technological transformation in the context of industry 4.0. Business: Theory and Practice, 20, 137–145. https://doi.org/10.3846/btp.2019.13
  • Kökümer, Z. (2018). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile beyaz eşya sektöründe Endüstri 4.0 dijital dönüşüm yetkinlik analizi.
  • Mahdiraji, H. A., Zavadskas, E. K., Skare, M., Kafshgar, F. Z. R., & Arab, A. (2020). Evaluating strategies for implementing industry 4.0: a hybrid expert oriented approach of B.W.M. and interval valued intuitionistic fuzzy T.O.D.I.M. Economic Research-Ekonomska Istrazivanja , 33(1), 1600–1620. https://doi.org/10.1080/1331677X.2020.1753090
  • Oralhan, B., & Büyüktürk, M. A. (2019). Avrupa Birliği Ülkeleri ve Türkiye’nin inovasyon performansının çok kriterli karar verme yöntemleriyle kıyaslanması. European Journal of Science and Technology, 471–484. https://doi.org/10.31590/ejosat.571284
  • Öztürk, S., & Alaşahan, Y. (2019). Türkiye’de Endüstri 4.0 uygulamalarının değerlendirilmesi: panel veri analizi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 61, 1–18. Retrieved from http://dergipark.gov.tr/dpusbe
  • Schumacher, A., Erol, S., & Sihn, W. (2016). A maturity model for assessing Industry 4.0 readiness and maturity of manufacturing enterprises. Procedia CIRP, 52, 161–166. Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.07.040
  • Silva, M. do C., Gavião, L. O., Gomes, C. F. S., & Lima, G. B. A. (2020). Global Innovation Indicators analysed by multicriteria decision. Brazilian Journal of Operations & Production Management, 17(4). https://doi.org/10.14488/bjopm.2020.040
  • TÜBİTAK Bilim, T. ve Y. P. D. B. (2016). Yeni Sanayi Devrimi Akıllı Üretim Sistemleri Teknoloji Yol Haritası.
  • Ünlü, F., & Atik, H. (2018). Türkiye’deki işletmelerin Endüstri 4.0’a geçiş performansı: Avrupa Birliği ülkeleri ile karşılaştırmalı ampirik analiz (Vol. 17).
  • WIPO. (2012). The Global Innovation Index.
  • Yakut, E. (2020). OECD ülkelerinin bilgi ve iletişim teknolojileri gelişmişliklerinin MOORA ve WASPAS yöntemiyle değerlendirilerek kullanılan yöntemlerin Copeland yöntemiyle karşılaştırılması. Retrieved from https://orcid.org/0000-0002-1978-0217
  • Yıldız, M. S., Durak, İ., & Yıldırım, M. (2020). Industry 4.0 performances of OECD countries: a data envelope analysis. Journal of Business Research - Turk, 12(3), 2788–2798. https://doi.org/10.20491/isarder.2020.1008
  • Yıldızbaşı, A., & Ünlü, V. (2020). Performance evaluation of SMEs towards Industry 4.0 using fuzzy group decision making methods. SN Applied Sciences, 2(3). https://doi.org/10.1007/s42452-020-2085-9
  • Toplam araştırmacı sayısı veri seti. OECD. https://data.oecd.org/ (Erişim tarihi: 01.12.2021)
  • Patent başvuruları, sabit geniş bant abonelikleri, güvenli internet sunucuları, kişi başına GSYİH, iş yapma kolaylığı ve bilgisayar, iletişim ve diğer hizmetler veri seti. Worldbank. https://data.worldbank.org/indicator (Erişim tarihi: 01.12.2021)
  • İmalat endüstrisinde robot yoğunluğu. IFR. https://ifr.org/free-downloads/ (Erişim tarihi: 02.12.2021)
  • Küresel Rekabet Endeksi 4.0 (GCI4) veri seti. Dünya Ekonomik Forumu raporu. https://www3.weforum.org/docs/WEF_TheGlobalCompetitivenessReport2019.pdf (Erişim tarihi: 07.02.2022)
  • Küresel İnovasyon Endeksi veri seti. Dünya Ekonomik Forumu raporu. https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_gii_2019.pdf (Erişim tarihi: 07.02.2022)
  • Hükümet Yapay Zekâ Hazırlık Endeksi veri seti. Oxford Insights raporu. https://africa.ai4d.ai/wp-content/uploads/2019/05/ai-gov-readiness-report_v08.pdf (Erişim tarihi: 08.02.2022)
  • Ağ Hazırlığı endeksi veri seti. Ağ Hazırlığı endeksi 2019 raporu. https://networkreadinessindex.org/2019/wp-content/uploads/2020/03/The-Network-Readiness-Index-2019-New-version-March-2020-2.pdf (Erişim tarihi: 08.02.2022)
  • UNCTAD B2C E-ticaret endeksi veri seti UNCTAD B2C E-ticaret endeksi 2019 raporu. https://unctad.org/system/files/official-document/tn_unctad_ict4d14_en.pdf (Erişim tarihi: 08.02.2022)

EVALUATION OF INDUSTRY 4.0 LEVELS OF OECD COUNTRIES WITH CRITIC AND CODAS METHODS

Yıl 2022, Cilt: 21 Sayı: 43, 377 - 398, 15.06.2022
https://doi.org/10.46928/iticusbe.1076484

Öz

Industry 4.0 is critical for long-term economic success for all countries around the world. It is crucial, especially for developing countries like Turkey, in terms of being able to compete with developed countries. As a result, countries must adapt to all forms of management, infrastructure, procedures, and technology that are required to complete this change.
Purpose: The goal of the study is to use multi-criteria decision-making methodologies to analyze the countries' Industry 4.0 and digital transformation indicators for 2019, as well as to determine and compare country performance.
Method: In this research, while evaluating country performances, many different criteria such as patent applications, gross domestic spending on R&D (% of GDP), total number of researchers, fixed broadband subscriptions, secure internet servers, computers, communication and other services (% of commercial service exports), robot density in the manufacturing industry, global competitiveness index, GDP per capita, ease of doing business, global innovation index, government artificial intelligence readiness index, network readiness index, UNCTAD B2C E-Commerce index were used. The weighting of each country's criteria related to Industry 4.0 and digitalization was made by the CRITIC method, one of the multi-criteria decision-making techniques, and the ranking of the countries was made by the CODAS method.
Findings: According to the findings, economically and technologically developed countries such as the United States, Japan, South Korea, and Germany ranked first in terms of Industry 4.0 and digitalization metrics. Leading European countries such as Denmark, Sweden, France, Switzerland, Finland, and the United Kingdom were all above average. Slovenia, Spain, Slovakia, Turkey, and Mexico were ranked last out of twenty countries.
Originality: In this study, the countries' Industry 4.0 and digitalization performances are sorted out, along with the decision-making approach for a variety of criteria. The research literature has been thoroughly analyzed, and it has been found that studies analyzing the performance of countries in Industry 4.0 are limited, particularly in Turkey. The performance measuring standards were developed based on the findings of these investigations. As a result, it is one of the most extensive studies in this topic in terms of criteria diversity.

Kaynakça

  • Anuşlu, M. D., & Firat, S. Ü. (2019). 3rd world conference on technology, innovation and entrepreneurship (woctine) clustering analysis application on Industry 4.0-driven global indexes. Procedia Computer Science, 158, 145–152. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.037
  • Ataman, A. C. (2018). Savunma sanayinde Endüstri 4.0 olgunluk parametrelerinin tereddütlü bulanık AHP yöntemi ile önceliklendirilmesi.
  • Atik, H., & Ünlü, F. (2020). Industry 4.0-related digital divide in enterprises: an analysis for the European Union-28. Sosyoekonomi, 225–244. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2020.03.13
  • Ayçin, E. (2020). Personel seçim sürecinde CRITIC ve MAIRCA yöntemlerinin kullanılması. The Business Journal , 2020(1), 1–12.
  • Bakır, M., & Alptekin, N. (2019). Hizmet kalitesi ölçümüne yeni bir yaklaşım: CODAS yöntemi ile havayolu işletmeleri üzerine bir uygulama. Business & Management Studies: An International Journal, 6(4), 1336–1353. https://doi.org/10.15295/bmij.v6i4.409
  • Bilgen, H. (2021). A global comparison methodology to determine critical requirements for achieving industry 4.0. Technological Forecasting and Social Change, 172. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121036
  • Castelo-Branco, I., Cruz-Jesus, F., & Oliveira, T. (2019). Assessing Industry 4.0 readiness in manufacturing: Evidence for the European Union. Computers in Industry, 107, 22–32. https://doi.org/10.1016/j.compind.2019.01.007
  • Dalenogare, L. S., Benitez, G. B., Ayala, N. F., & Frank, A. G. (2018). The expected contribution of Industry 4.0 technologies for industrial performance. International Journal of Production Economics, 204, 383–394. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.08.019
  • Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: the critic method. In Computers Ops Res (Vol. 22)
  • Dombrowski, U., Richter, T., & Krenkel, P. (2017). Interdependencies of Industrie 4.0 & Lean Production Systems: A Use Cases Analysis. Procedia Manufacturing, 11, 1061–1068. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.07.217
  • Gao, Z., Wanyama, T., Singh, I., Gadhrri, A., & Schmidt, R. (2020). From industry 4.0 to robotics 4.0 - A conceptual framework for collaborative and intelligent robotic systems. Procedia Manufacturing, 46, 591–599. Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.03.085
  • Ghorabaee, M. K., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2016). Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research. 3.
  • Hejduková, P., Kureková, L., & Krechovská, M. (2020). The measurement of industry 4.0: an empirical cluster analysis for EU countries. International Journal of Economic Sciences, IX(1). https://doi.org/10.20472/es.2020.9.1.007
  • Kılıç, S., & Alkan, R. M. (2018). Dördüncü Sanayi Devrimi Endüstri 4.0: Dünya ve Türkiye değerlendirmeleri. Girişimcilik İnovasyon ve Pazarlama Araştırmaları Dergisi, 2(3), 29–49. https://doi.org/10.31006/gipad.417536
  • Klincewicz, K. (2019). Robotics in the Context of Industry 4.0: Patenting Activities in Poland and Their Comparison with Global Developments. Problemy Zarzadzania, 2/2019(82), 53–95. https://doi.org/10.7172/1644-9584.82.3
  • Kloviene, L., & Uosyte, I. (2019). Development of performance measurement system in the context of industry 4.0: A case study. Engineering Economics, 30(4), 472–482. https://doi.org/10.5755/j01.ee.30.4.21728
  • Kohnová, L., Papula, J., & Salajová, N. (2019). Internal factors supporting business and technological transformation in the context of industry 4.0. Business: Theory and Practice, 20, 137–145. https://doi.org/10.3846/btp.2019.13
  • Kökümer, Z. (2018). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile beyaz eşya sektöründe Endüstri 4.0 dijital dönüşüm yetkinlik analizi.
  • Mahdiraji, H. A., Zavadskas, E. K., Skare, M., Kafshgar, F. Z. R., & Arab, A. (2020). Evaluating strategies for implementing industry 4.0: a hybrid expert oriented approach of B.W.M. and interval valued intuitionistic fuzzy T.O.D.I.M. Economic Research-Ekonomska Istrazivanja , 33(1), 1600–1620. https://doi.org/10.1080/1331677X.2020.1753090
  • Oralhan, B., & Büyüktürk, M. A. (2019). Avrupa Birliği Ülkeleri ve Türkiye’nin inovasyon performansının çok kriterli karar verme yöntemleriyle kıyaslanması. European Journal of Science and Technology, 471–484. https://doi.org/10.31590/ejosat.571284
  • Öztürk, S., & Alaşahan, Y. (2019). Türkiye’de Endüstri 4.0 uygulamalarının değerlendirilmesi: panel veri analizi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 61, 1–18. Retrieved from http://dergipark.gov.tr/dpusbe
  • Schumacher, A., Erol, S., & Sihn, W. (2016). A maturity model for assessing Industry 4.0 readiness and maturity of manufacturing enterprises. Procedia CIRP, 52, 161–166. Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.07.040
  • Silva, M. do C., Gavião, L. O., Gomes, C. F. S., & Lima, G. B. A. (2020). Global Innovation Indicators analysed by multicriteria decision. Brazilian Journal of Operations & Production Management, 17(4). https://doi.org/10.14488/bjopm.2020.040
  • TÜBİTAK Bilim, T. ve Y. P. D. B. (2016). Yeni Sanayi Devrimi Akıllı Üretim Sistemleri Teknoloji Yol Haritası.
  • Ünlü, F., & Atik, H. (2018). Türkiye’deki işletmelerin Endüstri 4.0’a geçiş performansı: Avrupa Birliği ülkeleri ile karşılaştırmalı ampirik analiz (Vol. 17).
  • WIPO. (2012). The Global Innovation Index.
  • Yakut, E. (2020). OECD ülkelerinin bilgi ve iletişim teknolojileri gelişmişliklerinin MOORA ve WASPAS yöntemiyle değerlendirilerek kullanılan yöntemlerin Copeland yöntemiyle karşılaştırılması. Retrieved from https://orcid.org/0000-0002-1978-0217
  • Yıldız, M. S., Durak, İ., & Yıldırım, M. (2020). Industry 4.0 performances of OECD countries: a data envelope analysis. Journal of Business Research - Turk, 12(3), 2788–2798. https://doi.org/10.20491/isarder.2020.1008
  • Yıldızbaşı, A., & Ünlü, V. (2020). Performance evaluation of SMEs towards Industry 4.0 using fuzzy group decision making methods. SN Applied Sciences, 2(3). https://doi.org/10.1007/s42452-020-2085-9
  • Toplam araştırmacı sayısı veri seti. OECD. https://data.oecd.org/ (Erişim tarihi: 01.12.2021)
  • Patent başvuruları, sabit geniş bant abonelikleri, güvenli internet sunucuları, kişi başına GSYİH, iş yapma kolaylığı ve bilgisayar, iletişim ve diğer hizmetler veri seti. Worldbank. https://data.worldbank.org/indicator (Erişim tarihi: 01.12.2021)
  • İmalat endüstrisinde robot yoğunluğu. IFR. https://ifr.org/free-downloads/ (Erişim tarihi: 02.12.2021)
  • Küresel Rekabet Endeksi 4.0 (GCI4) veri seti. Dünya Ekonomik Forumu raporu. https://www3.weforum.org/docs/WEF_TheGlobalCompetitivenessReport2019.pdf (Erişim tarihi: 07.02.2022)
  • Küresel İnovasyon Endeksi veri seti. Dünya Ekonomik Forumu raporu. https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_gii_2019.pdf (Erişim tarihi: 07.02.2022)
  • Hükümet Yapay Zekâ Hazırlık Endeksi veri seti. Oxford Insights raporu. https://africa.ai4d.ai/wp-content/uploads/2019/05/ai-gov-readiness-report_v08.pdf (Erişim tarihi: 08.02.2022)
  • Ağ Hazırlığı endeksi veri seti. Ağ Hazırlığı endeksi 2019 raporu. https://networkreadinessindex.org/2019/wp-content/uploads/2020/03/The-Network-Readiness-Index-2019-New-version-March-2020-2.pdf (Erişim tarihi: 08.02.2022)
  • UNCTAD B2C E-ticaret endeksi veri seti UNCTAD B2C E-ticaret endeksi 2019 raporu. https://unctad.org/system/files/official-document/tn_unctad_ict4d14_en.pdf (Erişim tarihi: 08.02.2022)
Toplam 37 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Sevgi Eşiyok 0000-0003-0208-6242

Mert Demircioğlu 0000-0002-2287-2067

Yayımlanma Tarihi 15 Haziran 2022
Gönderilme Tarihi 20 Şubat 2022
Kabul Tarihi 20 Nisan 2022
Yayımlandığı Sayı Yıl 2022 Cilt: 21 Sayı: 43

Kaynak Göster

APA Eşiyok, S., & Demircioğlu, M. (2022). OECD ÜLKELERİNİN ENDÜSTRİ 4.0 DÜZEYLERİNİN CRITIC VE CODAS YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(43), 377-398. https://doi.org/10.46928/iticusbe.1076484