Data mining approach in supply chain risk management

Abstract

Bu tez risk yönetiminde daha bilgili ve zeki kararlar verebilmek amacıyla VM-temelli bir TZRY modeli önererek bu araştırma boşluğuna katkıda bulunmayı hedeflemektedir. Önerilen VM-temelli TZRY yapısı seçilen bir şirkete kısmen adapte edilmiştir. Vaka çalışması için tedarikçiler ile ilgili riskler seçilmiştir. Şirketin ana tedarikçilerini farklı risk çeşitlerine göre kümelemek amacıyla k-ortalamalar kümeleme algoritması uygulanmıştır.This thesis aims to contribute this research gap by proposing a DM-based SCRM model in order to make more informed and intelligent decisions in risk management. The proposed DM-based SCRM framework is partially adapted to a selected enterprise. Supplier related risks are selected for the case study. K-means clustering algorithm is applied to cluster core suppliers of the company based on different risk types.