Publication:
Data mining approach in supply chain risk management

Simple item page
dc.contributor.advisorFIRAT, Seniye Ümit Oktay
dc.contributor.authorKara, Merve Er
dc.contributor.departmentMarmara Üniversitesi
dc.contributor.departmentFen Bilimleri Enstitüsü
dc.contributor.departmentEndüstri Mühendisliği
dc.date.accessioned2026-01-13T07:51:50Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractBu 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.
dc.description.abstractThis 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.
dc.format.extent254 y.
dc.identifier.urihttps://katalog.marmara.edu.tr/veriler/yordambt/cokluortam/5B/A97D6C78-6504-2341-9F8D-A1EFA2559243.pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11424/202208
dc.language.isoeng
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectData mining
dc.subjectEndüstri, Mühendislik
dc.subjectRisk
dc.subjectTedarik zinciri
dc.subjectTedarik zinciri risk yönetimi
dc.subjectVeri madenciliği Supply chain risk management
dc.subjectYönetim
dc.titleData mining approach in supply chain risk management
dc.typedoctoralThesis
dspace.entity.typePublication

Files

Collections

Tezler