Green supplier evaluation and selection in the industry 4.0 era : an industrial application in the aluminum sector

Abstract

Bu tez çalışmasında, Endüstri 4.0 teknolojilerinin alüminyum sektöründeki yeşil tedarikçi seçim süreçlerine entegrasyonu araştırılmıştır. Çalışmanın amacı, tedarik zinciri yönetiminde sürdürülebilirlik ve verimliliği artırmak için gelişmiş teknolojilerin kullanımını incelemektir. Tezde, FAHP (Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi) ve FTOPSIS (Bulanık İdeal Çözüme Dayalı Sıralama Tekniği) gibi çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılarak tedarikçi seçim kriterleri analiz edilmiştir. Araştırma kapsamında tedarikçi seçiminde kullanılan ana kriterler kalite, tedarik zinciri yönetimi verimliliği, finansal kapasite ve Endüstri 4.0 ile yeşil kriterler olarak belirlenmiştir. Her kriterin alt kriterleri oluşturularak daha net bir sonuç elde edilmeye çalışılmıştır. FAHP yöntemi kullanılarak belirlenen kriter ağırlıkları, kalite ve tedarik zinciri yönetimi verimliliği gibi kriterlerin tedarikçi seçiminde öncelikli olduğunu göstermektedir. FTOPSIS yöntemi ile tedarikçilerin ideal ve negatif ideal çözümlere olan uzaklıkları hesaplanmış ve tedarikçiler bu uzaklıklara göre sıralanmıştır. Dijital entegrasyon, otomasyon ve gerçek zamanlı izleme gibi Endüstri 4.0 unsurları, tedarikçilerin performansını artırmada önemli bir rol oynamaktadır. Yeşil tedarikçi seçim kriterleri ise çevresel sürdürülebilirliği artırmada kritik öneme sahiptir. Enerji yönetimi ve kaynak verimliliği gibi kriterler, sürdürülebilir tedarik zinciri yönetimi için önem arz etmektedir. Bu çalışma, Endüstri 4.0 teknolojilerinin yeşil tedarikçi seçim süreçlerine entegrasyonunun, tedarik zinciri yönetiminde hem sürdürülebilirlik hem de verimlilik açısından büyük faydalar sağladığını ortaya koymaktadır. Çalışma, alüminyum sektörü örneğinde, dijital teknolojilerin ve çok kriterli karar verme yöntemlerinin etkin kullanımının, tedarikçi seçiminde daha objektif ve stratejik kararlar alınmasına olanak tanıdığını göstermektedir. Ayrıca, bu yaklaşımlar, farklı sektörlerde ve tedarik zinciri yapılarında da uygulanabilirliği olan genellenebilir sonuçlar sunmaktadır.

This thesis explores the integration of Industry 4.0 technologies into the processes of green supplier selection within the aluminum industry. The objective of the study is to assess how advanced technologies can enhance sustainability and efficiency in supply chain management. To evaluate supplier selection criteria, multi-criteria decision-making methods such as FAHP (Fuzzy Analytical Hierarchy Proses), and FTOPSIS (Fuzzy Technical Order Performance by Similarity to Ideal Solution) were employed. The research identified key criteria for supplier selection, including quality, supply chain management efficiency, financial capacity, and Industry 4.0 and green criteria. To achieve more precise results, sub-criteria were developed for each main criterion. The FAHP method was used to determine the weights of these criteria, highlighting the prioritization of quality and Supply Chain Management efficiency in supplier selection. The FTOPSIS method was applied to calculate the distances between suppliers and both ideal and negative ideal solutions, allowing for the ranking of suppliers based on these distances. Industry 4.0 components such as digital integration, automation, and real-time monitoring are pivotal in enhancing supplier performance. Green supplier selection criteria, including energy management and resource efficiency, are crucial for sustainable supply chain management. This study demonstrates that integrating Industry 4.0 technologies into green supplier selection processes significantly benefits both sustainability and efficiency in supply chain management. Specifically, within the aluminum industry, the research indicates that the strategic use of digital technologies and multi-criteria decision-making methods facilitates more objective and informed decisions in supplier selection. Moreover, these approaches yield results that can be generalized and applied to various industries and supply chain models.