Tedarik Zinciri Performans Ölçümünde SCOR Modeli ve Otomotiv Sektöründe Bir Uygulama

Abstract

Küresel rekabet ortamında sürdürülebilir işletmeler için tedarik zinciri performansının finansal ve finansal olmayan göstergelerle kapsamlı ve bütüncül ölçümü hayati öneme sahiptir; ancak veri belirsizliği ve entegrasyon zorlukları geleneksel yöntemleri yetersiz kılmaktadır. Bu çalışma, tedarik zinciri yönetiminde öncü olmayı hedefleyen ve ticari performans ölçümünü bir araya getiren yedi adımlı bir metodoloji sunmaktadır. Özellikle veri eksikliği ve belirsizlikle başa çıkmak üzere geliştirilen gri tabanlı komşuluk kaba küme metodu, SCOR Modeli'nin güvenilirlik, cevap verebilirlik ve çeviklik gibi dayanıklılık odaklı özniteliklerine ait metriklerle entegre edilerek, otomotiv sektöründe faaliyet gösteren çok lokasyonlu (12 tesis) bir şirketin tedarik zinciri faaliyetlerine uygulanmış ve SCOR Model'deki pek çok metrik arasında tedarik zinciri performans ölçümünde asıl faydalı olan metriklere odaklanmayı hedeflemiştir. ERP verileriyle birlikte Likert ölçeği ile elde edilen sübjektif verilerin gri sayılar teorisi ile işlenmesi ve harici performans göstergelerinin dahil edilmesi, bu entegre yaklaşımın karmaşıklıkların üstesinden gelerek güvenilir ve esnek değerlendirmeler sağladığını göstermiştir. Elde edilen bulgular, gri tabanlı sayıların esnekliğini ve parametre duyarlılığını ortaya koyarken, bu çalışma gri sistem teorisini dayanıklılık fonksiyonunun belirsiz verileriyle birleştirerek literatüre önemli katkı sağlamakta ve sürdürülebilir tedarik zinciri yönetimi için önemli bir yaklaşım sunmaktadır.

In the context of global competition, the comprehensive measurement of supply chain performance using both financial and non-financial indicators is critically important for sustainable businesses. However, data uncertainty and integration challenges render traditional methods insufficient. This study presents a seven-step methodology aiming to be a pioneer in supply chain management by integrating commercial performance measurement. Specifically, a grey-based neighborhood rough clustering method, developed to handle data scarcity and uncertainty, was integrated with resilience-focused attributes such as reliability, responsiveness, and agility from the SCOR Model's metrics. This integrated approach was then applied to the supply chain activities of a multi-site (12 facilities) company operating in the automotive sector and focuses on metrics that are fundamental to supply chain performance among the many metrics in the SCOR Model. The processing of subjective data obtained via a Likert scale, alongside ERP data using grey system theory, and the inclusion of external performance indicators, demonstrated that this integrated approach overcomes complexities, providing reliable and flexible evaluations. The findings highlight the flexibility and parameter sensitivity of grey-based numbers. This study significantly contributes to the literature by combining grey system theory with uncertain data of the resilience function, offering a crucial approach for sustainable supply chain management.