Güncel Akademik Okumalar V: “International Journal of Physical Distribution & Logistics Management”
Dr. Öğr. Üyesi İrfan AKYÜZ
Yazı dizimizi, “International Journal of Physical Distribution and Logistics Management” (Uluslararası Fiziksel Dağıtım ve Lojistik Yönetimi Dergisi) ile tamamlıyoruz. 1971 yılında yayın hayatına “International Journal of Physical Distribution” (Uluslararası Fiziksel Dağıtım Dergisi) adı ile başlayan dergi, 1978 ile 1989 yılları arasında “International Journal of Physical Distribution & Materials Management” (Uluslararası Fiziksel Dağıtım ve Materyal Yönetimi) adını kullandıktan sonra, 1990’da şu andaki adını alarak, dünyanın önde gelen akademik dergilerinden birisi olmaya devam etmektedir.
Derginin kapsamında tedarik zinciri zinciri yönetimi, lojistik, pazarlama, sürdürülebilirlik, küresel ticaret ve küresel gelişimle ilgili kritik üretim ve tüketim problemlerinin çözümüne dair bilgi birikimini arttıracak şekilde çalışmalara yer verilmektedir. Derginin son sayısı, tedarik zinciri süreçlerinde yapay zekanın rolünün teorik boyutu ile ilgili olup; üç adet çalışmaya erişilebilmiştir.
Yeni bir yazı ile karşılaşmak ümidiyle, yararlı olması umuduyla, keyifli okumalar diliyorum.
a) AI-enhanced demand forecasting: an organizational information processing view
(Yapay zeka destekli talep tahmini: kurumsal bilgi işleme perspektifi)
Talep tahmini, özellikle üretim aşamasında, etkin operasyonlar ve tedarik zinciri yönetimi için hayati öneme sahiptir. Bu çalışma, yapay zeka destekli talep tahmininde Örgütsel Bilgi İşleme Teorisi’nin uygulanmasını araştırmayı, yapay zekanın örgütsel süreçleri nasıl yeniden şekillendirdiğini incelemeyi ve bu teorinin uygulanmasının ön koşullarını ve zorluklarını ele almayı amaçlamaktadır. Araştırma için, İtalyan bir imalat şirketi ile işbirliği gerçekleştirilerek; yapay zeka uygulamaları ile örgütsel dinamikler arasındaki etkileşime odaklanılmıştır.
Veri algısı, tedirginlik ve verilerin güvenilmezliği gibi temel faktörler, bilginin departmanlar arasında ve tedarikçilerle birlikte nasıl güvenilir görüldüğünü ve kullanıldığını etkilemektedir. Karşılıklı güven ve ortak yorumlama becerilerinin geliştirilmesi, iş birliği engellerinin aşılmasına yardımcı olur ve kırbaç etkisi gibi riskleri azaltır. Bu da teknoloji benimsemenin yanı sıra organizasyon içindeki müzakerenin önemini vurgulamaktadır.
Çalışma ile, yapay zekaya özgü faktörlerin bilgi işleme yükünü nasıl artırdığı, buna karşılık örgütsel yeniden yapılandırma ve güvenin ise kapasiteyi nasıl geliştiği gösterilmektedir. Makalenin sonuç kısmında yer verilen önermeler (propositions) ise, gelecekteki sayısal araştırmalar için önemli ipuçları içermektedir.
b) Exploring artificial intelligence for third-party logistics service providers: a dynamic capabilities perspective
(Üçüncü taraf lojistik hizmet sağlayıcıları için yapay zekanın incelenmesi: dinamik yetkinlikler perspektifi)
Yapay zeka (AI), lojistik sektöründe giderek daha fazla dönüştürücü bir güç olarak görülmekte ve üçüncü taraf lojistik hizmet sağlayıcıları (3PL) dahil olmak üzere birçok kuruluşun verimliliğini artırıp etkinliğini güçlendirmektedir. Bununla birlikte, akademik literatürde 3PL’lerin yapay zekanın sunduğu fırsatlara nasıl yaklaşabileceklerine dair sınırlı sayıda çalışma olduğu görülmektedir. Bu boşluğu doldurmak amacıyla, dinamik yetkinlikler teorisini kullanarak 3PL sektöründe yapay zekanın benimsenmesini incelemek, çalışmanın ana amacıdır.
Önde gelen bir İngiliz 3PL şirketinden elde edile verilerle hazırlanan vaka analizi, şirket, depolama operasyonlarını ve planlama faaliyetlerini iyileştirmek amacıyla yapay zekadan yararlanılmasına odaklanmaktadır. Vaka çalışmasını desteklemek için, farklı departmanlardan yöneticilerden iki farklı saha ziyareti ile veri toplanmıştır.
Yapay zeka fırsatlarını tespit etmek, kurum içinde yapay zeka farkındalığı oluşturmanın yanı sıra müşterileri sürece dahil ederek onların bakış açılarını sisteme entegre etmeye büyük ölçüde bağlıdır; bu da yapay zeka kullanım senaryolarının önceliklendirilmesine yol açar. Fırsatları değerlendirme süreci, kullanım senaryolarını iş stratejisiyle uyumlu hale getirmekle başlar. Ardından yapay zeka çözümlerinin temin edilmesi ve farklı yapay zeka araçlarının entegre edilmesinden önce bunların güvenlik ve etik boyutlarının değerlendirilmesi gerekmektedir. Bu girişimler, 3PL’leri ve müşterilerini kapsayan bir kültürel dönüşümü benimsemek ve yapay zeka çabalarını desteklemek için sağlam bir veri altyapısı geliştirmek suretiyle kaynakların yeniden yapılandırılmasını teşvik eder.
c) Integrating artificial intelligence capabilities in supply chain cyber risk management
(Tedarik zinciri siber risk yönetimine yapay zeka yeteneklerinin entegre edilmesi)
Son yıllarda, tedarik zinciri (TZ) siber riskleri önemli bir kurumsal sorun haline gelmiştir. Yapay zeka (YZ), siber risk korumasında önemli bir rol oynayabilse de, bunun etkisine dair kapsamlı bir analiz bulunmamaktadır. Bu makale, farklı yapay zeka yeteneklerinin Tedarik Zinciri Siber Risk Yönetimi sürecinin farklı aşamalarını nasıl desteklediğini analiz ederek bu boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır.
Siber güvenlik sektöründe farklı rollere sahip üç farklı siber güvenlik hizmeti sağlayıcı grubunu (satıcılar, sistem entegratörleri ve danışmanlık firmaları) kapsayan üç vaka çalışması geliştirilmiştir.
Elde edilen sonuçlar, yapay zekanın siber risklerle mücadelede algılama, müdahale ve dönüştürme yeteneklerini desteklemede hayati bir rol oynadığını ortaya koymuştur. Makalenin sonuç kısmında yer verilen önermeler (propositions) ise, gelecekteki sayısal araştırmalar için önemli ipuçları içermektedir.
Dr. Öğr. Üyesi İrfan AKYÜZ
Kaynakça
Ciceri, C., Caniato, F., & Moretto, A. (2026). Integrating artificial intelligence capabilities in supply chain cyber risk management. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 56(4), 412-449.
Prataviera, L. B., D’souza, N., & Charlton, C. L. (2026). Exploring artificial intelligence for third-party logistics service providers: a dynamic capabilities perspective. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 1-35.
Scarton, G., Benini, N., & Formentini, M. (2026). AI-enhanced demand forecasting: an organizational information processing view. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 56(4), 485-508.