No abstract

Bilgi yönetimi, organizasyonlara ait verileri kayıt altına alarak bu bilgilere istenilen her aşamada ulaşılmasını sağlayan, organizasyonun işlemlerinin otomasyon sistemlerini kullanarak yapmasına olanak sağlayan teknolojik yapılardır. Bilgi yönetimi alanında yapılan çalışmalara bakıldığında gelişmiş ülkelerin bu konuya çok daha fazla önem verdiği görülmektedir. İşletmeler açısından bakıldığında bilgi şirketin en temel öz kaynaklarından birisi durumuna gelmiştir. Bilgi yönetimi ise işletmelerin yönetim süreçlerinde en önemli unsur halini almıştır. Bilgi yönetimi ile işletmeler elde edikleri verilere işlerlik kazandırarak, üretim ve pazarlama aşamasında işletme için önemli olan katma değeri karatarak işletmenin rekabet içerisindeki konumunu korumasına destek olmaktadır. Bilgi yönetim sistemlerinde temel unsuru teknolojik altyapıları oluşturmaktadır. İşletmelerde bilgi yönetiminde kullanılan teknolojik altyapılara bakıldığında veritabanı yazılımları, şirkete ait intranet altyapısı en önemli unsurlardır. Bilgi yönetim sistemleri sayesinde işletme içerisinde oluşturulan bilgi, işletme çalışanları arasında paylaşılarak, bilgi ve tecrübe aktarımında da önemli bir rol oynamaktadır. Böylece mevcut bilgilerden yeni bilgiler üretilmesine ve işletmenin sahip olduğu bilgi birikiminin de artmasını sağlamaktadır.

Bu çalışmanın amacı Elazığ'da Organize Sanayi Bölgesi içerisinde üretim yapan firmaların, Endüstri 4.0 olarak adlandırılan ve ülkemizde Sanayide Dijitalleşme olarak benimsenen bu yeni üretim modeli hakkındaki bilgi seviyelerini ölçmek ve mevcut alt yapılarının bu yeni teknolojik dönüşüme ne kadar uygun olduğunu belirlemektir. Elazığ Organize Sanayi Bölgesi'nde faaliyet gösteren 10 farklı sektörden, 49 farklı firmanın yetkililerine hazırlanan anket uygulanmıştır. Araştırmada kullanılan ölçeklerin normal dağılıma uymaması ve araştırmanın küçük örneklem özelliklerinden dolayı parametrik olmayan test istatistiklerinin kullanılması uygun görülmüştür. Sürekli değişkenler arasında ilişkiler korelasyon analizi ile incelenmiştir. Kategorik değişkenler ile sürekli değişkenler arasındaki ilişkiler ise Mann Whitney U testi ve Kruskall Wallis H Testi ile değerlendirilmiştir.

Öz: İstatiksel birçok yöntem eksik değerlere sahip veri setleri üzerinde çalışma kapasitesine sahip değildir. Bu nedenle, girdi olarak yalnızca tam veriyi kabul eden modellerin tahmin performansı önemli ölçüde düşmektedir. Eksik verilerin tamamlanması bunun için veri analizlerinde önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada kullanılan veri seti üzerinde eksik olan verilerin tamamlanma probleminin çözümünde sezgisel optimizasyon yöntemi olan Benzetimli Tavlama Algoritması(BTA) kullanılmıştır. Modern sezgisel teknikler, bir problem çözümünde, kendi yerel arama sistemleri ile en iyi sonuca ulaşmayı amaçlamaktadırlar. BTA performansını etkileyen en önemli değer başlangıç sıcaklık değeri (T0) olduğundan üç farklı sıcaklık değeri ile sonuçlar alınmıştır. To=100.000 değeri için %68, To=10.000 için %51 ve To=1.000 için %46'lik bir başarı elde edilmiştir.