Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightElde edilen bulgular, ekonomik verimlilik ve yatırım getirisi (ROI) kriterinin en belirleyici faktör olduğunu, bunu teknolojik uyumluluk ve açık inovasyon kapasitesinin izlediğini göstermektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Gıda işleme sektöründe sürdürülebilir atık yönetimi uygulamaları, artan çevresel baskılar ve kaynak verimliliği gereksinimleri doğrultusunda stratejik bir öncelik haline gelmiştir. Bu bağlamda, Nesnelerin İnterneti (IoT) tabanlı çözümler, atık süreçlerinin dijitalleştirilmesini sağlayarak daha etkili, izlenebilir ve esnek bir yapı sunmaktadır. Ancak bu teknolojilerin sektöre entegrasyonu, kriterler arasındaki karşılıklı etkileşimlerin ve geri besleme mekanizmalarının birlikte değerlendirilmesini gerektirmektedir. Bu çalışmada, söz konusu karmaşık ilişkileri bütüncül bir biçimde modelleyebilen Analitik Ağ Süreci (ANP) yöntemi kullanılarak IoT destekli atık yönetimi stratejileri değerlendirilmiştir. Literatür taraması ve uzman görüşlerine dayalı olarak belirlenen dokuz kriter, karşılıklı bağımlılıkları dikkate alınarak ağırlıklandırılmıştır. Elde edilen bulgular, ekonomik verimlilik ve yatırım getirisi (ROI) kriterinin en belirleyici faktör olduğunu, bunu teknolojik uyumluluk ve açık inovasyon kapasitesinin izlediğini göstermektedir. Geleneksel hiyerarşik karar verme yaklaşımlarından farklı olarak, ANP yöntemi kriterler arasındaki etkileşimleri dikkate alan daha gerçekçi ve dinamik bir analiz imkânı sunmaktadır. Bu yönüyle çalışma, IoT tabanlı atık yönetimi stratejilerinin değerlendirilmesine yönelik özgün ve ağ tabanlı bir karar destek çerçevesi sunarak literatüre önemli bir katkı sağlamaktadır.
Abstract
In the food processing industry, sustainable waste management practices have become a strategic priority, in line with increasing environmental pressures and resource-efficiency requirements. In this context, Internet of Things (IoT) based solutions offer a more effective, traceable, and flexible structure by digitizing waste processes. However, integrating these technologies into the sector requires simultaneous evaluation of the interactions and feedback mechanisms among the criteria. In this study, IoT-supported waste management strategies were evaluated using the Analytical Network Process (ANP), which can model complex relationships holistically. Nine criteria, determined through a literature review and expert opinions, were weighted based on their interdependencies. The findings show that economic efficiency and return on investment (ROI) are the most decisive factors, followed by technological compatibility and open innovation capacity. Unlike traditional hierarchical decision-making approaches, the ANP method offers a more realistic, dynamic analysis that accounts for interactions among criteria. In this respect, the study makes a significant contribution to literature by offering a unique, network-based decision-support framework for evaluating IoT-based waste management strategies.