Özet

Endüstri 4.0, 4. Sanayi devrimini yönlendireceği düşünülen yeni bir üretim paradigmasıdır. Her ölçekteki firmanın rekabet avantajını koruyabilmek için gelişmiş teknolojileri ve yönetim modellerini kullanması bir gereklilik haline gelirken bu dönüşüm süreci beraberinde birçok riski de getirmektedir. Dijital dönüşüm sürecinde bu riskleri ve ortaya çıkabilecek problemleri öngörerek kayıpları azaltmanın en doğru yollarından biri mevcut endüstri 4.0 olgunluk durumunu değerlendirmek ve buna uygun bir yol haritası belirlemektir. Bu çalışmanın amacı firmaların dijital dönüşüm hazırlık değerlendirmesi, uygulama çerçevelerinin belirlenmesi, olgunluk seviyesi ve yol haritası modellerinin önerilmesine yönelik hazırlanmış beş makalenin (A Maturity Level-Based Assessment Tool to Enhance the Implementation of Industry 4.0 in Small and Medium-Sized Enterprises, An Industry 4.0 maturity model for machine tool companies , Deriving secondary traits of industry 4.0: A comparative analysis of significant maturity models, Literature Search of Key Factors for the Development of Generic and Specific Maturity Models for Industry 4.0, Three Stage Maturity Model in SME’s towards Industry 4.0) incelenmesi ve temel fikirlerinin karşılaştırılarak özet halinde sunulmasıdır.

1. Giriş

Endüstri 4.0 kavramı ilk defa 2012 yılında Hannover Fuarı’nda Almanya Hükümeti tarafından insanların ,nesnelerin, ekipmanların ve diğer kaynakların dinamik çevre koşullarına çevik, esnek ve otonom olarak yanıt verebileceği yatay ve dikey entegrasyona sahip süreçler olarak tarif edilmiştir. Endüstri 4.0 kavramına farklı ülke ve kültürlerde 4. sanayi devrimi, sanayi 4.0, dijitalleşme, dijital dönüşüm, orkestrasyon, veri-araç harmonisi, Made in China 2025, toplum 5.0 vb. isimlerle de karşılaşılmaktadır.

Endüstri 4.0 paradigması gelişen teknolojiler kadar doğunun ekonomik gücü ele geçirmesinin de bir sonucudur. Çin Halk Cumhuriyeti’nin ucuz işçi gücünü kullanarak Dünya’nın üretim merkezi haline gelerek Dünya’nın en büyük ekonomisi olma yolunda ilerleyişini engellemek isteyen Batı medeniyetleri üretimi Doğu’dan Batı’ya getirebilmenin yolu olarak daha az insan gücü gerektiren, daha az hata ile üretim yapan, daha ucuz, daha esnek, daha fazla kişiselleştirilmiş ürün üretebilen bir üretim modeli olarak endüstri 4.0 kavramını geliştirmişlerdir. Ganzarain & Errasti müşterilerin gelişmiş ürün hizmet inovasyonu, ürün çeşitliliği, kalite standartları, destek hizmetleri, memnuniyetin aciliyeti gibi taleplerinin de endüstri 4.0 dönüşümünde etkin olduğunu söylemektedirler.

Buharlı makinelerin kullanılması ile başlayan endüstriyelleşme, elektrik ve seri üretimin başlaması ile ikinci fazına geçiş yapmış, bilgisayar teknolojileri ve otomasyonun kullanımı ile de üçüncü fazına geçmiştir. Dördüncü sanayi devrimi ise üretimde siber fiziksel sistemlerin kullanımı ile başlamıştır. Endüstri 4.0’ın ortaya çıkmasında öncü olan insan makine iş birliğine, üretimdeki üretimde ekipman entegrasyonuna ve yatay-dikey entegrasyona izin veren teknolojiler şu şekilde sıralanabilir: Nesnelerin interneti, artırılmış gerçeklik, otonom robotlar, eklemeli üretim ya da üç boyutlu yazıcı teknolojileri, bulut bilişim, simülasyon ve büyük veri analitiği. Kagermann, Wahlster ve Helbig (2013a) (Ganzarain & Errasti, 2016’dan alıntı yapılmıştır.), Endüstri 4.0’ı şu yedi kavramın bir bütünü olarak tanımlar: akıllı fabrikalar, siber-fiziksel sistemler, kendi kendine organizasyon, dağıtım ve tedarikte yeni sistemler, ürün ve hizmetlerin geliştirilmesinde yeni sistemler, insan ihtiyaçlarına uyum ve kurumsal sosyal sorumluluk.

De Jesus & Lima bu boyutların ancak nesnelerin interneti (IoT), servislerin interneti (IoS) ve verilerin interneti (IoD) ile oluşturulmuş kaynaklarla etkinleştirilebileceğini iddia ederken, Bakkari ve Khatory’nin vurguladığı şu ilkelere de yer vermektedir (de Jesus & Lima, 2020):

  1. Birlikte çalışabilirlik veya farklı yollarla sonuçlara ulaşma yeteneği, olası ekipman ve üretici değişimlerine rağmen aynı işlevleri yerine getirmek.
  2. Ademi merkeziyetçilik, bir veri işleme merkezine veya insan kaynaklarının karar alma organına bağımlı olmadan karar verilebilmesi.
  3. Sanallaştırma, sanal modda gerçek dünyanın üretim kaynaklarının taklit edilmesi veya simülasyonları.
  4. Modülerlik, değişim kapasitesi, çevresel konfigürasyonlara ve ürün tasarımındaki varyasyon ihtiyacına bağlı olarak süreçleri daha rahat ve uyumlu hale getirme.
  5. Profillerin tanımlanmasına ve hatta senaryolarda ince değişikliklere izin veren büyük hacimli verilerin analizi yoluyla gerçek zamanlı reaksiyon.
  6. Ürünün nihai kullanımında iyileştirmeler için bir fırsat olarak pazarın firmalarla ilişkisini yönetmesine yönelik araçlar olarak hizmet ve servisler.

Simetinger & Zhang Endüstri 4.0’ın ilk bakışta sadece teknolojik bir konu olarak algılanmasına rağmen aslında öyle olmadığını, bilgi teknolojileri, satış, ürün geliştirme, tedarik zinciri yönetimi ve kuruluşlardaki diğer birçok kilit alanla örtüşen diğer birçok alanı içerdiğini belirtmektedirler.

Endüstri 4.0’ın popülaritesinin her geçen gün artmasıyla ve dijital dönüşümün her ölçekte firma için bir ihtiyaca dönüşmesiyle beraber, firmaların dönüşüm sürecine ne kadar hazır olduklarını ölçebilecek hazırlık testleri, dijital dönüşüm olgunluklarını belirleyebilecek birçok farklı olgunluk modeli, kısa ve uzun vadeli amaçlarını gerçekleştirmek için yapılması gereken yatırımları gösteren yol haritaları ve bir organizasyonel mimari veya sistemin tasarımına odaklanan prosedürler, yöntemler ve araçları içeren çerçeveler ortaya çıkmıştır. Her model farklı bir anlayış ve konsepte sahip olduğu için modeller belli noktalarda paralellik göstermekle beraber birçok noktada birbirlerinden ayrılmaktadırlar.

Bu çalışma ile literatürdeki olgunluk modellerinin benzeştiği ve ayrıştığı noktalar belirlenerek yukarıda bahsi geçen beş makale üzerinden değerlendirilmelerinin yapılması ve hangi modellerin endüstri 4.0 dönüşümünde faydalı olacağı belirlenmeye çalışılmıştır.

2. Araştırma Metodolojisi

Sistematik bir literatür taraması, nesnel ve tekrarlanabilir bir arama stratejisi kullanarak, belirli araştırma sorularını yanıtlamak için yayınlanmış kaynakları sistematik olarak analiz etmeyi amaçlamaktadır.(de Jesus & Lima, 2020) Popay ve arkadaşlarına göre sistematik literatür inceleme süreci aşağıdaki adımlardan geçmelidir: (1) mevcut kanıtların gözden geçirilmesi, araştırılması ve odakların belirlenmesi (2) araştırma tarafından cevaplanacak sorunun özelleştirilmesi; (3) incelemeye dahil edilecek çalışmaların belirlenmesi; (4) veri çıkarma ve gerçekleştirilen çalışmaların kalitesinin değerlendirilmesi; (5) sentezin geliştirilmesi; (6) analiz ve yayım sonuçlarının iletilmesi.

Bu çalışmada literatür taraması yapılarak endüstri 4.0 olgunluk modeli ile ilişkili kaynaklar belirlenmiş; farklı modelleri karşılaştırmalı inceleyen ya da kullanım örneği verilen daha önce incelenmemiş kaynaklar seçilmiş; seçilen kaynaklar dil olarak İngilizce olacak, 2015 sonrası olacak ve en az bir indekse (science citation index, science citation index expanded ya da social science citation index) sahip olacak şekilde filtrelenmiş; filtrelenen kaynaklar kalitesine ve yapılacak olan çalışma üzerindeki faydasına göre sıralanmış ve aralarından beş tanesi seçilmiştir.

3. Literatür Taraması

Bu çalışmada Endüstri 4.0 olgunluk modelleri ile ilgili yayınlar İngilizce olarak şu anahtar kelimeler: “Industry 4.0”, “Fourth Industrial Revolution”, “Smart Manufacturing”, “Maturity Model”, “Maturity Assessment”, “Readiness Assessment”,”Road Map” ile Scopus ve Emerald Insight veri tabanlarında aranmış, sonuçlar İngilizce, 2015 sonrası ve daha önce incelenmemiş olacak şekilde filtrelenmiştir. Filtrelenen kaynaklar gözden geçirilip çalışma için yararlı olmayacağı düşünülenler ayıklanmış, kalan kaynaklar daha ayrıntılı olarak incelenerek çalışmaya yapacakları faydaya göre sıralanmıştır.  Çalışmanın temelinde yer alacak beş makale şu şekilde seçilmiştir:

Makale AdıYazar
A Maturity Level-Based Assessment Tool to Enhance the Implementation of Industry 4.0 in Small and Medium-Sized EnterprisesErwin Rauch, Marco Unterhofer, Rafael A. Rojas, Luca Gualtieri, Manuel Woschank and Dominik T. Matt
Three Stage Maturity Model in SME’s towards Industry 4.0Jaione Ganzarain , Nekane Errasti
Literature Search of Key Factors for the Development of Generic and Specific Maturity Models for Industry 4.0Cristiano de Jesus  and Rui M. Lima
Deriving secondary traits of industry 4.0: A comparative analysis of significant maturity modelsFrantišek Simetinger, Zuopeng (Justin) Zhang
An Industry 4.0 maturity model for machine tool companiesLizarralde Dorronsoro Rafaela, Ganzarain Epelde Jaioneb, López Cristinac, Serrano Lasa Ibona

Tablo 1 Seçilen makaleler

4. Endüstri 4.0 Olgunluk Modelleri

4.1 Olgunluk Modeli

Olgunluk modelleri ilk kez 1970’li yılların başında yazılım mühendisliği alanında kullanılmıştır. Rafeal ve arkadaşları Röglinger’den şu alıntıyı yaparak olgunluk modellerinin nasıl önemli bir araç haline geldiğini söylemektedir: O zamandan beri, olgunluk kavramı iş pratiğinde önemli bir araca dönüştü ve tanımlayıcı, kuralcı ve / veya karşılaştırmalı amaçlar için kullanıldı. Olgunluk modellerine dayalı teşhis ve iyileştirme projesi yaklaşımı, İşletme Yönetimi ve Yazılım Mühendisliği alanlarında ortaya çıkmasından bu yana giderek daha fazla takipçi kazanmıştır. Olgunluk modellerinin iki tanımı düşünülebilir. Kluth ve ark. (De Jesus & Lima, 2020’den alıntılanmıştır) “bir olgunluk modeli, iş süreçlerinin kalitesini ölçmek için gerçekliğin (basitleştirilmiş) bir temsilidir. Burada, modele bağlı olarak, iş süreçlerinin “olgunluğunun” farklı aşamaları anlatılmaktadır ”. Kohlegger ve diğerleri için “bir olgunluk modeli, tanımlanmış odak alanlarına göre ilerlemelerini değerlendirmek için olgunlaşan bir öğenin artan nicel veya nitel yetenek değişikliklerinin aşamalarını kavramsal olarak temsil eder

Endüstri 4.0 gibi birçok başlık ve alt başlıkta süreç, yönetim, teknoloji vb. değişimleri ve gelişimleri ortaya çıkaran bir yaklaşımının küçük, orta ya da büyük ölçekli bir firmada uygulaması ancak gerekli olgunluk seviyeleri ve ihtiyaçların belirlenmesiyle sağlanabilir.  Ganzarin ve Errasti bu konuda şunları söylemektedir: Olgunluk modellerinin Endüstri 4.0’a uygulanması, kuruluşların bu metodolojiyi kültürlerine entegre etmelerine yardımcı olabilir. Sonuçlar, şirkete özgü bir Endüstri 4.0 vizyonu ve özel proje planlaması geliştirmede rehberli desteğe gerçek bir ihtiyaç olduğunu göstermektedir.

Olgunluk modelleri birkaç aşamada süreçleri, uygulamaları, araçları ve önerileri etiketleyerek bir araya getirir (Schumacher, Erol ve Sihn 2016; Maier, Moultrie ve Clarkson 2010 (Rafeal ve ark. Tarafından alıntılanmıştır.)). Yönetsel pozisyondaki kimseler nerede olduklarını, nereye gitmek istediklerini ve hedeflerine nasıl ulaşacaklarını bu modeller ile fark edebilirler. Rafeal ve arkadaşları bu sebeple olgunluk modellerinin şunlar için gerekli bir araç olduğunu söylemektedirler.

•             Organizasyonu ve süreçlerini farklı yönetim perspektiflerinden veya iş alanlarından değerlendirmek ve mevcut durumu belgelemek için değerlendirmeyi kullanmak. (Backlund, Chronéer ve Sundqvist 2014).

•             Süreç mükemmelliği için kurumsal bir vizyon geliştirmek ve temelden ileri aşamaya kadar geliştirme yolunda rehberlik sağlamak: İlk, Yönetilen, Tanımlanan, Kantitatif Olarak Yönetilen ve Optimize Edici (Mettler, 2009; Nikkhou vd., 2016; Proença ve Borbinha, 2016; Tarhan vd., 2016).

•             İş birimleri ve kuruluşlar arasında yetenekleri karşılaştırma. (Duffy, 2001; Proença ve Borbinha, 2016).

Bir olgunluk modelinde bulunması gereken temel elementleri Rafeal ve arkadaşları şu şekilde sıralamaktadır:

•             Boyutlar: İlgi alanını yapılandıran belirli yetenek alanları, süreç alanları veya tasarım nesneleridir. Kapsamlı ve farklı olmalıdırlar. Her boyut, ayrıca her olgunluk düzeyi için bir dizi ölçü (uygulamalar, nesneler veya faaliyetler) veya nitel tanımla belirtilir.

•             Olgunluk Düzeyleri: Belirli bir boyut veya alanın olgunluk seviyelerin ne anlama geldiğini temsil eder. Her seviye için seviyenin ne anlama geldiği ve amacı anlatılmaktadır. Her seviyenin özelliklerinin farklı ve deneysel olarak test edilebilir olması gerekmekte ve her seviyenin selefi ve halefi ile ilişkisinin iyi tanımlanması gerekmektedir.

•             Değerlendirme Araçları: Nitel veya nicel olabilirler, örn. Likert tabanlı anketler ve puanlama modelleri kullanmak.

•             Sınır Koşulları: Organizasyonların bir seviyeden diğerine ilerlemek için gerçekleştirmesi gereken belirli koşullar, belirli bir olgunluk seviyesinin temel koşulu olarak kabul edilir.

•             Aşama Sınırları: Kuruluşun bir sonraki düzeye ilerlediği belirli nokta.

•             Olgunluğa giden yol: Organizasyonların olgunluk yolunda ilerleyen yeteneklerini, değer yaratımlarını, performanslarını vb. geliştirdiği ve iyileştirdiği doğrusal ve ileriye dönük bir ilerleme.

Bir endüstri 4.0 olgunluk modelinin yaratımında en önemli gereksinimlerin sonuçların objektif, tarafsız, tutarlı, tekrarlanabilir, karşılaştırılabilir ve değerlendirilen organizasyonel birimleri temsil etmesini sağlamak için tam, açık ve belirsizliğe yer vermeyecek şekilde olması gerektiği söylenebilir. (ISO, 2008).  Farklı sektörler için modelin uyumlu olacak biçimde tasarlanması ve yöneticilere doğru rehberlik etmesi gerekir.

Bir olgunluk seviyesinin ölçümünde kullanılması gerekli yöntem elbette ki anket yapmaktır. de Jesus & Lima, Araújo vd’nin Churchill’in çalışmasından etkilenerek oluşturduğu anketin hazırlanmasında izlenmesi gereken on adım ve üç grubu şöyle sıralamaktadır:

1.            Yapıların teorik önemi ve varlığı

a)            Uzmanlarla literatür incelemesi ve röportaj veya odak grubu

b)           Öğelerin oluşturulması

c)            Öğelerin uzmanlar tarafından doğrulanması

2.     Veri toplamanın temsil gücü ve yeterliliği

a)            Anketin geliştirilmesi ve değerlendirilmesi

b)           Anketin çevirisi

c)            Pilot çalışma

d)           Örnekleme ve veriler

3.     Yapının istatistiksel analizi ve istatistiksel kanıtı

a)            Boyutluluğun değerlendirilmesi

b)           Güvenilirliğin değerlendirilmesi

c)            Yapının geçerliliğinin değerlendirilmesi

Anketin bir uzman tarafından gerçekleştirilmesi sonuçların doğruluğunu ve karşılaştırılabilirliğini pozitif yönde etkileyecektir. Rauch ve arkadaşları buna ek olarak anketin firmadan sadece bir temsilci ile yapılması yerine birden fazla farklı alandan uzman temsilcinin bulunduğu bir takım ile gerçekleştirilmesinin çok daha doğru ve objektif sonuçların ortaya çıkmasını sağlayacağını belirtmiştir. Ayrıca bu çalışmada olgunluk seviyesi belirlenirken, olgunluk hedefinin de belirlenmesinin önemine dikkat çekilmiş ve her firma için hedeflenen ya da hedeflenmesi gereken olgunluk seviyesinin aynı olmadığı da vurgulanmıştır. Firmalara özel olarak olgunluk hedeflerinin belirlenmesi ve buna uygun yol haritasının izlenmesi ile maksimum seviyeye ulaşmak için yapılacak birçok israfın önüne geçilebileceği de belirtilmiştir. Bu çalışmada diğer çalışmalardan farklı olarak firma temsilcilerinden her soru için 1-5 puan arasında bir önem puanı vermeleri de istenmiştir.

4.2 Makalelerde Verilen Olgunluk Modelleri ve karşılaştırılması

Literatürde birçok endüstri 4.0 hazırlık ölçümü, olgunluk modeli ve spesifik (IoT, AR vb için) olgunluk ölçüm modelleri bulunmaktadır. İncelenen makalelerden Three Stage Maturity Model in SME’s towards Industry 4.0’da beş seviyeden oluşan yeni bir olgunluk modeli oluşturulurken, An Industry 4.0 maturity model for machine tool companies’da var olan İmpuls modeli geliştirilerek yeni bir model oluşturulmuş, diğer üç makaledeyse var olan hazırlık ölçümü, olgunluk modelleri ve spesifik olgunluk ölçüm modelleri değerlendirilmiştir. Makalelerde geçen tüm endüstri 4.0 olgunluk modelleri ve endüstri 4.0 hazırlık ölçümü modelleri, yazarları ve yılları Tablo 2’de listelenmiştir. Spesifik alanlara yönelik hazırlanmış modellere Literature Search of Key Factors for the Development of Generic and Specific Maturity Models for Industry 4.0’da yer verilmiş olmasına rağmen bu makalenin yazarının ileriki çalışmasında yer almayacağı için tabloda gösterilmemiştir.  Three Stage Maturity Model in SME’de diğer modellere yer verilmediği için tabloya katılmamıştır.

Yer Verilen MakaleMakale/Model AdıYazar/ Yayınlayan
1RAMI 4.0, The Reference Architectural Model Industry 4.0(VDMA, 2016)
1Industry 4.0 Component Model(Bedenbender  ve ark.., 2017)
1IMPULS, Industrie 4.0 Readiness(Lichtblau, Bertenrath, Millack, & Schmitz, 2015)
1SIMMI 4.0, System Integration Maturity Model Industry 4.0(Leyh, Bley, Schäffer, & Forstenhäusler, 2016)
1APM, Asset Performance Management Maturity Model(Dennis, Ramaswamy, Ameen, & Jayaram, 2017)
1Industry 4.0 Readiness Evaluation for Manufacturing Enterprises(Halenár, Juhásová, & Juhás, 2016)
1Digitalization Degree of Manufacturing Industry(Bogner, Voelklein, Schroedel, & Franke, 2016)
1Three stage maturity model in SME towards Industry 4.0(Ganzarain & Errasti, 2016)
1Roadmap Industry 4.0(Pessl  ve ark.., 2017)
1Industry 4.0-MM, Assessment model for Industry 4.0(Gökalp, S¸ener, & Eren, 2017)
1M2DDM, Maturity Model for Data Driven manufacturing(Weber, Königsberger, Kassner, & Mitschang, 2017)
1Maturity model for assessing Industry 4.0 readiness and maturity of manufacturing enterprises(Schumacher, Erol, & Sihn, 2016)
1Industry 4.0/Digital Operation Self-Assessment(Geissbauer  ve ark.., 2016)
1The Connected Enterprise Maturity ModelRockwell Automation, 2014
1Firma4.cz, Hodnocení digitální zralosti firmy(Firma4.cz., n.d.)
1Pathfinder 4.0(Innovationszentrum für Industrie 4.0 GbR, 2018)
1acatech Industrie 4.0 Maturity Model(Schuh, Anderl, Gausemeier, Hompel, & Wahlster, 2018)
2Complexity Management Maturity(Koehler, J.; Woodtly, R.; Hofstetter, J., 2015)
2Smart Manufacturing System Readiness Assessment (SMSRA)(Mittal, S.; Khan, M.A.; Romero, D.; Wuest, T., 2018)
2C3M Maturity Model(Koehler, J.; Woodtly, R.; Hofstetter, J., 2015)
2IMPULS Industrie 4.0 Readiness Model, by VDMA, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWTH) Aachen and IW Consul(Lichtblau, Bertenrath, Millack, & Schmitz, 2015)
2Manufacturing Value Modeling Methodology (MVMM)/Gartner Maturity Model(Tonelli, F.; Demartini, M.; Loleo, A.; Testa, C., 2016)
2A Maturity Model for Data-Driven Manufacturing (M2DDM)(Weber, C.; Königsberger, J.; Kassner, L.; Mitschang, B., 2017)
2System Integration Maturity Model Industry 4.0 (SIMMI 4.0)(Leyh, Bley, Schäffer, & Forstenhäusler, 2016)
2ManuTech Maturity Model (MTMM)(Gracel, J.; Łebkowski, P., 2018)
2Industrie 4.0 Maturity Index, Acatech(Schuh, Anderl, Gausemeier, Hompel, & Wahlster, 2018)
2Information and Communication Technology (ICT) Maturity(Yunis, M.M.; Koong, K.S.; Liu, L.C.; Kwan, R.; Tsang, 2012)
2Master Data Management Maturity Model (MD3M)(Spruit, M.; Pietzka, K., 2015)
2 PwC Industry 4.0—Enabling Digital Operations and Self-Assessment.Ticari amaçlı, yazar belirtilmemiş.
2 Boston Consulting Group (BCG)—Digital Acceleration Index.Ticari amaçlı, yazar belirtilmemiş.
2 The Maturity Model for Assessing Industry 4.0 Readiness and Maturity of Manufacturing,by Fraunhofer Austria.Ticari amaçlı, yazar belirtilmemiş.
2 Minnosphere and Hochschule Neu-Ulm—University of Applied Sciences, online-assessment,digital readiness of companies.Ticari amaçlı, yazar belirtilmemiş.
2Federal Ministry for Economic A airs and Energy Germany (BMWi), Industrie 4.0—Checkliste:Ticari amaçlı, yazar belirtilmemiş.
2Kommt Industrie 4.0 für unser Unternehmen in Frage.Ticari amaçlı, yazar belirtilmemiş.
2Deutscher Industrie-und Handelskammertag (DIHK)—Selbsttest zum digitalen Reifegrad.Ticari amaçlı, yazar belirtilmemiş.
2The Connected Enterprise Maturity Model, Rockwell Automation.Ticari amaçlı, yazar belirtilmemiş.
2Industry 4.0/Digital Operations Self-Assessment, Pricewaterhouse Coopers.Ticari amaçlı, yazar belirtilmemiş.
2Digitalization roadmap, by Siemens.Ticari amaçlı, yazar belirtilmemiş.
3IMPULS Industrie 4.0 Readiness(Lichtblau  ve ark.., 2015)
3Industry 4.0/Digital Operations Self-Assessment(Geissbauer  ve ark.., 2015)
3The Connected Enterprise Maturity Model(Automation, 2014)
3Industry 4.0 Maturity Model for manufacturing companies(Schumacher  ve ark.., 2016)
3Retail Sector MM(Akdil  ve ark.., 2018)
3Supply Chain Systems Maturing towards the Internet of Things (IoT).(Katsma  ve ark.., 2011)
3System Integration Maturity Model Industry 4.0 (SIMMI 4.0).(Leyh  ve ark.., 2016)
3Three Stages Maturity Model in SME’s towards Industry 4.0.(Ganzarain and Errasti, 2016)
3Maturity Levels for Cyber-Physical Systems.(Westermann  ve ark.., 2016)
3Industry 4.0-Maturity Model.(Gökalp  ve ark.., 2017)
3Maturity Model for Digitalization.(Klötzer and Pflaum, 2017)
3Maturity Model for Data-Driven Manufacturing (M2DDM).(Weber  ve ark.., 2017)
3The Digital Readiness Assessment Maturity Model (DREAMY).(De Carolis  ve ark.., 2017)
3The IoT Technological Maturity Model.(Jæger and Halse, 2017)
3Digital Capability Assessment (DCA)- Accenture.(Accenture, s. f.)
3Digital Acceleration Index (DAI)- Boston Consulting Group(Boston Consulting Group, s. f.)
3Digital Maturity Model (DMM)-Deloitte(Deloitte, s. f.)
3Digital Readiness Assessment- Ernst & Young(Ernst and Young, s. f.)
3Big data & Analytics Maturity Model-IBM(Nott, s. f.)
3Digital Readiness Assessment (DRA) – KPMG(KPMG, 2016)
3Digital Capabilities (DC) McKinsey & Company(McKinsey, s. f.)
3Industry 4.0 / Digital Operations Self-Assessment- PricewaterhouseCoopers(«Industry 4.0 – Self Assessment», s. f.)
3“Smart service strategies in Industry 4.0: a proposal of a readiness assessment methodology”(Jarrahi  ve ark.., 2017)
3Industrie 4.0 Maturity Index. Managing the Digital Transformation of Companies(Schuh  ve ark.., 2017)
3Preliminary Maturity Model for smart factory implementation and Leveraging Digitalization in Manufacturing(Sjödin  ve ark.., 2018)
3Empowered and Implementation Strategy for Industry 4.0(Lanza  ve ark.., 2016)
3The Connected Enterprise Maturity Model-Rockwell Automation(Rockwell Automation, 2014)
3I 4.0 Reifegradmodell- FH Oberösterreich(Jodlbauer and Schagerl, 2016)
3Towards a framework for Assessing the Maturity of Manufacturing Companies in Industry 4.0 Adoption(Scremin  ve ark.., 2018)
3Categorical Framework(Qin  ve ark.., 2016)
3Model-based Requirement Engineering (Gap Analysis)(Kannan  ve ark.., 2017)
3Standardization and Common Platform Architect(Weyer  ve ark.., 2015)
3Manufacturing Readiness Index (Four Dimensions)(Jung  ve ark.., 2016)
3Guidelines for Industry 4.0 (Five phases)-VDMA & Partners(Anderl  ve ark.., 2015)
3Analytic Network Process (Four Dimensions)(Lee  ve ark.., 2017)
4Three-stage maturity model in SMEs towards industry 4.0(Ganzarain J., Errasti N.,2016)
4Towards a smart manufacturing maturity model for SMEs (SM3E)(Mittal S., Romero D., Wuest T., 2018)
4State of Industry 4.0 Across German Companies(Bittighofer D., Dust M., Irslinger A., Liebich M., Martin L., 2018)
4Industry 4.0 in Practice-Identification of Industry 4.0 Success Patterns(Puchan J., Zeifang A., Leu J.-D., 2019)
4Assessing Industry 4.0 Maturity: An Essential Scale for SMEs(Trotta D., Garengo P. ,2019)
4Digital readiness assessment of Italian SMEs: a case-study research(Pirola F., Cimini C., Pinto R., 2019)
4SMEs maturity model assessment of IR4.0 digital transformation(Hamidi S.R., Aziz A.A., Shuhidan S.M., Aziz A.A., Mokhsin M., 2018)
4Assessment of Readiness for Smart Manufacturing and Innovation in Korea(Sheen D.-P., Yang Y., 2018)
4The development of the maturity model to evaluate the smart SMEs 4.0 readiness(Chonsawat N., Sopadang A. 2019)
4Design of self-assessment tools to measure industry 4.0 readiness. A methodological approach for craftsmanship SMEs(Brozzi R., D’Amico R.D., Pasetti Monizza G., Marcher C., Riedl M., Matt D., 2018)

Tablo 2 Değinilen Endüstri 4.0 Olgunluk ve Hazırlık Modelleri
1: Deriving secondary traits of industry 4.0: A comparative analysis of significant maturity models (Simetinger, F., & Zhang, Z., 2020)
2: Literature Search of Key Factors for the Development of Generic and Specific Maturity Models for Industry 4.0 (de Jesus, C., & Lima, R. M., 2020)
3: An Industry 4.0 maturity model for machine tool companies (Rafael, L. D. ve Ark., 2020)
4: A Maturity Level-Based Assessment Tool to Enhance the Implementation of Industry 4.0 in Small and Medium-Sized Enterprises (Rauch, E. ve Ark., 2020)

Sıralanan modellerin hepsinin literatüre önemli katkıları bulunmakla beraber bazıları daha kapsamlıdır. Araştırılan literatürde belirlenen kapsamlı olgunluk modelleri, katkıları ve tanımları De Jesus & Lima tarafından özet bir tablo haline getirilmiştir. Model tanımları modellerin belirlemiş olduğu olgunluk seviyelerinden oluştuğu için diğer makalelerde incelenen önemli modellerle birleştirilerek sonraki bölümde verilecektir. Simetinger & Zhang incelediği on yedi makaleyi beş ana başlıkta oluşturduğu yirmi alt başlığı tamamıyla içermesi, kısmen içermesi ve içermemesine göre ayırmıştır. Diğer makalelerde modeller arası bir karşılaştırmaya ayrıntılı olarak girilmemiştir.

4.3 Olgunluk Seviyeleri

Daha önce de bahsedildiği gibi modellerin çoğunluğu beş ya da altı basamaklı olarak olgunluk seviyelerinden oluşmakta ve çoğunlukla Likert skalasına uygun sorular hazırlanarak olgunluk seviyeleri belirlenmektedir. Bazı modellerde genel olgunluk seviyesi çıkarılırken diğerlerindeyse bölümlere göre olgunluk seviyeleri ve varsa hedeflenen olgunluk seviyeleri de belirlenmekte ve çoğunlukla bir radar diyagramı üzerinde gösterilmektedir. Modellere göre bölümlerin değiştiği ve her modelin her firma için uygun olmadığı, doğru bir ölçümleme isteyen firmaların doğru modeli seçmesinin son derece mühim olduğu vurgulanmaktadır.  Kimi modellerde bölüm ve alt bölümlerin yanında Endüstri 4.0 konsept ve teknolojileri de ayrıca ölçülmekte ve analiz edilmektedir. Tablo 3’de Rauch ve arkadaşlarının ölçümleme yaptığı eksen, alt eksen, endüstri 4.0 konsept ve teknolojileri gösterilmektedir.

No1. Seviye Eksenler2. Seviye EksenlerEndüstri 4.0 Konsept ve Teknolojileri
1Çevik Üretim Sistemi
2Çevik Üretim SistemleriÖz Adaptasyonlu Üretim Sistemi
3Sürekli ve kesintisiz Meteryal Akış Modelleri
4Tak ve Üret
5Operasyonİzleme ve Karar SistemleriKarar Destek Sistemleri
6Entegre ve Digital Gerçek Zamanlı İzleme Sistemleri
7Uzaktan Ürün İzleme
8Büyük veriBüyük Veri Analitiği
9Üretim Planlama ve KontrolERP/MES
10Dijital ürün servis sistemleri
11Hizmetleştirme ve Paylaşım Ekonomisi
12İş Modeli 4.0Dijital Eklenti veya Yükseltme
13Dijital Kilitleme
14OrganizasyonFreemium
15İnovasyon StratejisiDijital Satış Noktası
16Strateji 4.0Yeniliğe açık
17Tedarik Zinciri Yönetimi 4.0Endüstri 4.0 Yol Haritası
18Sürdürülebilir Tedarik Zinciri Tasarımı
19İşbirliği Ağı Modelleri
20İnsan Kaynakları 4.0Eğitim 4.0
21Sosyo-kültürİş 4.0Operatörün Rolü
22Kültür 4.0Kültürel Dönüşüm
23Büyük VeriBulut bilişim
24Dijital ve Bağlantılı İş İstasyonları
25İletişim ve BağlanabilirlikE-Kanban
26IoT ve Siber-Fiziksel Sistemler
27Siber GüvenlikSiber güvenlik
28Derin Öğrenme, Makine Öğrenmesi, Yapay ZekaYapay zeka
29Tanımlama ve Takip TeknolojisiNesne Self Servis
30Eklemeli ÜretimTanımlama ve İzleme Teknolojisi
31Katmanlı İmalat (3D Baskı)
32TeknolojiBakımÖngörücü bakım
33Uzaktan Bakım
34Otomatik Depolama Sistemleri
35Robotik ve OtomasyonOtomatik Taşıma Sistemleri
36Otomatik İmalat / Montaj
37İşbirlikçi Robotik
38Akıllı Yardım Sistemleri
39Ürün Tasarımı ve GeliştirmesiÜrün Veri Yönetimi ve Ürün Yaşam Döngüsü Yönetimi
40Standart 4.0Siber-Fiziksel Sistem Standartları
41Sanal Gerçeklik, Arttırılmış Gerçeklik ve SimülasyonSanal ve Artırılmış Gerçeklik
42Sanal Gerçeklik, Arttırılmış Gerçeklik ve SimülasyonSimülasyon

Tablo 3 Rauch ve Arkadaşları eksen ve alt eksenler

Tablo 4’te ise Rafeal ve arkadaşlarının ölçüm yaptığı eksenler gösterilmektedir. Bu iki örnekten de açıkça görülebileceği üzere modelden modele değerlendirme boyutları değişmektedir ve bir standarda sahip değildir.

ÇalışanlarAkıllı ÜrünAkıllı OperasyonlarVeri tabanlıAkıllı FabrikaStrateji ve Organizasyon
Yetenek EdinimiDijital İkizTedarik Zinciri EntegrasyonuÜretim- Hizmet Sistem ModeliIT sistemleriEndüstri 4.0 Stratejisi
Çalışan Yetenek SetleriAdaptasyon YetenekleriBilgi PaylaşımıVeri Tabanlı ServislerVeri KullanımıYatırımlar
Ürün TakibiOtonom SüreçlerGelir PaylaşımıEkipman Altyapısıİnovasyon Yönetimi
ICT Eklenti İşlevleriIT GüvenliğiKullanılan Veri PaylaşımıDijital ModellemeIT Stratejisi
Veri AnaliziBulut Kullanımı

Tablo 4 Rafeal ve arkadaşları ölçüm eksenleri

Modeller arasındaki diğer bir büyük farklılık ise olgunluk seviye sayısı, olgunluk seviyelerinin isimlendirilmesi ve geldiği anlamlardır. Ganzarain & Errasti ve Rauch ve arkadaşları olgunluk seviyelerini beşe ayırırken, Rafael ve arkadaşları İmpuls modeline benzer şekilde altıya ayırmış, de Jesus & Lima ve Simetinger& Zhang kendilerine özel bir seviyelendirme yapmamışlardır. Yazarların ayırmış oldukları olgunluk seviyeleri ve geldiği anlamlar şu şekildedir:

Ganzarain & Errasti, 2016

  1. Başlangıç: Şirkete özgü bir endüstri 4.0 vizyonu yoktur.
  2. Yönetilen: Endüstri 4.0 stratejisine dair bir Yol Haritası bulunmaktadır.
  3. Tanımlanmış: Müşteri segmentleri, değer önerisi ve tanımlanmış temel kaynaklar.
  4. Dönüşüm: Strateji somut projelere dönüşmektedir.
  5. Ayrıntılı İş Yönetimi: İşletme Modunun Dönüşümü

de Jesus & Lima, 2020

  1. Farkındalık: Süreç odaklı yönetimin değerinin kabul edildiği yer.
  2. Açıklama: hangi süreçlerin halihazırda haritalandığı ve belgelendiği.
  3. Ölçüm: süreçlerin performansının halihazırda izlenebildiği.
  4. Kontrol: hangi süreçlerin zaten bir “sahibi” veya sorumlusunun belli olduğu
  5. İyileştirme: Süreçleri iyileştirmeyi amaçlayan sürekli bir uygulamanın olduğu.

 Rafael et al., 2020

0.  Dışlanmış: Bu seviyedeki bir şirket, Endüstri 4.0 gereksinimlerinin hiçbirini karşılamamaktadır. Seviye 0, Endüstri 4.0’ın kendilerince bilinmediğini veya ilgisiz olduğunu belirten şirketlere de otomatik olarak atanır.

1.  Başlangıç: Kuruluşlar, Endüstri 4.0 pilot girişimlerini uygulamaya başlar.

2.  Orta: Kuruluşlar, stratejik yönelimlerine bir Endüstri 4.0 girişimini dahil eder.

3. Deneyimli: Bu seviyedeki bir şirket, bir Endüstri 4.0 stratejisi oluşturmuştur. Birden fazla alanda Endüstri 4.0 ile ilgili yatırımlar yapmaktadır.

4. Uzman: Bir uzman halihazırda bir Endüstri 4.0 stratejisi kullanmakta ve bunu uygun göstergelerle izlemektedir. Hemen hemen tüm ilgili alanlarda yatırımlar yapılmaktadır.

5. En iyi performans gösterenler: Bu seviyedeki bir şirket, Endüstri 4.0 stratejisini halihazırda uygulamıştır ve diğer projelerin uygulama durumunu düzenli olarak izler.

Sonuç

Endüstri 4.0 her ölçekten firma için yeni fırsatlar doğururken, getirdiği yeni teknoloji yatırımı ihtiyacı, organizasyonel ve kültürel değişimi gerekliliği gibi sebeplerle de bir tehdit doğurmaktadır. Bu raporda Endüstri 4.0 olgunluk seviyesinin belirlenmesine yönelik hazırlanmış modelleri konu alan 2015 sonrası yayınlanmış beş makale incelenmiş ve endüstri 4.0 olgunluk seviyesi ölçüm yöntemleri, ölçüm eksenleri ve olgunluk seviyelerinin modellere göre değişimi tartışılmıştır. Endüstri 4.0 olgunluk modelleri konusunda bir standardizasyonun olmayışı ve sektöre göre bazı testlerin çok daha başarılı olduğunun belirtilmesinden anlaşıldığı üzere tüm sektörleri kapsayabilecek ve tüm modelleri birleştirebilecek yeni bir tepe modele ve ortak bir ölçüm metoduna ihtiyaç olduğu söylenebilir.

Kaynakça

de Jesus, C., & Lima, R. M. (2020). Literature search of key factors for the development of generic and specific maturity models for industry 4.0. Applied Sciences (Switzerland), 10(17). https://doi.org/10.3390/app10175825

Ganzarain, J., & Errasti, N. (2016). Three stage maturity model in SME’s towards industry 4.0. Journal of Industrial Engineering and Management, 9(5), 1119–1128. https://doi.org/10.3926/jiem.2073

Rafael, L. D., Jaione, G. E., Cristina, L., & Ibon, S. L. (2020). An Industry 4.0 maturity model for machine tool companies. Technological Forecasting and Social Change, 159(March), 120203. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120203

Rauch, E., Unterhofer, M., Rojas, R. A., Gualtieri, L., Woschank, M., & Matt, D. T. (2020). A maturity level-based assessment tool to enhance the implementation of industry 4.0 in small and medium-sized enterprises. Sustainability (Switzerland), 12(9). https://doi.org/10.3390/SU12093559

Simetinger, F., & Zhang, Z. (2020). Deriving secondary traits of industry 4.0: A comparative analysis of significant maturity models. Systems Research and Behavioral Science, 37(4), 663–678. https://doi.org/10.1002/sres.2708