Yapay Zeka Destekli Sürdürülebilir Reshoring Kararları: Endüstri 5.0 Tabanlı Bir Çerçeve (Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 2026)
Küresel tedarik zincirlerindeki artan belirsizlikler, reshoring (üretim faaliyetlerinin menşei ülkeye geri taşınması) operasyonlarını stratejik bir zorunluluk haline getirmiştir. Bu çalışmanın amacı, Endüstri 5.0 prensipleri doğrultusunda, reshoring kararlarının maliyet, dayanıklılık ve sürdürülebilirlik ekseninde optimize edilmesini sağlayan yapay zeka tabanlı bütünleşik bir karar destek modeli sunmaktır. Araştırmanın metodolojisi, sistematik literatür sentezi yoluyla belirlenen stratejik parametrelerin, beş aşamalı hibrit bir analitik süreçte işlenmesine dayanmaktadır. Bu çerçevede, operasyonel durum tespiti için SVM ve LSTM algoritmaları, gelecek dönem talep tahmini için ARIMAX, belirsizlik altındaki risk analizi için Monte Carlo Simülasyonu ve operasyonel iş akışı optimizasyonu için DES teknikleri entegre edilmiştir. Stratejik risk puanlaması ise RF algoritması ile gerçekleştirilerek modelin karar mekanizması oluşturulmuştur. Endüstri 5.0'ın siber-fiziksel ve insan merkezli paradigmalarını yansıtan model hem performans optimizasyonuna hem de sürdürülebilirlik uyumuna katkıda bulunmaktadır. Genel olarak, bu araştırma, reshoring süreçlerinin modellenmesine metodolojik bir katkı sunmakta ve hem akademik sorgulama hem de endüstriyel dağıtım için eyleme geçirilebilir içgörüler sağlamaktadır.
Keywords: Tedarik zinciri; optimizasyon; sürdürülebilrlik; endüstri 5.0; yapay zeka