Geri Dön

Yapay zekâ çağında büyük ölçekli perakende ağlarının dijital dönüşümü ve mimarisi

Digital transformation and architecture of large-scale retail networks in the age of artificial intelligence

  1. Tez No: 1007771
  2. Yazar: HÜSEYİN TALHA TÜRKDOĞAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ADNAN ÇORUM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, Yapay Zekâ (YZ/AI) çağında büyük ölçekli perakende ağlarının dijital dönüşümünü, ağ mimarisi perspektifinden stratejik bir yaklaşımla incelemektedir. Günümüz perakende işletmeleri, binlerce mağaza, yoğun müşteri trafiği ve gerçek zamanlı veri akışıyla birlikte güçlü, esnek ve güvenli ağ altyapılarına ihtiyaç duymaktadır. Bu nedenle AI destekli ağ yönetimi, otomasyon sistemleri ve siber güvenlik çözümleri, operasyonel mükemmeliyetin ve kesintisiz hizmetin temelini oluşturmaktadır. Çalışma, bu teknolojilerin perakende sektöründeki ağ yapılanmaları üzerindeki etkilerini kapsamlı biçimde değerlendirmektedir. Araştırma kapsamında, geniş ölçekli perakende organizasyonlarının dijital dönüşüm süreçlerine ilişkin saha tecrübelerinden ve literatür bulgularından yararlanılmıştır. Ağ mimarilerinin dönüşümünde AI'nın rolü, stratejik yönetim ve mühendislik bakış açılarıyla ele alınmış; SD-WAN ve bulut tabanlı sistemlerin verimlilik, esneklik ve güvenlik üzerindeki etkileri analiz edilmiştir. Çalışma, teknolojik yeniliklerin yalnızca teknik altyapıyı değil, karar alma süreçlerini ve kurumsal stratejileri de yeniden şekillendirdiğini ortaya koymaktadır. Araştırmanın bulguları, AI entegrasyonunun ölçeklenebilirlik, hizmet kalitesi ve stratejik çeviklik alanlarında önemli katkılar sağladığını göstermektedir. Ayrıca, gelecekte perakende ağlarının otonom yönetim yetenekleriyle kendi kendini optimize eden sistemlere evrileceği öngörülmektedir. Bu tez, mühendislik yönetimi disiplini ile bilgi teknolojilerini birleştirerek perakende ağlarının dijital dönüşümüne yönelik teorik ve uygulamalı bir katkı sunmayı amaçlamaktadır.

Özet (Çeviri)

This study examines the digital transformation of large-scale retail networks in the age of artificial intelligence from a strategic perspective through network architecture. Today's retail enterprises, with thousands of stores, high customer traffic, and real-time data flow, require stone, flexible, and secure network infrastructures. Therefore, AI-driven network management, automation systems, and cybersecurity solutions form the foundation of operational excellence and uninterrupted service. The study comprehensively evaluates the impact of these technologies on network structures within the retail sector. Within the scope of the research, insights derived from field experience in large-scale retail organizations and findings from the literature have been utilized. The role of artificial intelligence in the transformation of network architectures has been addressed from strategic management and engineering perspectives, while the effects of SD-WAN and cloud-based systems on efficiency, flexibility, and security have been analyzed. The study reveals that technological innovations reshape not only technical infrastructure but also decision-making processes and corporate strategies. The findings demonstrate that AI integration provides significant contributions to scalability, service quality, and strategic agility. Furthermore, it is anticipated that future retail networks will evolve into self-optimizing systems with autonomous management capabilities. This thesis aims to offer both theoretical and practical contributions to the digital transformation of retail networks by integrating the disciplines of engineering management and information technology.

Benzer Tezler

  1. Short term electricity load forecasting with deep learning

    Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini

    İBRAHİM YAZICI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  2. Enhancing product recommendations with bert: A hybrid approach integrating collaborative filtering and NLP

    Bert ile ürün önerilerini geliştirme: İşbirlikçi filtreleme ve NLP'yi entegre eden hibrit bir yaklaşım

    ABDERRAHMAN ABID

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ILHAM HUSEYINOV

  3. CAREER RECOMMENDATION SYSTEM USING MACHINE LEARNING

    MAKİNE ÖĞRENİMİ KULLANARAK KARİYER ÖNERİ SİSTEMİ

    MAHMOOD HUSSAİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Beykoz Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GİZEM TEMELCAN ERGENECOŞAR

  4. Prediction of microsatellite status in colorectal cancer whole slide images using deep neural networks

    Derin sinir ağları kullanılarak kolorektal kanser tüm slayt görüntüleri üzerinde mikrosatellit durumu tahmini

    FATMA VİLDAN ENGİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  5. Taxonomy and visualization of digital architecture knowledge: Proposal for a scientific online encyclopedia

    Dijital mimarlık bilgisinin taksonomisi ve görselleştirilmesi: Bilimsel bir çevrim içi ansiklopedi önerisi

    ESRANUR KARACİF

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ETHEM GÜRER