Tedarikçi ilişkilerinde tedarikçi seçim kararı bir işletmenin en önemli başarı faktörlerinden biridir. Bu çalışmanın amacı yeşil tedarikçi seçiminin klasik tedarikçi seçimi ile olan farklılığını ve önemini ortaya koymaktır. Doğu Marmara bölgesinde makina imalatı sektöründe yer alan firmaların tedarikçi seçimi incelenmiştir. Anket yöntemi ile yeşil tedarikçi seçim kriterleri belirlenmiş ve önerilen kriterlerle yeşil tedarikçi seçimi AHP ve Bulanık AHP yöntemleri kullanılarak belirlenmiştir. Klasik tedarikçi seçim kriterleri ile de tedarikçi seçimi yapılmıştır. Yeşil kriterle elde edilen sonuç klasik kriterler ile yapılan tedarikçi seçiminden farklı olmuştur. Bu çalışma firmalar tarafından seçim yöntemlerinin kullanılabilirliğini ve sektör için yeşil kriterlerin belirlenmesine katkıda bulunmaktadır.

Occupational risk assessment involves examining and ranking the risks and hazards in a production or service facility, focusing on workplace health and safety. This study aims to address the deficiencies of traditional methods by applying a fuzzy logic approach to enhance occupational risk assessment in the metals sector. Unlike the Fine-Kinney method, the fuzzy model allows for intermediate values, reducing input uncertainties and yielding more realistic results. Probability, exposure and consequence serve as inputs, with the risk score as the output. The developed fuzzy Fine-Kinney model was tested for 252 situations and compared to the traditional Fine-Kinney method. Consistent outputs were found when using intermediate values, with risk score definitions in the fuzzy model aligning with those in Fine-Kinney. The fuzzy logic approach demonstrates an improvement in evaluating hazards by providing a more nuanced and accurate risk assessment, thereby contributing to better workplace safety management.

Enerji, tarih boyunca toplumların sürekli değişen ve artan ihtiyaçlarını karşılayabilmek amacıyla üzerine çok fazla araştırma ve çalışma yapılan kritik konulardandır. Enerji kaynaklarının doğada kısıtlı olması da tüm dünya varlıkları açısından bu önemi daha da kritik hale getirmektedir. Tüm süreçlerin temeli olan enerji, üretimden tedarike bütün arzı ve talebi içeren alanlarda etkin bir role sahiptir. Bu durum enerjinin önemli bir ekonomik pusula olduğunun göstergesidir. Bu çalışmada, Türkiye’nin yenilenebilir enerji yeniliğinin üretim ve teşvik tabanlı gelişimi, kurulan çok değişkenli regresyon modeliyle incelenmiştir. Enerji alanında yapılan yenilikler ve farklı ülkelerin yaklaşımları ile ilgili gerçekleştirilen literatür incelemesinin ardından, Türkiye’de geliştirilen “Yenilenebilir Enerji Kaynakları Destekleme Mekanizması (YEKDEM)’in, yenilenebilir enerji üretimi üzerine olan etkileri araştırılmıştır. Çok değişkenli doğrusal regresyon yöntemi ile yenilenebilir kaynak üretimi ve bu alanda sağlanan destek arasındaki ilişki modellenmiştir. Modelden elde edilen sonuçlara göre, Türkiye'de sağlanan enerji dönüşümü destekleriyle; biyoenerji ve fotovoltaik enerji kaynaklarının gelişimini hızla sürdürdüğü görülmüştür.

In parallel with the rise of Industry 4.0 and the developments experienced with digital transformation, there are striking differences in the concept of innovation in terms of process and effect. It is a fact that engineers have a strategic importance in transforming the changes and developments in the fields of informatics and technology, where great leaps have been experienced, into innovations in a way that creates value. Engineers examine the terms of perceptions and perspectives in this adaptation process and 120 engineers with different educational backgrounds in Turkey were surveyed in this study to assess the diversity of the innovative vision under examination. Statistical Package for the Social Sciences (SPSS)software was used for the stages of analysis.

Sanayi kümelenmesi, bölgesel kalkınmanın en başarılı araçlarından biri olarak kabul edilmektedir. Bu çalışmanın amacı ise kabiliyet odaklı kümelenme yaklaşımını Sakarya Üniversitesi Teknokent’te yer alan firmaların kabiliyetlerinin ortaya çıkarılması ile ortaya koymaktır. İlk olarak Teknokent’te faaliyet gösteren firmalara anket uygulaması ile firma kabiliyetleri ortaya çıkarılmıştır. Anketler SPSS 18 programı ile değerlendirilmiştir. Anket sonucu elde edilen kabiliyet alanlarına göre derece sıralama ve kümeleme (ROC) algoritması ile firmaların kümelenmesine yönelik önerilerde bulunulmuştur. ROC algoritması sanayi kümelenmesi üzerinde uygulanabileceği gibi kabiliyet odaklı kümelenme yaklaşımı Teknokentin verimliliğini de artırabilecektir. Sakarya bölgesinin kalkınmasına etki edebilecek potansiyel gücün ortaya çıkarılmasına da katkı sağlayacaktır

The growing emphasis on environmental, social, and governance (ESG) performance has increased the need for structured decision-support approaches that can assess sustainability maturity while accounting for both operational efficiency and broader sustainability priorities. However, existing sustainability maturity models are often static, sector-specific, or limited in their ability to integrate expert knowledge with data-driven analytical support. In this study, sustainability maturity refers to the extent to which ESG principles and practices are systematically embedded in organizational processes and decision-making, rather than merely reflecting current ESG performance or an aggregate ESG score. This study proposes an integrated sustainability maturity assessment framework that combines lean–green sustainability principles, ESG criteria, Fuzzy Analytic Hierarchy Process (Fuzzy AHP), and exploratory Random Forest analysis, linking expert-based criterion weighting with maturity assessment and feature-level interpretation within a common decision-support architecture. The framework evaluates sustainability maturity across ten industrial sectors using 33 ESG-oriented sub-criteria structured under environmental, social, and governance dimensions, derived from the sustainability literature and relevant standards and frameworks and refined through expert consultation. Twenty-four experienced professionals contributed to the assessment across the ten sectors, which were selected to reflect diverse sustainability practices and sector-specific conditions. Fuzzy AHP is employed to derive the relative importance of the criteria from expert judgments, while the resulting weighted assessment structure is used to determine sector-level sustainability maturity. Random Forest analysis is subsequently applied to the same weighted ESG criteria, using the resulting maturity classifications as target classes, to explore maturity-related patterns and identify influential criteria based on Gini impurity-based feature importance. The results show clear cross-sector variation: Information Technology (0.87) and Energy (0.84) achieved Level 5 maturity, whereas Food (0.55), Textile (0.48), and Logistics (0.46) were classified at Level 3. Regulatory Compliance Initiatives (0.109) and Certification Continuity (0.098) showed the highest feature importance. By integrating expert-based weighting, ESG maturity assessment, cross-sector benchmarking (i.e., comparison of sectors using the same weighted ESG assessment structure), and exploratory machine-learning-based feature prioritization within a single decision-support architecture, the proposed framework enables organizations to identify maturity gaps and prioritize sustainability improvement areas. Rather than serving as a deterministic predictive model, the framework is intended as an adaptable analytical and managerial decision-support tool for sustainability assessment and strategic planning across diverse industrial contexts.