In this study, the direct effect of environmental uncertainty on competitive advantage and its indirect effect through the sequential mediator variables of supply chain integration and supply chain agility were investigated. The sample of the study consists of company managers operating in the manufacturing sector in Turkey. An online survey was sent to company managers through connections established on LinkedIn and an analysis was carried out with the data collected from 414 participants. As a result of the analysis, it has been determined that environmental uncertainty has a direct, significant and positive effect on competitive advantage. In addition, the results of the research show that supply chain integration and supply chain agility have a partial mediating role in the relationship between environmental uncertainty and competitive advantage. According to the results of this study, in conditions of high environmental uncertainty, companies can increase their supply chain agility capabilities by establishing a more integrated structure with their supply chain partners, and thus gain a unique competitive advantage over their competitors. It has been observed that the relationships between the concepts, which are the subject of the study, have been investigated separately in different studies in the literature. This study will contribute to the literature by investigating the relationships between concepts in a holistic way.

The increasing demand for electric vehicles (EVs) requires accurate forecasting to support strategic decisions by manufacturers, policymakers, investors, and infrastructure developers. As EV adoption accelerates due to environmental concerns and technological advances, understanding and predicting this demand becomes critical. In light of these considerations, this study presents an innovative methodology for forecasting EV demand. This model, called EVs-PredNet, is developed using deep learning methods such as LSTM (Long Short-Term Memory) and CNNs (Convolutional Neural Networks). The model comprises convolutional, activation function, max pooling, LSTM, and dense layers. Experimental research has investigated four different categories of electric vehicles: battery electric vehicles (BEV), hybrid electric vehicles (HEV), plug-in hybrid electric vehicles (PHEV), and all electric vehicles (ALL). Performance measures were calculated after conducting experimental studies to assess the model’s ability to predict electric vehicle demand. When the performance measures (mean absolute error, root mean square error, mean squared error, R-Squared) of EVs-PredNet and machine learning regression methods are compared, the proposed model is more effective than the other forecasting methods. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed approach in forecasting the electric vehicle demand. This model is considered to have significant application potential in assessing the adoption and demand of electric vehicles. This study aims to improve the reliability of forecasting future demand in the electric vehicle market and to develop relevant approaches.

It has become obligatory for businesses to carry out recycling activities in the face of increasing environmental pollution and the danger of depletion of natural resources. The waste collection phase of the recycling process requires interactive transportation that uses a reverse logistics flow from customers to recycling facilities. Businesses need to create appropriate network structures to carry out these activities at minimum cost. This study has developed a model, based on reverse logistics, of collecting products from customers and sending them to warehouses and then to recycling facilities. The chance-constrained programming (CCP) approach was used to regulate the constraints involving stochastic demand in the model. Linearization was performed using the linear approximation method. The cost of transportation from Initial Collection Points (ICP) warehouses to recycling facilities is the most influential component on the objective function. This linearized model was solved by creating different scenarios by changing the standard deviation ratio, reliability level, and warehouse capacities within the scope of sensitivity analysis. In the sensitivity analysis, it was determined that the increase in confidence level and variance negatively affected the objective function. In addition, it has been concluded that the increase in demand has no effect on costs as long as the capacity of the facility is not exceeded.

Blokzincirin günden güne artan farkındalık düzeyiyle birlikte farklı alanlarda kullanılabilirliği hem akademisyenler hem de uygulayıcılar tarafından çalışılmaktadır. Ancak blokzincir teknolojisinin tedarik zinciri yönetimi alanında kullanımı ile ilgili henüz az sayıda çalışma bulunmaktadır. Farklı çalışmalarda ayrı ayrı ele alınan tedarik zinciri izlenebilirliği ve tedarik zinciri sürdürülebilirliği bu çalışmada blokzincir teknolojik altyapısıyla değerlendirilmektedir. Çalışmada yöntem olarak örnek olay yöntemi benimsenerek blokzincir projelerinin örnek olayları paylaşılmıştır. Blokzincir teknolojik altyapısının kullanımının tedarik zinciri şeffaflığını; izlenebilirlik ve sürdürülebilirlik açısından olumlu yönde etkileyeceği düşünülmektedir.

Tedarikçi seçimi ulusal pazarlarda olduğu gibi uluslararası pazarlarda da işletmeler açısından üzerinde önemle durulması gereken bir konudur. Çünkü günümüzde artık işletmeler değil tedarik zincirleri rekabet etmektedir. Böylece tedarik zincirlerinin en önemli öğelerinden olan tedarikçiler gün geçtikçe daha fazla önem kazanmaktadır. İşletmeler bu nedenle tedarik zinciri tasarımında doğru tedarikçiyle/lerle çalışmak mecburiyetindedir. Tedarikçi seçimi birbiriyle çelişen amaçların maksimizasyonunu gerektirdiğinden çok kriterli karar verme problemleri sınıfındadır. Bu çalışmada uluslararası piyasalarda faaliyet gösteren büyük ölçekli bir işletmenin tedarikçi seçim problemine Bulanık Dematel yöntemi ile çözüm aranmıştır. Karar kriterleri arasındaki etkileşimi dikkate aldığından çok kriterli karar verme yöntemlerinden Bulanık Dematel yöntemi seçilmiştir. Tedarikçi seçim problemlerinde hangi kriterlerin daha fazla ağırlığa sahip olduğunu tespit etmek bu çalışmanın ana amacını oluşturmaktadır. Altı karar kriteri baz alınarak yapılan çalışmada teknik yetenek, maliyet, teslimat performansı ve tedarikçi ilişkisi etkileyen; kalite ve ün ise etkilenen karar kriterleri olarak tespit edilmiştir.

Developing technology and population growth increase energy demand. The limited natural resources and their negative environmental effects increase the interest in alternative energy sources. The decrease in oil resources and the environmental problems caused by these resources have increased the studies for electric vehicles. This study presents descriptive statistics on the charging station locations for electric vehicles and relationships between studies by author, country, citation, and occurrence. This will provide a way for researchers to obtain detailed information about their studies into the locations of electric vehicle charging stations. This study examined 212 studies in the “Web of Science” database from 2011 to 2022. Network analysis was conducted in this research using the Vosviewer and R software. In this context, descriptive statistics are first provided. In the section on descriptive statistics, basic facts about the studies are shown along with the annual scientific output, the most productive countries, the total number of citations per country, country collaboration, the most productive countries and authors, and the total number of citations per country. Since the second half of 2010, there has been an increasing trend in the number of publications on the positioning of electric vehicle charging stations. It is seen that most of the studies on the positioning of electric vehicle charging stations were also carried out in China, India and the USA. The analyses of document co-occurrence, bibliographic coupling, and co-citation are presented in the second section. It has been observed that the most frequently used keywords in studies related to the location of electric vehicle charging stations are optimization, sustainability and distribution systems. Teknolojik gelişmeler ve nüfus artışı ile birlikte enerjiye olan talep artmaktadır. Doğal kaynakların sınırlı olması ve özellikle petrol gibi doğal kaynakların çevreye olan olumsuz etkileri son yıllarda alternatif enerji kaynaklarına olan ilginin artmasına neden olmuştur. Günümüzde petrol kaynaklarının azalması ve bu kaynakların neden olduğu çevresel sorunlar elektrikli araçların daha popüler hale gelmesini sağlamıştır. Bu çalışmada, elektrikli araçların şarj istasyonlarının konumları ile ilgili yapılan araştırmalara ilişkin detaylı bir bibliometrik literatür çalışması yapılmıştır. Bu çalışma ile, araştırmacıların elektrikli şarj istasyonlarının konumunun seçimine ilişkin yapacağı çalışmalarda literatür hakkında detaylı bilgi edinmelerine olanak sağlanacaktır. Bu araştırmada, 2011 yılından 2022 yılına kadar “Web of Science” veri tabanında yer alan 212 araştırma incelenmiştir. Bu çalışmada, Vosviewer ve R programları kullanılarak ağ analizleri yapılmıştır. Bu kapsamda öncelikle elektrikli şarj istasyonlarının seçimine yönelik çalışmalar ile ilgili tanımlayıcı istatistikler verilmiştir. Tanımlayıcı istatistikler bölümünde, bu alanda yapılan çalışmaların yıllara göre değişimi, en çok çalışma yapılan ülkeler, ülke başına alınan atıf sayısı, ülkeler arası işbirliği, en çok çalışma yapan yazarlar ve toplam atıf sayıları gibi bilgiler derlenmiştir. 2010 yılının ikinci yarısından itibaren elektrikli araç şarj istasyonlarının konumlandırılmasını konu alan yayın sayısında artan bir trend olduğu izlenmektedir. Elektrikli araç şarj istasyonlarının konumlandırılmasını konu alan çalışmalarının çoğunun Çin, Hindistan ve ABD'de de yapıldığı görülmektedir. İkinci bölümde ise incelenen makalelerin co-occurence, bibliographic-coupling ve co-citation analizleri sunulmuştur. Elektrikli araç şarj istasyonlarının konumlandırılması ile ilgili çalışmalarda en sık kullanılan anahtar kelimelerin optimizasyon, sürdürülebilirlik ve dağıtım sistemleri olduğu gözlemlenmiştir.