LOJİSTİKTE DİJİTAL DÖNÜŞÜM VE YAPAY ZEKA UYGULAMALARI DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Kodu	Dersin Adı	Yarıyıl	Süresi(T+U)	Kredisi	AKTS Kredisi
ULT440	LOJİSTİKTE DİJİTAL DÖNÜŞÜM VE YAPAY ZEKA UYGULAMALARI	7	3	3	7

DERS BİLGİLERİ
Dersin Öğretim Dili :	Türkçe
Dersin Düzeyi	LİSANS, TYY: + 6.Düzey, EQF-LLL: 6.Düzey, QF-EHEA: 1.Düzey
Dersin Türü	Zorunlu
Dersin Veriliş Şekli	-
Dersin Koordinatörü	Dr.Öğr.Üyesi KADİR MERSİN
Dersi Veren Öğretim Üyesi/Öğretim Görevlisi	Dr.Öğr.Üyesi CAN BURAK NALBANTOĞLU
Ders Ön Koşulu	Yok

AMAÇ VE İÇERİK
Amaç:	Bu ders, lojistik ve tedarik zinciri yönetiminde dijital dönüşüm ile yapay zeka (AI) teknolojilerinin entegrasyonunu sağlayarak öğrencilerin akıllı, veri odaklı ve sürdürülebilir lojistik sistemleri tasarlayabilmesini amaçlar. Öğrenciler, yapay zekanın temel prensiplerini (makine öğrenmesi, sinir ağları, veri odaklı karar alma) öğrenir; bu teknolojileri talep tahmini, envanter optimizasyonu, rota planlama ve depo otomasyonu gibi kritik lojistik süreçlerine uygular; gerçek dünya vaka analizleri ve kapsamlı grup projesi ile AI destekli lojistik çözümleri geliştirir. Ders, etik etkiler, sürdürülebilirlik, iş gücü dönüşümü ve veri gizliliği gibi konuları eleştirel olarak değerlendirmeyi vurgular. IoT, blockchain ve büyük veri analitiği gibi gelişen teknolojiler incelenerek, öğrenciler gelecek trendleri öngörebilir ve küresel tedarik zincirlerinde dijital inovasyonu yönetebilir hale gelir.
İçerik:	Ders, lojistik ekosistemine giriş ve gelenekselden dijitale tedarik zinciri dönüşümüyle başlar; teknolojinin dönüştürücü rolü vurgulanır. Ardından yapay zekanın temelleri ele alınır: makine öğrenmesi türleri, sinir ağları ve kural tabanlı otomasyondan uyarlanabilir, veri odaklı otomasyona geçiş incelenir. Modern tedarik zincirlerinde kullanılan büyük veri kaynakları ve analitik araçlar tanıtılır; ardından talep tahmini için zaman serisi modelleri ve tahmin algoritmalarıyla stok kesintisi ile fazla stok önleme konuları derinlemesine işlenir. Envanter yönetiminde yapay zeka uygulamaları, tam zamanında üretim, RFID entegrasyonu ve dinamik optimizasyon teknikleriyle sürdürülür. Taşımacılıkta rota optimizasyonu; genetik algoritmalar, pekiştirmeli öğrenme, gerçek zamanlı takip ve GPS entegrasyonuyla ele alınır. Depo otomasyonu; robotik sistemler, otomatik depolama/geri alma (AS/RS) ve AI destekli toplama verimliliği üzerinden incelenir. IoT ile gerçek zamanlı izleme ve blockchain ile güvenli, şeffaf tedarik zincirleri analiz edilir; AI’nin karbon verimli rotalama ve sürdürülebilirlik modellemesi yoluyla yeşil lojistikteki rolü tartışılır. Etik zorluklar —AI’da önyargı, iş kaybı, veri yönetimi— eleştirel olarak irdelenir. Ders, Amazon, UPS, DHL gibi sektör vaka çalışmaları, öğrencilerin gerçek bir lojistik sorununa AI çözümü tasarlayıp sunduğu kapsamlı grup projesi ve otonom araçlar, kuantum AI, tam entegre akıllı lojistik ağları gibi geleceğe yönelik trendlerin incelemesiyle tamamlanır.

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.)
Dijital dönüşüm ve yapay zeka kavramlarını lojistik bağlamında tanımlar, bu teknolojilerin tedarik zinciri süreçleri üzerindeki dönüştürücü etkilerini açıklar.
Makine öğrenmesi, sinir ağları ve veri odaklı karar alma mekanizmalarını kavrar; geleneksel otomasyon ile yapay zeka destekli otomasyon arasındaki farkları analiz eder.
Talep tahmini, envanter optimizasyonu, rota planlama ve depo otomasyonu gibi kritik lojistik süreçlerinde yapay zeka algoritmalarını ve araçlarını etkili bir şekilde uygular.
Gerçek dünya vaka çalışmaları (Amazon, UPS, DHL vb.) üzerinden AI uygulamalarının iş sonuçlarına etkisini değerlendirir; başarı faktörleri ve uygulama zorluklarını belirler.
IoT, blockchain ve büyük veri analitiği gibi teknolojileri lojistik sistemlerine entegre eder; gerçek zamanlı izleme, izlenebilirlik ve güvenlik çözümleri tasarlar.

HAFTALIK DERS KONULARI VE ÖNGÖRÜLEN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta	Ön Hazırlık	Konular	Yöntem
1	Lojistikte Dijital Dönüşüm Giriş	Lojistik ekosistemi, geleneksel → dijital geçiş, teknolojinin dönüştürücü rolü	-
2	Yapay Zeka Temelleri	Makine öğrenmesi, sinir ağları, veri odaklı karar; AI vs. geleneksel otomasyon	-
3	Büyük Veri ve Analitik	Veri kaynakları, analitik araçlar, veri görselleştirme	-
4	Talep Tahmini için AI	Zaman serisi, tahmin algoritmaları, stok yönetimi	-
5	Envanter Yönetiminde AI	Just-in-time, RFID, dinamik optimizasyon	-
6	Rota Optimizasyonu ve Taşımacılık	Genetik algoritma, pekiştirmeli öğrenme, UPS ORION	-
7	Depo Otomasyonu ve Robotik	AS/RS, robotik toplama, AI verimliliği	-
8	IoT ve AI Entegrasyonu	Gerçek zamanlı izleme, sensör verisi işleme	-
9	Blockchain ve Güvenli Tedarik Zinciri	Akıllı sözleşmeler, izlenebilirlik, Maersk TradeLens	-
10	-	ARA SINAV	-
11	Yeşil Lojistik ve Sürdürülebilirlik	Karbon azaltımı, AI destekli sürdürülebilir rota	-
12	Etik, Veri Gizliliği ve AI Zorlukları	Algoritmik önyargı, iş kaybı, yasal çerçeve	-
13	Vaka Çalışmaları ve Gerçek Dünya Uygulamaları	Amazon, DHL, FedEx, Alibaba AI uygulamaları	-
14	Gelecek Trendleri	Otonom araçlar, kuantum AI, akıllı ağlar	-
15	-	Gelecekteki Eğilimler ve Ders Özeti	-
16	-	FİNAL	-
17	-	FİNAL	-

KAYNAKLAR
Dr. Gökhan EĞİLMEZ (2024), Sürdürülebilir Akıllı Lojistik Sürdürülebilirlik ve Teknoloji Entegrasyonu. Duvar Yayınları
Endüstri 4.0, Lojistik 4.0, Yapay Zeka ve Kullanıcı Analitiği Perspektifinde Dijitalleşme Kriter Yayınları, Ed. Prof. Dr. Haluk Soyuer. Kriter Yayınları

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirmesi	Etkinlik Sayısı	Katkı Yüzdesi	Açıklama	Sınav Yapılma Şekli
Ara Sınav (Vize)	1	30		Klasik Sınav
Kısa Sınav	1	20
DÖNEM SONU- Sınavı (Final)	1	50		Klasik Sınav
TOPLAM	3	100

(0) Etkisiz	(1) En Düşük	(2) Düşük	(3) Orta	(4) İyi	(5) Çok İyi
0	1	2	3	4	5

BİLGİ
Kuramsal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Lojistik Yönetimi alanına ilişkin temel kavram ve kuramları açıklar.						5

BİLGİ
Olgusal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Lojistik Yönetimi alanındaki kavram ve olguları, Sosyal Bilimlerin diğer alanları ile ilişkilendirir				3
2	Alanındaki olgular hakkında bilimsel ve disiplinler arası araştırma yapabilir.					4

BECERİLER
Bilişsel
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Geçmişten günümüze ticaret ve lojistik – taşımacılık yönetimi arasında kavramsal ve kuramsal bağlantılar kurar ve geleceğe yönelik öngörüler geliştirir					4

BECERİLER
Uygulamalı
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Lojistik Yönetimi alanına ilişkin olguları incelemek için kaynak taraması yapabilir ve edindiği bilgileri çalışmalarında kullanabilir.						5
2	Güncel teknolojiyi kullanarak alanındaki olgular hakkında betimsel ve keşifsel araştırmalar yapabilir ve edindiği bilgileri çalışmalarında kullanabilir.						5

YETKİNLİKLER
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Alanıyla ilgili bir çalışmayı disiplin ve sorumluluk çerçevesinde kendi başına üstlenir ve sonuçlandırır.						5
2	Alanıyla ilgili bir ekip çalışmasında lider veya ekip üyesi olarak çeşitli görevler üstlenebilir ve bunları eksiksiz yerine getirir.						5

YETKİNLİKLER
Öğrenme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Lojistik Yönetimi alanına ilişkin bilgi ve bulguları sebep-sonuç ilişkisi ve eleştirel yaklaşım çerçevesinde analiz eder						5
2	Lojistik Yönetimi alanına dair kuramsal veya uygulamadaki boşlukları tanımlar ve çözüm önerileri getirir.						5
3	Lojistik Yönetimi alanına dair bilgileri hedeflediği meslekte nasıl kullanacağı hakkında fikirler üretir					4

YETKİNLİKLER
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Lojistik Yönetimi alanına dair bilgileri etkili sunum ve iletişim teknikleri kullanarak aktarır.						5
2	Lojistik Yönetimi alanına ilişkin bilgileri proje, etkinlik ve sosyal sorumluluk faaliyetlerine yöneltebilir.					4
3	Yabancı dilde kaynak taraması yapabilir, gündemi takip edebilir ve yazılı-sözlü çalışmalar üretebilir.					4

YETKİNLİKLER
Alana Özgü Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Kaynaklardan edindiği bilginin işlenmesi ve aktarılmasında toplumsal, kültürel, bilimsel ve etik değerlere saygılı hareket eder.						5
2	Yaşamboyu öğrenme ilkesi çerçevesinde alanla ilgili güncel gelişmeleri takip eder ve çalışmalarını yönlendirir.						5

DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri İş Yükü
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri	Etkinlik(hafta sayısı)	Süresi(saat sayısı)	Toplam İş Yükü
Ders	14	3	42
Derse Ön Hazırlık ve Ders Sonrası Pekiştirme	1	28	28
Arazi Çalışması	0	0	0
Grup Çalışması / Ödevi	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Okuma	5	10	50
Ödev	0	0	0
Proje Hazırlama	0	0	0
Seminer	0	0	0
Staj	0	0	0
Teknik Gezi	0	0	0
Web Tab. Öğrenme	0	0	0
Uygulama	1	10	10
Yerinde Uygulama	0	0	0
Mesleki Faaliyet	0	0	0
Sosyal Faaliyet	0	0	0
Tez Hazırlama	0	0	0
Alan Çalışması	0	0	0
Rapor Yazma	0	0	0
Final Sınavı	1	1	1
Final Sınavı Hazırlığı	1	22	22
Ara Sınav	1	1	1
Ara Sınav Hazırlığı	1	20	20
Kısa Sınav	1	1	1
Kısa Sınav Hazırlığı	1	5	5
TOPLAM	27	0	180