Geri Dön

Extended flexible capacity planning methodology with flight network contribution to the airline fleet assignment problem

Havayolu filo atama problemine uçuş ağı katkısı ile genişletilmiş esnek kapasite planlama metodolojisi önerisi

  1. Tez No: 812637
  2. Yazar: YUSUF ENKİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. VİLDAN ÖZKIR, DOÇ. DR. CEYDA ŞEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Havayolu kapasite planlaması, değişen koşullara uyum sağlayabilen esnek metodolojilere ihtiyaç duyar. Havayolu endüstrisi yüksek maliyetler ve gelirlerle karakterize edildiğinden, risk ve varlık yönetimi önemli unsurlardır. Endüstri, büyük sabit maliyetlere ve talebin dalgalanma özelliğine sahip olması nedeniyle Covid-19 salgını gibi dış etkilere özellikle duyarlıdır. Bu durum neredeyse tüm havayolu taşıyıcılarının mali durumları üzerinde önemli bir etkiye neden olmakla birlikte kısa ve uzun vadeli hedefleri yeniden değerlendirme ihtiyacını ortaya çıkarmıştır. Havayolu taşıyıcıları, kapasite seviyelerini hızlı ve maliyet etkin bir şekilde değiştirebilme yeteneğiyle daha duyarlı hale getirmek için mali yapılarının esnekliğine odaklanmaktadır. Bu çalışma, havayolu şirketlerine yönelik esnek kapasite planlaması için kapsamlı bir iki aşamalı metodoloji sunmaktadır. Metodoloji, havayolu filo kararlarını, yolcu talebini ve ağ katkısını dikkate alarak etkili ve uyumlu kapasite yönetimini sağlamayı hedeflemektedir. Metodolojinin ilk aşaması, Uluslararası Hava Taşımacılığı Birliği (IATA) ve EUROCONTROL tahmin verilerinden yararlanarak destinasyonlara yönelik kalkış sayılarını tahmin etmek için senaryolar oluşturur. Bu tahminler, nüfus, gelir, rota, havalimanı ve bağlantı gibi çeşitli ülke ve havayolu faktörlerini içermektedir. Nötr trafik beklentilerini yansıtan Temel senaryo en olası olarak kabul edilmektedir. Düşük senaryo, COVID-19 varyantlarının kalıcı etkileri, yüksek enerji fiyatları gibi potansiyel riskleri ve yolcuların uçmaya olan isteğinde olası uzun vadeli bir azalmayı dikkate almaktadır. Yüksek senaryo, Düşük veya Temel senaryolara göre artan talep, güçlü büyüme ve olumlu piyasa koşullarını içeren iyimser bir görünümü temsil eder. İkinci aşama, istenen uçak kullanım oranına ve senaryo tahminlerine göre filo envanterinde gereken uçak sayısını belirler ve filo atamalarını yapar. Amaç, tüm uçuş ağını dikkate alarak uçuş planını kar maksimizasyonunu sağlayacak şekilde atamaktır. Filo atama problemi, havayolu uçuş ağı katkısı etkisi ve bağlantı ağı temelli filo atama modeli temelinde, belirlenen senaryolar için en optimal filo atama sonucunu elde etmeyi hedefler. Metodoloji, Karma Tamsayılı Lineer Programlama modeli kullanılarak uygulanır ve örnek veri setleriyle performans testleri gerçekleştirilir. Bu çalışmada kullanılan veriler gerçek bir havayolu taşıyıcısından elde edilmiştir. Analiz kısmında şirketin kâr zarar durumuna en büyük etkisi bulunan geniş gövdeli uçaklar üzerinde çalışma yapılmıştır. Bu çalışma için gerekli data firmanın bugüne kadarki en geniş uçuş ağına sahip olduğu 2019 yılından alınmıştır. Yapılan testlerden çıkarılan temel sonuç, Ağ Katkısı etkisinin %0,15'lik önemli bir finansal iyileşmeye yol açtığıdır. 2019 yılında %3,1 olan havayolu endüstrisi ortalama net kâr marjının 2023 yılında %0,6'ya düşmesi beklenmektedir ve ortaya konan iyileşme bu minvalde dikkate değerdir. Önerilen metodolojinin sonuçları ve katkıları detaylı bir şekilde sunulmakta ve gelecekteki çalışmalar için önerilerde bulunulmaktadır.

Özet (Çeviri)

Airline capacity planning necessitates adaptable methodologies that can adjust to changing conditions. The airline industry is marked by high costs and revenues, making risk and asset management crucial. The industry is particularly susceptible to external shocks, such as the Covid-19 pandemic, due to the large fixed costs of aircraft ownership and the fluctuating nature of demand. This has led to a significant impact on the financial situation of nearly all airline carriers and the need to re-evaluate both short-term and long-term objectives. Airline carriers are focusing on increasing the flexibility of their cost structures to make capacity levels more responsive with the ability to quickly and cost-effectively. This study introduces a comprehensive two-phase methodology for the flexible capacity planning of airline companies. The methodology takes into account various factors, including airline fleet decisions, passenger demand, and network contribution, to ensure effective and adaptable capacity management. The first phase of the methodology generates scenarios for estimating departure counts to destinations by utilizing data from the International Air Transport Association (IATA) and EUROCONTROL forecasts. These forecasts incorporate various country-related and airline-related factors, including population, income, routes, airports, and connectivity. The Base scenario, which portrays neutral traffic expectations, is considered the most probable. The Low scenario takes into account potential downside risks, such as the lasting effects of COVID-19 variants, economic risks of high energy prices, and a potential long-term decrease in the public's willingness to fly. The High scenario represents an optimistic outlook with increased demand, stronger growth, and favorable market conditions compared to the Low or Base scenarios. The second phase determines the required number of aircraft in the fleet inventory, according to the desired aircraft utilization rate and scenario estimates, and makes fleet assignments. The aim is to assign the flight plan in a way that maximizes profit by considering the entire flight network. The fleet assignment problem aims to achieve the most optimal fleet assignment result for the scenarios determined, based on the airline network contribution effect and a connection network-based fleet assignment model. The methodology is implemented using a Mixed Integer Linear Programming model and performance tests are conducted using sample data sets. The data utilized in this study is acquired from a real airline carrier. In the analysis section, a study has been conducted on wide-body aircraft, which have the greatest impact on the company's profit-loss situation. The necessary data for this study is obtained from the year 2019 when the company has its largest flight network up to the present. The main conclusion drawn from these tests is that the inclusion of the Network Contribution effect led to a significant financial improvement of 0,15%. The airline industry's average net profit margin, which is 3.1% in 2019, is expected to decrease to 0.6% in 2023, and the improvement achieved in this regard is significant. The results and contributions of the proposed methodology are presented in detail, along with recommendations for future studies.

Benzer Tezler

  1. Hücresel imalat sistemleri tasarımı ve uygulaması

    Başlık çevirisi yok

    ALAETTİN VARDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. MEHMET TANYAŞ

  2. İmalat kaynakları planlaması

    Manufacturing resources planning

    SAADET YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. AHMET FAHRİ ÖZOK

  3. Facility location capacity acquisition and technology selection models for manufacturing strategy planning

    Üretim stratejisi planlama için yer seçimi kapasite satın alma ve teknoloji seçimi modelleri

    VEDAT VERTER

  4. Esnek üretim sistemlerinde çizelgeleme

    Flexible manufacturing systems scheduling

    SERAP AKKUŞ TUNCER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. AYHAN TORAMAN

  5. Esnek üretim sistemlerinde çizelgeleme

    Başlık çevirisi yok

    ŞAKİR ÇİBER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    PROF.DR. GÜNEŞ GENÇYILMAZ