Geri Dön

Hava yolları uçuş ekibi ihtiyacının makine öğrenmesi ve zaman serisi modelleri ile tahmini

Forecasting airline flight crew needs using machine learning and time series models

PDF İndir

  1. Tez No: 968107
  2. Yazar: KAAN TOPRAK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR ŞEVİK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 137

Özet

Covid-19 pandemisinden en çok etkilenen sektörlerin başında havayolu taşımacılığı gelmesine rağmen dünya ekonomisi açısından vazgeçilmez bir konumda bulunmaktadır. Son dönemlerde salgın hastalıklar ve terör olayları nedeniyle zaman zaman ekonomik krizler yaşanmıştır. Pandeminin etkisiyle dünyada çoğu havayolu şirketi küçülmeye gitmesine rağmen uzun vadede büyümesini sürdürmektedir. Pek çok havayolu şirketi için mevcut sefer sayıları ile pandemi öncesi sefer sayıları birbirine benzerlik göstermektedir. Pandeminin hayatımıza girmesiyle birlikte yolcu taşımacılığının yanı sıra havacılıkta kargo taşımacılığı da büyük önem kazanmıştır. Kargo seferlerine artan talep neticesinde uçak sefer sayılarında ki artış açıkça gözükmektedir. Tüm havayolu şirketleri için artan talepler karşısında uçucu ekip ihtiyacı temel sorun olmuştur. Havayolu şirketleri bu sorunu çözmek için çeşitli çalışmalar yürütmektir. Yapılan çalışma ile hava yolları için gelecek yıllarda oluşacak ekip ihtiyacı sayısını en etkin şekilde tahminlemesi hedeflenmektedir. Bu projenin amacı, aşağıdaki çıktıları doğru bir şekilde gerçekleştirmek için makine öğrenmesi yardımıyla bir karar destek sistemi kurarak milli bayrak taşıyıcı havayolu şirketi olan Türk Hava Yolları'nın gelecek yıllar için ekip ihtiyacını tespit etmektir. Ekip ihtiyacı sayısının tahmin edilmesi ile birlikte, gelecek yıllarda üretim saati, uçak sayısı ve destinasyon vb. değişkenler arttığında, uçuş operasyonlarının tam zamanlı ve eksiksiz olarak gerçekleştirilebilecek, yılın herhangi bir zamanında gelecek olan kargo, charter vb. ek gelir olan seferlerin sorunsuz bir şekilde icra edilebilecek, geçmişe dayalı olarak oluşturulan nöbetçi ekip sayılarının kullanım oranları incelenerek geleceğe yönelik daha optimal sayıda nöbet tahminleyerek hem gereksiz yere açılan nöbet maliyetinden tasarruf etmek hem de mevcut bulunan ekiplerin daha optimal kullanımını sağlanacaktır. Projede birbirini takip eden üç temel adımdan oluşacaktır. Bunlardan ilki Ekip Planlama Başkanlığı sistemlerinden veri elde etmektir. Şu an kullanılan planlama sistemi geçmişe dönük verileri raporlar halinde planlamacıya sunabilmektedir. Veri elde etmek herhangi bir paket programa ya da kütüphaneye ihtiyaç bulunmamaktadır. Diğer bir adım ise, veri analizidir. Bu adımda elde edilen veri üzerinde Python yazılım dili kullanılarak veri madenciliği işlemleri yapılacaktır. Bu işlemlerin sonucunda analize hazır hale gelecek olan veri üzerinde farklı makine öğrenmesi algoritmaları uygulanacaktır. Uygulanan algoritmalar sonucu elde edilen sonuçlardan en optimal sonucu veren algoritma seçilecektir. Projenin son adımı ise kullanıcılar için arayüz oluşturmak olacaktır. Proje tamamlandıktan sonra elde edilecek yazılım planlamacıların kullanımına sunulacaktır. İlgili kişiler yapacakları çalışmalar ile gelecek yıllar için gerekli ekip sayısını tahmin edecek ve bu hedef doğrultusunda yeni ekipler istihdam edilecek, mevcut ekiplere ihtiyaçlar dahilinde eğitimler planlanarak terfi edilmesi ve gerekli görülen ihtiyacın giderilmesi sağlanacaktır. Tezde yer alan veri seti ve analiz çıktıları, Türk Hava Yolları gizlilik politikaları ve etik prensipleri gereği değiştirilmiş, anonimleştirilmiş veya temsili şekilde sunulmuştur. Sunulan içerikler, tez çalışmasının bilimsel geçerliliğini etkilemeyecek şekilde hazırlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Although airline transportation is one of the sectors most affected by the Covid-19 pandemic, it is indispensable for the world economy. In recent times, economic crises have occurred from time to time due to epidemics and terrorist attacks. Although most airline companies in the world have downsized due to the effect of the pandemic, they continue to grow in the long run. With the introduction of the pandemic into our lives, cargo transportation in aviation has gained great importance as well as passenger transportation. In the face of increasing demands for all airline companies, the need for flight crew has been the main problem. Airline companies are carrying out various studies to solve this problem. The aim of this project is to determine the team need for the coming years by establishing a decision support system with the help of machine learning in order to correctly realize the following outputs. Along with the estimation of the number of crew needs, when variables such as production hours, number of aircraft and destination increase, flight operations will be able to be carried out full-time and completely in the coming years, Cargo, charter, etc. flights with additional income that will arrive at any time of the year will be carried out without any problems, by examining the usage rates of the number of sentry teams created based on the past, a more optimal number of shifts will be estimated for the future, thereby saving the cost of unnecessary shifts and ensuring a more optimal use of the existing teams. The project will consist of three successive basic steps. The first of these is to obtain data from the Crew Planning Presidency systems. The currently used planning system can present historical data to the planner in the form of reports. There is no need for any package program or library to obtain data. Another step is data analysis. Data mining operations will be performed using Python software language on the data obtained in this step. As a result of these processes, different machine learning algorithms will be applied on the data that will be ready for analysis. The algorithm that gives the most optimal result will be selected from the results obtained as a result of the applied algorithms. The last step of the project will be to create an interface for users. After the project is completed, the software will be made available to the planners. The relevant persons will estimate the number of teams required for the coming years through their studies and in line with this target, new teams will be employed, training will be planned for existing teams as needed, they will be promoted and the necessary needs will be met. The dataset and analysis outputs presented in this thesis have been modified, anonymized or represented symbolically in accordance with the Turkish Airline's confidentiality policies and ethical principles. The presented content has been prepared in a way that does not compromise the scientific validity of the study.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    384853

    Denizcilik ve havacılıkta ekip yönetiminin karşılaştırılması

    The comparison of crew resource management in maritime and aviation

    MURAT GEZERAVCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CEMİL YURTÖREN

  2. Tez No

    465947

    Uçuş operasyonlarında yakıt verimliliği ve çevresel etkilerin azaltılması için sürekli alçalma yaklaşması önerisi

    Continuous descent approach recommendation for fuel efficiency and reducing environmental impacts in flight operations

    KAMİL PEHLİVANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Sivil HavacılıkTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Sivil Havacılık Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YILDIRIM SALDIRANER

  3. Tez No

    734285

    Does flight crew work motivation and enthusiasm change with increasing tenure?: The case of Turkish Airlines

    Uçuş ekiplerinin iş motivasyonu ve şevki, artan iş tecrübesi ile birlikte değişir mi?: Türk Hava Yolları özelinde bir çalışma

    ERDEM ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Sivil Havacılıkİbn Haldun Üniversitesi

    Hava Taşımacılığı Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜMEYYE KUŞAKCI

  4. Tez No

    475807

    Aviation safety and information systems: Flight crew perspective

    Havacılık güvenliği ve bilgi sistemleri: Uçuş ekibi bakış açısı

    HASAN ERSER DAŞARGÖL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilim ve TeknolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FERKAN KAPLANSEREN

  5. Tez No

    796046

    Sivil havacılık sektöründe kabin ekiplerinin yaşadığı sorunlar ve çözüm önerileri: Türk Hava Yolları örneği

    The problems faced by cabin crews in the civil aviation sector and resolution advisory: The case of Turkish Airlines

    FİGEN ALTAKRITI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Sivil Havacılıkİstanbul Rumeli Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA KARA

Geri Dön