Havacılık sektöründe bir talep tahmini ve filo atama çalışması
A demand forecasting and fleet assignment study in the aviation industry
Yazar: GİZEM KAYRAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM UZUN ARAZ
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Box-Jenkins = Box-Jenkins ; Filo atama problemi = Fleet assignment problem ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Matematiksel modelleme = Mathematical modelling ; Talep tahmini = Demand estimation ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Zaman serileri analizi = Time series analysis

Özet:
Küresel hava yolu endüstrisinin dünya ekonomisinde büyük bir önemi bulunmakta, her yıl milyonlarca insanın hayatında belirleyici bir rol oynamaktadır. Havacılık sektörü turizm ve sanayi sektörleriyle yoğun olarak iş birliği içinde olması sebebiyle diğer sektörlere kıyasla ekonomik değişimlerden ve uluslararası gelişmelerden daha kolay etkilenmektedir. 2020 yılında küresel salgın olarak ilan edilen Koronavirüs Hastalığı, önceki krizleri ardında bırakarak havacılık endüstrisine büyük bir şok yaşatmıştır. Ülke bazında uygulanan seyahat kısıtlamaları ve yolcu talebindeki benzeri görülmemiş düşüş, çoğu hava yolu şirketinin faaliyetlerini durdurmaya yol açmış, bazı hava yolu şirketlerini ise iflas noktasına sürüklemiştir. Sektör hızla toparlanmaktadır ancak henüz 2019 yılı seviyelerine dönülememiştir. Böyle hassas bir endüstride olası bir kriz dönemi ve kriz dönemi sonrası toparlanma sürecinin iyi bir planlama süreci ile yürütülmesi gerektiği ortadadır.
Bu tez çalışması ile kriz dönemi ve kriz dönemi sonrası hava yolu operasyonlarının planlanması için hava yolu yöneticilerine yardımcı olacak bir karar destek sisteminin oluşturulması amaçlanmıştır. Önerilen karar destek sisteminde hava yolu planlama süreçlerinin tüm adımlarında yer alan ve süreci belirleyen yolcu sayılarının tahmin edilmesi ve tahminlenen döneme göre filo atama probleminin çözülmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve Box-Jenkins yöntemi olan SARIMA modeli ile yolcu sayıları tahmin edilmiştir. Kullanılan veri setinde daha iyi performans gösteren Box-Jenkins yöntemi ile örneklem dışı öngörü yapılmıştır. Ardından, elde edilen öngörüler girdi olarak kullanılarak günlük hava yolu kazancını enbüyükleyen filo ataması matematiksel modeli geliştirilmiştir. Modelleme sonucunda haftalık uçuş-filo çizelgeleri ve hava yolu kazancı elde edilmiştir. İncelenen uçuş firmasının analiz periyodu boyunca yaptığı gerçek filo atama sonuçları ile önerilen karar destek sisteminden elde edilen filo atama sonuçları kazanç kriteri açısından karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, önerilen karar destek sisteminin yolcu sayısı tahminlemede ve filo ataması problemini çözümünde etkin olduğu ortaya konulmuştur.

Abstract:
The global airline industry has a great significance in the world economy and plays a crucial role in the lives of millions of people every year. The aviation industry is more easily affected by economic changes and international developments compared to other sectors due to its intense cooperation with the tourism and industrial industries. Announced in 2020 as a global pandemic, the Coronavirus Disease has left the previous crisis behind and caused a great shock to the aviation industry. The travel restrictions applied on a country basis and the unprecedented decline in passenger demand have caused many airlines to stop their operations and forced some airlines to the bankruptcy level. The industry is recovering rapidly but has not yet returned to 2019 levels. In such a sensitive industry, it is obvious that a potential crisis period and the post-crisis recovery period should be carried with a good planning process.
The aim of this thesis is to create a decision support system to assist airline managers in planning airline operations during and after the crisis period. In the proposed decision support system, it is aimed to forecast the number of passengers, which is involved in all steps of airline planning processes and determines the process, and to solve the fleet assignment problem according to the forecasted period. In this regard, Long Short-Term Memory (LSTM) and Box-Jenkins method of SARIMA model were used to forecast the number of passengers. Out-of-sample forecasting was performed with the Box-Jenkins method, which performs better in the data set used. Then, a fleet assignment mathematical model that maximizes the daily airline profit was developed by using the obtained predictions as input. As a result of the modelling, weekly flight-fleet schedules and airline earnings were obtained. The actual fleet assignment results of the flight company during the analysis period and the fleet assignment results obtained from the proposed decision support system are compared in terms of the profit criterion. The analyses revealed that the proposed decision support system is efficient in forecasting the number of passengers and solving the fleet assignment problem.