Yeniden uçuş çizelgelemede uçuşların veri madenciliği ile analizi ve bir karar destek sistemi önerisi
Analysing flights with data mining and decision support system application in flight schedule recovery
Yazar: NEVRA YAMAN
Danışman: DOÇ. DR. HATİCE EDİZ ATMACA
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Son yıllarda havacılık sektöründe artan rekabet ile birlikte havayolu şirketleri operasyonlarını daha verimli şekilde yönetmeye yönelmişlerdir. Havayolunda çizelgeleme faaliyetleri uçuş çizelgeleme, uçak çizelgeleme, ekip çizelgeleme ve beklenmedik olayların yönetimi olarak dört aşamada gerçekleştirilmektedir. İlk üç aşamada, sistem için uygulanabilir bir uçuş çizelgesi meydana getirilmekte ve son aşamada ise uçuşların gerçekleşmesi esnasında ortaya çıkan aksaklıklara çözüm aranmaktadır. Havayolu şirketleri uçuşlarda ortaya çıkan aksaklıklarda ciddi bir zaman kaybı ve maliyet kısıtı ile karşılaşmaktadır. Uçuş aksaklıkları yönetiminin en zor tarafı, uzun dönemler boyunca geliştirilen planların dakikalarla ifade edilebilecek bir süre içerisinde yeniden çizelgelenmesi zorunluluğudur. Uçuş aksaklıkları ortaya çıktığında, yeniden çizelgeleme durumunda, şirketlerin geleneksel yöntemlere, sezgilere ya da deneyime dayalı kararlar vermeleri ve operasyonlardaki ayrıntıların fazlalığı kararı olumsuz yönde etkilemektedir. Yapılan çalışmada, yeniden çizelgeleme sürecinde; risk faktörlerini belirlemek, anlamlı veriye kolayca ulaşmak ve karar vermeye yardımcı olmak üzere uçuşlar için gecikme tahmini yapılması amacıyla veri madenciliği algoritmaları kullanılmış ve elde edilen sonuçlar, kullanıcıya karar desteği sağlamak için hazırlanan karar destek sistemine aktarılmıştır.Böylece, içeriden ya da dışarıdan gelen etkiler sonucu bozulan çizelgeyi düzeltmek ya da geçmiş verilerin yorumlanmasıyla çizelge bozulmadan önlem almak üzere havayolu operasyon kontrol merkezinde karar vericilere yardımcı olacak, sınıflandırma ve karar destek sistemlerini içeren bir uygulama çalışması gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
With the increasing competition in the aviation industry in recent years, airline companies have tended to manage their operations more efficiently. Airline scheduling activities are carried out in four stages as flight scheduling, aircraft scheduling, crew scheduling and disruption management. In the first three stages, a feasible flight schedule is created for the system, and in the last stage, solutions are sought for the problems that arise during the flight. Airline companies face a serious loss of time and cost constraints in flight disruptions. The most difficult aspect of flight disruption management is the requirement to reschedule plans developed over long periods in a few minutes. When flight disruptions occur, in the case of rescheduling, companies make decisions based on traditional methods, intuition or experience, and the excess of details in operations negatively affects the decision. In the study, in the rescheduling process related to flight disruptions in the airline company; data mining algorithms were used to determine the risk factors, to easily access meaningful data and to make an estimation of delays for flights to help decision making. Data mining was provided to predict flight delays and decision support system receives results for helping decision maker in rescheduling by extracting meaningful new information from historical data. Thus, it was ensured that necessary precautions could be taken by foreseeing both actual and potential delays while monitoring the flights by using classification and decision support system.