Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız:
http://hdl.handle.net/11452/11045
Başlık: | Yapay zekâ yöntemleriyle havalimanlarında personel planlaması |
Diğer Başlıklar: | Personnel planning in airports by artificial intelligence methods |
Yazarlar: | Öztürk, Nursel Meriç, Emre Bursa Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı. 0000-0002-5003-0713 0000-0002-9835-0783 |
Anahtar kelimeler: | Personel planlama Personnel planning Havalimanı Yapay zekâ Airport Artificial intelligence Artificial neural network Yapay sinir ağları |
Yayın Tarihi: | 26-Eyl-2019 |
Yayıncı: | Bursa Uludağ Üniversitesi |
Atıf: | Meriç, E. (2019). Yapay zekâ yöntemleriyle havalimanlarında personel planlaması. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Bursa Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. |
Özet: | 20. yüzyılın ilk yıllarında yeni doğan bir kavram olan sivil havacılık, diğer ulaşım metotlarına göre daha hızlı olması nedeniyle, en fazla gelişme gösteren faaliyetlerden biri olmuştur. Dünyadaki gelişime paralel olarak Türkiye’de de sivil havacılığa yönelik hizmetler önem kazanmıştır. Türkiye’nin yükselen ekonomik durumu ve turizmi, coğrafi olarak kavşak noktasında bulunması gibi etkenler sivil havacılık faaliyetlerinin son yıllarda giderek artmasını sağlamıştır. Sivil havacılık kapsamında, Türkiye’de bulunan havalimanlarının işletilmesi ve hava seyrüsefer hizmetleri Devlet Hava Meydanları İşletmesi (DHMİ) tarafından verilmektedir. Bir kamu iktisadi teşebbüsü olan DHMİ bu hizmetlerini ulusal ve uluslararası standartlar dahilinde “verimlilik ve kârlılık” ilkeleri doğrultusunda vermektedir. Bu ilkelerin uygulanabilmesi etkin bir personel politikasıyla mümkün olabilmektedir. Tez çalışmasında, etkin personel politikasının gereği olarak DHMİ bünyesindeki bazı havalimanlarında hizmet veren birimlerin adam-saati bulunmuş; daha sonra yıllık uçak sayısı, yıllık yolcu sayısı, terminal büyüklüğü, havaalanı büyüklüğü ve çalışma sistemi gibi kriterler belirlenerek Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemiyle her havalimanındaki birim için adam-saatler tahmin edilmiştir. Geliştirilen YSA modeli ile gelecek yıllarda değişim gösteren yolcu ile uçak sayısı ve terminal büyüklüğü gibi etkenlerin gerektireceği personel sayısı hızlı ve tutarlı bir şekilde bulunabilecektir. In the first years of 20th century, civil aviation as a newborn concept, has been one of the most progressive activities since it is faster than other transportation methods. In parallel to development in the world, services for civil aviation has gained importance in Turkey as well. The factors such as Turkey’s rising economics status and tourism, presence in the geographical crossroads, lead to improve civil aviation activities gradually. Within the scope of civil aviation, the operation of airports and air navigation services in Turkey are provided by State Airports Authority (DHMİ). DHMİ, a state-owned company, provides these services in accordance with the principles of “efficiency and profitability” under national and international standards. The implementation of these principles is possible through an effective personnel policy. In the thesis study, as a requirement of an effective personnel policy, man-hours of the units operating in some airports within DHMİ were calculated, then by determining criteria such as annual number of airplanes, annual number of passengers, terminal size, airport size and working system, man-hours were estimated for each unit via method of Artificial Neural Networks (ANN). With the developed ANN model, the number of personnel number which will be necessary under the factors that may be changed in the future years such as the number of passengers and aircraft and the size of the terminal can be determined quickly and accurately. |
URI: | http://hdl.handle.net/11452/11045 |
Koleksiyonlarda Görünür: | Fen Bilimleri Yüksek Lisans Tezleri / Master Degree |
Bu öğenin dosyaları:
Dosya | Açıklama | Boyut | Biçim | |
---|---|---|---|---|
604944.pdf | 4.01 MB | Adobe PDF | Göster/Aç |
Bu öğe kapsamında lisanslı Creative Commons License