Normal view MARC view ISBD view

Havacılık sektöründe ikram yükleme planlarının ve ikram yükleme lokasyonlarının optimizasyonu / Seren Bilge Yılmaz ; thesis advisor Eda Yücel.

By: Yılmaz, Seren Bilge [author].
Contributor(s): Yücel, Eda [advisor] | TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Enstitüsü.
Material type: materialTypeLabelBookPublisher: Ankara : TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019Description: v, 47 pages : illustrations ; 29 cm.Content type: text Media type: unmediated Carrier type: volumeOther title: Optimizing onboard catering loading locations and plans for airlines [Parallel title].Subject(s): Tezler, Akademik | Tesis yer seçimi | Parti boyutlandırması | İkram yükleme planları | Havayolu operasyonları | Tabu arama | Dinamik programlama | Facility location | Snack loading plans | Lot sizing | Airline operations | Tabu search | Dynamic programmingOnline resources: Ulusal Tez Merkezi Dissertation note: Tez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Ağustos 2019 Summary: Havayolları, ücretsiz veya ücretli olarak servis edilen ve uçuş sırasında uçuş süresine bağlı olarak değişen ikram hizmetleri sunar. Bu ikramlar, havayolu şirketleri ile anlaşması olan gıda dağıtım şirketleri tarafından hazırlanır ve tercihen uçuştan hemen önce uçağa yüklenir. Ancak, yükleme işlemi zaman ve işgücü gerektirdiğinden, her uçuştan hemen önce o uçuşun kalkış havalimanında yeterli miktarda ikram bulundurmak maliyetli olmaktadır. Bu nedenle, havayolu şirketleri önceden belirlenmiş havalimanlarında ikram yüklemesi gerçekleştirmektedir. Genel olarak, yükleme noktaları (havaalanları) normal veya çapraz olmak üzere iki çeşittir. Normal yükleme noktalarında ikramlar uçaklara sadece yükleme maliyeti içerecek şekilde doğrudan yüklenebilmektedir. Çapraz yükleme noktalarında ise, ikramların yükleme işleminden önce bir normal yükleme noktasından taşınması gerektiğinden çapraz yükleme noktalarında yükleme yapıldığında ek taşıma maliyeti oluşmaktadır. Uçaklar bir uçuşta sonraki uçuşlarına ait ikramları da taşıyabilmektedir ancak taşınabilecek toplam ikram miktarı uçak kapasitesine ve ikramların raf ömrüne bağlıdır ve uçuşun yakıt maliyetini artırmaktadır. Uçuş planı dinamik olarak değiştiğinden; havayolları, belirlenen uçuş planına ve her uçuşta tüketilecek tahmini ikram miktarına bağlı olarak, her sezondan önce normal ve çapraz yükleme noktalarını belirler. Bu çalışmada, belirli bir planlama çevreni için verilen uçuş planı ve her ikram türü için uçuşlardaki tahmini talep miktarları için normal ve çapraz yükleme noktalarının belirlenmesi ve sezonluk ikram yükleme planlarının hazırlanması problemi ele alınmaktadır. Amaç; uçuşlar için tahmini talep tam olarak karşılanacak şekilde, normal ya da çapraz yükleme noktası açma maliyetlerini, ikram yükleme maliyetlerini, çapraz yükleme için nakliye maliyetlerini ve uçak yakıt maliyetlerini içeren toplam operasyonel maliyetleri en küçüklemektir. Problemde, uçak ikram kapasiteleri ve her bir ikram çeşidinin raf ömrü dikkate alınmalıdır. Çalışmamız kapsamında, öncelikle problem için bir karma tamsayılı programlama formülasyonu geliştirilmiştir. Fakat problem boyutu büyüdükçe, matematiksel formülasyon ile makul sürede iyi çözümler elde etmek mümkün olmadığından dolayı, gerçek boyutlu problem örneklerini çözmeye yönelik olarak tabu arama algoritmasına ve dinamik programlama yaklaşımına dayalı bir hibrit çözüm yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin performansları, Türkiye'de tanınmış bir havayolu şirketinden alınan gerçek problem örnekleri üzerinde analiz edilmiş, ikram yükleme noktalarının belirlenmesi ve sezonluk ikram yükleme planlarının hazırlanması için sistematik bir yaklaşımın kullanılması ile elde edilecek kazanımlar gösterilmiş ve karar vericiler için iç görüler sunulmuştur.Summary: Airlines serve complimentary or for-purchase in-flight meals that vary depending on the length of the flight. These meals are prepared by airline catering companies and are ideally loaded just before the flight. However, as the loading process takes time and effort and it is costly to have required amount of meal at the departure airport just before each flight, airline companies carry out catering loading at predetermined airports. In general, the catering loading sites, i.e., airports, can be classified into two types as normal or cross loading sites. At the normal loading sites, the catering can be loaded directly to the aircraft with a fixed loading cost and a variable handling cost that depend on the loaded amount and personnel cost at the corresponding location. At the cross loading sites, the catering should be transported from a catering facility before the loading operation, incurring an additional transportation cost. During a flight, an aircraft may carry the catering demand of next flights. The total amount of catering carried during a flight depends on the shelf life of the catering and the aircraft capacity and affects the fuel consumption during the flight. Although the flight plan might change dynamically, airlines determine catering loading sites before each flight season based on the established flight plan and estimated amount of catering consumed during each flight. In this study, given the flight plan of an airline for a specified planning horizon with the estimated demand for each catering type at each flight, we address the problem of determining the locations of normal and cross loading sites. The objective is to minimize total operational costs that include fixed costs of opening normal or cross loading sites, fixed and variable costs of loading, transportation costs for cross loading, and additional aircraft fuel costs that depend on the catering load of the aircraft, such that the estimated catering demand for each flight is fully met. The aircraft catering capacity limits and life time for each catering type should be considered. We first develop a mixed integer programming formulation for the problem. As the planning horizon gets larger, it is not possible to obtain good solutions by the mathematical formulation in reasonable time. Therefore, we propose a hybrid solution approach based on a tabu search algorithm and dynamic programming approach for realistic planning horizons. We analyze the performance of the proposed approaches on realistic problem instances obtained from an airline company based in Turkey.
Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.
    average rating: 0.0 (0 votes)
Item type Current location Collection Call number Copy number Status Date due Barcode
Thesis Thesis Merkez Kütüphane
Tez Koleksiyonu / Thesis Collection
Tezler TEZ TOBB FBE END YL’19 YIL (Browse shelf) 1 Ödünç Verilemez-Tez / Not For Loan-Thesis TZ01046

Tez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Ağustos 2019

Havayolları, ücretsiz veya ücretli olarak servis edilen ve uçuş sırasında uçuş süresine bağlı olarak değişen ikram hizmetleri sunar. Bu ikramlar, havayolu şirketleri ile anlaşması olan gıda dağıtım şirketleri tarafından hazırlanır ve tercihen uçuştan hemen önce uçağa yüklenir. Ancak, yükleme işlemi zaman ve işgücü gerektirdiğinden, her uçuştan hemen önce o uçuşun kalkış havalimanında yeterli miktarda ikram bulundurmak maliyetli olmaktadır. Bu nedenle, havayolu şirketleri önceden belirlenmiş havalimanlarında ikram yüklemesi gerçekleştirmektedir. Genel olarak, yükleme noktaları (havaalanları) normal veya çapraz olmak üzere iki çeşittir. Normal yükleme noktalarında ikramlar uçaklara sadece yükleme maliyeti içerecek şekilde doğrudan yüklenebilmektedir. Çapraz yükleme noktalarında ise, ikramların yükleme işleminden önce bir normal yükleme noktasından taşınması gerektiğinden çapraz yükleme noktalarında yükleme yapıldığında ek taşıma maliyeti oluşmaktadır. Uçaklar bir uçuşta sonraki uçuşlarına ait ikramları da taşıyabilmektedir ancak taşınabilecek toplam ikram miktarı uçak kapasitesine ve ikramların raf ömrüne bağlıdır ve uçuşun yakıt maliyetini artırmaktadır. Uçuş planı dinamik olarak değiştiğinden; havayolları, belirlenen uçuş planına ve her uçuşta tüketilecek tahmini ikram miktarına bağlı olarak, her sezondan önce normal ve çapraz yükleme noktalarını belirler. Bu çalışmada, belirli bir planlama çevreni için verilen uçuş planı ve her ikram türü için uçuşlardaki tahmini talep miktarları için normal ve çapraz yükleme noktalarının belirlenmesi ve sezonluk ikram yükleme planlarının hazırlanması problemi ele alınmaktadır. Amaç; uçuşlar için tahmini talep tam olarak karşılanacak şekilde, normal ya da çapraz yükleme noktası açma maliyetlerini, ikram yükleme maliyetlerini, çapraz yükleme için nakliye maliyetlerini ve uçak yakıt maliyetlerini içeren toplam operasyonel maliyetleri en küçüklemektir. Problemde, uçak ikram kapasiteleri ve her bir ikram çeşidinin raf ömrü dikkate alınmalıdır. Çalışmamız kapsamında, öncelikle problem için bir karma tamsayılı programlama formülasyonu geliştirilmiştir. Fakat problem boyutu büyüdükçe, matematiksel formülasyon ile makul sürede iyi çözümler elde etmek mümkün olmadığından dolayı, gerçek boyutlu problem örneklerini çözmeye yönelik olarak tabu arama algoritmasına ve dinamik programlama yaklaşımına dayalı bir hibrit çözüm yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin performansları, Türkiye'de tanınmış bir havayolu şirketinden alınan gerçek problem örnekleri üzerinde analiz edilmiş, ikram yükleme noktalarının belirlenmesi ve sezonluk ikram yükleme planlarının hazırlanması için sistematik bir yaklaşımın kullanılması ile elde edilecek kazanımlar gösterilmiş ve karar vericiler için iç görüler sunulmuştur.

Airlines serve complimentary or for-purchase in-flight meals that vary depending on the length of the flight. These meals are prepared by airline catering companies and are ideally loaded just before the flight. However, as the loading process takes time and effort and it is costly to have required amount of meal at the departure airport just before each flight, airline companies carry out catering loading at predetermined airports. In general, the catering loading sites, i.e., airports, can be classified into two types as normal or cross loading sites. At the normal loading sites, the catering can be loaded directly to the aircraft with a fixed loading cost and a variable handling cost that depend on the loaded amount and personnel cost at the corresponding location. At the cross loading sites, the catering should be transported from a catering facility before the loading operation, incurring an additional transportation cost. During a flight, an aircraft may carry the catering demand of next flights. The total amount of catering carried during a flight depends on the shelf life of the catering and the aircraft capacity and affects the fuel consumption during the flight. Although the flight plan might change dynamically, airlines determine catering loading sites before each flight season based on the established flight plan and estimated amount of catering consumed during each flight. In this study, given the flight plan of an airline for a specified planning horizon with the estimated demand for each catering type at each flight, we address the problem of determining the locations of normal and cross loading sites. The objective is to minimize total operational costs that include fixed costs of opening normal or cross loading sites, fixed and variable costs of loading, transportation costs for cross loading, and additional aircraft fuel costs that depend on the catering load of the aircraft, such that the estimated catering demand for each flight is fully met. The aircraft catering capacity limits and life time for each catering type should be considered. We first develop a mixed integer programming formulation for the problem. As the planning horizon gets larger, it is not possible to obtain good solutions by the mathematical formulation in reasonable time. Therefore, we propose a hybrid solution approach based on a tabu search algorithm and dynamic programming approach for realistic planning horizons. We analyze the performance of the proposed approaches on realistic problem instances obtained from an airline company based in Turkey.

This software was implemented, installed by Devinim Software Training Consulting .