Tedarik zinciri yönetiminde bilgi sistemleri: havacilik yer hizmetlerinde uçuş zamanlamasi için bilgi paylaşim modeli

Özet

Tüm üretimler tedarik zincirlerinde değer zincirinin paralelinde müşteriler için değer olgusunu yaratarak gerçekleştirilmekte, hizmet üretimindeki çalışmaların azlığı da dikkat çekmektedir. Bilginin üretkenliği ve kullanıldığı tedarik zincirinde değer yaratması tedarik zincirlerinde bilginin yönetilmesi gerekliliğini ortaya çıkarmakta, tüm aktörleri kucaklayan kazan-kazan çerçevesinde bilgi esaslı bir modelin kurgulanması ihtiyaç olarak durmaktadır. Hava taşımacılığı gelişen bir hizmet tedarik zinciri olarak yaratılacak yeni bulgu ve bilgiler için önemli bir çalışma alanı olarak bulunmaktadır. Havacılık tedarik zincirinin ortak sorunu olan “gecikme” ile özel bir müşteri grubu olan engelli yolcuların sorunlarının etkileşerek oluşumunun irdelenmesi ve giderilmesine yönelik tespitlerin yapılması hem tedarik zinciri hem de tüm aktörler için ayrı ayrı anlamlı olacaktır.

Makalenin konusu olan havacılık yer hizmetlerindeki sorunların etkileşiminin belirlenmesi için deterministik karar problemlerinin tanımlanmasında kullanışlı bulunan niteleyici bir teknik olan bilişsel haritalama, ilgili uzmanların değerlendirmeleri alınarak anketler desteğinde kullanılmıştır. Bilişsel haritalar etkileşimin olasılıklarını ve şiddetini içermediklerinden karar kavramlarıyla ilgili belirsizliğin modellenebilmesi için sebepleri ve etkilerini modellemede güçlü olan Bayes inanç ağları Netica programı kullanılarak oluşturulmuş ve tedarik zincirindeki problemli etkileşimler belirlenmiştir. Elde edilen Bayes inanç ağları havacılık hizmetleri tedarik zincirindeki problemleri azaltacak uzman sistem prototipini oluşturmak için ana girdileri sağlamıştır. Problemli etkileşimler irdelenerek tedarik zinciri içerisindeki ilişki ve kurallar belirlenmiş ve problemleri engelleme amaçlı olarak sistemi ikaz eden uyarılar geliştirilmiştir.

Abstract

The supply chains construct the basis of this study as the assurance of production sustainability. Though manufacturing value chains are analyzed in detail, service chains are less studied because of difficulties in measures and information storage. Air transportation, an important service in globalization, runs on a major logistics supply chain that creates values for the passengers as an industry growing at pace. There is an absolute need to construct a framework to facilitate knowledge productivity in a collaborative knowledge management of the aviation value chain. This study has a framework built on the belief that the value chain does not work effectively unless partners have the equal or balanced benefits after any change. It was observed in the analyzed literature that “delay” appears to be the most important problem as both a cause and resulting problem in relation to the value chain partners and passengers. The disabled air passengers were detected as the actor due to the major role in delays. It is analyzed that solution for their interaction with all the partners will bring improvements in reducing delays.

The framework is constructed in a few steps. Initially, the types of interaction within the supply chain are defined. The cognitive map, a qualitative technique useful for determining the deterministic decision problems is used to run a survey in the aviation industry. In the formation of cognitive maps, the questionnaire data were used obtained from the experts. The cognitive maps achieved show the interactions but do not include the possibilities and intensity of the interactions. That is why, Bayesian belief network, a powerful tool in modelling the reasons and their impacts were used. The formation of Bayesian networks was done by using Netica program. In the final stage the Expert System approach was used. The problematic interactions were taken into account and the relation and rules within the supply chain were specified and the alerts warning the system for the purpose of avoiding the problems were developed.

1. Giriş

Parçalarının birbirleriyle olan ilişkileri ve etkileşimlerinden dolayı bir bütün olarak davranan sistemin [1] işleyişinde etkileşimi sağlayan unsurların başında deneyimlerin, kuralların, verinin, enformasyonun ve kazanılmış yeteneklerin bir bütünü olan bilgi gelmektedir. Bilgiyi yaratma, bulma, elde etme, kullanma ve paylaşmaya yönelik süreçler bütünü olan Bilgi Yönetimi [2] sistem içindeki bilginin, başka bir bakış açısıyla yaratılmış olan “değer”in farkına varılıp kullanılabilmesine (Değer Zinciri Yönetimi) olanak sağlar.

Bilginin yönetilmesiyle sağlanan değer zincirinin kontrolü tamamen paralelinde var olabilen ve tüm üretimlerin kapsayıcısı olan Tedarik Zincirini var eder. Nihai amacı “müşteriye değer kazandırmak” olan Tedarik Zinciri Yönetimi küresel işleyiş içinde hayatın sürekliliğini sağlayan en önemli işleyişlerden biri olarak iş ortakları arasındaki bilgi dolaşımının artması ve ürün dolaşımının senkronizasyonu ile bütün üretim maliyetlerinin azaltılması hedefler [3].

Tedarik zincirlerinde lojistiği sağlayan önemli nakliye kiplerinden olan havacılık günümüzün hızla gelişen bir sektörü olarak bünyesinde birçok problemi ve paralelinde birçok gelişme potansiyelini barındırmaktadır. Bu açıdan bünyesinde yapılacak mühendislik düzenlemelerin müşteriye değer katma sürecinde manidar bir etki yapacak olması, üzerinde çalışılarak önemli sonuçlara ulaşılabilecek bir alan olarak dikkatleri çekmektedir.

Havacılık tedarik zincirinde genellikle yönetim, atama, çizelgeleme gibi alanlarda yapılan çalışmalar çoğunlukta olup hizmet üretimine dair gerçekleştirilen çalışmalar nadirdir.

Havacılık hizmetleri tedarik zincirinde genelde müşteri memnuniyeti bakış açısıyla yapılan çalışmalara (hizmet, kalite, müşteri memnuniyeti, süreç iyileştirme) rastlanmakta olup çalışmaların genelde firma, havaalanı ya da müşteri merkezli olarak tek odaklı olması bütüncül bir bakış açısı temelli bir çalışma gereksinimini işaret etmektedir.

Havacılık hizmeti tedarik zincirinde yapılan çalışmalar problem olarak zaman esaslı sorunları ortaya koymakta ve en temel problemin “gecikme” olduğunu göstermektedir. Sorunlar arasında ifade edilen yolcu ilintili konu olarak sadece “engelli yolcular” bulunmaktadır. Üzerinde çalışılması hem sosyal açıdan hem de elde edilecek sonuçların havacılık tedarik zincirindeki diğer aktörler açısından da faydalı olacağından tedarik zinciri aktörü olarak engelli yolcuların seçilmesi isabetli bir karar olacağından çalışma bu yönde gerçekleştirilmiştir.

Çalışmada kazan-kazan yaklaşımını sağlamak üzere Havacılık Tedarik Zincirinin bütünün sorunu olan “gecikme” giderilirken aynı zamanda herhangi bir havacılık tedarik zinciri aktörünün (engelli yolcular) sorununu da azaltan bir yaklaşım kullanılmıştır. Çalışmada tedarik zincirini var eden değer zinciri yönetiminin ivmelendiricisi olan bilginin paylaşılması ve esasen bunu sağlayan bir modelin kurgulanması kazan-kazan yaklaşımının da gerçekleştirilmesini sağlamaktadır.

Anılan model için Bilgi Yönetimi araçlarından olan Bilişsel Haritalar, Bayes İnanç Ağları ve Uzman Sistem yaklaşımının birlikte ardışık kullanımı bilgiyi ortaya çıkararak karar vermede kullanışlı bir metodoloji oluşturmaktadır. Tedarik zinciri aktörlerinin bilgi ve birikimlerinin derlenmesi için Bilişsel Haritalar, kararları güçlendirecek senaryoların oluşturulması için Bayes İnanç Ağları ve bilgi paylaşım modeli prototipinin oluşturulması için Uzman Sistem yaklaşımı bir bütünlük içerisinde kullanılarak sorunları yaratan etkileşimlerin belirlenmesi, giderilmesi gereken sorunların önceliklendirilmesi ve her birinin ortaya çıkışından önce oluşturulacak bir uyarı mekanizması ile bertaraf edilmesi için güçlü bir işleyiş sağlanması çalışmada tasarlanmıştır.

Özetle makale şu şekilde düzenlenmiştir. İlk olarak araştırma modelinin ana hatlarını belirlemek ve tanımlamak üzere ilgili kavramlar açıklanmış, ardından kullanılan yöntemler tanıtılmıştır. Daha sonra araştırma modeli ve ana önermeler uygulama adımlarıyla ortaya konmuştur. Son bölümde ise deneyimler ve sonuçlar tartışılarak geleceğe yönelik çalışmalar sunulmuştur.

2. Tedarik zinciri yönetimi

2.1. Tanımlar

2.1.1. Tedarik zinciri ve yönetimi

“Tedarik Zinciri” (TZ) kavramı müşteri ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla bir zincir boyunca üreticilerden dağıtıcılara, perakendecilere ve müşterilere hareket eden ürün imajlarını ya da kaynakları akla getirmektedir [4]. TZ’deki organizasyonların nihai başarıları TZ aktörü olarak zincirdeki diğer üyelerle ve tüm zincirle gösterebildikleri bütünleşme ve eşgüdüm yeteneklerini yönetebilme becerilerine dayanmaktadır [5]. Bütünleşik bir sistem olarak ifade edilen TZ’de birbiri ile ilişkili bir dizi iş sürecinin eş zamanlanması söz konusudur; amacı, ham madde ve parçaların temini, bu hammadde ve parçaların ürüne dönüştürülmesi, ürünlere değer katılması, ürünlerin perakendeci ya da müşterilere dağıtılması, TZ aktörleri (tedarikçiler, üreticiler, dağıtıcılar, üçüncü parti lojistik sağlayıcılar ve perakendeciler) arasında bilgi paylaşımının oluşturulmasıdır [6].

Buradaki bütünleşme şirketlerin evliliği ya da organizasyonlara sahipliğin eşitliği değil bilginin tüm üyelerince tam zamanlı ve doğru bir şekilde erişilebildiği ve paylaşıldığı bir yapıdır [5]. TZ esnek fakat bütünleşik anlamda malzeme ve uygun bilgi akışı hatlarının oluşturulmasına uğraşan ve böylelikle işletme için optimum sonuçların elde edilmesini sağlayan stratejik bir düşünme yöntemidir [7].

1980’lerde geleneksel TZ, 1990’larda yalın TZ, 2000’lerde kişiselleştirilmiş yalın-çevik TZ, 2010’larda dinamik TZ [8] olarak evrilen TZ yapısı günümüzdeki “Bütünleşik Tedarik Zinciri” haliyle entegre edilmiş fonksiyonlara eklenen tedarikçiler ve müşteriler ile elektronik veri, elektronik para transferi, yüksek bant genişliğindeki iletişim ve planlama, uygulama için de bilgisayarlı karar destek sistemleri içermekte ve kilit faktör olarak eğitimi içermektedir. Sonraki adım olarak değerlendirilen “Süper Tedarik Zinciri” ise ürün gelişimi, pazarlama ve müşteri hizmetleri gibi fonksiyonların birleştirilmesi ile ileri iletişim, daha iyi ve daha fazla kullanıcı uyumlu bilgisayar karar destek sistemlerini [9] barındırmaktadır.

Hizmet üretimi yapılan TZ’lerinde hizmet, firmalara kendilerini farklılaştırma olanağı, rekabet avantajı imkânı sunar [10, 11]. TZY’nin ele aldığı hizmet unsurları somut olmama, depolanamama, üretildiğinde tüketilme, tedarikçisi ile alıcının da üretilmesinde rol alması ve standartlaştırılmasında zorlukları barındırır.

Hizmet üretiminde alıcıda değer yaratmaya yönelik yaklaşımlar farklılaştırma (differentiation), etkinlik (efficiency) (kaynakları doğru kullanma) ve etkililiktir (effectiveness) (amaca ulaşma). Hizmet Tedarik Zinciri Yönetimi, Ellram ve arkadaşlarınca [12] ilk tedarikçiden son müşteriye kadar bilgi, süreç, kapasite, hizmet performansı ve sermaye yönetimi olarak tanımlanmış, Lin ve arkadaşları tarafından ise [13] kaynakları sunulan ve müşterilerce alınan hizmete aktaran, tedarikçilerin, hizmet sağlayıcılarının, müşterilerin ve diğer hizmet partnerlerinin ağı olarak ifade edilmiştir. Hizmet oluşumunda bilgi kilit bir rol oynamakta olup bilginin var oluşu ve paylaşımı sonucu müşteride değer algısı oluşmaktadır (Şekil 1).

Şekil 1.

Hizmet üretiminin oluşumu.

2.1.2. Değer zinciri ve yönetimi

“Bir şeyin gerekliliğini, önemini belirlemeye yarayan ölçü”; “bir şeyin değdiği, ona denk diye düşünülen, kabul edilen karşılık” ve “kıymet, paha” [14] şeklinde kelime anlamı bulunan “değer” TZ’de müşteriye sunulan fayda, müşterinin gönül rahatlığı ile ödemeye hazır olduğu mal veya hizmetin karşılığı, mal veya hizmet için ödenen fiyattan yüksek, bazen sübjektif, çoğu zaman fiyattan farklı ‘şey’ olarak oluşur. Müşteri, ona olan maliyetinden daha fazla fayda kazanırsa ortaya çıkar.

Ürünün üretilmesi ya da hizmetin sunulmasın sürecindeki faaliyetler çok sayıda farklı faaliyete bir başka deyişle değer kaynağına bölünebilir. İşletmenin tüm faaliyetlerinin kapsamı ve sınıflandırılması Değer Zinciridir (DZ) [15]. DZ temel hammadde kaynaklarından en son ürünün teslim edildiği nihai müşteriye kadar geçen süreçteki bütün değer yaratan faaliyetler ağıdır [16].

Yapılan değer zinciri modelleri çalışmaları [17] arasında Porter’ın çalışması genel kabul gören bir model olarak karşımıza çıkmaktadır (Şekil 2).

TZ’de müşteri için değer yaratmaya odaklanılırken gerçekleştirilen faaliyetlerin bütünleşmesi esastır [18]. TZ ile DZ bir bütünü oluştururlar, TZ yarattığı ve dağıttığı ürün ve hizmetlerde belirli bir müşteri değeri sağlamak zorundadır [19]. Tedarik Zinciri Yönetimi (TZY), hammadden başlar ve üretime odaklanır. DZ ise müşteriden başlar ve bir mal müşteriye “erişebildiği” zaman “değer yaratma” zinciri tamamlanır.

Şekil 2.

Değer zinciri.

TZ, müşterinin ve hatta müşterinin müşterisinin bakış açısıyla DZ’ne uygun şekillenmeli, yapılanmalı ve çalışmalıdır. DZ, müşteri isteklerinin ve beklentilerini, TZ optimum noktaya erişemese de koşulsuz karşılanmasını hedefler.

2.1.3. Bilgi ve yönetimi

Bilginin yönetimi (planlanması, temini, işlemesi, paylaşımı, depolanması ve haritalanması) ayrı bir uzmanlıktır ve TZY’de işletmelerin başarısı için anahtar bir rol oynamaktadır [20]. Değer yaratan bilginin ve bu bilgiye yönelik olarak yaratma, tanımlama, sınıflama, saklama, güvence altına alma, paylaşma, yayma, ulaşma, tekrar kullanma ve faydalanma süreçlerinin organizasyonel hedefler doğrultusunda sistematik olarak yönetilmesi olan Bilgi Yönetimi [21] hizmet üretimi de dahil tüm üretimlerin ivmelendiricisi ve iyileştiricisi olarak mühendisliğe ayrı bir boyut getirmektedir.

Bilgi işleme sürecinin temel hammaddesi olan ve çeşitli sembol, harf, rakam ve işaretlerle temsil edilen, ham, işlenmemiş gerçekler ya da izlenimler olarak tanımlanan ve işlenmemiş olgu olan [22] veriler hangi amaçla toplandığı belirlenerek anlamlı hâle getirilir, temel bileşenlerine ayrılarak sınıflandırılır, matematiksel veya istatiksel olarak analiz edilerek hesaplanır, hatalardan arındırılarak düzeltilir ve özetlenerek yoğunlaştırılırlar [23]. Böylece amaç ve önemle bağlanmış olan veriler [24] enformasyona dönüşürler. Enformasyon kişinin bilgi düzeyini artırır [14], bakış açısında, anlayışında fark yaratır [25]. Enformasyonların çok azı önemli olup, kaydedilirler, kullanılırlar ve değer yarattıklarında bilgiye dönüşmüş olurlar [20]. Problem başarılı bir şekilde çözüldüğünde bilgi oluşmuş olur [26].

Bilgi sözlükte “insan aklının alabileceği gerçek, olgu ve ilkelerin tümüne verilen ad; araştırma, gözlem ya da öğrenmeyle elde edilen gerçek” [14] ve “insanın, toplumsal emeğiyle meydana çıkardığı nesnel dünyanın yasalı ilişkilerinin, düşüncesinde yeniden üretimi” [27] şeklinde karşımıza çıkmaktadır. Nonaka ve Taguchi ise [28] haklılığı ve gerçekliği kanıtlanmış inanç olarak ifade etmişlerdir. Zekâ öğrenme, öğrenilenden yararlanabilme, yeni durumlara uyabilme ve yeni çözüm yolları bulabilme yeteneği [29] olarak insanlarda olduğu kadar organizasyonlarda da oluşan bir olgudur. Bilgelik, bilinenlerin iyi ve sağlam bilinerek bunların her durumda en yararlı biçimde kullanabilme durumudur [14]. Veriden bilgeliğe geçiş süreci Şekil 3’deki bilgi piramidinde sembolize edilmekte ve bu evrimin başarı ivmesi zamanla azalmaktadır. En güvenilir bilgi yapılandırılmış, sınıflandırılmış, çalışanlarca paylaşılan, kabul edilen ve kullanılabilir durumda olan bilgidir.

Şekil 3.

Bilgi piramidi

Bilim felsefecisi M. Polanyi’nin (1891-1976) bilgiyi sınıflandırma yaklaşımından esinlenerek “gizli bilgi” ve “kodlanmış bilgi”, iki sınıfa ayrılarak oluşturulan temel model [28] genel kabul görmektedir (Şekil 4).

Kodlanmış bilgiler, kolaylıkla belirtilebilen, açıklanabilen, aktarılabilen, gizli bilgiler ise bireysel deneyimlerle oluşan, inanç, bakış açısı ve değerler gibi soyut etmenleri de içeren, ifade edilemeyen, sezgilere dayanan, biçimlendirilmesi ve iletilmesi zor olan kişisel ve uzmanlık bilgileri içermektedir [30].

Şekil 4:

Bilgi buzdağı.

2.1.4. Havacılık tedarik zinciri ve yer hizmetleri

Havacılık, lojistik yönetiminde bir taşıma kipi olduğu kadar aynı zamanda başlı başına bir tedarik zinciri olarak gelişen önemli bir sektördür. Havacılık hizmet TZ (Şekil 5) birçok aktör faaliyetlerinde entegre, işletmelerde teknoloji yoğun, dinamik ve karmaşık bir çevre [31] içindedir ve değişken çevreye uyum sağlayabilen bilgi paylaşımı yoğun bir örgüt yapısına gereksinim duymaktadır.

Şekil 5.

Havacılık hizmetleri tedarik zinciri.

Havacılık hizmet TZ’de hedef temel hizmet beklentisi bir yerden bir yere gitmek olan son müşteri olan yolcunun memnuniyetidir ve bu hizmetin tasarımının esas belirleyicidir [31].

Havacılık TZ’deki tüm aktörler ile en çok temas eden ve hizmetleri son müşteriyi etkileyen aktör yer hizmetleri firmaları olup Türkiye’de Ulaştırma Bakanlığı’na bağlı Sivil Havacılık Genel Müdürlüğü (SHGM) tarafından belirlenen [32] yer hizmetleri sınıflandırması şu şekildedir: Temsil, Yük Kontrolü ve Haberleşme, Birim Yükleme Gereçlerinin Kontrolü, Yolcu Trafik, Kargo ve Posta, Ramp, Uçak Temizlik, Yakıt ve Yağ, Uçak Hat Bakım, Uçuş Operasyon, Ulaşım, İkram Servis, Gözetim ve Yönetim, Uçak Özel Güvenlik Hizmet ve Denetimi.

Müşteri memnuniyetini belirleyen unsur, algılanan kalitedir. Müşterilerin bakış açısından çalışanların hizmet hatalarının giderilmesindeki yeteneksizliği ya da isteksizliği, çalışanların bakış açısından ise yeterli ve uygun tasarlanmayan hizmet sistemi [33] havacılık hizmetlerinde kaliteyi etkilemektedir. Ücret, güvenlik, zaman çizelgesi, bagaj taşıma, yiyecek içecek kalitesi, koltukların rahatlığı ve uçuş sırasındaki hizmet diğer kalite etkenleridir. Yolcuların havayolu seçiminde gördükleri itibar ve hizmet, uçak tipi [34] koltukların rahatlığı, güvenliği ve görevli nezaketi [35], yapılan çalışmalarda ortaya konan kalite faktörleridir.

Bowen ve Headley [36] tarafından yapılan çalışmada zamanında varış, gönülsüz olarak uçağa binmekten vazgeçme, yanlış bagaj ve 12 müşteri şikayet kategorisi (uçuş problemleri [erteleme, gecikme ve plandan sapma], kapasite fazlası satış, rezervasyon, biletleme, uçağa binme, bilet ücreti, geri ödeme, bagaj, müşteri hizmeti, engellilik, tanıtım, uzun yürüme, hayvanlar ve diğerleri [sigara, kredi, kargo, güvenlik, kolaylık tesisleri vd]) konuları havacılık hizmetleri kalitesini belirleyen etkenler olarak ortaya konmaktadır.

Hava Trafik Hizmetleri Performans İzleme Grubu (Air Traffic Services Performance Focus Group, ATSP FG) tarafından [37] uluslar arası havacılık organizasyonlarının (Federal Havacılık İdaresi (Federal Aviation Administration, FAA), Hava Taşımacılığı Birliği (Air Transport Association, ATA), Sivil Hava Seyrüsefer Hizmetleri Organizasyonu (Civil Air Navigation Services Organization, CANSO), Avrupa Hava Seyrüsefer Güvenliği Örgütü (European Organisation for the Safety of Air Navigation, Eurocontrol), Uluslararası Hava Taşımacılığı Birliği (International Air Transport Association, IATA)) ve önemli havalimanlarının kullanıcılarının katılımıyla gerçekleştirdiği kalite ve performans kriterleri üzerine çalışmanın sonucunda aşağıdaki ölçekler belirlenmiştir:

Birincil Ölçekler:

Gecikme- Bir operasyonun optimumun ötesinde bitirilme süresi,

Öngörülebilirlik- Kullanıcı tarafından havacılık hizmetleri sistemindeki beklenen varyasyonlar,

Esneklik- Kullanıcının değişen ihtiyaçlarını sistemin karşılama yeteneği,

Etkinlik- Rota ve yüksekliği içeren uçuş yolu eğrisi,

Erişim- Havacılık hizmetleri sistemine girmeyi ve talepleri karşılama,

Hizmetin Maliyeti- Havacılık hizmetleri görevlendirir ve havayolu firması masraf eder. Standart endüstri maliyet konseptlerini kullanır.

İkincil Ölçekler:

Verimlilik- Çıktının üretim maliyetine oranı,

Kapasite- Belirli bir zaman periyodunda bir kaynağı kullanan operasyonların sayısı,

Trafik- Operasyonların (uçuşlar, yolcular) toplam sayısı,

Emniyet- Belirli kazaların ortaya çıkması.

Havacılık hizmetlerinde, birbiriyle örtüşen karmaşık ağlar ve birbirine bağlı planların (uçuş planları, mürettebat planları, bakım planları, yolcu ve bagaj bağlantıları) [37] bulunması süreci hassas kılmaktadır. Kontrol edilebilir gecikmelerin sebebi havayolu kaynaklarının kıtlığı ve havaalanı kapasite eksikliği olup meteorolojik şartlar ve hava trafiği sıkışıklığı kontrol dışında kabul edilmektedir [38].

2006-2012 yıllarında ECAC (European Civil Aviation Conference) bölgesinde gerçekleştirilen uçuşlardaki gecikme nedenleri, EUROCONTROL Gecikme Analizleri Merkezi Ofisi (Central Office for Delay Analysis, CODA) tarafından hazırlanan raporda sunulmuş olup havayolu işletmelerinin gecikmede önemli payları olduğu görülmektedir (Tablo 1) (http://www.eurocontrol.int).

Uçuş gecikmelerinde havayolu firmaları ve havaalanı işletmecileri için birçok maliyet oluşmaktadır. Bunlar verimsiz yakıt harcaması, verimsiz çalışan maliyeti (uçuş ve kabin mürettebatı ücret ve harcamaları), verimsiz uçuş zaman esaslı bakım maliyetleri, yer hizmetleri acente hataları, havaalanı masrafları ve etkilenmiş yolculara hizmet verilmesi, konaklamaları ve yeniden planlanmalarıdır (havayoluna gecikmenin yolcu maliyeti) [39].

Tablo 1. ECAC bölgesi uçuş gecikme nedenleri.

2.2. Tedarik Zincirinde Bilgi

2.2.1. Tedarik zincirinde bilgi yönetimi

TZ’de planlama, kontrol ve tasarımı bir bütün olarak ele almanın stratejik önemi, TZ’deki fonksiyonlar ve organizasyonlar arası bütünleşmenin ve koordinasyonun yarattığı sinerjinin fark edilmesi [5], başarılı bir TZY’nin bilgi, ürün ve para akışı ile ilgili birçok kararı gerektirmesi, stok seviyesi ve envanter gibi bilgilerin de paylaşılmaya ihtiyaç duyulması ve bilgilerin eksiksiz bütünleşmesinin ve verilerin zamanında paylaşımının önemi [40] bilginin doğru ve zamanında paylaşılmasını ve yönetilmesini zorunlu kılmaktadır.

TZ’de iş birliği ve bilgi paylaşımı kârlılığı maliyet azaltıcı ve talep arttırıcı yönde arttırmaktadır. Bilginin paylaşımı gerçek zamanlı koordinasyonu olanaklı kılmakta, iyileştirmekte ve bütünleşmede önemli rol oynamaktadır [41]. Bilgi tüm kararlarda karar verme aşamasında anahtar bileşendir [4] (Şekil 6).

Şekil 6.

Tedarik zincirinde bilginin rolü.

Bilişim sistemleri, her zamankinden daha fazla analiz yapabilme, modelleyebilme, bilgilere etki edebilme olanağı sağlayarak TZ iletişiminde ve karar destek sistemlerinde daha çok faktörü karar veren daha çok insanla birleştirerek doğru kararlara ulaşma yeteneğini artırmıştır.

Bilgisayar ve iletişim teknolojilerindeki gelişim çok sayıdaki sürecin tek bir entegre süreçte birleştiği bir TZ’ni olanaklı kılmaktadır [42].

2.2.2. Tedarik zincirinde bilgi teknolojileri

TZ’de bütünleşebilmek için bir işletmenin iş ortaklarıyla açıkça haberleşebilmesi, bir ekip şeklinde problemlere çözüm üretebilmesi, verileri elektronik olarak değiştirebilmesi, planlama, dağıtım süreçlerini dinamik olarak çizelgeleyebilmesi gerekmektedir.

Bilgi Teknolojileri (BT), TZY’de bilgi bütünleşmesi, daha düşük operasyon maliyetleri, daha yüksek müşteri katma değeri sağlamakta, taşınan ürünlerin elektronik olarak tanınmasını, taşıyıcıların uydu aracılığıyla takip edilebilmesini ve etkin iletişimin sağlanması ile oluşan zaman ve nakit kazancını olnaklı hale getirmektedir [9].

Özellikle internet, intranet ve ekstranet teknolojileri zincirin sayısal ortamda kontrolünü ve fiziki kısımları haricindeki uygulamalarının gerçekleştirilmesini sağlamaktadır [43]. İlerleyen telekomünikasyon sistemi, iletişimi güçlendirmekte ve maliyetini düşürmektedir [9].

1990’lı yıllardan itibaren kullanılmaya başlanan Kurumsal Kaynak Planlaması (Enterprise Resource Planning-ERP), Tedarik Zinciri Planlaması (Supply Chain Planning-SCP), Sipariş Yönetimi Sistemleri (Order Management Systems-OMS), Depolama Yönetim Sistemleri (Warehouse Management Systems-WMS), Üretim Uygulama Sistemleri (Manufacturing Execution Systems-MES) ve Nakliye Yönetim Sistemleri (Transportation Management Systems-TMS) yazılımları günümüzde birden çoklu şekildeki bütünleşik uygulamalarıyla TZY’nin optimizasyonunda önemli katkılar sağlamaktadır [9].

TZ’de bütünleşmiş BT ile faaliyetlerin gözlemlenebilmesi, müşterilerin anlık olarak bilgilendirilebilmesi, bilginin diğer ticari ortaklar tarafından da edinilebilmesi, TZ’nde envanter ve bilgiye faaliyetlerin herhangi bir anında herhangi bir yerde ulaşabilmesi, sorunlara ve TZ’nin farklı noktalarındaki faaliyetlere müdahale edebilmesi, kolay hızlı tedarik ve uygun aksiyonu almayı sağlayan araçlarla benzetim, gerekli ölçü birimlerini ve performans amaçlarını tanımlayarak ölçümleme mümkün olabilmektedir [19].

TZY’de veri madenciliği ve uzman sistem uygulamaları gibi bilgi esaslı çalışmalar özellikle bilgi boyutunda gerçekleştirilebilecek TZY uygulamalarını geliştirmekte ve böylece öncesinde elde edilemeyen iyileşme ve gelişmeler mümkün olabilmektedir.

2.3. Havacılık Hizmetlerinde Bilgi

Havacılık TZ’de hizmetin sağlanmasında birçok aktörün (hava trafik ve seyrüsefer sağlayıcıları, havayolları, yer hizmeti işletmeleri, yolcular ve destek hizmeti sunanlar) uyumlu ve bütünleşik çalışmasını zorunlu kılmaktadır [44].

Havacılık, küresel ve çok bileşenli bir endüstri olarak ürünü ve değer zincirinin işleyişi açısından bilgi yoğunluğu yüksek endüstriler arasındadır [45]. Temel ürünü uçuş hizmeti (havayoluyla taşımacılık) olan havacılıkta tüketiciler hizmetten önce hizmete yönelik bilgiyi satın almakta, işletmenin kaliteli hizmet sunabilmesi müşteri hakkında daha fazla ve derinlemesine bilgi sahibi olmasına bağlı bulunmaktadır.

Havacılık hizmetlerinde bilgi, farklı ve coğrafi olarak birbirinden ayrı mal ve hizmet üreticilerini bir arada tutan unsurdur. Havacılık bilgi hizmetleri, hava seyrüsefer sistemleri ve benzeri sistemler hava taşımacılığında verilmesi gerekli hizmetlerdir. Sivilasker koordinasyonunun sağlanması bilgi paylaşımını hayati kılabilmektedir. Havacılık işletmeleri birbirleri, havacılık otoriteleri, yasal kuruluşlar ve diğer karar odakları ile etkileşim halinde olmak durumundadır. Uluslararası ve teknik faaliyetlerin sürdürebilmesi için sürekli, güncel, zamanlı ve doğru bilgi akışı zorunluluğu, emniyetli ve güvenli ulaştırma için etkin bir bilgi alışverişi ihtiyacı doğurmaktadır. Endüstriçevre etkileşiminde tarafları memnun edebilmek ve anlaşmazlıkları önlemek için saydamlık ve yeterli bilgilendirme ihtiyacı bilginin önemini artırmaktadır. Bilginin tüm alt süreçlerde esneklik de sağlaması havacılık için gereksinim duyulan bilginin nicelik ve niteliğinde artışa neden olmaktadır [44].

Yüksek hacimdeki bilginin doğru, zamanında ve güvenilir akması gereği, iyi bir yönetim sistemi olmadığında kolaylıkla kaosa sürüklenebilecek karmaşık bir yapının bulunması [46], karmaşık ve birbirine bağımlı süreçlerin bilgisayar ağ sistemlerinde ve iletişimin gerçekleştiği uygulamalarla yönetilebilmesi [47] havacılık TZ’ni BT’ne bağımlı kılmakta ve uygun (süre, yatırım, işletim, hizmet kalitesi vb.) bilgi paylaşım sisteminin belirlenmesinin önemini [48] artırmaktadır. Mevcut sistemlerin farklı zamanlarda kurulmuş olması, teknoloji farklılıkları, bütünleşmede uyumsuzlukları [47] ve sistem bütünleşmesinde karmaşıklıkları [49] beraberinde getirebilmektedir.

Bütünleşme biçimi ve sistemler finansal yapı, yolcu hacmi, yönetim şekli, sorumluluk alanı ve faaliyet konuları gibi etmenlere göre farklılık göstermektedir [44]. Sistem bütünleşme modeli bir dizi amaca ulaşacak biçimde tasarlanmalıdır. Bunlar, güvenilirlik (düzgün biçimde işlevini sürdürmesi ve doğru bilgiler sağlaması), sürdürülebilirlik (tüm sistemin ne kadar kolay bir biçimde işler halde tutulabileceği), geliştirilebilirlik (iş gereklilikleri ve teknolojilerindeki değişimlere uyum sağlayabilme yeteneği) [50], genişletilebilirlik (yeni teknolojik gelişmeleri bünyesine katabilme yeteneği), ölçeklenirlik (performansının geliştirilmesi için daha fazla sistem ya da bileşenin eklenebilme yeteneği) ve birlikte işlerliktir (yüksek düzeyde otomasyon ve bundan dolayı işletme faaliyetlerinde yüksek etkinliğe ulaşma) [50]. Burada önemli olan gereği kadar bütünleşmenin sağlanarak karmaşaya izin verilmemesidir [49]

2.4. Havacılık Hizmetlerinde Engelliler

Dünya Sağlık Örgütü’nün 1980 yılında yaptığı sınıflandırmada özürlülük (impairment) fonksiyonel bir hasar, sakatlık (disability) normal aktivitelerde kısıtlılık ve engellilik ise (handicap) sosyal dezavantaj [51] olarak tanımlanmıştır. Aynı örgütün 2001 yılında tüm tanımları birleştirilerek engelliği (disabilty) her türlü özür, faaliyet yoksunluğu veya sosyal hayata katılımdaki kısıtlamayı kapsayacak sosyal dezavantaj [52] olarak ifade etmiştir.

Dünya nüfusunun yaklaşık %10’unun engelli [53] olduğu bilinmektedir. Türkiye’de 2011 yılındaki nüfus sayımına göre 8.431.937 kişi, Türkiye Özürlüler Araştırması Temel Göstergelerine göre ülke nüfusunun %12.29’u engellidir [54]. Avrupa Birliği’nin (AB) % 10-13’ü engellidir ve yaşlılar, hastalar, çocuklu aileler ve ağır yük taşıyan bireyler de dahil olmak üzere hareket kısıtlılığı olanlar ise her hangi bir zamanda nüfusun %25’ini oluşturmaktadır [55].

Havacılık hizmetlerinde yaşanan sorunlara dair yapılan araştırma ve çalışmalarda şikâyet konuları arasında engelli sorunları dışında doğrudan bir müşteri grubunu ifade eden başka bir madde bulunmadığı belirlenmiştir. Havacılık hizmetlerinde hizmet süresinin artmasının engelli şikâyetlerini de arttırdığı [56, 57] görülmüştür.

Engelli yolcuların gecikmeye yol açan nedenleri ve aynı zamanda dikkat çekici şikâyetleri bulunmaktadır [58]. Özel bir grup olan engelli yolculara odaklanılmasının hem engelli yolculara hem de havacılık hizmet zincirine yararlı olacağı açıktır. Avrupa’da yılda ortalama 8 milyon engelli ülkeler arası, 15 milyon engelli şehirlerarası ve 22 milyon engelli ise gündelik hayatları için şehir içinde yolculuk yapmakta, ülkemizde hava yolunu kullananların yaklaşık %1’ini engelli yolcular oluşturmakta [59], İngiltere’de yılda 2 milyon engelli hava yolculuğu yapmaktadır [60]. Air France firması 2007’de yaklaşık 300.000, 2011’de ise 400.000 engelli yolcu taşımıştır [61].

ABD’de 1990 yılında çıkan Engelli Kanunu (The Americans With Disabilities Act), İngiltere’deki 1994 tarihli Engelliler Ayrımcılık Yasası (Disability Discriminition Act), AB’nin (EC) No. 1107/2006 sayılı düzenlemesi yurt dışındaki engellilere dair önemli düzenlemelerdir [51]. Birleşmiş Milletler (UN) Engelli Kişi Hakları Sözleşmesi’nin (Convention on the Rights of Persons with Disabilities) Erişilebilirlik maddesi (Madde 9), Seyahat Özgürlüğü ve Uyrukluk maddesi (Madde 18) ve Kişisel Hareketlilik maddesi (Madde 20) engelliler ile ilgili çeşitli düzenlemeler getirmektedir [62].

Türkiye’de engellilere yönelik hukuki mevzuatın dayanağı T.C. Anayasasının 42. 50. ve 61. Maddeleridir. 42. madde “Devlet durumları nedeniyle özel eğitime ihtiyacı olanları topluma yararlı kılacak tedbirleri alır” demektedir. 50. maddede “Bedeni ve ruhi yetersizliği olanların çalışma hayatında özel olarak korunması” devlet görevi olarak belirlenmiştir. Anayasanın Sosyal Güvenlik bölümü 61. Maddesinde ise “Devlet, özürlülerin korunmasını ve toplum hayatına intibakını sağlayıcı tedbirleri alır” hükmü amirdir. Türk Ceza Kanunu’nun 122. Maddesi’ne eklenen “özürlülük” ibaresiyle engellilere yönelik ayrımcılık önlenmeye çalışılmaktadır [63]. 5378 sayılı “Özürlüler ve Bazı Kanun ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkındaki Kanun” yürürlüğe girmiştir. 3194 Sayılı İmar Kanunu, kentsel, sosyal, teknik altyapı alanlarında ve yapılarda engelliler için düzenlemeler, TS (Türk Standartları) 111: Özürlü İnsanların İkamet Edeceği Binaların Düzenlenmesi Kuralları, TS 12576: Şehir İçi YollarÖzürlü ve Yaşlılar için Sokak, Cadde, Meydan ve Yollarda Yapısal Önlemlerin Tasarım Kuralları, TS 12460: Şehir-İçi Yollar, Raylı Taşıma Sistemleri Bölüm 5: Özürlü ve Yaşlılar için Tesislerde Tasarım Kuralları ile engellilere yönelik standardizasyon sağlamaya yönelik düzenlemeler sağlamaktadır [63].

Engellilerin yolculuğa dair karşılaştıkları sorunlar temelde ekonomik, fiziksel ve davranışsal konulardır. Engellileri yolculuk yapmaktan alıkoyan en önemli iki neden, tesislerin uygun olmaması ve uçak içi hizmetlerin yeterli düzeyde olmamasıdır [64]. Engelli yolcuların en büyük korkuları biletini alamamak, giriş/kontuar/platformu bulamamak, yanlış uçağa binmek, boarding için doğru kapıya gidememek, iniş ve binişte sorun yaşamak, kendini komik duruma düşürmek, geç kalmak, insanların kendisini izlemesi, başkalarına engel olmak [55], terminale erişmekte zorluk, transfer uçuşlarda ve ara noktada yardım desteği azlığı, ilgili kuralları bilmede yetersizlik, yardımcı personelin nasıl davranacağını bilmemesi, yardımcı personelin engelli yolcunun ihtiyacını fark edememesi ve görevlilerden kötü davranış görmedir [59].

Uluslar arası havacılık otoriteleri de engelliler ile düzenleme ve zorunluluklar getirerek söz konusu problemlerin azaltılmasını hedeflemektedir.

Chang ve Chen [65] tarafından yapılan çalışmada hava yolculuğu yapan engelliler için belirlenen hizmet unsurları Şekil 7’de sunulmuştur.

ABD Ulaştırma Bakanlığı İstatistik Bürosu’nca özel bir yolcu grubu olarak ele alınan engellilerin havacılık hizmetleri alırken yaşadıkları sorunlara dair geniş kapsamlı çalışma devamlı olarak sürdürülmekte [66] olup kapsamlı olarak yapılan bu nadir çalışma dikkat çekmektedir. Bu çalışmada da ilgili kaynağın verileri kullanılmıştır.

Şekil 7.

Hava yolculuğu yapan engelliler için hizmet unsurları.

3. Bilgi yönetimi yöntemleri

Çalışmada Bilişsel Haritalar, Bayes İnanç Ağları ve Uzman Sistem Yaklaşımı kullanılarak bütünleşik bir model tasarlanmıştır.

3.1. Bilişsel Haritalar

Karar vermenin kalitesinin arttırılması ve stratejik amaçların etkili uygulamalara dönüşümünü için nedensel analize dayalı nedensel bilgiye ihtiyaç duyulur [67]. Balık kılçığı, neden-neden, etki diyagramları ve zihin haritalarından nedensel analiz tekniklerinin ön değerlendirmeleri gerçekleştirilerek Bilişsel Haritalara (BH) erişilmiştir [68].

İlk olarak, bir siyaset bilimci olan Axelrod [69] sosyal bilimsel bilgiyi sunmak ve sosyal ve siyasi sistemlerde karar vermek için kullanılan yöntemleri tanımlamak için kullanmış, Bilişsel haritayı verilen bir çevrenin elemanları arasındaki nedensel ilişkilerin gösterimi olarak ifade etmiştir.

BH (nedensel harita, inanç haritası) tekniği sebep ve sonucu teşhis etmek ve nedensel bağlantıları açıklamak için tasarlanmış niteleyici (kualitativ) bir tekniktir. Bir problem hakkındaki düşünmenin süreç haritalama sonucu çıkarılan bir gösterimidir [70]. BH’da üç temel bileşen bulunmaktadır: Nedensel unsur (NU), faktör, değişken, çıkarım yada nitelik olabilir; nedensel bağlantı, bir ok ile gösterilir ve bağlantının yönünü gösterir, iki unsur arasındaki sebep sonuç ilişkisini betimler, okun ucu sonucu, diğer tarafı ise nedeni gösterir; nedensel değer (W), nedensel bağlantının gücüdür. Diyagram (Şekil 8), matris (Tablo 2) ya da tablo (Tablo 3) olarak gösterilebilmektedir.

Şekil 8.

Diyagram olarak bilişsel haritanın gösterimi.

$$ A=\left| \begin{matrix} 0 & 0 & 0 & 0 & {{W}_{31}} \\ {{W}_{12}} & 0 & {{W}_{32}} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & {{W}_{43}} & {{W}_{53}} \\ 0 & 0 & {{W}_{34}} & 0 & 0 \\ {{W}_{15}} & {{W}_{25}} & 0 & {{W}_{45}} & 0 \\ \end{matrix} \right| $$

(Tablo 2. Matris olarak bilişsel haritanın gösterimi.)

Tablo 3. Tablo olarak bilişsel haritanın gösterimi.

BH, bir çok yöntemle elde edilir. Anket Yönteminde, ilgili uzmanlar seçilerek uzman görüşleri alınarak harita oluşturulur, Doküman Kodlama Yönteminde, doküman, yazı, söyleşi ya da demeçler cümle cümle ya da kelime kelime kodlanarak çıkartılır [69], Ucu Açık Röportaj Yöntemi ise anket ve doküman kodlama yöntemlerinin birleşimidir.

BH’lar karmaşık ve birbiriyle ilgili düşünce ve inanışlardan doğru çıkarımlarda bulunmak için, deterministik karar problemlerinin tanımlanmasında, karar problemi oluşturan kavramların niteleyici bir çıkarımını sağlamak üzere insanların nedensel savlarının analizi için kullanılır. BH’lar regresyon ya da yapısal eşitlikler olarak ilgi alanı bilgisi sunar, karar verme için yerleşik, zaman aşımı ile kazanılmış bir çerçeve sağlar [72], tam olmayan verilerin bulunduğu durumlarda yorumlara imkân sağlayan nedensel çıkarımlar sağlar ve karar konseptinin statik bir sunumunu ortaya koyar.

Matris cebiri ve ağ analitik metodunu içeren farklı tipteki istatistiksel analizler için, sistem dinamiği, karar ağaçları ve yapay sinir ağlarının kullanımı için uygundur.

Bilişsel haritalamanın belirsizlikleri (kavramların gözlemlenmesindeki, enformasyondaki eksiklikler ve ilişkili kavramlardaki belirsizlikler) modelleyememe kusuru Bayes inanç ağı ile giderilebilmektedir [73].

3.2. Bayes Yaklaşımı ve Bayes İnanç Ağları

3.2.1. Bayes yaklaşımı

Bir karar sürecinde mantıksal muhakeme sonucunda en fazla fayda sağlayacağını varsayılan sonuçlar kullanılır, insanlardan ve insanların yönettiği işleyişlerden her zaman aynı davranış beklenemez. Bu yaklaşım normatif (kural oluşturan) olarak isimlendirilir.

Normatif sistemler insan bilgeliğini amaçlar, birikmiş ve işlenmiş deneyimlere dayanarak karar vermeyi esas alır. Bunun için bir durumu yorumlamak için gözlemlerde bulunma, daha fazla bilgi için bir incelemeye odaklanma, değişen çevreye uyum sağlama ve deneyimlerden öğrenme yapılması gereken eylemlerdir. 1990’larda, Bayes inanç ağları ve karar grafikleri normatif sistemlerin oluşumu için bir çerçeve olarak sadece araştırma enstitülerinde değil endüstride de dikkat çekmiştir [74].

Thomas Bayes (1701–1761) tarafından 1763’de “Bir Problemi Şanslar Öğretisi İle Çözmek” (Essay towards solving a problem in the doctrine of chances) [75] (1763) adlı makalesi ile ortaya konan teorem “1781’de Laplace tarafından genelleştirilerek mekanik, tıbbi istatistik gibi alanlarda kullanım kazanmıştır. Teorem sübjektif olasılık tanımı kullanılmakta ve teoremde bir olayın olasılığı, o olaya ilişkin ön bilgi ile denemeden elde edilen sonuçların yani verinin birleştirilmesi ile oluşmaktadır. Bilimsel öğrenme ve karar vermede, istatistik ve ekonometrik çalışmalarda kullanılmaktadır [74].

Bayes teoremi önsel bilgiler toplandıktan sonra parametreler hakkında önsel bilgilerin yardımıyla yorum yapılmasını sağlayan, sayısal çıkarımdan sözel yoruma geçişte yardımcı bir teoremdir. Önsel (apriori) bilgi, eldeki veri haricinde araştırmacının parametreye dair deneyimini, algılamasını ve teorik düşüncelerini kapsar, önceki çalışmalardan, deneylerden ve uzman görüşlerinden edinilir. Sonsal (aposteriori) bilgi, veri gözlemlendikten sonra çıkarım yapılması istenen parametre hakkındaki olasılık değeridir. Bayes çıkarımında bilinmeyen bütün parametreler hakkında bilginin güncel durumunu ortaya koyar. Sonsal bilgi, önsel bilgi ile olabilirlik fonksiyonu kullanılarak elde edilir. Genellikle sonrasal olasılıkları hesaplamakta kullanılan ve iki rastgele olayın koşullu ve marjinal olasılıklarını ilişkilendiren, Maksimum Olabilirlik ilkesi üzerine kurulu bir teoremdir [76].

Bayes teoreminin tanımında θ parametre vektörünü, y gözlemleri temsil etmektedir.

$$ p(\theta |y) = \frac{{p(\theta )p(y|\theta )}}{{p(y)}}, p(y) \rangle 0 $$

((1))

p (θ|y): θ’nın y kanıtından sonraki (sonsal) olasılığı (y olduğu zaman θ’nın gerçekleşme olasılığı),

p (y): y’nin θ kanıtından önceki (önsel) olasılığı, y’nin olma (marjinal) olasılığı,

p (y|θ): y kanıtının θ olayının gerçekleşmesi için oluşma olasılığıdır.

$$ p(\theta |y)=\alpha p(y|\theta )p(\theta ) $$

((2))

Sonsal Dağılım α Olabilirlik × Önsel Dağılım (3)

Sonsal bilgi, önsel bilgi ve örneklemden gelen bilginin çarpımına orantısal olarak eşittir [76].

Bayes inanç ağlarının oluşumunda kullanılan olasılık dağılımında her bir değişken, ağdaki bilgi ile hesaplanabilir. Eğer tüm değişkenler birbirinden bağımsızsa, bir değişken, diğer değişken değerlerinin birleşiminin olasılığı aşağıdaki şekilde gösterilebilir.

$$ p({{x}_{1}},\ldots ,{{x}_{n}}=\prod\limits_{i=1}^{n}{p({{x}_{i}}|evebeyn({{x}_{i}}))} $$

((4))

Klasik yaklaşım tümdengelim yöntemini kullanırken Bayes yaklaşımı tümevarım yöntemiyle paralellik gösterir. Klasik yaklaşım nedensellik ilkesinin deterministik yorumuna yakınken Bayes yaklaşımı olasılıklı yorumuna yakındır. Klasik yaklaşımda, parametrenin sabit olduğu kabul edilip analizler doğrudan veriden elde edilen bilgi olan olabilirlik fonksiyonu ile yapılırken Bayes yaklaşımında parametre, rastlantı değişkeni olarak kabul edilir ve sonsal bilgi bir önsel dağılım kullanılarak elde edilir [77].

Bayesci yaklaşımda daha çok önsel dağılımın oluşturulmasında zorluklarla karşılaşılır. Önsel dağılımların elde edilmesi aşamasında zorluklar, parametre hakkındaki kesin olmayan önsel bilgilerin önsel dağılıma dönüştürülmesi işleminde ortaya çıkar. Parametreler arasında karmaşık önsel dağılımlar söz konusu olduğunda sonsal dağılımların elde edilmesi de zor olabilir [78].

3.2.2. Bayes inanç ağları

Bayes inanç ağları, olasılıklı ağ modellerinin içerisinde yer almaktadır ve nedensel analiz ile olasılıklı süreçleri gösterir. Değişkenler arasındaki ilişkileri grafiksel olarak gösterir ve uzman sistemlerde belirsizlik ile ilgilenmek için kolay yorumlanabilir. Nedensel analiz tekniği olarak veri madenciliği yöntemi olarak dikkat çeken önemli bir tekniktir [79]. Bayes inanç ağları, yön verilmiş döngüsel olmayan grafiklerden oluşur. Bayes inanç ağında A noktasından B noktasına olan bağlantı A’nın B üzerindeki doğrudan olan etkisini gösterir ve B’nin olasılığı A’nın değerine bağlanır. Grafik kuramı Bayes inanç ağlarında kalitatif muhakemeyi sağlar. Bayes teorisi her bir değişkenin birleşik olasılık dağılımı ile ilgili zincir kuralı üzerine kurulmuştur. Zincir kuralına göre, ağın her bir noktası için marjinal ve koşullu olasılığı hesaplanabilir [80]. Bayes inanç ağları için bilişsel haritalar uygun bir ön aşamadır [73].

Avantajları arasında uzman bilgisi sağlaması, yeni bir veri geldiğinde güncel tutulma kolaylığı, bağımlılık ve dağılımların eksiksiz birleşik dağılımlar yerine sezgiyle anlaşılması sebebiyle kolay olması sayılabilir. Fakat algoritma kişisel olduğu için oluşan ağın her zaman çok sağlıklı olamama dezavantajı vardır.

İlişkiler nedensel olmak zorunda değildir ancak ilişkiler nedensel olduğunda çıkarımla bulunmak etkilidir. Katı istatistiksel varsayımlara gerek duymaz, belirli sayıdaki değişkenler arasındaki ilişkinin koşullu olasılık dağılımlarını zincir biçiminde grafiksel olarak gösterir [81]. Bir uzmanın bilgisini olasılık teorisi esaslı olarak bir çeşit grafikle sunan nedensel haritadır. Kayıp bilgileri ve detaylarını sağlamada kullanılmakla birlikte etken faktörlerin önemini ve önceliğini saptamak için de kullanılmaktadır [82]. Geçmiş veriler edinildiğinde temel avantaj olarak değişken ve karmaşık sistemlerin analizinde uygulanabilirliği sağlar. Sebepleri ve etkileri modellemede güçlü olması, bazı bilgiler hazır durumda iken ve gelen verinin kesin değil ve kısmen ulaşılmaz olduğu durumlarda modelleme için etkili olması, kesin tarihsel bilgiler ya da geçerli kanıtlar üzerinde bağımlı olmamaları [73] modelleme için Bayes inanç ağlarının kullanılmasını öne çıkarmıştır.

Kayıp değerli veriler için etkili bir yöntemdir, Probleme tesadüfî ilişkiler sunarak geniş bir çerçevede bakmayı sağlar. Olasılık ve anlamları birleştirerek insan bilgisi ve verilerin entegre edilmesi avantajını sağlar [83].

3.3. Uzman Sistemler

Uzman Sistemler (US) sistemin bir veya daha fazla uzmanın bilgilerine sahip olarak o uzmanların görevlerini yerine getirmeye veya onların yerini almaya yönelen sistemlerdir [84]. Belirli konuda uzman olan bir veya birçok insanın yapabildiği muhakeme ve karar verme işlemlerini modelleyen bir yazılım sistemidir [85]. Uzman bilgi gerektiren problemleri çözüp bu bilgiyi belli bir formatta saklayıp sunabildiklerinden bilgiye dayalı sistemler diye adlandırılmakta ve üretim sektöründe tasarımdan pazarlama aşamasına kadar özellikle deneyim ve bilgiye dayalı kararlarda kullanılmaktadırlar.

US’ler çok kapsamlı veri tabanlarına sahip olmalı, verileri analitik ve sezgisel yöntemler kullanarak uzman kişiye eş değer işleyebilmeli, değerlendirebilmeli, bunlardan yeni bilgiler elde edebilmeli, seçenekler oluşturarak, kendisine sunulan problemi çözebilmeli ve çözüm için kullandığı yöntemi de göstermelidir [86].

US içerisinde en temel bilgi gösterim yapıları “kurallar”dır. Kuralın söz dizimi:

Eğer <şart>

İse <eylem> şeklindedir.

US işleyişi dört temel adımda gerçekleştirilir: (1) Bilginin edinilmesi, (2) Bilgi tabanının oluşturulması, (3) Çıkarım mekanizmasının oluşturulması, (4) Kullanıcı arabiriminin oluşturulması.

US mühendislik, iş ve süreç planlama, tıp, askerlik ve ekonomik analizlere kadar pek çok alanda kullanılmakta olup teşhis, sınıflandırma, seçim, veri analiz ve yorumu, tasarım, tahmin, simülasyon, izleme, danışmanlık, zeki yardım-destek, planlama ve programlama, görüntüleme, hata ayıklama, kontrol ve eğitim fonksiyonları için kullanılmaktadır.

US kullanımı ile uzmanlık maliyeti azalır, uzman kişinin bulunmasına gerek kalmaz, fazla verinin incelendiğinde cevap verme süresi kısadır, eş zamanlı olarak birçok hipotezi sınayıp geçerli olanı bulabilir, insan sınırlılıkları yoktur (hatırlama, unutma, sorumluluk almama, yalan söyleme, bilgiyi gizleme, yorulma, psikoloji) [87], basitlik, isabet ve çabukluk sağlar. İnsan kapasitesini aşan karışık problemlerin çözümünde kullanılabilir, sonucun nedenlerini ayrıntılı olarak açıklar, sürekli aynı kapasite ile kullanılabilir. Bilgisi kalıcıdır, hızlı ve tutarlıdır, hata oranını düşürür ve kalitenin artmasını sağlar, tehlikeli ortamlarda insanların bu alanın dışında kalmasını sağlar [88].

Bazı kısıtları da bulunaktadır. Her bir sorununun çözümü US değildir, uzman kişiler kadar yaratıcı değillerdir, US'i geliştirmede önemli elemanlardan olan bilgi mühendisi maliyeti yüksektir [88], neyin önemli veya önemsiz olduğunu anlayamayabilir, kişilerin sezgisel birikimine sahip değildirler, değişken koşullara uyum sağlayamayabilirler. Kullanım alanları sınırlıdır, bilimsel nedenselliğin soyut modelleriyle çalışamazlar, mantıksal sonuçlandırma mekanizmaları ve bilgi sunumu yöntemleri sınırlıdır, uzman emeğine ihtiyaç duyarlar [85]. Verim alınması sınırlı alanlarda çalışılması ile söz konusudur, öğrenme yeteneği yoktur, doğası algoritmalara dayanmaktadır ve makine gücü ile orantılı güce sahiptir, matematiksel olarak kesin model kurulması zordur. Sağlayacakları çözüm, sahip oldukları veri tabanı ile sınırlıdır [87].

Uzman sistem oluşturmada program ve kabukları kullanılmaktadır. Lisp ve Prolog en bilinen US programlarıdır. Kabuk, bilgi tabanı boş olan, sonuç çıkarma mekanizması ve kullanıcı arayüzü olan bir uzman sistemdir. Yapısı, farklı bilgi alanı grupları ile farklı uzman sistem üretmeye uygundur. Programlamacıya zaman kazandıran özelliği vardır. Olumsuz yönü, değişik alanlarda, uygun sonuç çıkarma mekanizmaları olmadığı zaman kısıtlayıcı olabilmeleridir. Eğer bilgiler iyi derlenmese sonuçları zayıf olmaktadır. Hangisinin kullanılacağı programlama dili veya US kabuğunun kabiliyetine göre değişmektedir. Clips, Jess ve Financial Advisor, KnowledgePro, Leonardo, Kappa gibi uzman sistem alet ve kabukları geliştirilmiştir [89].

4. Havacilik yer hizmetlerinde bilgi sistemleri uygulamasi

Uygulamadaki kısmındaki adımlar sırasıyla Anketin Hazırlanması ve Uygulanması, Anketin Değerlendirilmesi ve Bilişsel Haritaların Oluşturulması, Bayes İnanç Ağlarının Oluşturulması ve Uzman Sistem Prototipinin Oluşturulmasıdır (Şekil 9).

4.1. Anketin Hazırlanması ve Uygulanması

Tedarik zinciri olarak Sivil Havacılık Hizmetleri, ortak sorunu olarak “gecikme” ele alınmıştır. Tedarik zincirindeki herhangi bir aktörün sorunu olarak ise engelli yolcuların sorunları değerlendirilmiştir. Böylece tedarik zincirinin ortak sorunu ile herhangi bir zincir aktörünün sorununun etkileşiminin belirlenerek bu etkileşimin azaltılması, böylece hem tedarik zincirinin hem de herhangi bir tedarik zinciri aktörünün aynı anda azaltılarak kazan-kazan yaklaşımının uygulanması amaçlanmıştır.

Şekil 9.

Uygulama kısmının ana bölümleri ve detaylarının akış şeması.

Bu değerlendirme sonucunda aşağıdaki sekiz madde belirlenmiştir:

• 1. Rezervasyon işlemleri ve fazladan satış,

• 2. Bilet satış işlemleri,

• 3. Güvenlik işlemleri,

• 4. Terminal dışı ve içi faaliyetler,

• 5. Check-in işlemleri,

• 6. Yolcunun bagaj işlemleri,

• 7. Boarding (uçağa binme) işlemleri,

• 8. Göç, gümrük, sağlık işlemleri.

Anketin ikinci boyutunda ise ABD Ulaştırma Bakanlığı İstatistik Bürosu’nun aylık bazda hazırladığı “Havayolu Tüketici Raporları”ndan elde edilen aşağıdaki engelli yolcuları sorunları ele alınmıştır:

• 1. Yetersiz, eksik bilgilendirilme,

• 2. Engel ile ilgili güvenlik sorunları,

• 3. Havalimanının elverişli ve kullanışlı olmaması,

• 4. Bildiri, tebliğ, anons ve duyurunun anlaşılmaması,

• 5. Uçağa kabul edilmeme,

• 6. Refakatsiz uçağa kabul edilmeme,

• 7. Uçağın elverişli ve kullanışlı olmaması,

• 8. Oturma yerinin uygun olmaması,

• 9. Yardımcı araç ve gereç sorunları,

• 10. Yardım sağlamada kusur.

Karşılıklı etkileşimin (birinin var oluşuyla diğerinin oluşması) belirlenmesinde havacılık sektöründen on uzman, havacılık alanından beş akademisyen ve engelliler sivil toplum örgütlerinden sıklıkla havayollarını kullanan üç engelli hava yolcusunun bilgileri derlenmiştir.

Anket 18×18’lik bir tablo şeklinde hazırlanmıştır. Katılımcılardan belirlenmiş olan gecikme nedenleri ve engelli sorunları arasındaki etkileşimi değerlendirirken bir maddedeki unsurun oluşması diğer maddedeki unsuru arttırıyorsa (+1), azaltıyorsa (-1) ve etkilemiyorsa (0) şeklinde değerlendirmeleri istenmiştir. Her bir katılımcıdan bir değerlendirme sonucu alınmış olup tüm değerlendirme sonuçları 18×18’lik matrisler şekline dönüştürülmüştür. Matrisler değerlendirilmek üzere Matlab programında kaydedilmiştir.

4.2. Anket Değerlendirmesi ve Bilişsel Haritaların Oluşturulması

Sektör, yolcu ve akademisyen matrisleri kendi içlerinde ayrıca matrise ve tüm matrisler de ortak tek bir matris haline dönüştürülmüştür. Matrilerin ortak matris haline dönüştürülmesinde aynı çıkarım uygulanmıştır. Çıkarımda matris içindeki tüm matrislerin aij’nci elemanlarının modları alınarak ortak matrisin aij’nci elemanı olarak atanmıştır. Eşitlik durumlarında ise aij değeri “0” olarak kabul edilmiştir.

Yapılan anket uygulamasında bir gecikme nedeninin ya da engelli sorununun olması halinde diğer bir gecikme nedenini yada engelli sorununu oluşturuyorsa (+1) değerlendirmesi yapılmıştır. (+1) değerleri sorunun varlığını göstermektedir ve ortak matristeki (+1) değerleri dikkat edilmesi gereken ilişkileri temsil etmektedirler. Bu yüzden oluşturulan haritalarda (+1) değerlendirmesinin olduğu durumlar ele alınmıştır. Örnek olurak matristeki a418 elemanı (+1) değerinde ise bu durum “Gecikme nedenlerinden 4’ncü maddede yer alan Terminal Dışı ve İçi Faaliyetler, engelli sorunlarından 18’nci maddede yer alan Yardım Sağlamada Kusur’unu arttırır” demektir. Çizim için Decision Explorer (Version 3.3.0) programı kullanılmıştır.

Dört farklı harita elde edilmiş olup ilki sektör bilişsel haritası (Şekil 10), ikincisi engelli yolcu bilişsel haritası (Şekil 11), üçüncüsü akademisyen bilişsel haritası ve dördüncüsü ortak bilişsel haritadır (Şekil 13).

Şekil 10.

Sektör bilişsel haritası.

Şekil 11.

Engelli yolcu bilişsel haritası.

Şekil 12.

Akademisyen bilişsel haritası.

Şekil 13.

Ortak bilişsel harita.

Elde edilen bilişsel haritalardan görülmektedir ki haritalarda birbirleriyle ortak noktalar olmakla birlikte aynı değiller. Yaşanan sorunların temelinde algı ve yorumlamadaki bu farklılığın olduğunun bilinmesi çözüm sürecini hızlandıracak ve iyileştirecektir. Engelli yolcuların ilişkilendirdikleri unsurlar daha az iken akademisyenlerdeki görece çokluk dikkat çekmektedir.

4.3. Bayes İnanç Ağlarının Oluşturulması

Elde edilen ortak harita üzerinde tedarik zincirinin ortak sorunu olan gecikmeye neden olan unsurlar (düğümler) ile engelli sorunlarının etkileşimi Bayes teoremi kullanılarak hesaplanmıştır. Her bir unsurun verileri ABD Ulaştırma Bakanlığı İstatistik Bürosunun istatistiklerinden derlenerek verilerin aynı ülke ve aynı sektörden olması sağlanmıştır.

Bayes inanç ağının oluşturulmasında Netica programı kullanılmıştır. Verilerin programda sınıflandırılması çoğunluk kuralı (majority rule) [91] kullanılarak “yüksek” (H) ve “düşük” (L) olarak belirlenmiştir. Bunun için veri dizisinin ortalaması ve medyanı Minitab 14 istatistik programı kullanılarak hesaplanmış, medyanın üzerindekiler H’ye, altındakiler ise L’ye atanmış, eğer medyan ortalamadan küçük ise L’ye, büyük ise H’ye dahil edilmiştir.

Örnek olarak “Rezervasyon ve fazladan satış” düğümünün verilerini inceleyecek olursak Tablo 4’deki değerler elde edildiği görülecektir.

Tablo 4. Rezervasyon ve fazladan satış verileri.

Veri dizisindeki verilerin oranlarının ortalaması 0,99 medyanı ise 1’dir. Çoğunluk kuralına göre medyan ortalamadan büyük olduğundan H’ye dâhil edilmiştir. H:0,55, L:0,45’dir.

Tüm unsurlara dair elde edilen H ve L değerleri Tablo 5’de sunulmuştur.

Tablo 5. Tüm düğümlerin durum değerleri.

Netica programı kullanılarak Bayes inanç ağlarının elde edilerek iki ana harita oluşturulmuştur (Şekil 15 ve 16). Birinci haritada (ağda) gecikme nedenlerinin etkiledikleri engelli sorunları şu şekildedir:

Rezervasyon işlemleri - fazladan satış (oversales):

• Yetersiz, eksik bilgilendirilme - Bildiri, tebliğ, anons ve duyurunun anlaşılmaması,

• Engel ile ilgili güvenlik sorunları,

• Uçağa kabul edilmeme,

• Yardımcı araç ve gereç sorunları,

• Yardım sağlamada kusur sorunlarını etkilemekte.

Bilet satış işlemleri:

• Yardım sağlamada kusur sorununu etkilemekte.

Güvenlik işlemleri:

• Engel ile ilgili güvenlik sorunları,

• Uçağa kabul edilmeme sorununu etkilemekte.

Terminal dışı ve içi faaliyetler:

• Yetersiz, eksik bilgilendirilme - Bildiri, tebliğ, anons ve duyurunun anlaşılmaması,

• Engel ile ilgili güvenlik sorunları,

• Yardımcı araç ve gereç sorunları,

• Yardım sağlamada kusur sorununu etkilemekte.

Check-in işlemleri - Boarding (uçağa binme) işlemleri:

• Yetersiz, eksik bilgilendirilme - Bildiri, tebliğ, anons ve duyurunun anlaşılmaması,

• Uçağa kabul edilmeme,

• Yardımcı araç ve gereç sorunlarını etkilemekte.

Yolcunun bagaj işlemleri:

• Uçağa kabul edilmeme,

• Yardım sağlamada kusur sorununu etkilemekte.

Şekil 15.

“Gecikme nedenleri”nin “engelli sorunları” üzerindeki etkilerini gösteren Bayes inanç haritası.

Şekil 16.

“Engelli sorunları”nın “gecikme nedenleri” üzerindeki etkilerini gösteren Bayes inanç haritası.

İkinci haritada (ağda) engelli sorunlarının etkiledikleri gecikme nedenleri şu şekildedir:

Yetersiz, eksik bilgilendirilme - Bildiri, tebliğ, anons ve duyurunun anlaşılmaması,

• Güvenlik işlemleri,

• Terminal dışı ve içi faaliyetler,

• Check-in işlemleri - Boarding (uçağa binme) işlemleri,

• Yolcunun bagaj işlemleri,

• Göç, gümrük, sağlık işlemlerini etkilemekte.

Engel ile ilgili güvenlik sorunları,

• Güvenlik işlemleri,

• Terminal dışı ve içi faaliyetler,

• Check-in işlemleri - Boarding (uçağa binme) işlemleri,

• Göç, gümrük, sağlık işlemlerini etkilemekte.

Havalimanının elverişli ve kullanışlı olmaması,

• Güvenlik işlemleri,

• Terminal dışı ve içi faaliyetler,

• Check-in işlemleri - Boarding (uçağa binme) işlemleri,

• Yolcunun bagaj işlemleri,

• Göç, gümrük, sağlık işlemlerini etkilemekte.

Uçağa kabul edilmeme,

• Terminal dışı ve içi faaliyetler,

• Check-in işlemleri - Boarding (uçağa binme) işlemleri,

• Yolcunun bagaj işlemlerini etkilemekte.

Refakatsiz uçağa kabul edilmeme

• Terminal dışı ve içi faaliyetler,

• Check-in işlemleri - Boarding (uçağa binme) işlemleri,

• Yolcunun bagaj işlemleri,

• Göç, gümrük, sağlık işlemlerini etkilemekte.

Uçağın elverişli ve kullanışlı olmaması - Oturma yerinin uygun olmaması

• Check-in işlemleri - Boarding (uçağa binme) işlemlerini etkilemekte.

Yardımcı araç ve gereç sorunları

• Terminal dışı ve içi faaliyetler,

• Check-in işlemleri - Boarding (uçağa binme) işlemleri,

• Yolcunun bagaj işlemlerini etkilemekte.

Yardım sağlamada kusur

• Terminal dışı ve içi faaliyetler,

• Check-in işlemleri - Boarding (uçağa binme) işlemleri,

• Yolcunun bagaj işlemleri,

• Göç, gümrük, sağlık işlemlerini etkilemekte.

Gecikme nedenlerinin engelli sorunları üzerindeki etkisi, engelli sorunlarının gecikme nedenleri üzerindeki etkisinden daha şiddetlidir ancak etkilediği düğüm sayısı açısından daha azdır. Bunun paralelinde engelli sorunları gecikme nedenleri üzerinde daha çok düğümü etkilerken bu etkinin şiddeti daha düşük olmaktadır.

Tüm verilerin Bayes hesaplamaları sonrasında elde edilen değerleri Tablo 6 ve 7’de sunulmuştur.

Tablo 6. Gecikme nedenlerindeki durumların engelli sorunlarına etkisi.

Tablo 7. Engelli sorunlarındaki durumların gecikme nedenlerine etkisi.

4.4. Uzman sistem için prototip oluşturma

Yapılan değerlendirmede ağın mevcut halindeki beklenen durum değerlerinde iken ve ilgili ebeveyn düğümün durum değeri H=1 olduğu andaki (sadece bir ebeveyn düğümün durum değeri H=1, diğer ebeveyn düğümlerin durum değerleri H beklenen değerde iken) etkileşimi ele alınmıştır. Etkileşimler sonucu oluşacak uyarı durumlarının belirlenmesi hedeflenmiştir.

Etkileşimlerin oluşma olasılıkları, söz konusu olasılıkların durumu, sorunu engellemek için verilmesi öngörülen gerekli tepki ve uzman sistem işleyişi içinde yaratılması gereken uyarı (alarm) seviyeleri bir önceki bölümde Tablo 6 ve 7’deki olasılık değerleri temel alınarak Tablo 8’deki tanımlamalar çerçevesinde belirlenmiştir.

Tablo 8. Olasılık, olasılık durumu, gerekli tepki ve uyarı seviyesi tablosu.

Tablo 8’deki belirlemeye göre tüm etkileşimlere dair uyarılar elde edilerek Tablo 9 ve 10’da sunulmuşlardır.

Tablo 9. Gecikme nedenlerinin engelli sorunları üzerindeki etkisi ve uyarılar.

Tablo 10. Engelli sorunlarının gecikme nedenleri üzerindeki etkisi ve uyarılar.

Tablo 8’de sunulan uyarı tanımları şartlı işlem için genel bir dille hazırlanmıştır. Her uyarı neden olan gecikme kriteri, elde edilen olasılık alt sınırı ve etkilenen şikayet sırasıyla gösterilmektedir. Gösterimlerde ilgili gecikme nedenlerinin olasılık değerleri verilerin derlenişi bölümünde anlatılan değerleridir. Sonraki değerler ise tüm gecikme nedenlerinde ilgili gecikmenin olmasının beklendiği/bilindiği durum için H=1 olarak ele alınan olasılık değeridir.

Gecikmeye neden olan işlemlerin engelli yolcu sorunları üzerindeki etkilerine dair ilişki ve kurallar aşağıda sunulmuştur.

Örneğin ilk sırada sunulan ilişki-kural ifadesinde “rezervasyon” gecikme nedeni için olasılık %55’e erişir ya da geçer ise “eksik bilgi, duyuru, anons” engelli sorunu için uyarıya hazır olma sinyali “beyaz uyarı” ile verilmektedir. Tüm diğer ilişki-kural tanımlamalarında aynı yaklaşım esas alınmıştır.

Gecikme nedenlerinin engelli sorunlarına etkisi sonucu elde edilen ilişki ve kurallar aşağıdaki örneklerdeki gibi oluşturulmuştur:

IF “REZERVASYON” = 1 THEN “kırmızı uyarı” FOR “YARDIM SAĞLAMADA KUSUR”

IF “GÜVENLİK” ≥ .57 THEN “sarı uyarı” FOR “ENGELLİ GÜVENLİK SORUNU”

IF “EKSİK BİLGİ – DUYURU – ANONS” = 1 THEN “turuncu uyarı” FOR “BAGAJ”

IF “REFAKATSİZ KABUL EDİLMEME” ≥ .62 THEN “beyaz uyarı” FOR “GÖÇ GÜMRÜK SAĞLIK”

5. Sonuç

Çalışmada yukarıda kısaca özetlediğimiz kapsamda önemli bir tedarik zinciri olan havacılık sektöründeki hizmet üretiminde, yaşanan herhangi bir ortak problemin tedarik zinciri aktörlerinin herhangi birinin sorunu ile olan etkileşimi ele alınarak tüm zincir aktörlerinin kazanacağı şekilde çözecek bir model ortaya konmuştur.

Birçok benzer çalışmada sadece havacılık tedarik zincirinin bir aktörünün ya da etkileşimde olan bir kaç aktörün sorunları ele alınmaktadır, tüm tedarik zinciri bir arada analiz edilmediği için bu çalışmada ortaya çıkan ve hem zincir aktörlerini ayrı ayrı hem de tüm zinciri etkileyen en önemli problemler gözden kaçabilmektedir. Çalışma bütüncül bir bakış açısıyla ayrı bir öneme sahiptir.

Tüm uzmanların bilişsel haritaların birbirlerinden farklı olmakla birlikte uzman gruplarının grup içerisindeki haritalarının birbirine yakın olduğu görülmüştür. Bu durum aynı tedarik zincirinde bile olsalar zincir aktörlerinin süreci ve etkileşimi birbirlerinden farklı algıladıkları, bildikleri ve yorumladıkları anlamı taşımaktadır. Bu durum her bir grubun karar ve uygulamalarına da yansımakta olup mevcut problemlerin büyük ölçüde kaynağını oluşturmaktadır. Bu bilişsel algılama ve uygulamadaki farklılıkların farkına varılması çözüm yolunda da yol gösterici olacaktır.

Bilişsel haritalamanın ardından etkileşimin anlam ve şiddetini ortaya koyan Bayes inanç ağları Netica programı kullanılarak oluşturulmuş, elde edilen sonuçlardan dikkat çeken önemli sonuçlar şu şekildedir:

Tedarik zincirinin ortak probleminin (gecikme) zincir aktörlerinden her hangi birinin (engelli yolcular) üzerindeki etkisi, zincir aktörlerinden her hangi birinin probleminin (engelli sorunları) tedarik zincirinin bütünü üzerindeki etkisinden daha şiddetlidir ancak etkilediği iş adımı sayısı açısından daha azdır. Bunun paralelinde zincir aktörlerinden her hangi birinin problemi (engelli sorunları) tedarik zincirinin bütünü üzerinde daha çok iş adımını etkilerken bu etkinin şiddeti daha düşük olmaktadır.

Güçlü bir şekilde inanılmaktadır ki gecikme öngörülebilirse engelli yolcuların sorunlarındaki endişe yaratan kısımlar azalacak, engelli sorunları azaltılırsa da tüm hizmet tedarik zincirini etkileyen gecikmelerde azalmalar olacaktır. Başka bir deyişle, hizmet üretimi tedarik zincirinin sorunun öngörülebilmesi, tedarik zincirindeki her hangi bir aktörün sorununun azalması demektir. Benzer bir şekilde bu durumun tersine hali de mümkün olacaktır.

Elde edilen bu etkileşim ve etki seviyeleri hangi unsurların birbirlerini ne zaman etkileyeceğinin bilinmesi gerekliliğini doğurmaktadır. Oluşturulan Bayes inanç ağında elde edilen Bayes olasılıkları bu gereksinimi gidermekte ve böylece oluşturulabilen uyarılar problemlerin oluşmasını engelleyecek bir nitelik taşımaktadırlar. Gecikme ya da engelli sorunlarının azaltılması hem tekil olarak hem de zincirleme bir şekilde yaşanan ortak ya da aktöre ait problemlerin azalması sonucunu doğuracaktır. Bu durum tedarik zincirinin daha optimum bir işleyişe kavuşacağı anlamına gelir.

Özellikle Türk sivil havacılık sektöründe istatistik oluşturulup modelin çalıştırılması havacılık sektörüne önemli değerler kazandıracaktır.

“Open Access: This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC-BY 4.0) which permits any use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author(s) and the source are credited.”