Bir havayolu kargo şirketinde yük tahmini uygulaması

Abstract

ÖZETAnahtar kelimeler: Havayolu kargo taşımacılığı, gri tahminleme, mevsimsel ayrıştırmaİşletmeler artan rekabet ortamında ürünlerini daha hızlı taşımak için havayolu kargo taşımacılığını tercih etmektedirler. Havayolu kargo taşımacılığının önemi gün geçtikçe artmaktadır. Hızlı, güvenilir, emniyetli, değerli gönderiler için tercih edilir olması ve trafik olmaması diğer taşıma yollarına göre havayolu kargoyu avantajlı hale getirmektedir.Tüm bu avantajlarına rağmen, gelen talebi karşılamak için havayolu kargo şirketlerinin sınırlı kapasitesiye sahip olması önemli bir husustur. Bu kapasitenin doğru kullanılması için tahminleme yapılması hem şirketin kâr elde etmesi hem de stratejik planlarını yapabilmesini sağlar. Böylelikle şirket pazardaki payını arttırır ve güçlü bir konuma gelebilir.Bu çalışmanın amacı, havayolu kargo taşımacılığında önde gelen bir şirketinin, sıkıntılı hat olarak belirlenen Newyork (JFK) uçaklarının gelecek yılki tonaj tahminlemesinin yapılmasıdır. Bu tahminleme yapılmadan önce veriler mevsimsel etkenlerden ayrıştırılmıştır. Tahminlemede iki farklı yöntem kullanılmıştır. Birincisi basit doğrusal regresyon diğeri ise gri tahminlemedir. Bu iki yönteme toplamsal ve çarpımsal ayrıştırma ile elde edilen veriler taban oluşturmuştur. Yapılan tahminleme sonuçlarına mevsimsel indeksler eklenmiş sonrasında hata terimleri belirlenmiştir. Ortaya çıkan dört tahmin sonucunun hata terimleri kıyaslanmıştır. En düşük kök ortalama kare hatası (RMSE) ve ortalama mutlak yüzde hataya (MAPE) sahip çarpımsal modelde gri sistem teorisi ile tahminlemenin daha doğru sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu yönteme göre gelecek yılın tonaj tahminlemesi yapılmış ve gelecek çalışmalar için öneride bulunulmuştur.

SUMMARYKeywords: Airline cargo transportation, grey forecasting, seasonal decompositionEnterprises prefer airline cargo transportation to move their products faster in an increasingly competitive environment. The importance of airline cargo transportation is increasing day by day. The fact that it is preferred for fast, reliable, safe, valuable shipments and no traffic makes airline cargo more advantageous than other transport routes.Despite all these advantages, it is important to have limited capacity of airline cargo companies to meet the demand. Forecasting the correct use of this capacity allows both the company to make a profit and to make strategic plans. In this way, the enterprise increases its market share and becomes a strong position.The aim of this study is to make next year forecast of Newyork (JFK) planes which are determined as distressed lines of a leading company in airline cargo transportation. Before this forecasting was made, the data were separated from seasonal factors. Two different methods were used for forecasting. The first one is simple linear regression and the other is grey forecasting. The data obtained by additive and multiplicative separation were the basis for these two methods. Seasonal indexes were added to the forecasting results and then error terms were determined. The error terms of the four forecasting results were compared. It was observed that the forecasting by grey system theory yielded more accurate results in the multiplicative model with the lowest root mean square error (RMSE) and the mean absolute percentage error (MAPE). According to this method, tonnage forecasting of the next year has been made and a recommendation has been made for future studies.