Elektronik Uçuş Çantalarının Kullanımının Karar Ağacı Yöntemiyle Risk Analizi: Pilotlar Üzerine Örnek Çalışma

Year 2021, Issue: 25, 562 - 570, 31.08.2021

Haşim Kafalı Savaş Ateş

https://doi.org/10.31590/ejosat.917743

Abstract

İnsan yaşamının bir parçası olan bir yerden bir yere ulaşma ihtiyacı elde bulunan imkân ve ihtiyaçlara göre farklı ulaşım modlarıyla sağlanmaktadır. Havayolu taşımacılığı da hız ve diğer ulaşım modlarına göre üstün birtakım özellikleriyle hayatımızda önemli bir yere sahiptir. Havayolu taşımacılığı emniyetli bir taşımacılık olması ile öne çıkmaktadır. Her geçen gün gelişen teknolojiye havayolu taşımacılığı da ayak uydurmaktadır. Havayolu taşımacılığı tarafından son yıllarda kullanılmaya başlanan ve giderek yaygınlaşan elektronik uçuş çantaları ekonomikliği ve verimliliği sayesinde tercih sebebi olmaktadır. Bu çalışmada en emniyetli ulaşım modlarından olan havayolu taşımacılığı için elektronik uçuş çantaları kullanımının üzerine karar ağacı yöntemi ile risk analizi yapılmıştır. Yapılan bu analizle riskleri azaltarak havayolu emniyetini maksimize hale getirmek amaçlanmıştır. Karar ağacı yöntemi kullanımı için tehlike belirlemesinde SHELL modelinden esinlenilmiş ve elektronik uçuş çantalarının çevre, donanım, yazılım ve insanla olan etkileşimi üstüne karar ağacı yöntemi uygulanmıştır. İki havayolu şirketinin pilotlarına uygulanan anket analiz sonuçlarına göre, elektronik uçuş çantalarının elektronik uçuş çantalarının donanımla etkileşimi sonucu düşük seviyede risk tespit edilmişken, yazılım ve insanla olan etkileşiminde yüksek risk ve çevre ile etkileşiminde çok yüksek risk tespit edilmiştir.

Keywords

Elekronik Uçuş Çantaları, Tehlike, Risk Analizi, Karar Ağacı, Havacılık.

Risk Analysis with Decision Tree Method on the Use of Electronic Flight Bags: A Case Study on Pilots

Abstract

The need to reach far afield, which is a part of human life, is provided by different modes of transportation according to the available facilities and needs. Air transport has an important place in our lives with its speed and some features superior to other modes of transport. Air transportation stands out the risk of flight in the transportation modes. Air transportation keeps the important pace with the developing technology every day. Electronic flight bags, which have been used by airline transportation in recent years and are becoming increasingly widespread, are preferred due to their economy and efficiency. In this study, one of the safest modes of transport Risk analysis was performed using the decision tree method on the use of electronic flight bags for airline transportation. With this analysis, it is aimed to reduce risks and maximize airway safety. For the use of the decision tree method was inspired by the SHELL model and the decision tree method was applied on the interaction of electronic flight bags with the environment, hardware, software and live ware. According to the survey analysis results applied to the pilots of the two airline companies, the low-level risk was determined as a result of the interaction of electronic flight bags with electronic flight bags with hardware, while a high risk in interaction with software and humans and a very high risk in interaction with the environment was detected.

Keywords

Electronic Flight Bags, Hazard, Risk Analysis, Decision Tree, Aviation

References

• Başak, H., & Gülen, M. (2010). İnsansız hava aracı kazalarının önlenmesi için risk ölçümü ve yönetimi modeli. Pamukkale University Journal of Engineering , 55-65.
• Bükeç, C. M. (2015). Türkiye'deki Hava Aracı Bakım İşletmelerinde Olumlu Emniyet Kültürünü Etkileyen Bir Disiplin Sistemi Önerisi.
• Carbo, J.M. and Graham, D.J., (2020). Quantifying The Impacts of Air Transportation on Economic Productivity: A Quasi-Experimental Causal Analysis. Economics of Transportation, Vol 24, 1-13.
• Çiçek, K., & Topçu, Y. İ. (2018). Kritik Gemi Operasyonlarına Yönelik Risk Kontrol Esaslı Bir Karar Verme Yaklaşımı. JEMS , 159-177.
• Delgado, L., Gurtner, G., Cook, A., Martin, J. and Cristobal, S., (2020). A multi-layer model for long-term KPI alignment forecasts for the airtransportation system. Journal of Air Transport Management, Vol 89, 1-12.
• Dozik, S., (2019). Multi-criteria decision making methods: Application in the aviation industry. Journal of Air Transport Management, Vol 79, 1-22.
• EASA. (2014). Airworthiness and operational consideration for Electronic Flight Bags.
• Erten, B., & Utlu, Z. (2017). İlaç lojistik sektöründe risk analizi yapılarak 5x5 Matris, Fine Kinney ve FMEA yöntemleri ile risk değerlendirmelerinin karşılaştırılması: bir firma örneği. Anadolu Bil Meslek Yüksekokulu Dergisi , 14-35.
• Gerede, E. (2002). Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Gerede, E. (2006). Havacılık emniyeti ve havacılık güvenliği kavramları arasındaki ilişki ve farkların belirlenmesine yönelik bir araştırma. İşletme İktisadi Enstitüsü İşletme Dergisi , 54.
• Gerede, E. (2002). Havayolu taşımacılığında küreselleşme ve havayolu işbirlikleri-Thy Ao'da bir uygulama. Yayınlanmamış Doktora Tezi. Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• ICAO. (2014). Annex II - AMC 20-25. Montreal, Canada.
• ICAO. (2013). International Civil Aviation Organization Safety Management Manual. Montreal, Canada.
• Khan, H. U. R., Siddique, M., Zaman, K., Yousaf, S. U., Shoukry, A. M., Gani, S. G., Sasmoko, Khan, A. A. and Hishan, S.S. (2018). The impact of air transportation, railways transportation, and port containertraffic on energy demand, customs duty, and economic growth: Evidencefrom a panel of low-, middle-, and high -income countries. Journal of Air Transport Management, Vol 70, 18-35.
• Köse, M., Ayanoğlu, E., Erel, E., & Gündüz, C. (2016). Sivil Havacılıkta Mobil Teknolojilerin Kullanımı –Elektronik Uçuş Çantası.
• Moctezuma, L. E., Lobov, A., & Lastra, J. L. (2012). Decision making by using tree-like structures on industrial controllers. 2012 10th International Conference on ICT and Knowledge Engineering, (s. 77-83). Bangkok.
• Moshkov, M., (2021). On the depth of decision trees over infinite 1-homogeneous binary information systems. Array, Vol 10, 1-4.
• Özkılıç, Ö. (2005). İş Sağlığı ve Güvenliği, Yönetim Sistemlerive Risk Değerlendirmesi Metodolojileri. Türkiye İşveren Sendikaları.
• Puranik, T.G., Rodriguez, N., and Mavris, D.N., (2020). Towards Online Prediction of Safety-Critical Landing Metrics in Aviation Using Supervised Machine Learning. Transportation Research Part C, Vol 120, 1-18.
• Quinlan, J. R. (1990). Decision trees and decision-making. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics , 330-346.
• Rios Insua, D., Alfaro, C., Gomez, J., Hernandez-Coronado, P. and Bernal, F., (2018). A framework for risk management decisions in aviation safety at state level. Reliability Engineering and System Safety, Vol 179, 74-82.
• Seber, V. (2012). İşçi Sağlığı ve Güvenliğinde Riskler Nasıl Yapılır? EMO Bilimsel Dergi , 30-31.
• SHGM. (2018). SHT-EFB Kokpitte Elektronik Uçuş Çantası (EFB) Taşınması.
• SHGM. (2012). Sivil Havacılıkta Emniyet Yönetim Sistemi Yönetmeliği: SHY-SMS.
• Uysal, M., & Güyer, T. (2014). İstatistiksel Veri Analizine İlişkin Genişleyebilir Bir Karar Ağacı Tasarımı. Bilişim Teknolojileri Dergisi , 33-43.
• Yücel, Ö. (2007). Konfeksiyon Üretiminde Hata Türü ve Etkileri Analizi. Tekstil ve Konfeksiyon , 124-132.