MEVCUT OPERASYONEL SÜREÇLERİN PAYDAŞ KATILIMI MODELİ İLE İYİLEŞTİRİLMESİ: ANTALYA HAVALİMANI ÖRNEĞİ

Year 2025, Volume: 10 Issue: 1, 1 - 34, 30.06.2025

Battal Tuna , Harun Yılmaz

https://doi.org/10.5281/zenodo.15424288

Abstract

Her geçen gün gelişen küresel hava taşımacılığı sisteminin en önemli unsurlarından biri de havalimanlarıdır. Havalimanları kuruluşundan bugüne hava araçlarının iniş-kalkış, park etme ve yolcu-kargo işlemleri gibi temel havacılık faaliyetlerinin yanında havacılık dışı ticari hizmetlerin de sunulduğu kompleks ve çok fonksiyonlu bir yapıya dönüşmüştür. Bu dönüşüm havalimanlarına olan talebi de gün geçtikçe arttırmıştır. Doğal sınırlarına ulaşmış ya da fiziki büyüme için gerekli finansal kaynak sağlayamamış havalimanlarının mevcut sistemleri artan talepleri karşılamakta yeterli olamamıştır dolayısıyla artan talebin karşılanmasında, havalimanlarındaki mevcut kapasite yetersiz kalmıştır. Gelecekte de hava taşımacılığına olan talebin artarak devam edeceği göz önünde bulundurulduğunda; mevcut kapasiteyi daha verimli kullanarak artan talebi karşılayabilecek ve gecikmeleri azaltacak sosyal, finansal, teknolojik ve çevresel sürdürülebilir havalimanı operasyonları için tüm paydaşların katılımıyla yeni bir modele ihtiyaç duyulmaktadır. Bu model paydaş etkileşimini arttırmaya ve havalimanı süreçlerini teknoloji yardımıyla iyileştirmeye çalışan dijital araçlarla desteklenmiş bir model olmalıdır. Çalışmanın amacı paydaş katılımı ile havalimanlarında, uçuş operasyonu ile ilgili hizmetleri kolaylaştırmak için kaynakların etkili bir şekilde kullanılmasını, gecikme, maliyet ve çevresel etkilerin en aza indirilmesini hedefleyen ACDM (Airport Collaborative Decision Making (Havalimanı İşbirliğine Dayalı Karar Verme)) modelinin sektör açısından önemini ortaya koymaktır. Çalışmada havalimanı performans artışını sağlayacak ACDM modelinin Antalya Havalimanı’nda faaliyet gösteren paydaş şirketlerin ACDM platformuna yaklaşımı ele alınmış ve betimsel analiz yönetimi ile değerlendirilmesi yapılmıştır.

Keywords

ACDM , Havalimanı , Kapasite , Paydaş , Performans

References

• ACDMDXB, (2023). https://acdm.dubaiairports.ae/. 06.01.2023
• ACI, (2019). Airport Collaborative Decision Making (A-CDM).
• Airport CDM, (2023). https://cdm.frankfurt-airport.com/content/fraport-company-cdm/en/local-a-cdm-procedure/airline-responsibility.html. 03.01.2023
• Airportr, (2023). https://airportr.com/en/ba/?utm_source=British%20Airways&utm_campaign=BA.com&utm_medium=airline&utm_term=Family%20travel&utm_content=Family%20Travel&redirected=true. 02.01.2023
• Almarri, G.A., Kamalrudin, M., Hakımı, H., Sıdek, S. (2021). ‘‘Factors Influencing Human Centric Model For Better Passenger Experiences Usıng Smart Securıty System in Dubai Airport’’. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 99 (4): 975-986.
• Arcondara, J., Himmi, K., Guan, P., Zhou, W. (2017). Value oriented big data strategy: analysis & case study. In Proceedings of the 50th Hawaii international conference on system sciences. 1053-1062.
• Arruda Junior, A.C., Li Weigang, Viorel Milea (2015). ‘‘ A new Airport Collaborative Decision Making algorithm based on Deferred Acceptance in a two-sided market’’. Expert Systems with Applications, 42: 3539-3550.
• Aytaçlı, B. (2012). Durum çalışmasına ayrıntılı bir bakış. Adnan Menderes Üniversitesi Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 3(1), 1-9.
• Badea, V. E., Zamfiroiu, A., Boncea, R. (2018). Big data in the aerospace industry. Informatica Economica, 22(1), 17-24.
• Big airport big data, (2022). https://wired.me/technology/artificial-intelligence/dubai-airport-big-data-passenger/. 30.12.2022.
• Big data application, (2018). https://www.smithsdetection.com/insight/avi-ation/digitisation-aviation-industry-part-3/. 03.01.2023.
• British Airways, (2023). https://www.britishairways.com/en-tr/information/airport-information/london-heathrow-airport. 02.01.2023.
• Canso, (2016). Airport Collaborative Decision-Making: Optimisation through Collaboration Casado, E., Rodríguez, R., Taboso, P., García, J. (2016). Information security in future air traffic management systems. Journal of Aerospace Information Systems, 13(3), 101-112.
• Castro, R. ve Lewis, T. (2011). Corporate aviation management. Illinois: Southern Illinois University Press.
• CDM, (2018). https://cdm.fly.faa.gov/wp-content/uploads/CDM-Guidelines-4_10_2018-V1_1.docx 31.08.2024.
• Chang, V., Ji, Z., Arami, M. (2019). Privacy and ethical issues of big data in the airline industry. In 4th International Conference on Complexity, Future Information Systems and Risk (pp. 139-148). SciTePress.
• Chen, H. M., Schütz, R., Kazman, R., Matthes, F. (2016). Amazon in the air: Innovating with big data at Lufthansa. In 2016 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS) (pp. 5096-5105). IEEE.
• Cook, A., ve Rivas, D. (Eds.). (2016). Complexity science in air traffic management. Routledge.
• Corrigan, S, L. Martenson, S. Okwir (2015). ‘‘Preparing for Airport Collaborative Decision Making (A-CDM) implementation: an evaluation and recommendations’’. Cogn Tech Work, 17: 207–218.
• Çokluk, Ö., YILMAZ, K., ve Oğuz, E. (2011). Nitel bir görüşme yöntemi: Odak grup görüşmesi.
• DHMİ, (2023). Annual Report.
• Dijital Trend, (2019). https://www.platinonline.com/dijital-trend/dijital-ve-akilli-istanbul-havalimani-dunyaya-kapilarini-acti-952582. 31.12.2022
• Dray, L. (2020). An empirical analysis of airport capacity expansion. Journal of Air Transport Management. 87, 101850.
• Eurocontrol, A-CDM. https://www.eurocontrol.int/concept/airport-collaborative-decision-making 26.08.2024.
• Eurocontrol, (2017), Airport CDM Implementation
• Eurocontrol, (2019), A-CDM. https://www.icao.int/NACC/Documents/Meetings/2019/ACDM/ACDM-P4.pdf 29.08.2024.
• Eurocontrol, (2022a). Advanced ATC TWR Implementation Guide.
• Eurocontrol, (2022b). DPI Implementation Guide.
• Eurocontrol, (2024). EUROCONTROL Specification for Airport Collaborative Decision Making (A-CDM).
• FAA, CDM History. https://cdm.fly.faa.gov/?page_id=300 30.08.2024.
• FAA, Surface CDM Team. https://cdm.fly.faa.gov/?page_id=221 31.08.2024.
• FAA, (2016). https://www.icao.int/SAM/Documents/2016-ACDM2/1.4%20FAA_SCDM_SaoPaulo_102016.pdf 31.08.2024.
• Felkel, R., Steinmann, D., Follert, F. (2018). Hub Airport 4.0–How Frankfurt Airport Uses Predictive Analytics to Enhance Customer Experience and Drive Operational Excellence. In Digital Marketplaces Unleashed (pp. 443-453). Springer, Berlin, Heidelberg.
• Gong, Z., Zhang, F., Liu, W. and J. Graham, D. J. (2023). On the effects of airport capacity expansion under responsive airlines and elastic passenger demand. Transportation Research Part B: Methodological Volume 170, April, Pages 48-76.
• Gu, Y., Wiedemann, M., Freestone, R., Rothe, H. And Stevens, N. (2024). The impacts of shock events on airport management and operations: A systematic literature review. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives. 27, 101182
• Huawei, (2020). https://www-ctc.huawei.com/uk/huaweitech/publication/winwin/37/landing-shenzhen-airport-future. 06.01.2023
• ICAO, (2018). Third Meeting of the Asia/Pacific Airport Collaborative Decision Making Task Force (APA-CDM/TF/3).
• ICAO, (2019). https://www.icao.int/NACC/Documents/Meetings/2019/ACDM/ACDM-P1.pdf Erişim tarihi: 30.08.2024
• ICAO, (2022). ASBU Implementation Monitoring Report.
• Isarsoft ibt, https://www.isarsoft.com/knowledge-hub/ibt 10.08.2024
• Isarsoft ldt, https://www.isarsoft.com/knowledge-hub/ldt 10.08.2024
• Isarsoft obt, https://www.isarsoft.com/knowledge-hub/obt 10.08.2024
• Isarsoft tot, https://www.isarsoft.com/knowledge-hub/tot 10.08.2024
• İGA, 2023. https://igairport.aero/tr/igadocuments/havalimanirehberitr.pdf. 02.01.2023.
• Karataş, Z. (2015). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. Manevi temelli sosyal hizmet araştırmaları dergisi, 1(1), 62-80.
• Kovynyov, I., Mikut, R. (2018). Digital transformation in airport Ground operations. arXiv preprint arXiv:1805.09142.
• Larsen, T. (2013). Cross-platform aviation analytics using big-data methods. In 2013 Integrated Communications, Navigation and Surveillance Conference (ICNS) (pp. 1-9). IEEE.
• Lin, M. H. (2021). Airport pricing and capacity: Schedule versus congestion delays. Research in Transportation Economics. 90, 101033.
• Martínez-Prieto, M. A., Bregon, A., García-Miranda, I., Álvarez-Esteban, P. C., Díaz, F., Scarlatti, D. (2017, September). Integrating flight-related information into a (big) data lake. In 2017 IEEE/AIAA 36th Digital Avionics Systems Conference (DASC) (pp. 1-10). IEEE.
• Nakip, M. (2013). Pazarlama Arastirmalarina Giris. Baski, Ankara, Seçkin Yayincilik.
• Nau, J. B. ve Benoit, F. (2017). Smart airport how technology is shaping the future of airports. Wavestone, Paris.
• Netto vd. (2020). The Airport A-CDM Operational Implementation Description andChallenges. Journal of Airline and Airport Management, 10(1), 14-30.
• NEXTT, Aircraft Journey, (2022), https://www.nextt.aero/en/the-journey/aircraft-journey/ 15.05.2022.
• Patton, M. Q. (2018). Nitel araştırma ve değerlendirme yöntemleri. (M. Bürün ve S.B. Demir, Çev. Ed.). Ankara: Pegem Akademi.
• SHGM, (2016). SHY-22. Havalimanları/Havaalanları Yer Hizmetleri Yönetmeliği.
• Yazici, H., Altun, F. (2014). Nitel ve Nicel Yöntemleri Kullanan Araştırmacıların Empatik Eğilimleri Ve İşlevsel Olmayan Tutumları Arasındaki Farklılıklar. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 181(181), 371-386.
• Yüksel, A. Mil, B.,ve Bilim, Y. (2007). Nitel araştırma: Neden, nasıl, niçin. Ankara: Detay Yayıncılık, 11.
• Zhaobing, W., Yi, W., Shimeng, C. (2019). Application architecture and typical cases of big data technology in health management of civil aircraft system. Vibroengineering Procedia, 22, 19-24.
• Zheng, Y., Miao, J., Le, N., Jiang Y., Li, Y. (2019). ‘‘Intelligent Airport Collaborative Decision Making (A-CDM) System’’. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8973206/ 26.05.2022.