Havalimanı Akıllı Ulaşım Teknolojilerinin Fuzzy Best–Worst Yaklaşımıyla Stratejik Önceliklendirilmesi
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.17238222Anahtar Kelimeler:
Havalimanı Yönetimi, Akıllı Ulaşım Teknolojileri, Fuzzy Best-Worst YaklaşımıÖzet
Artan yolcu hacmi ve sürdürülebilirlik talepleri doğrultusunda, havalimanlarında akıllı ulaşım teknolojilerinin (AUT) etkin şekilde entegrasyonu büyük önem kazanmıştır. Bu çalışmada, sınırlı kaynaklar altında uygulanabilir AUT çözümlerinin stratejik önceliklendirmesi hedeflenmiş ve çok kriterli karar verme yöntemi olarak Fuzzy Best–Worst Method (FBWM) kullanılmıştır. Değerlendirme kriterleri; operasyonel verimlilik, yolcu memnuniyeti, sürdürülebilirlik katkısı, maliyet etkinliği ve teknolojik entegrasyon kolaylığı şeklinde belirlenmiştir. Literatür desteği ve uzman görüşleriyle şekillenen bu kriterler, toplam 14 uzmandan alınan karşılaştırmalı değerlendirmeler aracılığıyla ağırlıklandırılmıştır. FBWM ile oluşturulan karar matrisleri doğrultusunda hem kriter ağırlıkları hem de beş farklı AUT çözümünün stratejik skorları hesaplanmıştır. Elde edilen bulgulara göre, sürdürülebilirlik katkısı en yüksek ağırlığa sahip kriter olarak öne çıkmıştır. Teknoloji bazında ise, mobil tabanlı yönlendirme uygulamaları en yüksek stratejik önceliğe sahipken, bunu gerçek zamanlı trafik yönetim sistemleri ve otonom iç ulaşım çözümleri takip etmiştir. Sonuçlar, dijital erişilebilirlik, çevresel etki ve entegrasyon kolaylığının karar verme sürecinde kritik faktörler olduğunu göstermektedir. Bu çalışma, havalimanı yöneticilerine dijital dönüşüm stratejileri konusunda bilimsel temelli bir yol haritası sunmakta; FBWM yaklaşımıyla belirsizlik altındaki karar süreçlerine uygulanabilir bir model önermektedir.
Referanslar
Ahmed, F. (2022). A data-driven framework for the deployment of urban air mobility (Doctoral dissertation). Institut National Polytechnique de Toulouse (Toulouse INP).
Akram, Z., Ahmad, U., & Alcantud, J. C. R. (2024). Multi-criteria decision-making for the selection of best airport ground access mode with a new fuzzy rough-entropy based method. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 135, 108843. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.108843
Aposporis, P. (2024). A review of global and regional frameworks for the integration of an unmanned aircraft system in air traffic management. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, 24, 101064. https://doi.org/10.1016/j.trip.2024.101064
Bathla, G., Bhadane, K., Singh, R. K., Kumar, R., Aluvalu, R., Krishnamurthi, R., … & Basheer, S. (2022). Autonomous vehicles and intelligent automation: Applications, challenges, and opportunities. Mobile Information Systems, 2022(1), 7632892. https://doi.org/10.1155/2022/7632892
Bitar, E. (2025). Innovation in electric aircraft and eVTOL - The path towards an electrified future transport system (Bachelor’s thesis, Lund University, School of Aviation).
Bouraima, M. B., Qiu, Y., Stević, Ž., Marinković, D., & Deveci, M. (2023). Integrated intelligent decision support model for ranking regional transport infrastructure programmes based on performance assessment. Expert Systems with Applications, 222, 119852. https://doi.org/10.1016/j.eswa. 2023.119852
Cheung, W. L. (2021). Data-driven integrated approach to airport demand management (Doctoral dissertation). Nanyang Technological University.
Chiaia, V. (2025). Use of advanced analytical techniques for air monitoring and investigation of archaeological biomarkers within the context of cultural heritage (Doctoral dissertation). Università degli Studi di Messina.
Díaz Ogas, M. G., Fabregat, R., & Aciar, S. (2020). Survey of smart parking systems. Applied Sciences, 10(11), 3872. https://doi.org/10.3390/app10113872
Gao, F., & He, W. (2025). Pathway to smart aviation: Identifying and prioritizing key factors for smart aviation development using the fuzzy best–worst method. Systems, 13(4), 291. https://doi.org/ 10.3390/systems13040291
Jia, L., Easa, S., & Qin, Y. (Eds.). (2024). Developments and applications in SmartRail, traffic, and transportation engineering: Proceedings of ICSTTE 2023 (Vol. 1209). Springer Nature.
Mahesh, N., Hadeed, R., & Marinov, M. (2025, April). The impact of artificial intelligence on passenger flow in air and rail integrated networks: A systematic literature review. In 2025 20th European Dependable Computing Conference Companion Proceedings (EDCC-C) (pp. 102–107). IEEE.
Marchesani, F., Masciarelli, F., & Bikfalvi, A. (2023). Cities (r)evolution in the smart era: Smart mobility practices as a driving force for tourism flow and the moderating role of airports in cities. International Journal of Tourism Cities, 9(4), 1025–1045.
Mirghafoori, S. H., Izadi, M. R., & Daei, A. (2018). An integrated approach for prioritizing the barriers to airport service quality in an intuitionistic-fuzzy environment. Cogent Business & Management, 5(1), 1532277. https://doi.org/10.1080/23311975.2018.1532277
Ortega, J., Moslem, S., Tóth, J., Péter, T., Palaguachi, J., & Paguay, M. (2020). Using best worst method for sustainable park and ride facility location. Sustainability, 12(23), 10083. https://doi.org/ 10.3390/su122310083
Pishdar, M., Ghasemzadeh, F., & Antuchevičienė, J. (2019). A mixed interval type-2 fuzzy best-worst MACBETH approach to choose hub airport in developing countries: Case of Iranian passenger airports. Transport, 34(6), 639–651.
Rezaei, J. (2015). Best-worst multi-criteria decision-making method. Omega, 53, 49–57. https://doi.org/ 10.1016/j.omega.2014.11.009
Rezaei, J. (2016). Best-worst multi-criteria decision-making method: Some properties and a linear model. Omega, 64, 126–130. https://doi.org/10.1016/j.omega.2015.12.001
Rubio-Andrada, L., Celemín-Pedroche, M. S., Escat-Cortés, M. D., & Jiménez-Crisóstomo, A. (2023). Passengers’ satisfaction with the technologies used in smart airports: An empirical study from a gender perspective. Journal of Air Transport Management, 107, 102347.
Schulz, W., & Geis, I. (2015). Future role of cost–benefit analysis in intelligent transport system research. IET Intelligent Transport Systems, 9(6), 626–632.
Tadić, S., Kalem, A., Krstić, M., Čabrić, N., Medić, A., & Veljović, M. (2025). Benchmarking analysis of railway infrastructure managers: A hybrid principal component analysis (PCA), grey best–worst method (G-BWM), and assurance region data envelopment analysis (AR-DEA) model. Mathematics, 13(5), 830. https://doi.org/10.3390/math13050830
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2025 International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR)
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
