AKILLI ULAŞIM SİSTEMLERİNİN STRATEJİK ANALİZİ

Ulaşım, bir ülkenin ekonomik kalkınmasını ve refahını etkileyen en kritik faktörlerden biridir. Etkili ulaştırma sistemleri pazarlara, işlere ve yatırımlara erişimi kolaylaştırarak sosyoekonomik fırsatlar ve faydalar yaratmaktadır. Küreselleşme ve ekonomik büyüme ile beraber ulaşım sektörü de hızlı bir değişim göstermektedir. Bilgi ve teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte, daha kaliteli, daha hızlı, daha güvenli ve daha rahat ulaşım talepleri ön plana çıkmaktadır. Öte yandan, otomotiv endüstrisinin gelişmesiyle birlikte artan araç trafiği yoğunluğu; tıkanıklığa, gecikmelere, seyahat süresinin uzamasına, kaynak tüketiminin artmasına, çevresel sorunlara ve kazalara neden olmaktadır. Ulaşım sistemlerinin bu olumsuz sonuçlarını azaltmak ve kullanıcı taleplerini karşılamak için sistemlerin daha verimli, etkili, güvenli ve ekonomik olacak şekilde tasarlanması gerekmektedir. Bu sorunların giderilmesi ve taşımacılık hizmetlerinde artan talebin etkin, güvenli ve çevreci bir şekilde karşılanması amacıyla bilgi ve iletişim teknolojileri kullanılarak geliştirilen Akıllı Ulaşım Sistemleri (AUS) özellikle bilgiye daha hızlı ve etkin bir şekilde erişmeyi sağlayarak, ekonomik, çevresel ve toplumsal açıdan sürdürülebilir çözümler sunmaktadır. Çok sayıda çelişkili amacı ve birçok farklı kriteri bünyesinde barındırdığı için AUS’un analizi oldukça karmaşıktır. Çok kriterli karar verme (ÇKKV) bu tür problemleri çözmek için yaygın olarak kullanılan güçlü bir araçtır. Bu çalışmanın amacı, ÇKKV yöntemleri kullanarak AUS’un stratejik analizini yapmaktır. Önerilen metodolojide, AUS değerlendirme kriterleri bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) metodu ile ağırlıklandırılmakta ve bulanık EDAS (Evaluation Based on Distance from Average Solution) metodu ile en uygun AUS stratejisi seçilmektedir. Son bölümde, önerilen metodolojinin kullanım potansiyelini göstermek için bir uygulama sunulmaktadır.

STRATEGIC ANALYSIS OF INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS

Transportation is one of the most critical factors affecting the economic development andwelfare of a country. Effective transport systems create socio-economic opportunities andbenefits by facilitating access to markets, jobs, and investments. Moreover, transportation showsa rapid change in today's world of globalization and economic growth. With the rapiddevelopment of information and technology, the demand for higher, faster, safer, and morecomfortable transportation is emphasized. On the other hand, with the development of theautomotive industry, increased vehicle traffic volumes cause congestion, delays, travel time,resource consumption, environmental problems, and accidents. Systems need to be designed tobe more efficient, effective, safe, and economical to reduce these adverse outcomes oftransportation systems and meet user demands. For this reason, the concept of "IntelligentTransportation Systems (ITS)" has emerged. ITS provide economic, environmental, and sociallysustainable solutions, in particular by ensuring that information is accessed quickly andefficiently. The analysis of ITS are very complicated since it has many conflicting objectivesand many different criteria. Multi-criteria decision-making (MCDM) is a powerful tool widelyused for solving this type of problems. Therefore, in this study, we aim to propose a strategicanalysis of ITS by using MCDM methods. In the proposed methodology, ITS criteria areweighted with fuzzy Analytic Hierarchy Process (AHP) and fuzzy Evaluation Based onDistance from Average Solution (EDAS) is used to select the most appropriate ITS strategy.Finally, an application is provided to demonstrate the potential use of the proposedmethodology.

___

  • Ayağ, Z. (2005). A Fuzzy AHP-Based Simulation Approach To Concept Evaluation In A NPD Environment. IIE transactions, 37(9), 827-842.
  • Bacciu, D., Carta, A., Gnesi, S., &Semini, L. (2017). An Experience In Using Machine Learning For Short-Term Predictions In Smart Transportation Systems. Journal of Logical and Algebraic Methods in Programming, 87, 52-66.
  • Bask, A., Spens, K., Stefansson, G., &Lumsden, K. (2009). Performance Issues Of Smart Transportation Management Systems. International Journal of Productivity and Performance Management.
  • Büyüközkan, G., and Çifçi, G. (2012). A Combined Fuzzy AHP And Fuzzy TOPSIS Based Strategic Analysis Of Electronic Service Quality In Healthcare Industry. Expert systems with applications, 39(3), 2341-2354.
  • Catapult. (2014). Exploring Intelligent Mobility.
  • Civitas. (2015). Intelligent Transport Systems And Traffic Management In Urban Areas, Policy Note.
  • Dia, H., Panwai, S. (2014, December). Intelligent Mobility for Smart Cities: Driver Behaviour Models for Assessment of Sustainable Transport. In 2014 IEEE Fourth International Conference on Big Data and Cloud Computing (pp. 625-632). IEEE.
  • Ghorabaee, M. K., Zavadskas, E. K., Amiri, M., &Turskis, Z. (2016). Extended EDAS Method For Fuzzy Multi-Criteria Decision-Making: An Application To Supplier Selection. International Journal of Computers Communications & Control, 11(3), 358-371.
  • Ilıcalı, M., Toprak, T., Özen, H., Tapkın, S., Öngel, A., Camkesen, N, and Kantarcı, M. (2016). Akıcı- Güvenli Trafik için Akıllı Ulaşım Sistemleri.
  • Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Olfat, L., &Turskis, Z. (2015). Multi-Criteria Inventory Classification Using A New Method Of Evaluation Based On Distance From Average Solution (EDAS). Informatica, 26(3), 435-451.
  • Kim, H. J., Lee, J., Park, G. L., Kang, M. J., & Kang, M. (2010, September). An Efficient Scheduling Scheme On Charging Stations For Smart Transportation. In International Conference on Security-Enriched Urban Computing and Smart Grid (pp. 274-278). Springer, Berlin, Heidelberg.
  • Kirch, M., Poenicke, O., and Richter, K. (2017). RFID in Logistics and Production– Applications, Research and Visions for Smart Logistics Zones. Procedia Engineering, 178, 526-533.
  • Kolosz, B., Grant-Muller, S., and Djemame, K. (2013). Modelling Uncertainty In The Sustainability Of Intelligent Transport Systems For Highways Using Probabilistic Data Fusion. Environmental Modelling & Software, 49, 78-97.
  • Kumbhar, M. A. (2012). Wireless Sensor Networks: A Solution For Smart Transportation. Journal of Emerging Trends in Computing and Information Sciences, 3(4).
  • Kutlu Gündoğdu, F., Kahraman, C., &Civan, H. N. (2018). A Novel Hesitant Fuzzy EDAS Method And Its Application To Hospital Selection. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, (Preprint), 1-13.
  • Pomorel, J. C., & Romero, S. B. (2000). Multicriterion Decision in Management. Principle and Practice.
  • Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process McGraw-Hill. New York, 324.
  • Schewel, L., and Kammen, D. M. (2010). Smart Transportation: Synergizing Electrified Vehicles And Mobile Information Systems. Environment, 52(5), 24-35.
  • T. C. Ministry of Transport, Maritime Affairs and Communications (UHDB). (2014). National Intelligent Transportation Systems Strategy Document and Action Plan: 2014-2023.
  • UNECE, (2012). Intelligent Transport Systems (ITS) For Sustainable Mobility.
  • Wang, F. Y. (2010). Parallel Control And Management For Intelligent Transportation Systems: Concepts, Architectures, And Applications. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 11(3), 630-638.
  • Wang, M., and Kexin, L. (2013). Transportation model application for the planning of low carbon city–take Xining city in China as example. Procedia Computer Science, 19, 835-840.
  • Yardım, M. S. and Akyıldız, G. (2005). Intelligent Transportation Systems and Applications in Turkey. 6th Transportation Congress Proceeding, Istanbul: TMMOB Civil Engineers.
  • Zanelli, P. (2016). Intelligent Mobility. CATAPULT Transport Systems Report.
  • Zhang, J., Wang, F. Y., Wang, K., Lin, W. H., Xu, X., & Chen, C. (2011). Data-driven intelligent transportation systems: A survey. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 12(4), 1624-1639.
Beykoz Akademi Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
  • Başlangıç: 2013
  • Yayıncı: Beykoz Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

İŞ MODELİ VE TEDARİK ZİNCİRİ YENİLİKÇİLİĞİ İLE SÜRDÜRÜLEBİLİRLİK: TÜRKİYE’DE KAPSAYICI İŞ MODELLERİ ÜZERİNE KEŞFEDİCİ BİR ARAŞTIRMA

Dicle YURDAKUL

YEŞİL ve TERSİNE LOJİSTİK DERSİ ALAN ÖĞRENCİLERİN YEŞİL ÜRÜNE YÖNELİK TUTUMLARININ ve SATIN ALMA DAVRANIŞLARININ İNCELENMESİ: NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ ÖRNEĞİ

Selda BAŞARAN ALAGÖZ, Abdullah Oktay DÜNDAR, Aygen SEV

YEŞİL İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ VE YEŞİL TEDARİK ZİNCİRİ YÖNETİMİ ARASINDAKİ İLİŞKİLER

Nurten POLAT DEDE

YENİLİK FAKTÖRLERİNİN ANALİTİK AĞ SÜRECİ KULLANARAK ÖNCELİKLENDİRİLMESİ

Sinan APAK, Fulya TAŞEL, Ebru Beyza BAYARÇELİK

KİŞİSEL VERİLERİN KORUNMASI YASASININ LOJİSTİK ŞİRKETLERİN İNSAN KAYNAKLARI UYGULAMALARINA ETKİLERİ

Ayşe İLAGA ÇAKIR

ENTEGRE BULANIK ÇKKV YAKLAŞIMIYLA TEDARİK ZİNCİRİ ANALİTİĞİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

Gülçin BÜYÜKÖZKAN, Merve GÜLER, Esin MUKUL, Fethullah GÖÇER

ÖRGÜTSEL BAĞLILIĞIN ESNEK ÇALIŞMA VE İŞ DOYUMU İLİŞKİSİNDEKİ ARACILIK ETKİSİ: LOJİSTİK SEKTÖRÜNDE BİR ARAŞTIRMA

Nurten POLAT DEDE, Fatma TÜRKMEN

AKILLI ULAŞIM SİSTEMLERİNİN STRATEJİK ANALİZİ

Gülçin BÜYÜKÖZKAN, Merve GÜLER, Esin MUKUL

DOĞAL AFET DURUMU İÇİN CBS TABANLI MAKSİMUM KAPSAMA YERLEŞİM MODELİ: TUNCELİ ÖRNEĞİ

Erkan ÇELİK, Eren ÖZCEYLAN, Süleyman METE, Barış ÖZKAN

STRATEJİK SATIN ALMA UYGULAMALARININ PERFORMANSA OLAN ETKİSİ: TÜRK KONAKLAMA SEKTÖRÜNDE BİR ANALİZ

Melek AKIN ATEŞ, Oğuz AKSOY