HAVACILIKTA ÜREYEN RUTİN OLMAYAN (NONROUTINE) İŞLERİN ADAM X SAAT TAHMİNİ: GERÇEK ZAMANLI BAKIM KARTLARINDA UYGULAMA
Uçak bakım işlemlerinde rutin işlerin yanı sıra rutin olmayan (non-routine) işlemlerin ölçümü önemlidir. Bu sebeple uçak bakımında toplam iş yükünün rutin olarak yapılması belli anlaşma paketleri ile gerçekleşmektedir. Ancak rutin olmayan işler bir tahmin dahilinde yapılmaktadır. Bu çalışmada geçmiş uygulamalarda kullanılan verilerden yararlanılarak bir sonraki dönemde oluşabilecek rutin olmayan işler adam-saat bazında tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmanın temel amacı, rutin olmayan (non-routine olarak) işler için ne kadar adam-saat gerekeceğinin hesaplanmasıdır. Bu hesaplamalar ile işletmenin gelecek dönemlerde karşılaşabileceği problemleri çözebilmelerinin yanı sıra, işletmenin adam-saat çalışma birimleri ve maliyetlerini hesaplaması kolaylaşabilecektir.
The measurement of non-routine operations, as well as routine works, are important in aircraft maintenance operations. Therefore the total workload which made routinely has became with packages in aircraft maintenance. However, nonroutine works have realized by using forecasting. In this study, non-routine works which may occur in the next period, was tried to forecast utilizing the data used in past practices on man-hour basis. The main purpose of the study,how much man-hour would require for non-routine works was figured out. As well as solving the problems which might encounter in the future periods by business, the man-hour units and cost accounts of business got easy by using these calculations.
___
- 1. Albayrak, A. S. (2008). Değişen Varyans Durumunda En Küçük Kareler Tekniğinin Alternatifi Ağırlıklı Regresyon Analizi ve Bir Uygulama. Afyon Kocatepe Üniversitesi İİBF Dergisi, 2: 111-134.
- 2. Cayuela, A.,Dominguez, S.R., Campos, J.L., Candelera, R.O., Matutes, C.R. (2004). Joinpoint Regression Analysis of Lung Cancer Mortality, Andalusia 19752000. Annals of Oncology, 15: 793-796.
- 3. Çankal, E. (2010). İstatistik, Lisan Yayınları, Ankara.
- 4. Duyar, İ. (1995). Model Seçiminde Bayesian Yaklaşım. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 2(28): 95- 106.
- 5. Gazeloğlu, C. (2012). Doğrusal Tip II Regresyon Tekniklerinin Monte-Carlo Benzetim Çalışması ile Karşılaştırılması: Sağlam, Bulanık ve Sağlam Bulanık Teknikler. Yüksek Lisans Tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Afyonkarahisar.
- 6. Goovaerts, P. andXiao, H. (2011). Geographical, Temporal and Racial Disparities in Late-Stage Prostate Cancer Incidence Across Florida: A Multiscale Joinpoint Regression Analysis. International Journal of Health Geographics, 10: 63.
- 7. Jiang, Z.,Qiu, Z., Hatcher, J. (2010). Joinpoint Trend Analysis of Cancer Incidence And Mortality Using Alberta Data. Cancer Surveillance, Surveillance and Health Status Assessment, Alberta Health Services, 1-45.
- 8. Kim, H. J., Fay, M. P., Feuer, E. J., Midthune, D. N. (2000). Permutation tests for joinpoint regression with applications to cancer rates. Statistics in Medicine, 19: 335-351.
- 9. Kim, H. J., Fay, M. P., Yu, B., Barrett, M. J., Feuer, E. J. (2004). Comparability of Segmented Line Regression Models. Biometrics, 60(4): 1005-1014.
- 10. Marrett, L. D. (2010). Colorectal Cancer Network (CRCNet) User Documentation for Surveillance Analytic Software: Joinpoint. Cancer Care Ontario, 1-28.
- 11. Pickle L., Hao Y., Jemal A., Zou Z., Tiwari R.C., Ward E., Hachey M., Howe H.L., Feuer E.J. (2007). A New Method of Estimating United States And State-Level Cancer Incidence Counts for the Current Calendar Year CA: A. Cancer Journal of Clinicians, 57: 30-42.
- 12. Vural, A. (2007). Aykırı Değerlerin Regresyon Modellerine Etkileri ve Sağlam Kestiriciler, Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
- Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
- Başlangıç: 2013
- Yayıncı: Bahadır Fatih YILDIRIM