Akıllı Şehir Lojistiği Kapsamında Akıllı Ulaşım Sistemleri (AUS) için Sistem Analizi

Şehirlerde trafik/yol, kargo/araç yoğunluğu karmaşık bir sorun alanı oluşturmaktadır. Gezi bilgisayarları, araç ve seyahat hakkında oldukça genel bir bilgi verdiği için, bu bilgilerin trafik/yol, kargo/araç konum verileri ile etkileşime girilebildiği ölçüde, anlık bir seyahat akış planı yapmak ve durum güncellemek anlık bir şekilde mümkün olacaktır. Ancak, etkileşim hızı ve veri derinliğin günümüzde bile hala oldukça belirsizdir ve genellikle tek yönlü ve sınırlı bir bilgi akışı sağlanmaktadır. Bu etkileşim ise daha çok sınırlı bir bilgi edinmeye ve (kesintili) ayrık zamanlı değerlendirmeye odaklıdır. Araçların gelecekte ise artık kendi kendine yönlendirilmeye (otonom) başlayacağı bilinmektedir, örneğin insansız hava araçları (İHA). Bu beklentilerin trafik/yol, kargo/araç durumu etkileşimi ve yönetim altyapılarını izleme ve planlama eylemleri yoluyla daha etkin bir şekilde iyileştireceği görülmektedir. Çalışma, akıllı şehirlerin lojistiği kapsamında trafik/yol, kargo/araç durumunu (veya kısaca AUS etkileşimini) ön planda tutan teknolojileri araştırıyor. Ayrıca trafik/yol, kargo/araç, izleme/planlama ile ilgili diğer akıllı çözümlerdeki gelişmeleri ilişkisel ve bütünsel bir bakış açısıyla değerlendiriyor. Özellikle afet ve insani yardım lojistiğinin zorlukları ise ancak zamanla belki mikro düzeyde de olsa aşılabilir. Bu çalışmada önerilen AUS çerçevesi, tüm bu izleme ve planlama sistemlerini desteklemektedir. Ağ gecikmesi sorunu da Endüstri 5.0 ile ihmal edilebilecek şekilde artık bir sorun olmaktan çıkacaktır.

Anahtar Kelimeler:

Akıllı Lojistik, Akıllı Ulaşım, Yollar ve Otoyollar, Akıllı Şehirler, Şehircilik

System Analysis for Intelligent Transportation Systems (ITS) in the Scope of Smart City Logistics

A complex problem in cities is traffic/road and cargo/vehicle density. Since trip computers provide very general information about the vehicle and the journey, it will be possible to make an instant travel flow plan and update the situation in an instant if this information can interact with the traffic/road, cargo/vehicle location data. However, the rate of interaction and depth of data between transportation systems is still unclear and consists of a limited one-way flow of information. This interaction ismore focused on obtaining information and (discontinuous) discrete time evaluating it with the human factor. But it is known that vehicles will start to be self-directed (autonomous) in the future, for example unmanned aerial vehicles (UAV). Through monitoring and planning, it is evident that these expectations will improve traffic/road, cargo/vehicle situation interaction, and management infrastructures more effectively. Within the context of smart city logistics, the technologies that prioritize situations of traffic/road, cargo/vehicle—or ITS interaction for short—are the subject of the study. From a relational and comprehensive perspective, it also assesses advancements in other smart solutions about traffic/road, cargo/vehicle, tracking, and/or planning. All these tracking and planning systems are supported by the ITS framework suggested in this study. The network latency issue will no longer exist because Industry 5.0 enables it to be disregarded.

Keywords:

Smart Logistics, Intelligent Transportation Systems, Roads and Highways, Smart Cities, Urbanism,

PDF

___

Aloquili, O., Elbanna, A., Al-Azizi, A. (2008). GIS ortamına dayalı otomatik araç konum takip sistemi, IET Software Online ISSN 1751-8814 Eylül 2009 IET Software 3(4):255 - 263 doi: 10.1049/iet-sen.2008.00481 google scholar
Aydın, U. & Atak, Ü. (2020). Yük Taşımacılığı için Bulanık EDAS Yöntemi ile Taşıma Modu Seçimi . Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi , 3 (1) , 24-33 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/jitsa/issue/53369/686738 google scholar
Becerikliler, U. (2017). Maltepe Üniversitesi. Sosyal Bilimler Enstitüsü, Uluslararası Ticaret ve Lojistik Yönetimi Anabilim Dalı, Afet ve İnsani Yardım Lojistiği, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul. google scholar
Cozzolino, A. (2012). Afet Yardım Yönetiminde Sektörler Arası İş birliği, Springer, Heidelberg. google scholar
Demir, S. , Gündüz, M. A. & Paksoy, T. (2022). Akıllı ve Sürdürülebilir Tedarik Zinciri Yönetiminin Hazırlık ve Olgunluk Düzeyinin Değerlendirilmesi için Geometrik Ortalamaya Dayalı Yeni Bir Model Önerisi . Journal of Transportation and Logistics , 7 (1) , 95-115 . DOI: 10.26650/JTL.2022.1023071 google scholar
Erdal, H. (2018). Yapay Zekâ Teknikleri ve Uzman Sistemlerin Karasal Akıllı Ulaşım Sistemlerinin Denetiminde Kullanımı . Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi , 1 (1) , 32-39 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/jitsa/issue/35759/393968 google scholar
Kocalar, A. C. (2018). Life Cycle Data Analysis for Smart Cities and Support with Geographic Information System (GIS).International Journal of Humanities Social Science Studies (ĲHSSS), 5(1), 63-82, https://www.researchgate.net/publication/330635025_ĳhsss-kapakmak-26s-Dr_ A_C_KOCALAR_-18-7-2171250pdf google scholar
Kocalar, A. C. (2023). "Kriz Yönetiminden Önce Risk Yönetimi", Academic Suggestions for the Aftermath of Kahramanmaraş Centred Earthquakes, Ed. Musa Öztürk, Mustafa Kırca, Özgür Yayınları, ISBN:978-975-447-613-2, s.3 - 23. https://doi.org/10.58830/ozgur.pub99 google scholar
Koşunalp, S. & Arucu, M. (2018). Nesnelerin interneti ve akıllı ulaşım. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 1 (1) , 1-7 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/jitsa/issue/35759/393470 google scholar
Meriç, E. B. (2018). Akıllı ulaşım sistemleri (AUS) ve kalkınma ajansları . Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi , 1 (2) , 33-55 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/jitsa/issue/39569/458009 google scholar
Özden, A. , Akalın, K. B. & Kara, Ç. (2020). ITS Applications in Public Transportation: What Municipalities Offer to Travelers in Turkey. Journal of Transportation and Logistics, 4 (2), 51-64. DOI: 10.26650/JTL.2019.04.02.01 google scholar
Sarıkavak, Y. (2018). Demiryolu endüstrisinde akıllı ulaştırma sistemleri ve Türkiye’deki uygulama örnekleri . Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi , 1 (2) , 22-32 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/jitsa/issue/39569/455153 google scholar
Taç, Ş. G. (2018). Karayolu ulaşımında meydana gelen trafik kazalarının önlenmesinde akıllı ulaşım sistemlerinin etkisi . Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi , 1 (2) , 12-21 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/jitsa/issue/39569/462855 google scholar
Taştan, Y. & Kaymaz, H. (2021). Otonom OtonomayıYayıNasyaLı. Uluslararası Mühendislik ve Saf Bilimlerdeki Gelişmeler Dergisi , 33 (2) , 195-209 . DOI: 10.7240/jeps.741594 google scholar
Tektaş, M.&Tektaş,N. (2019). Akıllı ulaşım sistemleri(AUS) uygulamalarının sektörlere göre dağılımı . Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi , 2 (1) , 32-41 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/jitsa/issue/44655/547872 google scholar
Topal, B.&Şahin, H. (2019).Kurumsal Kargo Taşımacılığında Müşteri Memnuniyetinin Araştırılması . Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi , 2 (2) , 14-26 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/jitsa/issue/50153/605474 google scholar
Ulaştırma, Denizcilik ve Haberleşme Bakanlığı, Ulusal Akıllı Ulaşım Sistemleri Strateji Belgesi (2014-2023) ve Eki Eylem Planı (2014-2016), Ankara, Türkiye, 2014. google scholar