Kuşakcı, Ali Osman

Profil fotoğrafı
 E-posta Adresi
aliosman.kusakci@ihu.edu.tr
ORCID Profili
0000-0003-1411-0369
WoS Profili
AAG-5110-2019
Scopus Profili
55330793300
YÖK Araştırmacı Profili
43DD5E590083C016
Google Akademik Profili
YZi-UJQAAAAJ&hl=tr&oi=ao
TR-Dizin Profili
720523
Web Sitesi
akademik.ihu.edu.tr/tr/aliosman-kusakci

Araştırma projeleri

Organizasyon Birimleri

Organizasyon Birimi Logosu
Organizasyon Birimi
Yönetim Bilimleri Fakültesi, İşletme Bölümü
Küresel rekabete ayak uydurmak ve sürdürülebilir olmak isteyen tüm şirketler ve kurumlar, değişimi doğru bir şekilde yönetmek, teknolojinin gerekli kıldığı zihinsel ve operasyonel dönüşümü kurumlarına hızlı bir şekilde adapte etmek zorundadırlar.

Adı Soyadı

Ali Osman Kuşakcı

İlgi Alanları

Business Analytics, Artificial Intelligence, Genetic Algorithm, Constrained Optimization

Kurumdaki Durumu

Aktif Personel

Filtreler

20211
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Yazar: Agbas, Erdem × Bölüm: İHÜ, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Hava Taşımacılığı Yönetimi Ana Bilim Dalı ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim
    Yayın
    A simulation approach for aircraft cargo loading considering weight and balance constraints
    (Busssecon International, 2021) Kuşakcı, Ali Osman; Agbas, Erdem; Yönetim Bilimleri Fakültesi, İşletme Bölümü
    Air cargo transport is a growing industry in parallel with the growth in world trade and e-commerce. The global air cargo transport traffic getting busier, the importance of timely loading with minimum error is increasing. Therefore, digitalization of the air cargo loading process is needed. Assignment of Unit Load Devices (ULDs) to the specific positions on the freighter is performed by loadmasters by manual or semi-manual methods. This study aims to design a simulation model, which performs the ULD assignment automatically by simulating the loading process performed by the experienced loadmasters under the weight and balance constraints. The SEMMA (sample, explore, modify, model, assess) model is used while generating the simulation model. Fifty real-world loading orders were used to assess the performance of the model. The ULD assignment process by the simulation model and the loadmasters using semi-manual loading were compared with regard to time and center of gravity performance indicators. The results demonstrated that the simulation model can load all the given sets of ULDs, as efficiently as a loadmaster with a similar center of gravity in a shorter period of time. In conclusion, the proposed simulation model provides an efficient solution to the ULD assignment problem. However, the base model generated may be improved to address various real-world scenarios.