Gelir yönetiminin bir parçası olan kapasite üzeri rezervasyon uygulaması günümüzde, kullanılmayan kapasitenin depolanamadığı birçok sektörde uygulanmaktadır. Rezervasyon yapan müşterilerden bazılarının rezervasyonuna gelmemesi durumunda firmanın karşılaşacağı atıl kapasite maliyetini giderebilmek için kapasitenin üzerinde rezervasyon aldığı bu uygulamanın amacı, atıl kapasiteyi azaltırken kazanç miktarını en büyüklemektir. Literatürdeki klasik yaklaşımda, rezervasyon yapan her müşterinin rezervasyonuna gelme olasılığının aynı olduğu kabul edilmektedir. Bu çalışmada farklı olarak, rezervasyon yapan her müşterinin rezervasyonuna gelme olasılığının kişiye bağlı olarak belirlenmesi önerilmiştir. Önerilen yaklaşım için ihtiyaç duyulan kişisel olasılıklar, tahmin algoritmaları kullanılarak, geçmiş rezervasyon bilgilerinden elde edilmiştir. Her müşterinin farklı gelme olasılıklarının olması, farklı sayılarda müşterilerin rezervasyonlarına gelme olasılıklarının klasik yöntemle hesaplanmasını zorlaştırmıştır. Optimum rezervasyon limitini belirlemede kullanılan bu olasılık değerleri Monte Carlo simülasyonu ile elde edilmiştir. Çalışma sonucunda, önerilen dinamik yapılı rezervasyon modelleri ile klasik yaklaşıma oranla çok daha yüksek kazançlar elde edilebileceği görülmüştür.
The application of capacity over reservation, which is part of income management, is currently applied in many sectors where unused capacity cannot be stored. If some of the customers who make the reservation don’t come to the reservation, the purpose of this application to get the reservation over the capacity is to increase the amount of profits while reducing the capacity. In the classical approach in literature, it is recognized that every customer who makes a reservation has the same chance of coming to a reservation. Differently in this study, it is recommended that the possibility of arrival to the reservation of each customer who makes the reservation is determined by person. The personal possibilities required for the proposed approach, using predictive algorithms, are obtained from previous booking information. The fact that each customer has different arrival possibilities has made it difficult to calculate the possibilities of customers coming to their reservations in different numbers in a classic way. These probability values used to determine the optimal reservation limit are obtained by the Monte Carlo simulation. The study found that the recommended dynamic booking models could result in much higher profits than the classic approach.
Alan : Mimarlık, Planlama ve Tasarım; Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|