Better utilization of the airport system capacities can significantly decrease delays, as well as number of cancelled flights. An efficient Air Traffic Control system equipped with advanced technology installations in the terminal area can help reduce flight delays and cancellations. The same technology could also help reduce accidents in the terminal area, thereby increasing the safety of the system. Due to the expense of fielding advanced technology in the terminal area, it is important to conduct realistic cost-benefit analysis to predict the life-cycle cost of the system. A computer simulation and optimization model to estimate the costs and benefits of fielding advanced technologies at airport terminal areas is introduced in this paper. The model developed is called the Cost-Benefit Analysis Terminal Investment Model (COTIM). This model considers costs and benefits to both service providers (Federal Aviation Administration and airport authorities) and users (Airlines). The model combines a simulation-optimization based approach to predict benefits and costs accrued in one day or throughout the life-cycle of the facility. We present an example to demonstrate the functionality of the model using Chicago O'Hare International Airport (ORD) equipped with the Integrated Terminal Weather System (ITWS). The Integrated Terminal Weather System (ITWS) is a relatively new technology that forecasts convective weather movements thus allowing Air Traffic Control (ATC) personnel to re-direct flights inside the terminal area efficiently. COTIM estimates flight delays and cancellations at an airport, when the airport is equipped with advanced technologies such as ITWS. The model performs cost-benefit analysis by comparing a baseline scenario without terminal area technologies against a scenario with technology. The difference between the two scenarios help decision makers justify whether technology investments are warranted of not. / Master of Science

El objetivo en esta Memoría ha sido el análisis de eficiencia de un determinado sector empresarial, teniendo en cuenta dos problemas casi siempre presentes, y de naturaleza muy diferente, por una parte, que los datos que se manejan pueden ser imprecisos y, por tanto, afectar al resultado de cualquier estudio de eficiencia y, por otra parte, el deseo de ordenar las empresas (Unidades De Toma de Decisión) atendiendo a la medición de su eficiencia. Para la medición de la eficiencia se ha recurrido a la metodología no paramétrica del Análisis Envolvente de datos (DEA) aplicandola a empresas del sector textil muy cercanas a nosotros. Ahora bien, dado que consideramos que siempre existe alguna incertidumbre o un posible error en la medición de algunos datos (inputs y outputs), introducimos la limitación de la certeza con el tratamiento fuzzy de los datos, métodos que no requieren conocer ni aplicar hipótesis sobre distribuciones de probabilidad de esos datos, que dicho sea de paso, podría no ser fáctible bajo determinados supuestos de incertidumbre. Pero además de la medir la eficiencia pretendemos proporcionar más información que la mera separación dicotómica entre empresas eficientes o no eficientes. Para ello desarrollamos y aplicamos los modelos de super-efficiencyfuzzy y cross-efficiency-fuzzy, que nos permiten establecer una ordenación bajo incertidumbre. Con este trabajo hemos realizado un estudio amplio de la eficiencia bajo incertidumbre. Se observa que los resultados obtenidos aplicando los distintos métodos son similares. Además, estos métodos proporcionan más información sobre las unidades estudiadas que las que proporciona un solo índice de eficiencia. Estos métodos pueden ser aplicables a otros tipos de empresas, aportando nueva información que puede ayudar u orientar en la toma de decisiones de sus gestores / Pla Ferrando, ML. (2013). Modelos flexibles para la valoración de la eficiencia [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/31521