Gemi dizel makinelerinde planlı bakım sistemi uygulamaları ve arıza modlarının analizi
Planned maintenance system applications in marine diesel engines and analysis of the failure modes
Yazar: BURAK GÖKSU
Danışman: YRD. DOÇ. DR. KADİR EMRAH ERGİNER
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gemi Makineleri İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Deniz Ulaştırma Sistemleri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Denizcilik = Marine ; Gemi Mühendisliği = Marine Engineering

Özet:
Eskiden mali yük olarak düşünülen bakım uygulamaları, emniyet, güvenlik, çevre ve kaliteli hizmet verebilmenin yolu olarak düşünülse de, gemi işletmeci şirketlere güvenilirlik ve tanınırlık kazandırmaktadır. Gemilerin bakımının planlanması; önceliklerin belirlenmesi ve kaynakların verimli kullanımını hedeflerken, gemilerin kullanılabilirliğini optimize ederek ticari faaliyetlerden daha fazla kar elde etmeyi amaçlamaktadır. Bakım süreçlerinin başlangıç zamanları ve gerekli zaman ve maliyet hesapları, bu konuda her zaman cevaplanmak istenen sorulardır. Şirketlerin kendilerine uygun ve sistematik bakım politikasını benimsemeleri, belirsiz duruşları azaltarak operasyonel kapasitenin artmasını sağlamaktadır. Bu konuda benimsenen stratejiler birbirinden farklı olsa da amaçları aynıdır.
     Hâlihazırda, gemilerde yedek parça stok durumu, arıza verileri ve ilgili bakım-onarım süreçlerine ilişkin prosedürler yer almaktadır. Sürekli izleme ve kısmi denetimler sonucunda bakım sürecinin etkinliği artırılmaya çalışılmaktadır. Toplam sürecin etkinliğini artırmak için gemide kontrollerin olmasının yanı sıra, karadan da aynı süreç izlenmektedir. Günümüz teknolojisi gemideki sürecin anlık olarak karadan takibine olanak sağlamaktadır. Bilgi sistemine bağlı bütün gemiler karadaki tek bir bilgisayardan kontrol edilebilmekte ve durum değerlendirmesine dayalı bilgi paketleri ilgili geminin sistemine anlık aktarılabilmektedir.
     Bu çalışmada amaç; gemi işletmeci şirket gözünden bakarak, filonun durumunun izlenmesi sonucu elde edilen arıza verilerinden yola çıkılarak, gelecekteki arızaların zamanını tahmin edebilmektir. Bu, işletmeciye yedek parça kontrolü ve operasyonel faaliyetler konusunda öngörüde bulunma konusunda yardımcı olmaktadır. Uygulamadaki amaç, Yapay Sinir Ağları yöntemi ile gerçekleştirilmektedir.

Abstract:
Maintenance practices, which were formerly considered as financial burdens, bring maritime companies reliability and popularity even though they are considered as ways of providing safety, security, environment and quality service. Planning of ship maintenance; aims to make more profits from commercial activities by optimizing the availability of vessels while targeting priorities and efficient use of resources. The start times of the maintenance processes and the necessary time and cost calculations have always been the questions to be answered. Companies adopting their own and systematic maintenance policy will increase operational capacity by reducing abrupt breakdowns. Although the strategies adopted in this respect are different from each other, their aims are the same.
     At the present time; procedures for spare part availability, failure data and related maintenance-repair knowledge are included in the ships. As a result of continuous monitoring and partial inspections, efforts are being made to increase the efficiency of the maintenance period. In order to increase the efficiency of the total process, the same process is followed from the land as well as the controls on board. Today's technology helps for instant monitoring of the process from land. All vessels connected to the information system can be controlled from a single computer in the main office, and information packages based on the situation assessment can be instantly transferred to the system of the relevant ship.
     Our purpose in this study is; looking from the side of shipowner company, observing the situation of the fleet is to be able to predict the time of the next failures by way of the fault data obtained from former. This will help the company to foresee spare parts control and operational activities. Artificial Neural Networks method will be used fort his study.