Hidroelektrik santrallarda bakım çizelgeleme
Maintenance scheduling in the hydroelectric power plant
Yazar: TUĞBA DANIŞAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EVRENCAN ÖZCAN ; PROF. DR. TAMER EREN
Kırıkkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Bir sistemin çalışır durumda kalmasını sağlamak veya arızalı bir sistemi çalışır duruma getirmek için gerçekleştirilen uygulamaların tümü olarak adlandırılabilecek bakım, endüstriyel işletmelerde üretim başta olmak üzere personel ve malzeme ile eş zamanlı olarak yönetilmesi gereken önemli bir prosestir. Bu önemli prosesin kritik aşamalarının başında bakım planlaması gelmektedir. Bakım planlaması için gerekli olan iki aşama bulunmaktadır ve bu aşamalardan ilki bakım strateji seçimidir. Bakım proseslerinin malzeme, zaman, iş gücü ve üretim duruşu gereksinimi nedeniyle önemli maliyetleri de beraberinde getirdiği düşünüldüğünde, özellikle büyük alt yapı yatırımları grubunda yer alan elektrik üretim santralları gibi sürekli üretim tesislerinde üretim tesislerindeki kritik ekipmanlara uygun bakım stratejilerinin atanması, üretim tesisinin gereksiz maliyetlerden kurtarılarak daha etkin ve verimli bir sistem yapısına sahip olması açısından büyük önem arz etmektedir. Bakım planlamasının ilk aşaması olan bakım strateji seçimi gerçekleştirildikten sonraki aşama ise hangi sistem birimi ya da ekipmanın ne zaman bakıma alınması gerektiği sorusunun cevabını oluşturan bakım çizelgelemesidir. 
Bu tez çalışmasında, Mayıs 2019 itibariyle Türkiye toplam elektrik üretiminin %48,74'ünü karşılayan hidroelektrik santrallarda bakım çizelgelemesi için beş adımdan oluşan bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu adımlardan ilk üçü bakım strateji seçimi için, dördüncü ve beşinci adım ise bakım çizelgeleme için yapılan çalışmaları içermektedir. Bakım stratejisi seçildikten sonra periyodik bakıma tabi olan ekipmanlar için bakım çizelgeleme çalışması yapılmıştır. 

Tez çalışmasının ilk iki adımında santral ekipmanlarının kritiklik seviyeleri Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yöntemleri ile hesaplanmıştır. Bu ilk iki adımdan sonra bakım strateji seçiminin yapıldığı üçüncü adıma geçilmiştir. Bu adımda ilk iki adımdaki işlemler sonucu belirlenmiş olan kritik ana ekipman grupları için önerilen bir Tam Sayılı Programlama (TP) modeli ile bakım strateji seçimi gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın ilk üç adımını oluşturan bu işlemlerin sonucunda bir zaman çizelgesi doğrultusunda gerçekleştirilebilecek olan, periyodik bakım stratejisinin uygulanabileceği kritik elektriksel 7 ana ekipman grubu belirlenmiştir.

İlk üç adımın tamamlanması ile periyodik bakıma tabi olan bu kritik 7 ana ekipman grubu için bakım çizelgelemenin gerçekleştirileceği dördüncü ve beşinci adıma geçilmiştir. Dördüncü adımda yapay sinir ağı (YSA) yöntemi ile üretim tahmini yapılmıştır. Tahmin sonucunda elde edilen üretim değerlerinden bakım saatleri hesaplanmıştır. Bu bakım saatleri beşinci adımda önerilen matematiksel modelde bir parametre olarak kullanılmıştır. Dördüncü adımdan sonra beşinci adımda ise bakım çizelgeleme için bir TP modeli önerilmiştir.

Abstract:
Maintenance, which can be termed as all of the applications performed to keep a system in operation or to bring a defective system into operation, is an important process that must be managed simultaneously with personnel and materials, especially in production in industrial enterprises. Maintenance planning is one of the critical stages of this important process. There are two phases required for maintenance planning, the first of which is the maintenance strategy selection. There are two phases required for maintenance planning, the first of which is the maintenance strategy selection. Considering that maintenance processes bring significant costs due to material, time, labor and production downtime requirements, the appointment of appropriate maintenance strategies to critical equipment especially in production facilities requiring large infrastructure such as power generation plants, saves the production facility from unnecessary costs and provides a more efficient and efficient system structure has great importance in terms of having. The first phase of maintenance planning, after the maintenance strategy selection is carried out, is the maintenance schedule that forms the answer to the question of which system unit or equipment should be serviced and when.
In this thesis, a study consists of five steps for maintenance scheduling in hydroelectric plants meeting the 48.74% of Turkey's total electricity production as of May 2019 were carried out. The first three of these steps are for maintenance strategy selection and the fourth and fifth steps are for maintenance scheduling. After the maintenance strategy was selected, maintenance scheduling was performed for the equipment subject to preventive maintenance.

In the first two steps of the thesis, criticality levels of power plant equipment were calculated by Analytical Hierarchy Process (AHP) and Technique for Order Preference by Similar Solution (TOPSIS). After these first two steps, the third step was started where maintenance strategy selection was made. In this step, the maintenance strategy selection performed with a proposed Integer Programming (TP) model for the critical main equipment groups determined as a result of the operations in the first two steps. As a result of these operations, which constitute the first three steps of the study, 7 main electrical equipment groups which preventive maintenance strategy can be applied according to a time schedule, are determined. 

With the completion of the first three steps, the fourth and fifth steps have been started, where maintenance scheduling will be performed for these 7 critical equipment groups that are subject to periodic maintenance. In the fourth step, production estimation was made by artificial neural network (ANN) method. Maintenance hours were calculated from the production values obtained as a result of the estimation. These maintenance hours used as a parameter in the mathematical model proposed in step five. After the fourth step, a TP model for maintenance scheduling was proposed in the fifth step.