Gemi dizaynı ve inşa sürecinde karşılaşılan hataların tersine mühendislik verileri ile sınıflandırılması ve analizi
Classification and analysis of the failures occured in ship design and construction using reverse engineering data
Yazar: ŞAHAP CANBERK KARAHAN
Danışman: DOÇ. DR. ŞEBNEM HELVACIOĞLU
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Gemi Mühendisliği = Marine Engineering

Özet:
Gemi inşaat sektöründe gün geçtikçe derinleşen rekabet nedeniyle dünyanın dört bir tarafında bulunan birçok tersane üzerinde maliyet, zaman ve kalite baskısı oluşmaktadır; dolayısıyla tersaneler piyasaya ayak uydurabilmek adına verimliliklerini sürekli artırmak durumundadırlar.
Gemi dizaynı ve inşaatı birçok değişkeni, etkiyi, aktörü, disiplini içinde bulunduran, seri üretimin tersine armatör/otorite isterleri kapsamında her bir projenin kendine has olduğu (yüksek özelleştirmeye sahip), aylar ile yıllar mertebesinde zaman alan girift bir süreçtir. 
Kompleks, özelleştirilmiş ve uzun zaman alan bu proje tipinde, Yalın Düşünce'nin temelini ortaya koyan Taiichi Ohno'nun tanımladığı yedi adet tipik israf (muda) çeşidinden en ön plana çıkanı Hatalar-Kusurlu Ürünler'dir.
Hatalar nedeniyle yapılan iş tekrarları ve düzeltici faaliyetler nedeniyle büyük miktarda işçilik, malzeme ve zaman kayıpları yaşanmaktadır. Her ne kadar hatasız bir süreç elde edilmesi bir ideal, ulaşılması imkanı olmayan bir durum olsa da, sürekli iyileştirme/mükemmellik arayışı prensibi kapsamında hataların olabildiğince engellenmesi veya erken safhalarda tespit edilmesi yolundaki gösterilecek çaba ile tersane maliyet ve zamandan kayda değer kazançlar sağlayabilecektir.
Tez kapsamında proje sırasında oluşabilecek muhtemel hataların değerlendirildiği Hata Türü ve Etkileri Analizi'nden esinlenilerek, somut/gerçekleşmiş hata verilerinin kullanıldığı Tersine Mühendislik Verileri ile Analiz Metodu adıyla yeni bir değerlendirme sistemi ortaya koyulmuştur. Bu metod ile proje sonunda veya proje sırasında yapılacak analizler ile sonraki projelerde veya projenin geri kalan kısmında önem arz eden/etkisi büyük olan hata gruplarının tayin edilmesi ve bu hataların engellenmesi veya azaltılması hedeflenmektedir.
Bu metod ile halihazırda oluşmuş ve raporlanmış hatalara ait bir veritabanı oluşturulmakta, benzer hatalar gruplanmakta, belirlenen kriterlere göre her bir hata verisinin belirlenen kıstaslara göre değerlendirilmesi sonrası hatanın etkisini betimleyen Hata Önem Sayısı (HÖS) hesaplanmaktadır. HÖS'nin alacağı farklı değerlere göre değerlendirmesi aşağıdaki şekilde tanımlanmıştır:

1.grup hata: 	25

Abstract:
Increasing competition in the shipbuilding industry forces shipyards to produce ships cheaper, in shorter time and in increased quality. Therefore shipyards have to continually increase their productivity in order to keep up with the shipbuilding market.
Ship design and construction is an intricate process, incorporating various different actors, effects and disciplines that dures months to years. Contrary to mass production, each project is unique (with high privatization) within the scope of owner/authority.
In this complex, privatized and long-term project type, the most significant of the seven typical wastes(muda) defined by Taiichi Ohno, the founder of Lean Thinking, is Faulty-Defective Products.
Due to reworks and corrective actions owing to errors, a significant amount of labor, material and time losses occur. However, the ideal state is to achieve an error-free process, errors seem to be unavoidable in a such complicated type of production by nature. Under the principle of continuous improvement/pursue of perfection, errors should be prevented as much as possible and/or detected as early as possible. By the effort, shipyard would save  a great quantity of time and money.
In the thesis, a new evaluation system is introduced inspired by the Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) with the name of "Analysis Method with Reverse Engineering Data" in which concrete/realized error data are used. In this method, with the analysis at the end of or during the project, the aim is to determine the errors having great significance and prevent or reduce the frequency in next projects or the rest of the ongoing projects.
In the method, a database of the errors that have already occured and reported is created, similar errors are grouped and the Error Priority Number is calculated by the evaluation  of the predetermined criteria. The evaluation of EPN, according to different values is defined above:
1. Group Error:	25