Deniz taşımacılığında emniyet esaslı akıllı gemi denetim analitiği
Safety based intelligent ship inspection analytics for maritime transportation
Yazar: SEYİD MAHMUD ESAD DEMİRCİ
Danışman: DOÇ. DR. KADİR ÇİÇEK
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Deniz Ulaştırma Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Deniz Bilimleri = Marine Science ; Denizcilik = Marine
Dizin: Akıllı denetim = Intelligent control ; Birliktelik kural madenciliği = Association rule mining ; Deniz yolu taşımacılığı = Sea transportation ; Gemi emniyet yönetimi = Ship safety management ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Deniz taşımacılığı sahip olduğu düşük maliyet ve yüksek kapasite sayesinde küresel ticari yük akışındaki payını giderek artırmakta ve küresel tedarik zincirinin omurgasını oluşturmaya devam etmektedir. Ancak giderek artan gemi hacimleri ve gemi sayısı ile birlikte deniz kazalarının sayısını da artırmıştır. Deniz kazaları sonucunda meydana gelen can, mal kaybı ve çevre kirliliği deniz taşımacılığında katı yasal düzenlemelerin oluşturulmasını gerektirmiştir. Yasal düzenlemeler çerçevesinde belirli standartlarda işletilmesi gereken gemilerle deniz taşımacılığında sürdürülebilirliğin ve denizlerde emniyetin sağlanması hedeflenmiştir. Bu hedef doğrultusunda, gemilerde standartların uygulanmasında ilk sorumlu bayrak devletleri ve bayrak devletleri tarafından yetkilendirilen klas kuruluşları iken bu standartlara uyulması ve gemiye özgü emniyet yönetim sisteminin oluşturulması gemi işletme firmaları sorumluğundadır. Bu sorumluluklar çerçevesinde bayrak devletleri, klas kuruluşları ve gemi işletme firmaları gemilerde standartların sağlanması açısından ilk emniyet bariyerini oluşturmaktadır. Ancak standart altı gemilerden kaynaklanan deniz kazalarının meydana gelmesi ikinci bir emniyet bariyerini gerektirmiş ve Uluslararası Denizcilik Örgütünün teşvikiyle liman devleti denetim rejimleri oluşturulmuştur. Emniyet bariyerlerinde yer alan sektör paydaşlarının yürüttükleri gemi denetimleri yanı sıra yük sahipleri, armatörler ve sigorta kuruluşları gibi önemli sektör paydaşlarının iştirak ve teşvikleriyle farklı denetim mekanizmaları geliştirilmiştir. Geliştirilen tüm bu denetim mekanizmaları, gemilerin gerekli standartları sağlaması, deniz taşımacılığındaki kazaları asgari seviyeye indirgenmesi ve çevre kirliliğinin önlenmesi amacıyla emniyet esaslı gemi denetimlerini yürütmektedirler. Ancak gemi denetimlerinde etkinliği ve verimliliği azaltan ve aşılması gereken bir takım zorluklar bulunmaktadır.
Gemi denetim verimliliğinin artırılması için aşılması gereken en önemli zorluklardan biri, birbirinden bağımsız ve çok sayıda denetim mekanizmasının olması sebebiyle gemi denetim sürecinde oluşan uygulama farlılıklarıdır. Son emniyet bariyeri olarak kabul edilen liman devleti denetim rejimlerinde harmonize bir denetim sürecinin izlenebilmesi ve denetim verimliliğinin artırılabilmesi için ilk olarak Paris MoU denetim rejiminde uygulamaya başlanan gemi risk profili hesaplama yöntemi geliştirilmiştir. Gemi özellikleri temelinde hesaplanan gemi risk profili yardımıyla gemilerin denetim kapsamı ve periyodu belirlenmektedir. Paris MoU denetim rejimini takiben diğer denetim rejimlerinde de benzer gemi risk profili hesaplama yöntemleri uygulanmaya başlanmıştır. Ancak gemi risk profili hesaplamasında değerlerinden her bir gemi özelliğinin gemi tutulma indeksi odaklı bir yaklaşımla sınıflandırılması ve gemi tutulmasının denetim uzmanının profesyonel yargısına bağlı olması denetim sürecinde farklılaşmalara sebep olmakta ve harmonize bir denetim yapısının oluşturulmasına engel teşkil etmektedir. Öte yandan gemilerde tespit edilen eksiklikler ise denetim uzmanı yargısından bağımsız olup geminin sağlaması gereken standartlar uymaması ya da bunlardan sapması durumudur. Bu bağlamda, gemi özelliklerinin ortak bir yaklaşım sağlanabilmesi ve denetim sürecinde ortaya çıkan tutarsızlıkların en aza indirgenebilmesi için tutulma indeksi yaklaşımından bağımsız bir yaklaşım izlenmesi gerekmektedir. Gemi denetimlerinde etkinliğin artırılması önündeki en önemli zorluk ise şiddetli zaman kısıt ve baskısı altında ve az sayıda denetim uzmanı ile yürütülen denetimlerde kontrol edilmesi gereken birçok alan ve yüzlerce öğenin bulunmasıdır. Liman devleti denetim rejimleri tarafından denetim uzmanlarına rehber niteliğinde gemi ve denetim tipi özelinde kontrol edilmesi gereken alanlar ve eksiklik öğeleri tavsiye edilmiştir. Ancak gemi risk profili hesaplamasında oluşabilecek hatalar ve gemi tipi yanında diğer gemi özelliklerinden kaynaklanan eksiklikler göz önüne alındığında kontrol edilmesi gereken alanların ve eksikliklerin tahmin edilmesi için denetim sürecinde sistematik bir yaklaşıma ihtiyaç duyulmaktadır. Sektör paydaşlarının ihtiyacı odağında yürütülen bu çalışmada, gemi denetim verimliliği ve etkinliği önündeki zorlukların üstesinden gelinmesi amacıyla akıllı gemi denetim analitiği modeli önerilmiştir. Önerilen model tasarımında veri tabanında bilgi keşfi sürecinin beş temel adımı, iyi yapılandırılmış ve son emniyet bariyeri olarak kabul edilen liman devleti denetim rejimlerinde uygulanmakta olan denetim sürecine uyarlanmıştır. Ancak liman devleti denetim rejimlerinden uygulanmakta olan denetim sürecinde denetim kapsamının sadece gemi risk profiliyle sınırlı olması sebebiyle önerilen modelde doğrudan gemi özellikleri odağında denetimin şekillenmesi, odaklanılması gereken alanların ve eksiklik öğelerinin tahmin edilmesi esas alınmıştır.
Akıllı gemi denetim analitiği modeliyle gemi denetimlerinde verimliliğin ve etkinliğin artırılması amacıyla aşılması gereken zorlukların çözümü için bulanık kümeleme ve apriori algoritmalarından faydalanılmıştır. Bulanık kümeleme algoritmasıyla denetim sürecinde değerlendirilen ve kritik öneme sahip gemi özelliklerinden gemi yaşı, gemi tipi, gemi gros tonajı, geminin bayrak devleti, klas kuruluşu ve işletme firması performansı tutulma endeksi yaklaşımından farklı olarak eksiklik indeksi yaklaşımıyla kümelenerek yeni bir sınıflandırma yapılmıştır. Bu sayede, her bir gemi özelliği için denetim uzmanı profesyonel yargısından bağımsız ve yansız kümeler elde edilmiştir. Elde edilen kümelerin modelde kullanılmasıyla önerilen modelin tüm sektör paydaşlarının kullanımına elverişli olması, harmonize bir denetim sistemi için zemin oluşturması ve eksiklik odaklı kümeleme yaklaşımı sayesinde denetim verimliliğini artırması beklenmektedir. Gemi denetiminde etkinliğin artırılması için apriori algoritmasıyla denetim alanları ve eksiklik öğeleri arasındaki birliktelik kuralları elde edilerek örüntüler keşfedilmiştir. Keşfedilen örüntülerde tümdengelim yaklaşımıyla birbirine bağlı iki çevrimle, öncelikle odaklanılması gereken denetim alanları ve sonrasında bu denetim alanlarında kontrol edilmesi gereken eksiklik öğelerinin tahmin edilmektedir. Önerilen modelde denetlenen geminin önceki denetim kayıtlarının yahut denetim esnasında tespit edilen eksiklikler odağında yürütülebilmesi sayesinde gemi denetiminde dinamik bir yaklaşım sağlanmıştır.
Sonuç olarak, Paris MoU veri tabanından elde edilen gemi denetim verilerinin kullanıldığı veri tabanında bilgi keşfi süreci temelinde önerilen model, denetim uzmanlarına gemi denetiminde odaklanılması gereken alanları ve bu alanlarda kontrol edilmesi gereken eksiklik öğeleri için karar destek sistemi sunmaktadır. Sunulan karar destek sisteminde kullanılan her bir gemi özelliğinin eksiklik odaklı bir yaklaşımla yansız bir ölçekle kümelenmesi sayesinde gemi riskine odaklanmaktan ziyade denetimde eksikliğin tespit edilmesi odağında model tasarımı sağlamıştır. Böylelikle tüm sektör paydaşlarının gemi denetimlerinde faydalanabileceği bir model sunulmuştur. Ancak sunulan modelde sadece Paris MoU veri tabanından elde edilen verilerin kullanılması çalışmanın sınırlılığını oluşturmaktadır. Bu yüzden diğer denetim mekanizmalarından elde edilen denetim verilerinin önerilen modelde kullanılabilir hale getirilerek modele entegre edilmesiyle modelin güçlendirilmesine yönelik çalışmaların yapılması mümkündür.

Abstract:
Maritime transport is gradually increasing its share in the global commercial freight flow and continues to form the backbone of the global supply chain with the unique features such as high capacity and low cost. To provide sustainable global freight transport, it is an essential aspect to carry out maritime transport in a safe, secure and environmentally friendly manner. Respect to this, a strict regulatory framewok has been established by international and national bodies in order to define standards for the ships. However, deficiencies in safety, security and or pollution prevention measures on board ships, which are called as sub-standards ships, make maritime transport accidents inevitable. Maritime transport accidents can cause a sudden break on global freight transport and hence can create serious repercussions across global supply chains. The accidents mainly caused by substandard ships which are major threats to lives, cargo, and the environment. With the aim of improving ship safety, ship inspection mechanisms are developed and adopted by various organizations such as flag states, port states, cargo owners, classification societies, insurance companies, and ship owners. Among these organizations, flag states, classification societies, and ship management companies are known as constructing first safety barrier. The flag states, or classification organiztions on behalf of flag states, are the primary organization for effectively controlling ships flying their flag in administrative, technical, and social aspects. While the flag states have responsibilites to enforce international and national standards, ship management companies are to be complied the standards.On the other hand, port state control (PSC) is accepted as the last safety barrier that has become widespread worldwide with the encouragement of the International Maritime Organization (IMO) and to assist other organizations, especially flag states, in ship safety.
Although the importance of PSC inspections in maritime transport safety has been recognized worldwide, there are two crucial challenges to overcome to improve ship inspection process efficiency and effectiveness. The first challenge faced in efficiency is discrepancies in the ship inspection process which are observed across PSC regimes, among member states of the same regime, and even among PSC officers. Since the Paris MoU inspection regime is the first well-constructed inspection mechanism, it leads and contributes to the development of other PSC inspection mechanisms to overcome these challenges. In the Paris MOU inspection regime, intense efforts had been made to provide harmonized ship inspection process. Therefore, ship risk profile (SRP) calculation methodology was developed to increase the efficiency of the ship inspection process by preventing unnecessary/multiple ship inspection. With the help of SRP calculation, ships are grouped into high risk, standard risk and low risk profile.  According to the risk profile, frequency and type (initial, more detailed, expanded) of ship inspection are decided and ships are prioritized in order to efficiently perform inspections. SRP calculation is structured based on ship generic and historic parameters. Ship generic parameters consist of ship attributes such as ship's type, age, company performance, flag state performance, and classification society performance. Ship historic parameters reflect individual ship performance with the number of detentions and number of deficiencies recorded in each inspection within previous 36 months. With the sum of given weighting points to ship parameters, it is decided to SRP. Following the Paris MoU, similar SRP calculation methodologies have been adapted by other MoUs.  However, there are discrepancies in SRP calculation among the MoUs due to various treatments (i.e. weighting point, criteria) in ship parameters. Given weighting point to criteria of ship parameters in PSC regimes show variations. Besides the weighting points, there are also discrepancies in discretization of each ship attributes such as ship type, ship age, and approaches to number of ship detention. Moreover, the performance of flag states, classification societies, and ship management companies are classified mainly by taking into account the number of inspections and detention history (detention index approach). The detention of a ship, as a result of ship inspection, is based on the professional judgement of PSC Officer according to the seriousness of deficiency found in a safety inspection. On the other hand, deficiency is non-compliance with, conflict with, or divergence from the requirements of the relevant instruments/conventions as well. Since the professional judgement of PSC officer may be open to uncertainty and is affected by many factors such as prejudices, cultural attitudes, professional background, training, ego, and personal opinions, in order to minimize discrepancies in the treatment of ship attributes, it is crucial to handle ship attributes in unbiased, regardless detention index approach.
The another challenge faced in the ship inspection process effectiveness is the necessity of checking many items through limited time and qualified human resources. According to the PSC inspection regimes, 17 risk areas and more than 500 deficiency items under risk areas are defined. Some prominent items among many items are defined to provide a guide for PSC Officers as per the type of inspection determined through SRP, ship type, and ship age. Beyond that, an in-depth examination is carried out in relevant main items and in items found indicating the clear ground where PSC Officer finds evidence, which in his professional judgement warrants. However, it is extremely difficult to determine risk areas and deficiency items and to inspect relevant items with one or more inspectors in a limited time. Therefore, it should be beneficial to predict risk areas and deficiencies to perform ship inspection more effectively.
To overcome the aforementioned challenges, this study proposes an intelligent ship inspection analytics (I-SIA) model with the adaption of Knowledge Discovery in Database (KDD) process. In the I-SIA model each ship attribute is discretized using fuzzy c-means clustering technique based on deficiency index approach to overcome the first challenge. Thus, it is aimed to minimize the discrepancies in the treatment of ship attributes that have been currently evaluated by the detention index approach. Therefore, unlike the SRP methodology, I-SIA provides ship-specific inspection based on the fuzzy clusters obtained for each ship attribute. To overcome the second challenge, ship deficiency patterns are predicted by the association rules that are derived from the frequent itemset using Apriori algorithm. Therefore, the obtained ship deficiency patterns provide decision support for inspectors to determine which risk areas and items need to be more carefully inspected. In addition, the advantage of the proposed model is to be carried out a dynamic ship inspection process by making use of the ship's previous inspection records or the deficiencies detected during the inspection to predict of the risk areas and deficiencies. Furthermore, the proposed model can be used in internal and external inspections  conducted by maritime stakeholders thanks to discretization of the ship the attributes  with only deficiency index oriented approach.
In this study, a case study has been performed to be applied the proposed model. In the case study, according to clustering analysis results, a ship selected to be inspected is a bulk carrier in the middle age and medium size, having high performance of flag state, classification society and ship management company. As a result of the case study, with the help of ship attributes and previous inspection records, the I-SIA model predicts to be focused on 5 risk areas  among 17 risk areas and to be checked 23 deficiency items more than 500 items. Thus, the proposed model provides a decision support system for the inspectors before inspection and improve ship inspection efficiency and effectiveness. As an interesting result of the case study, it is found that the items to be controlled are highly associated with inefficacy of implementation of ISM code, although the ship has high performance of flag state, classification society and ship management company. Regarding that, strategies have been developed to enhance effectiveness of the ISM Code implementations by utilizing TRIZ methodology.
The limitation of this study is construction of the model with the data obtained from Paris MoU database because of unaccessible detailed ship inspection records, except Paris MoU. Further studies can be robusted the proposed model by integrating data obtained from various ship inspection mechanism.