Gemi blok imalatında matematiksel modelleme ile iş gücü tahmini
Workforce estimation in ship block production using mathematical modeling
Yazar: YUSUF GENÇ
Danışman: PROF. DR. UĞUR BUĞRA ÇELEBİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Gemi Mühendisliği = Marine Engineering

Özet:
Dünyada hızla büyüyen uluslararası ticari faaliyetlerin sonucu olarak deniz yolu taşımacılığının kapsamı genişlemiş ve gemilere olan ihtiyaç artmıştır. Tersanelerin bu ihtiyaca cevap verebilmesi ancak iyi bir yönetim sistemi ile mümkündür. Gemi inşaatının önemli aşamalarından biri olarak bilinen blok imalatı, iyi yönetilmesi gereken bir süreçtir. Bu kapsamda, teçhiz, donatım, izolasyon ve elektrik gibi tamamlanması gereken diğer işler blokların imalatına bağlıdır. Öte yandan bu süreçte ihtiyaç duyulan iş gücü (adam-gün), çok yüksek bir oranda insan emeğine dayanmaktadır. Bunun en önemli sebebi blok imalatında otomasyona dayalı üretimin sınırlı seviyede kalmasıdır. Özellikle küçük ve orta ölçekli tersanelerde bu durum daha çok göze çarpmaktadır. Bunun yanı sıra blok imalatı sırasında ihtiyaç duyulan iş gücü miktarını tahmin etmek de zordur. Alt yüklenici firmalar ile bloğun üretimi için yapılan anlaşmalarda bloğun tonajı referans alınmaktadır. Ayrıca imalat için gerekli iş gücü miktarı ise ancak alt yüklenici firmadan gelen bilgiler doğrultusunda ve blok imalatı tamamlandıktan sonra ortaya çıkmaktadır. Bu tez kapsamında bloğun imalatı için ihtiyaç duyulan iş gücü miktarının blok imalatı henüz başlamadan önce hesaplanabilmesi öngörülmüştür. Bu doğrultuda oluşturulan iki aşamalı telafili stokastik matematiksel model yardımı ile gerekli iş gücü miktarı tahmin edilmiştir.
Bu kapsam dahilinde bir çift dip-ÇD (double bottom) bloğunun imalat süreci gözlemlenerek montaj, kaynak ve taşlama işçilerinin ortalama çalışma performansları belirlenmiştir. Ayrıca bloğun imalat resimlerinin tamamı incelenerek bitirilmesi gereken montaj, kaynak ve taşlama işi miktarları hesaplanmıştır. Bunun yanı sıra hem işçilerin ortalama çalışma performanslarının hem de bitirilmesi gereken iş miktarlarının değişkenlik gösterebileceği benimsenerek bu parametreler için alt ve üst sınırlar tespit edilmiştir. Belirsizliklerin modele eklenmesi ile iş gücü tahmininde kullanılan iki aşamalı stokastik matematiksel model elde edilmiştir. Çözümde optimal sonuçlara ulaşabilmek için Sample Average Approximation (SAA) yöntemi kullanılmıştır. Bu çözüm yöntemi ile elde edilen sonuçları kendi içinde kıyaslayabilmek ve en iyi çözümü belirleyebilmek adına sekiz versiyon oluşturulmuştur. Bu versiyonlarda kullanılmak üzere işçilerin ortalama çalışma performansları ve bitirilmesi gereken iş miktarları kullanılarak Monte Carlo örneklemesi ile senaryolar elde edilmiştir. Modelde blok üretim sürecinin tamamı için 7 üretim istasyonu belirlenmiştir. Bu istasyonlarda 7' si montaj, 7'si kaynak ve 6'sı taşlama işleri olmak üzere 20 farklı karar değişkeni için hesap yapılmıştır. Geliştirilen bu iş gücü tahmin modeli ile optimize edilerek hesaplanan karar değişkenleri sayesinde bloğun iş gücü maliyeti minimize edilmiştir. Bu sayede modelin ilgili versiyondaki minimum amaç fonksiyonu değeri, bloğun montaj, kaynak ve taşlama işleri için minimum iş gücü maliyetini göstermiştir. Kurgulanan modelin çözümünden tahmin edilen iş gücü değeri 199 adam-gün iken, bloğun üretimi sonucunda belirlenen iş gücü değeri ise 221 adam-gün olmuştur. Sonuçların 90% oranında örtüştüğü görülmüştür.

Abstract:
As a result of the rapidly growing international commercial activities in the world, the scope of maritime transport has expanded, and the need for ships has increased. Shipyards can respond to this need only with a good management system. Block manufacturing, which is known as one of the important stages of ship production, is a process that needs to be well managed. In this context, other works to be completed, such as fit-out, outfitting, insulation, and electrics, are dependent on the manufacture of the blocks. On the other hand, the workforce (man-day) required for the production of blocks is highly dependent on human labour. The most important reason for this is the limited level of automation-based processes in block production. This situation is especially noticeable in small and medium-sized shipyards. Besides, it is also difficult to estimate the amount of workforce required during block production. The tonnage of the block is taken as a reference in the agreements made with subcontractors for the production of the block. In addition, the amount of workforce required to produce the block can only be determined in line with the information received from the subcontractor and after the production is completed. In this thesis, it is envisaged that the amount of workforce required for the production of the block can be calculated before block production starts. In this direction, the required amount of workforce was estimated with the help of a two-stage stochastic mathematical model. 
Within this scope, the manufacturing process of a double bottom block was observed, and the average working performances of mounting, welding, and grinding workers were determined. In addition, all the manufacturing drawings of the block were analysed, and the amount of mounting, welding, and grinding work to be completed was calculated. Also, lower and upper limits were determined for these parameters by recognizing that both the average work performance of the workers and the amount of work to be completed may vary. A two-stage stochastic mathematical model with recourse was obtained by adding these uncertainties to the model. It was used the Sample Average Approximation (SAA) technique to achieve optimal results in the solution. To compare the results obtained with this solution method and determine the best solution, eight versions of the application were created. To be used in these versions, scenarios were obtained by Monte Carlo sampling using the average working performance of the workers and the amount of work to be completed. In the model, 7 production stations were determined for the entire block production process. In these stations, calculations were made for 20 different decision variables, 7 of which were mounting, 7 welding, and 6 grinding works, respectively. The workforce cost of the block was minimised thanks to the decision variables calculated by optimising with this developed workforce estimation model. In this way, the minimum objective function value calculated for the solution of the model in the relevant version showed the minimum workforce cost for the mounting, welding, and grinding works of the block. While the workforce value estimated from the solution of the model was 199 man-days, the workforce value determined as a result of the production of the block was 221 man-days. It was observed that the results overlapped by 90%.