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
- Tez No: 507272
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞEBNEM HELVACIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Gemi Mühendisliği, Marine Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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<HÖS Hata önemlidir. Neden-Sonuç Analizi yapılmalıdır. 2. grup hata: 10<HÖS<25 Hata kayda değerdir. Neden-Sonuç Analizi yapılabilir. 3. grup hata: HÖS<10 Hata önemsizdir. İncelenmesine gerek yoktur. Metodun karar vericiler tarafından kullanışlı olabilmesi için sonuçların yeterli seviyede bilgi içermesinin yanında sade ve anlaşılır şekilde sunulması uygun olacaktır. Bu noktada aynı değişkenlere sahip, birçok serinin gösterimine uygun olan radar diyagram kullanılmıştır. Diyagram üzerinde hata gruplarının kriterlere göre aldığı puanlar ile seriler oluşturulmuş ve diyagrama belirleyici kriter olan HÖS'ler de eklenerek sunulmuştur. Önerilen metodda, 2. grup hatalara önlem alınması kullanıcıya bırakılmıştır; radar diyagram yardımı ile bu hataların diğer hatalar ile benzeşimleri ve ayrışımlarının gösterilmesi ile karar verme açısından değerli bilgiler ortaya konulmuş olur. Tersine Mühendislik Verileri ile Analiz Metodu'nun uygulamasında, 2 adet projeye ait 589 adet hata verisi girdi olarak kullanılmıştır. Bu hatalar, 7 adet hata grubunda toplanmış ve metod uyarınca belirlenen 4 kriter nezdinde puanlamaları yapılarak HÖS'ler belirlenmiştir.“Deformasyon”en yüksek Hata Önem Sayısı'na sahip olarak,“Uygunsuz Üretim”ve“Hatalı/Yetersiz Malzeme Kullanımı”hataları ile birlikte 1. grupta yer alırken“Resim-Üretim Uyumsuzluğu”,“Malzemenin Zarar Görmesi”ve“Eksik Kaynak, Taş ve Dolgu İşleri”hataları, 2 grupta yer almıştır. En düşük Hata Önem Sayısı'na sahip olan“Eksik Parça”hatası ise 3. grupta yer almıştır. Radar diyagram incelendiğinde 2. Grupta bulunan“Resim-Üretim Uyumsuzluğu”ve“Eksik Kaynak, Taş ve Dolgu İşleri”hata gruplarının sıklıklarının yüksek olduğu, başka bir deyişle sistematik şekilde gerçekleştikleri görülmektedir.“Eksik Kaynak, Taş, Dolgu İşleri”nin tersine“Resim-Üretim Uyumsuzluğu”hatalarının birçok farklı nedene dayandırılabileceği değerlendirilmektedir. Buradan hareketle“Deformasyon”,“Uygunsuz Üretim”,“Hatalı/Yetersiz Malzeme Kullanımı”ve“Resim-Üretim Uyumsuzluğu”hatalarına önlem alınması uygun bulunmuştur. Bu kapsamda bu 4 hata grubu için, alanında uzman kişilerin de fikir, gözlem ve tecrübeleri ışığında Neden-Sonuç Diyagramları hazırlanmıştır. Önerilen yöntemde kullanılacak olan hata verilerinin niteliği ve niceliği sonuçların sağlıklı olması açısından büyük önem taşımaktadır. Bu metodu uygulayacak tersaneler, meydana gelen her bir hata verisinin, Tersine Mühendislik Verileri ile Analiz Metodu'ndaki değerlendirmelerin sağlıklı yapılabileceği yeterlilikte detaya sahip bir şekilde raporlanmasını bir kalite standardı haline getirmelidir. Üretim sürecinde dahili olan bütün personelin ortak olarak çalışabileceği bir Kurumsal Kaynak Planlaması (ERP) sistemi üzerinde bir analiz modülü oluşturularak, bu modül üzerinden veri girişinin yapılması ve girilen veriler ışığında analizin gerçek zamanlı olarak çalışarak sonuç ve diyagramların yetkili personele sunulması önerilmektedir. Metodun geliştirilmesi ve bütün gemi inşaatı projeleri için kapsayıcı olabilmesi adına yeni hata gruplarının kazandırılması, daha hassas değerlendirmelerin elde edebilmesi için eğer mümkünse yeni kriterlerin eklenmesi ve mevcut kriterlerin değerlendirilme kıstaslarının optimizasyonunun yapılması yararlı olacaktır. ERP sisteminde yaratılacak olan modülün önemi, zaman içinde bünyesinde bir çok projenin hata verilerini, hata gruplarını, değerlendirmelerini, sonuç ve diyagramları, alınan önlemler gibi yararlı bilgileri barındırarak hatalar üzerine tersanenin kurumsal hafızasının oluşturulmasıdır. Böylece metodun günden güne geliştirilmesi ve tersane için özelleştirilerek maksimum verim alınması sağlanabilecektir.
Özet (Çeviri)
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 <EPN Error is significant. Cause-Effect Analysis should be done. 2. Group Error: 10 <EPN<25 Error is noteworthy. Cause-Effect Analysis can be done. 3. Group Error: SOS <EPN Error is insignificant. There is no need to examine it. In order for the method to be useful for decision-makers, it would be appropriate to present the results in a simple and understandable way as well as to include information at an adequate level. At this point, a radar diagram which is suitable for the representation of many series having the same variables, is used. The series were created on the diagram with the scores that the error groups have taken according to the criteria and the EPN which are the determinant benchmark are also imported and presented. In the proposed method, the decision of taking countermeasures to the second group errors has been left to the user; with the aid of the radar diagram, valuable information is given by presenting similarities and dissimilarites of these errors with other error groups. In the application of Analysis Method with Reverse Engineering Data, 589 error data of 2 projects were used as input. These errors were collected in 7 groups and evaluated/scored in accordance with 4 criteria determined according to the method, and the Error Significant Numbers were determined.“Deformation”having the highest EPN, takes place in 1st group with the error groups“Inappropriate Production”and“Erroneous/Inadequate Material Usage”“Drawing-Production Incompatibility”,“Material Damage”, and“Incomplete Welding and Grinding”error groups were included in the 2 groups. The“Missing Parts”fault, which has the lowest EPN, takes place in the third group. As the radar diagram is examined, it is seen that the error groups of“Drawing-Production Incompatibility”and“Incomplete Welding and Grinding”found in Group 2 have high frequency, in other words they are realized systematically. In contrast to“Incomplete Welding and Grinding”, it is evaluated that“Drawing-Production Incompatibility”faults can be based on many different reasons. From these evaluations, it is found appropriate to take precautions for“Deformation”,“Inappropriate Production”,“Erroneous / Insufficient Material Usage”and“Drawing-Production Incompatibility”errors. Cause and Effect Diagrams is prepared for these 4 error groups in the light of ideas, observations and experiences of the experts in these specific fields. The quality and quantity of the error data to be used in the proposed method is of great importance in terms of the reliability of the results. The shipyards that will use the method, should make it a quality standard to report each error data at sufficient detail to be able to be used in the Analysis Method with Reverse Engineering Data. An analysis module on an ERP system where all personnel who are a part of the production process can work jointly, is proposed. The data entry would made via this module and in the light of the data enterede the analysis would be executed in real time to present the results and diagrams to authorized personnel. The introduction of new error groups for the method to be inclusive for all shipbuilding projects , the addition of new criteria if possible, and the optimization of the criteria for evaluation would be beneficial for developing the method. The importance of the module to be created in the ERP system is the creation of enterprise memory over time by incorporating errors, error groups, evaluations, conclusions and diagrams, useful information such as precautions have taken. Thus, the method will be developed from day to day and customized for the shipyard to ensure maximum efficiency.
Benzer Tezler
- Gemi dizaynı ve inşa sürecinde karşılaşılan hataların tersine mühendislik verileriyle analizi: Balıkçı gemisi örneği
Analysis of faults in ship design and building process with reverse engineering data: Fishing vessel example
OZAN KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiKarabük ÜniversitesiKonstrüksiyon ve İmalat Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET FATİH YILMAZ
- Seri 62 formu direnç tahmini
Resistance prediction of series 62
ÖZGE ERSÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA İNSEL
- Türkiye'de askeri gemi inşa sanayinde sivil tersanelerin rolü
The role of civilian shipyards in naval ship construction industry in Turkey
ENGİN AYDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MÜNİP BAŞ
- Kimyasal tankerlerin maliyet analizi ve optimum boyutlarının belirlenmesi
Cost analysis of chemical tankers and determination of the optimal dimensions
İBRAHİM ERTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Gemi MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FAHRİ ÇELİK
- Numerical and experimental study of the effect of hull vane on the total resistance of the catamaran
Gövde kanatının katamaran toplam direnci üzerindeki etkisinin sayısal ve deneysel çalışması
RAHMİ MURAT DURAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM BÜLENT DANIŞMAN