GEMİ DİZAYNI VE İNŞA SÜRECİNDE KARŞILAŞILAN HATALARIN TERSİNE MÜHENDİSLİK VERİLERİYLE ANALİZİ: BALIKÇI GEMİSİ ÖRNEĞİ

Abstract

ÖZET

Sürekli güncellenen ve küreselleşen dünyada üretim sektöründe artan bir rekabet söz konusudur. Rekabet beraberinde maliyet, zaman ve kalite baskısı oluşturmakta, sürekli olarak iyileştirmeyi ve daha kısa zamanda daha verimli çalışmalar yapmayı kaçınılmaz hale getirmektedir.

Gemi inşa sektörü içerisinde birçok değişkeni barındırmaktadır. Gemi yapımı tersanelerde zaman zaman tek bir proje olduğu gibi bazen de aynı tipte çokça gemi yapımını kapsayabilir. Gemi yapımı kimi zaman aylar kimi zaman ise istenilen gemi tipine, cinsine ya da ekonomik şartlara göre yıllar sürebilir. Üretim olan her işte olduğu gibi gemi inşa piyasasında da hatalar olmazsa olmazlardandır. Bu hataları sıfıra indirmek mümkün olmasa da yapılan hataları özellikle de tekrarı olabilecek hataları en aza indirmek imkân dâhilindedir. Yapılan bu hatalar tersanelerde yüklü miktarda maliyet ve hatırı sayılır oranda da zaman kaybına sebep olmaktadır. Günden güne verimin sürekli artırılmak istendiği ve daha kısa zamanda daha çok işin yapılmasının beklendiği bu sektörde yapılan ya da yapılacak, önlenmesi mümkün olan hataların tekrar edilmemesini sağlamak birçok yönden kazanç sağlayabilmektedir.

Gemi inşa sektörü gibi içerisinde birçok karmaşık işi barındıran, özelleştirilmiş ve uzun süreli proje tiplerinde verimi artırmanın en uygulanabilir yöntemi ‘Yalın Düşünce’nin temelini ortaya koyan Taiichi Ohno’nun tanımladığı yedi (7) adet tipik israf çeşidinden en çok ön plana çıkanı ‘Hatalar-Kusurlu Ürünler’dir.

Bu çalışma kapsamında Cemre Tersanesinde üretimine başlanan ‘M/V Sunny Lady' isimli proje ilk sac kesiminden armatöre teslim edilmesine kadarki süreçte tersane ile birlikte takip edilerek, halihazırda oluşmuş ve raporlanmış hatalara ait bir veri tabanı oluşturularak, benzer hatalar gruplanmış, belirlenen kriterlere göre her bir hata verisinin belirlenen kıstaslara göre değerlendirilmesi sonrası, hatanın etkisini tasvir eden Hata Önem Sayısı (HÖS) hesaplanmıştır. Tersine Mühendislik Verileri ile Analiz Metodunun uygulamasında, bahsi geçen balıkçı teknesi için 489 adet hata verisi girdi olarak kullanılmıştır.

Kullanılan bu yöntem ile proje sırasında ya da proje sonunda elde edilen değerlendirmeler çerçevesinde eğer seri bir üretim varsa diğer çalışmalarda, tekli bir üretim söz konusu ise de projenin geri kalanında yapılması muhtemel benzer hataların en aza indirilmesi amaçlanmaktadır. Yedi (7) adet analiz tablosundan en yüksek hata önem sayısına sahip ‘Deformasyon’, ‘Uygunsuz Üretim’ ve ‘Kusurlu Parça’ incelenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre “Deformasyon” kusuru en yüksek Hata Önem Sayısı değerine sahip olmak kaydıyla, “Uygunsuz Üretim” ve “Kusurlu Parça Kullanımı” gibi hatalarla birlikte birinci kademe kusurlar olarak gruplandırılmıştır. “Çizim-Üretim Uyumsuzluğu”, “Malzemenin Hasar Görmesi” ve “Hatalı Kaynak, Taş ve Dolgu İşleri” gibi kusurlar ise ikinci kademede kusurlar olarak yer alırken, en az Hata Önem Sayısı “Eksik Malzeme” kusurları için meydana gelmiş ve üçüncü kademe kusurlar olarak gruplandırılmıştır. Yapılan ölçümlemelerle birlikte “Deformasyon”, “Uygunsuz Üretim”, “Kusurlu Parça Kullanımı” ve “Çizim-Üretim Uyumsuzluğu” kusur kümelerine sebep-sonuç incelemesi yapılması gerektiği anlaşılmıştır. Hataların sebep-sonuç incelemesine tabii olup olmayacağı oluşturulan radar şeması incelenerek değerlendirilmiştir. Sıklık değeri yüksek olan kusurların önlenmesinin daha kolay olacağı, sıklık değerleri yüksek olan özellikle iki kusurun ‘Çizim-Üretim Uyumsuzluğu’ ve ‘Hatalı Kaynak, Taş ve Dolgu İşleri’ öne çıktığı elde edilmiştir. ‘Çizim-Üretim Uyumsuzluğu’ kusurlarının ortaya çıkmasında birden fazla parametrenin etken olduğu anlaşılmış, bundan dolayı sebep-sonuç incelenmesinin yapılması gerektiği sonucuna varılmıştır. Yine Çizelge 6.5’te yer alan ‘Malzemenin Zarar Görmesi’ kusuru ise diğer iki kusurdan özellikli olarak ayrı olduğu gözlemlenmiştir. Fazlasıyla nadir meydana gelmesine karşın adım kıstasının yüksek ortalamaya ulaşması, maliyet ve zaman kıstaslarının önemli sayılabilecek ortalamalarda olması sebebiyle, bu kusur türü dikkatlice incelenerek uygun olduğu takdirde sebepleri gözlemlenebilir; sürekli incelenmesi şartı ile analize tabii tutulmasına lüzum görülmemiştir. Üretim sürecinde dâhili olan bütün personelin ortak olarak çalışabileceği bir Kurumsal Kaynak Planlaması (ERP) sistemi üzerinde bir veri tabanı oluşturularak, bu modül üzerinden veri girişinin yapılması ve girilen veriler ışığında analizin gerçek zamanlı olarak çalışması sağlanmalıdır. Zamanla bünyesinde birçok projenin hata verilerini, hata gruplarını, değerlendirmelerini, sonuç ve diyagramlarını, alınan önlemler gibi yararlı bilgileri içererek kusurlar üzerine tersanenin kurumsal hafızasının oluşturulması gerekmektedir. Böylece yöntemin zamanla geliştirilmesi ve tersane için özelleştirilerek en çok verim alınması hedeflenmektedir.

ABSTRACT

There is an increasing competition inside the production sector during the continuously updating and globalizing world. Competition creates cost, time, and quality pressures, making it inevitable to continuously improve and work more efficiently in a shorter time.

The shipbuilding industry includes many variables. Shipbuilding in shipyards can sometimes involve the construction of a single project, or sometimes multiple ships of the same type. Shipbuilding can sometimes take months and sometimes years depending on the desired ship size, type, or economic conditions. Errors are a must in the shipbuilding market, as in any manufacturing business. Although it is not possible to reduce these mistakes to zero, it is possible to minimize the mistakes made, especially the mistakes that may be repeated. These failures cause a significant amount of cost and waste of time in shipyards. In this sector, where it is desired to increase productivity day by day and more work is expected to be done in a shorter time, it can be beneficial in many ways to ensure that the mistakes that are made or will be made and that can be prevented are not repeated.

Among the seven typical waste types defined by Taiichi Ohno, who laid the foundation of Lean Thinking, the most applicable method of increasing efficiency in customized and long-term project types, such as the shipbuilding industry, which includes many complex works, is Faulty-Defective Products.

Within the scope of this study, the project named 'M/V Sunny Lady', which was started to be produced in Cemre Shipyard, was followed up with the shipyard in the process from the first sheet metal cutting to the delivery to the shipowner, a database of already occurred and reported failures were created, similar failures were grouped, and each failure was grouped according to the determined criteria. After the evaluation of the failure data according to the determined criteria, the Failure Importance Number (FIN) describing the effect of the failure was calculated. In the application of the Reverse Engineering Data Analysis Method, 489 failures data for the mentioned fishing boat were used as input.

With this method, it is aimed to minimize similar mistakes that may be made in the rest of the project if there is a mass production in other works, if there is a single production, within the framework of the evaluations obtained during the project or at the end of the project. Among the seven (7) analysis tables, 'Deformation', 'Improper Production' and ‘Faulty Component’ with the highest error severity were examined. According to the results obtained, the "Deformation" defect has the highest Failure Importance Number, and it is grouped as 1st level defects together with the failures such as "Improper Production" and ‘Use of Faulty Component’. While defects such as 'Drawing- Production Mismatch', 'Material Damage' and 'Faulty Welding, Grinding and Filling Works' are included as defects as 2nd level failures, the minimum Failure Importance Number occurred for 'Missing Material' failures, and they are classified as 3rd level failures are grouped. With the measurements made, it has been understood that cause-effect analysis should be made for 'Deformation', 'Improper Production', ‘Use of Faulty Component’ and 'Drawing- Production Mismatch' failure clusters. Whether the errors will be subject to cause-effect analysis has been evaluated by examining the radar chart created. It has been obtained that the failures with high sequence values will be easier to prevent, and especially two failures with high sequence values, 'Drawing-Production Mismatch' and 'Faulty Welding, Grinding and Filling Works'. It has been understood that more than one parameter is effective in the emergence of 'Drawing-Production Mismatch' failures, therefore it has been concluded that cause-effect analysis should be done. Again, it has been observed that the 'Material Damage' defect in Table 6.4 is distinctly different from the other two failures. Although it is extremely rare, since the Step criterion reaches a high average, and the cost and time criteria are on average, which can be considered important, this type of defect can be carefully examined and, if appropriate, its causes can be observed; It was not considered necessary to be subjected to analysis on the condition that it is constantly examined. A database should be created on an Enterprise Resource Planning (ERP) system where all personnel involved in the production process can work together, and data entry should be made through this module and analysis should be run in real time according to the entered data. Over time, it is necessary to form the institutional memory of the shipyard on failures by including useful information such as failure data, failure groups, evaluations, results and diagrams of many projects, and measures taken. Thus, it is aimed to develop the method over time and to get the most efficiency by customizing it for the shipyard.