KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi / 2008 / Cilt: 3 - Sayı: 4

Gemi sistemleri için entegre bakım-onarım yönetimi gereksiniminin analizi

Analyzing the needs of integrated maintenance management for shipboard systems

Selçuk ÇEBİ
Metin ÇELİK
Cengiz KAHRAMAN
Sayfa
17–24
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Uygulanan karar modeli çıktıları kullanılarak, mevcut durumda planlı bakım sistemi uygulanan ticari gemiler için genişletilmiş ve daha etkin bir bakım-onarım yönetimi sistematiği oluşturulacaktır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Teknik sistemlerin verimliliği, güvenilirliği ve ekonomik ömrü gibi kritik parametreler bakım-onarım faaliyetlerinin etkinliği ile doğrudan ilişkilidir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, Bulanık Bilgi Aksiyomu yöntemi kullanılarak gemi makine dairesindeki farklı nitelikteki sistemler için karakteristik ve fonksiyonel özellikleri doğrultusunda entegre bakım-onarım yönetimi gereksinimi ortaya konulacaktır.
💡
Sonuç & Katkı:Uygulanan karar modeli çıktıları kullanılarak, mevcut durumda planlı bakım sistemi uygulanan ticari gemiler için genişletilmiş ve daha etkin bir bakım-onarım yönetimi sistematiği oluşturulacaktır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Teknik sistemlerin verimliliği, güvenilirliği ve ekonomik ömrü gibi kritik parametreler bakım-onarım faaliyetlerinin etkinliği ile doğrudan ilişkilidir. Pratikte bu süreç; işletilen sistemin karakteristik özellikleri doğrultusunda, Toplam Üretken Bakım, Periyodik Bakım, Önleyici Bakım, Kestirimci Bakım, Arızi Bakım ve Güvenilirlik Merkezli Bakım gibi yaklaşımlarından uygun olanın seçilmesi ile oluşturulan bakım-onarım prosedürleri çerçevesinde yürütülmektedir. Ancak, teknolojik gelişmelerin katkısı nedeni ile artan sistem karmaşıklığı daha ileri bakım-onarım tekniklerinin uygulanmasını gerektirmektedir. Bu çalışmada, Bulanık Bilgi Aksiyomu yöntemi kullanılarak gemi makine dairesindeki farklı nitelikteki sistemler için karakteristik ve fonksiyonel özellikleri doğrultusunda entegre bakım-onarım yönetimi gereksinimi ortaya konulacaktır. Uygulanan karar modeli çıktıları kullanılarak, mevcut durumda planlı bakım sistemi uygulanan ticari gemiler için genişletilmiş ve daha etkin bir bakım-onarım yönetimi sistematiği oluşturulacaktır.

Abstract

Effectiveness of maintenance management is directly related to critical parameters of technical systems such as efficiency, reliability, and economic life. In practice, this process is executed via procedures on selected adequate maintenance method among which the alternatives such as Total Productive Maintenance, Planned Maintenance, Preventive Maintenance, Predictive Maintenance, Reactive Maintenance, or Reliability Centered Maintenance. However, increasing system complexity due to the contributions of technological developments requires implementing more advance maintenance planning techniques. In this study, an integrated maintenance management system is presented based on Fuzzy Information Axioms methodology for shipboard systems under various characteristics and functional attributes. An extended and more effective maintenance management systematic is developed for merchant ships using applied decision model outcomes.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÇEBİ, S., ÇELİK, M., KAHRAMAN, C. (2008). Gemi sistemleri için entegre bakım-onarım yönetimi gereksiniminin analizi. Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, Cilt: 3 - Sayı: 4, 17–24. https://ajindex.com/articles/199021

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. Piotrowski, J. April 2, 2001. Pro-Active Maintenance for Pumps, Archives, February 2001, Pump-Zone.com [Report online].
  2. Saptarshi S. ve Ramanjaneyulu K. (basımda).Condition evaluation of existing reinforced concrete bridges using fuzzy based analytic hierarchy approach. Expert Systems with Applications
  3. Al-Najjar, B., Alsyouf, I., Selecting the most efficient maintenance approach using fuzzy multiple criteria decision making International Journal of Production Economics, 84(1, 85-100), 2003
  4. Sanchez, A., Carlos, S., Martorell,S. ve Villanueva, J.F., Addressing imperfect maintenance modelling uncertainty in unavailability and cost based optimization, Reliability Engineering & System Safety, In Press, Corrected Proof, Available online 24 March 2007
  5. Bevilacqua M., Braglia B., The Analytic Hierarchy Process Applied to Maintenance Strategy Selection, Reliability Engineering and System Safety, 70(2) 71-83, 2000
  6. Davidson, G.G., Labib, A.W., Learning from Failures: Design Improvements Using a Multiple Criteria Decision Making Process, Journal of Aerospace Engineering, 217(G), 207-216, 2003
  7. Triantaphyllou, E., Kovalerchuk, B., Mann, L., Knapp, G., M., Determining The Most Important Criteria in Maintenance Decision Making, Journal of Quality in Maintenance Engineering, 3(1), 16-28, 1997
  8. Mete, M., ve Manisalı, M., Bakım Stratejilerinin Seçiminde Bulanık Çok Amaçlı Karar Verme Modeli, YA/EM-Yöneylem Araştırması/Endüstri Mühendisliği 27. Ulusal Kongresi, 2-4 Temmuz 2007, İzmir
  9. Zadeh, L.A., 1965. Fuzzy sets. Information and Control 8, 338–353
  10. Buckley, J.J., 1985. Fuzzy hierarchical analysis. Fuzzy Sets and Systems 17, 233–247 [11] Saaty, T.L., 1980. The Analytic Hierarchy Process. McGraw-Hill Inc
  11. Chen, S.J. & Hwang, C.L., Fuzzy Multi Attribute Decision Making: Methods and Applications. Springer-Verlag, New York, 1992
  12. Hsieh, T.Y., Lu, S.T., & Tzeng, G.T. Fuzzy MCDM approach for planning and design tenders selection in public office buildings. International Journal of Project Management, 22, 573–584, 2004
  13. Suh, N.P., The Principles Of Design. Oxford University Press, New York, 1990
  14. Suh, N.P., Axiomatic Design: Advances and Applications. Oxford University Press, New York, 2001
  15. Kulak, O. & Kahraman, C., “Multi-attribute comparison of advanced manufacturing systems using fuzzy vs. crisp axiomatic design approach”. International Journal of Production Econ