Geri Dön

A holistic approach to risk assessment for maritime autonomous ship operations

Otonom gemi operasyonları için bütüncül bir yaklaşımla risk değerlendirmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 1011210
  2. Yazar: MURAT MERT TEKELİ
  3. Danışmanlar: PROF. EMRE AKYÜZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Denizcilik, Marine
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Deniz Ulaştırma Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez, deniz taşımacılığında giderek önem kazanan Maritime Autonomous Surface Ships (MASS) kavramı için seyir güvenliği odaklı bütüncül bir risk değerlendirme yaklaşımı geliştirmektedir. Otonomi seviyelerinin artmasıyla birlikte köprüüstü personelinin görevleri otomasyon, sensör füzyonu ve uzaktan gözetim sistemleriyle paylaşılmakta; bu durum hem geleneksel seyir tehlikelerinin biçimini değiştirmekte hem de yeni tür riskler ortaya çıkarmaktadır. Mevcut kaza istatistiklerinin MASS için yetersiz olması, veri temelli klasik yöntemlerin tek başına kullanılmasını güçleştirmektedir. Bu nedenle, tezde nadir olaylara ve uzman yargılarına dayanan kanıtların tutarlı biçimde bir araya getirilebileceği, şeffaf ve güncellenebilir bir nicel çerçeve tasarlanmıştır. Çalışmanın kapsamı, MASS'ın seyre ilişkin işlevleriyle sınırlıdır ve gemi seviyesinde çarpışma, karaya oturma veya kontrol kaybına yol açabilecek seyir tehlikeleri ele alınmıştır. Analiz, karışık trafik senaryoları da dâhil olmak üzere açık deniz ve kıyı sularındaki seyir operasyonlarını kapsamaktadır. Özellikle, Uluslararası Denizcilik Örgütü'nün tanımladığı otonomi seviyeleri arka plan alınarak, köprüüstünde insan varlığının giderek azaldığı ve karar verme süreçlerinin uzaktan kumanda merkezlerine ve otonom algoritmalara kaydığı durumlar dikkate alınmıştır. Çerçevede dört ana arıza kategorisi tanımlanmıştır: C1 insan kaynaklı arızalar, C2 teknolojik arızalar, C3 operasyonel arızalar ve C4 çevresel koşullar. Bu kategoriler, hem literatürde sık kullanılan“human–technology–operation environment”ayrımını yansıtmakta hem de sonraki modelleme adımlarında kullanılacak Bayesçi ağ yapısına temel oluşturmaktadır. İlk adımda, PRISMA rehberli bir sistematik literatür taraması yürütülmüş; önde gelen bilimsel veri tabanlarında MASS ve otonom denizcilik güvenliği ile ilgili çalışmalar taranmıştır. Bu taramaya, uluslararası düzenleyici ve teknik dokümanlar ile sektör raporları da dâhil edilmiştir. Elde edilen çalışma kümesi, MASS güvenliği konusunda literatürde sık tekrarlanan tehlike türlerini, operasyonel bağlamları ve önerilen önlemleri sistematik biçimde ortaya koymuştur. Bu bilgi birikimi, akademik literatürdeki bulgular ile uygulamadaki deneyimleri bir araya getiren uzman görüşleriyle birleştirilmiş ve bu sayede seyir odaklı bir tehlike taksonomisi tasarlanmıştır. Bu süreç sonunda, 16 adet seyir arıza modu içeren ayrıntılı bir taksonomi geliştirilmiştir. İnsan kaynaklı arızalar; yetersiz seyir yetkinliği, yeni teknolojilere direnç, bilişsel yüklenme ve dijital araçlar konusunda yetersiz eğitim gibi durumları içermektedir. Teknolojik arızalar; sensör arızaları, seyir yazılımı hataları, siber güvenlik ihlalleri ve bağlantı kayıpları olarak modellenmiştir. Operasyonel arızalar; otomasyona aşırı güven, yetersiz acil durum müdahalesi, verimsiz rota planlama ve küçük engellerin tespit edilememesi şeklinde tanımlanmıştır. Çevresel koşullar ise olumsuz hava, güçlü akıntılar, deniz suyu sıcaklığındaki ani değişimler ve kısıtlı görüş gibi etkenleri kapsamaktadır. Bu taksonomi, MASS navigasyon sürecinin tamamını kapsayacak şekilde tasarlandığından, daha sonraki yöntem adımlarında veri giriş yapısını ve yorum çerçevesini belirleyici bir rol oynamaktadır. Taksonomi, tezde kullanılan FMECA (Failure Modes, Effects and Criticality Analysis) çalışmasının temelini oluşturmaktadır. Her bir arıza modu, ortaya çıkma olasılığı (Occurrence), sonuç şiddeti (Severity) ve tespit edilebilirlik (Detectability) olmak üzere üç risk parametresi ile değerlendirilmiştir. Tarihsel kaza verilerinin sınırlı olması nedeniyle, bu parametreler beş kademeli dilsel ölçeklerle (Çok Düşük–Çok Yüksek) ifade edilmiştir. Değerlendirmeler, seyir operasyonları, otomasyon konseptleri ve güvenlik yönetimi alanlarında deneyimli yedi uzmandan amaçlı örnekleme ile seçilen bir panel tarafından yapılmıştır. Uzmanlara, FMECA parametrelerinin anlamı ve arıza kategorilerinin kapsamı hakkında ortak bir referans çerçevesi sağlanmış; böylece farklı geçmişlere sahip uzmanların benzer kavramları aynı şekilde yorumlaması hedeflenmiştir. Uzmanların verdiği dilsel yargılar, Dempster–Shafer kanıt teorisi çerçevesinde temel güven fonksiyonlarına dönüştürülerek hem destek hem de cehalet açıkça temsil edilmiştir. Her bir uzman için, O, S ve D parametrelerine ait olasılık kütleleri ayrı ayrı tanımlanmış; daha sonra güvenilirlik indirgeme katsayıları kullanılarak uzmanların göreli güvenirliği dikkate alınmıştır. İkinci adımda, her bir arıza modu için uzmanlardan elde edilen kanıtlar Dempster–Shafer kombinasyon kuralı ile birleştirilmiş ve çatışmayı temsil eden K terimi ile birlikte panel görüşünü yansıtan bileşik güven fonksiyonları elde edilmiştir. Böylece, hem ortak kanaatin güçlü olduğu durumlar hem de uzmanlar arasında belirgin görüş ayrılığı bulunan alanlar sayısal biçimde görünür kılınmıştır. Bu bileşik güven fonksiyonları daha sonra 0–125 aralığında boyutsuz bir“Crisp Risk Value (CRV)”indeksine eşlenmiş, böylece ortaya çıkma, şiddet ve tespit edilebilirlik etkilerini tek bir sayısal gösterge altında toplayan fakat göreli sıralamayı koruyan bir ölçüt elde edilmiştir. Sonuçlar, sensör arızaları, otomasyona aşırı güven ve siber güvenlik ihlallerinin CRV değerlerinin 40'lı aralıklarda olduğu ve çalışmadaki en kritik arıza modlarını oluşturduğunu göstermektedir. Kategori düzeyinde ise teknolojik arızalar yaklaşık 35 civarında CRV ile en riskli grup olarak öne çıkarken, insan kaynaklı ve operasyonel arızalar 30 civarında; çevresel koşullar ise 20'li değerlerde CRV üretmiştir. Böylece, MASS navigasyon güvenliğinin büyük ölçüde algılama sistemleri, otomasyon tasarımı ve insan–makine etkileşimi etrafında şekillendiği ortaya konmuştur. Tezde belirsizliğin yönetimi ayrı bir katman olarak ele alınmıştır. Uzmanlar arasındaki yargı farklılıkları, dilsel ölçeklerin beş seviyeye indirgenmesi, 5×5×5 boyutlu kural tabanının seçimi, Bayesçi ağ yapısının varsayımları ve zaman içinde veri güncellemeleri gibi unsurlar başlıca belirsizlik kaynakları olarak tanımlanmıştır. Her bir kaynak için uygulanan azaltma ve izleme stratejileri tablolaştırılmış; panel büyüklüğünün sınırlı olması, alternatif kural setlerinin farklı risk sıralamaları üretebileceği ve yeni veri geldikçe modelin güncellenmesi gerekeceği gibi hususlar açıkça tartışılmıştır. Bu yaklaşım, elde edilen nicel sonuçların kesin değerler olarak değil, açıkça belirtilmiş varsayımlar altında üretilmiş“kanıta dayalı en iyi tahminler”olarak yorumlanmasını sağlamaktadır. Üçüncü ana adımda, Dempster–Shafer sonuçları kural tabanlı bir Bayesçi Ağ (BN) ile ilişkilendirilmiştir. Ağ yapısı, dört arıza kategorisini ve bunlara bağlı tek bir“MASS navigasyon riski”düğümünü içermektedir. FMECA'dan elde edilen O, S ve D kombinasyonlarının belirli risk durumlarına karşılık geldiği 5×5×5 boyutlu şeffaf bir IF–THEN kural tablosu tanımlanmış ve bu kurallar BN'e girdi sağlayacak diskret risk durumlarını üretmiştir. Ağ, CRV değerleri ve ön olasılıklarla parametreleştirildikten sonra, farklı senaryolar altında risk görünümünün güncellenmesine, belirsizliğin yayılmasına ve belirli kategorilerdeki iyileştirmelerin genel navigasyon riski üzerindeki etkisinin incelenmesine imkân vermiştir. Ayrıca, duyarlılık faktörleri yardımıyla her kategori ve arıza modunun, toplam riskteki değişime ne ölçüde katkı yaptığı sayısal olarak ifade edilmiştir. Nicel analizler, temel senaryoda MASS navigasyon riskinin ağırlıklı olarak teknolojik ve insan kaynaklı arızaların etkileşimiyle şekillendiğini ortaya koymuştur. Çevresel koşullar, özellikle hava ve görüş kısıtları, bu kırılganlıkları güçlendiren birer çarpan olarak rol oynamaktadır. Kategori bazında hesaplanan duyarlılık faktörleri, teknolojik ve insan kaynaklı arızalardaki mütevazı iyileştirmelerin toplam CRV'de en yüksek azalmayı sağlayacağını, operasyonel ve çevresel kategorilerdeki değişimlerin ise daha sınırlı ama göz ardı edilemeyecek etkiler yarattığını göstermiştir. Yapısal sağlamlık analizi kapsamında, otomasyona aşırı güven arıza modunun farklı kategorilere yeniden sınıflandırıldığı senaryolar test edilmiş; kategori CRV değerleri değişse de en kritik arıza modlarının kimliği ve göreli sıralamasının büyük ölçüde korunduğu görülmüştür. Bu bulgular, önerilen metodolojinin, kavramsal düzeyde makul değişikliklere karşı kararlı bir risk resmi sunduğunu göstermektedir. Tez, sonuç olarak FMECA–Dempster–Shafer–kural tabanlı BN entegrasyonunun, veri kıtlığının yaşandığı erken MASS uygulamalarında dahi seyir risklerine ilişkin tutarlı ve şeffaf bir nicel tablo sunabildiğini göstermektedir. Önerilen çerçeve, tehlikelerin önceliklendirilmesi, uzman görüşleri arasındaki anlaşmazlıkların ve epistemic belirsizliğin açıkça belgelenmesi ve varsayımlardaki makul değişiklikler altında sonuçların ne ölçüde kararlı kaldığının test edilmesi için pratik bir araç sağlamaktadır. Bulgular, sensör güvenilirliğinin artırılması, siber güvenlik önlemlerinin güçlendirilmesi, otomasyon tasarımında insan–makine etkileşimine özel önem verilmesi, rota planlama ve acil durum prosedürlerinin gözden geçirilmesi ve dijital seyir araçlarına yönelik eğitimlerin güçlendirilmesi gibi alanların MASS güvenliği açısından öncelikli müdahale noktaları olduğunu göstermektedir. Çerçevenin tekrar çalıştırılabilir ve güncellenebilir yapısı sayesinde, MASS denemeleri ve erken ticari operasyonlardan elde edilecek yeni verilerle modelin rafine edilmesi ve tasarım, düzenleme ve operasyonel prosedürler için kanıta dayalı karar destek aracı olarak kullanılması mümkün olacaktır.

Özet (Çeviri)

Maritime Autonomous Surface Ships (MASS) are expected to transform maritime transport by reducing crew workload, enabling new business models and potentially improving safety performance. At the same time, the transfer of navigational tasks from bridge teams to automated and remotely supervised systems introduces new types of hazards and reshapes traditional ones. Decision-makers therefore need risk assessment tools that can cope with sparse data, heterogeneous evidence and rapidly evolving technology, while remaining transparent enough to support design, regulatory and operational decisions for early MASS deployments. This thesis develops and applies a holistic framework for quantitative risk assessment of MASS navigation. The work concentrates on ship-level navigational risks that may lead to collisions, groundings or loss of control during open-sea and coastal transits, including operations in mixed traffic with conventional vessels. The focus is on the core navigational functions of sensing, decision-making and control, and on the ways in which different degrees of autonomy affect the risk picture. Four broad failure categories are defined: Human-Related, Technological, Operational and Environmental conditions. The starting point is a structured taxonomy of 16 navigational failure modes derived from a PRISMA guided systematic review of autonomous-ship safety studies, regulatory and technical documents, and expert input. Human-related modes include insufficient navigational skills, resistance to new technologies, cognitive overload and inadequate training on digital tools. Technological failures cover sensor malfunctions, navigation software glitches, cybersecurity breaches and connectivity issues. Operational failures comprise over-reliance on automation, inadequate emergency response, inefficient route planning and failure to detect small obstacles. Environmental conditions include adverse weather, strong currents, sea-temperature fluctuations and restricted visibility. These failure modes are assessed through a Failure Modes, Effects and Criticality Analysis (FMECA) that uses three risk parameters: Occurrence, Severity and Detectability. Ratings are expressed on five level linguistic scales rather than as point values, to reflect the lack of historical data for MASS operations. Judgements are elicited from a purposively sampled panel of seven domain experts with experience in ship navigation, remote-operation concepts, safety management and regulation. Individual expert opinions are then translated into basic belief assignments in the sense of Dempster Shafer (DS) evidence theory, providing an explicit representation of both support and ignorance. In the second step, DS fusion rules are used to aggregate the experts' belief structures for each failure mode. The combined mass functions are subsequently mapped to a dimensionless Crisp Risk Value (CRV) index on a 0–125 scale, which condenses the joint effect of Occurrence, Severity and Detectability while preserving the relative ordering of hazards. The resulting ranking highlights a small subset of highly critical failure modes. Sensor malfunctions obtain the highest CRV, around 45, closely followed by over-reliance on automation and cybersecurity breaches with CRVs in the low-40s. At the category level, Technological failures emerge as the most critical group with a CRV close to 35, followed by Human-Related and Operational failures with CRVs around 30 and Environmental conditions with CRVs in the low-20s. The third step links the DS results to a rule-based Bayesian Network (BN) that models causal relationships between the four failure categories and an overall MASS navigational-risk node. A transparent set of IF–THEN rules translates combinations of Occurrence, Severity and Detectability ratings into discrete risk states that serve as inputs to the BN. Once the network is parametrised with CRVs and prior probabilities, it can be used to update the risk picture under alternative scenarios, propagate uncertainty and explore how changes in specific failure modes or categories influence the overall navigational-risk level. Quantitative analyses performed on this model show that the baseline MASS navigational risk is driven primarily by the interaction of technological and humanrelated failures, with environmental conditions acting mainly as amplifiers of existing vulnerabilities. Sensitivity factors computed at the category level indicate that modest improvements in technological and human-related failures would yield the largest reductions in overall CRV, whereas changes in environmental conditions have a smaller but still noticeable effect. Structural robustness tests, including a scenario in which over-reliance on automation is reclassified between categories, confirm that while category-level CRVs shift, the identity and relative ordering of the most critical failure modes remain stable. Overall, the thesis demonstrates that an integrated FMECA–DS–rule-based BN pipeline can deliver a coherent quantitative picture of navigational risk for MASS even when empirical data are scarce. The framework offers a structured way to prioritise hazards, clarify the impact of expert disagreement and uncertainty, and test the stability of conclusions under plausible changes in assumptions. The findings point to sensor reliability, cybersecurity protection, thoughtful automation design and training for digital navigation tools as key levers for improving the safety of autonomous and highly automated ship operations. The approach is designed to be reusable and updatable as new operational data and experience with MASS become available, providing a basis for evidence-informed design choices, regulatory development and operational guidelines.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1010122

    Digital transformation in maritime trade: A holistic approach to blockchain bills of lading from an english law perspective

    Deniz ticaretinde dijital dönüşüm: İngiliz hukuku perspektifinden blok zincir konişmentolarına bütüncül bir yaklaşım

    ALPEREN FURKAN TAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    HukukUnıversıty Of Northumbrıa At Newcastle

    Deniz Hukuku Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CRAIG LAVERICK

  2. Tez No

    940845

    Açık deniz römorkör ve destek gemileri işletmeciliğinin stratejikyönetim modellemesi

    Strategic management modeling for offshore tugboat and supportvessel operations

    ALİ BURÇİN EKE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZCAN ARSLAN

  3. Tez No

    849685

    A conceptual approach for design and development of serious games in maritime domain

    Denizcilik alanında eğitici oyun dizaynı ve geliştirilmesi için konseptsel bir yaklaşım

    SÜLEYMAN CİHAN GÜRBÜZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. METİN ÇELİK

  4. Tez No

    552715

    Antecedents and consequences of cyber security awareness: A case study for maritime sector

    Siber güvenlik farkındalığının öncülleri ve sonuçları: Denizcilik sektörü için bir vaka çalışması

    GİZEM YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ PELİN BOLAT

  5. Tez No

    859996

    Determining maritime cyber security dynamics on the perspective of marine insurance and development of maritime cyber security risk management tool

    Denizcilik sigortaları açısından deniz siber güvenlik dinamiklerinin belirlenmesi ve deniz siber güvenlik risk yönetim aracının geliştirilmesi

    GİZEM KAYİŞOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PELİN BOLAT

Geri Dön