Shipyard productivity evaluation with key performance indicators
Tersane üretim verimliliğinin temel performans göstergeleri ile değerlendirilmesi
- Tez No: 733201
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞEBNEM HELVACIOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Gemi Mühendisliği, Marine Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 139
Özet
Gemi inşaatı, sürekli değişen arz / talep dengesi içindeki pazarda rekabet etmeyi gerektiren ve türünün tek örneği olan karmaşık ürünlerle uğraşan özel bir endüstridir Özellikle, küçük ve orta ölçekli tersaneler, faaliyetlerini sürdürebilmek için, kapasitelerini bu değişen taleplere göre artırmak veya azaltmak ve bir yandan da verimliliklerini artırarak rekabet edebilmek durumundadırlar. Aksi taktirde, neredeyse tek başına iki yıldan fazla süren bir yeni gemi inşa projesi bile, bu ölçekteki tersanelerin finansal zorluklar yaşamasına ve hatta tamamen iflas etmesine yetebilecek büyüklüktedir. Bu nedenle tersanelerin verimlilik ve performanslarına daha fazla dikkat etmesi gerekmekte ve mühendislik bilgilerini iş hedefleriyle birleştirmelerini gerekli kılmaktadır. Bu da ancak bilginin ve tecrübenin etkin bir şekilde sonraki projelere aktarılmasıyla mümkün olabilir. Bilgi teknolojilerinde yaşanmakta olan hızlı gelişmeler, verilerin bilgi oluşturmada kullanılmasına ve dolayısıyla süreçlerin daha iyi anlaşılarak daha iyi şekilde yönetilmelerine olanak sağlamaktadır. Bu tez, bir tersanenin verimliliğini, veri odaklı bir yaklaşımla türetilen temel performans göstergeleri (TPG) ile karşılaştırmalı olarak değerlendirmek için bir metodoloji önermektedir. Ek olarak, TPG'lerin sürekli geliştirilmesi ile, performans açıklarının belirlenmesi, mühendislik ve iş bilgisinin artırılması ve yeni bir sözleşme imzalamadan önce daha doğru bütçe tahminleri yapılabilmesi için kolay uygulanabilir çözümler sunmaktadır. Bilgisayarların günlük iş süreçlerinin vazgeçilmez parçaları haline gelmesiyle birlikte, veri toplama ve analiz etmenin değeri gemi inşaatı da dahil olmak üzere pek çok alanda anlaşılmıştır. Bununla birlikte, verilerin kullanımı çoğunlukla yalnızca belirli iş durumlarının değerlendirilmesi ile sınırlıdır. Özellikle gemi inşaatı alanında uzun vadeli stratejik hedefleri, orta vadeli taktik hedeflerle ve bunları da kısa vadeli operasyonel hedeflerle birleştirebilecek, bütünlükçü bir yaklaşıma ihtiyaç vardır. Üstelik küçük ve orta ölçekli tersaneler tarafından bakıldığında, bu yaklaşımın kolaylıkla uygulanabilir ve düşük maliyetle olması gerekmektedir. Önerilen metodoloji, bu ihtiyacı karşılayan ve gemi inşaatının başlıca genel zorluklarını da göz önünde bulunduran adım adım uygulanabilecek sistematik bir yaklaşım sunmaktadır. Bu çalışma, var olan verinin nasıl daha etkin kullanılabileceğini ve eğer daha evvel hiçbir analiz yapılmamışsa bile nereden ve nasıl başlanabileceğini ve sonuçların pratik olarak nasıl kullanılabileceğine dair örnekler üzerinden detaylı açıklamaları da içermektedir. Metodolojinin ilk adımı, tersanenin içinde bulunduğu durumu derinlemesine anlamak ve eksikliklerinin nerelerden kaynaklandığını ortaya çıkarmaktır. Bunun için tersane içinden ve diğer dış kaynaklardan resmi veya gayrı-resmi olarak toplanan geri bildirimler aracılığıyla performans eksikliklerinin belirlenmesi önerilmektedir. Bahsi geçen geri bildirimler, bir armatörün düşük kalitedeki işçilik ile ilgili şikâyeti veya lojistik sebeplerle işleri aksayan bir saha görevlisinin yakınmaları olabileceği gibi tersanenin vizyonu ve misyonu gibi daha uzun vadeli konuları içerebilir. Dolayısıyla, hiyerarşi seviyeleri ayırt edilmeksizin her türlü geri bildirim toplanmalıdır. Bu adım aynı zamanda, metodolojinin uygulanmaya geçmesi ve gerekli kaynakların ayrılması için üst yönetimin onay ve desteğinin alınması gereken adımdır. İkinci adımda, elde edilen geri bildirimler aracılığıyla stratejik, taktiksel ve operasyonel hedeflerin belirlenmesi ve bunlar arasındaki ilişkilerin kurulması önerilmektedir. Söz konusu ilişkiler, elde edilecek TPG'lerin, tersanein tüm kademelerinin aynı hedef doğrultusunda ilerlemesi açısından hayati önem taşımaktadır. Bu bağlantıların gemi inşaatı özelinde nasıl kurulacağı metodoloji içerisinde açıklanmıştır. Üçüncü adımda, bir önceki adımda belirlenen ve hiyerarşik olarak ilişkilendirilmiş hedefler için, başarı kriterleri ve bunlara ait ölçütlerin nasıl belirleneceği açıklanmıştır. Önerilen metodolojinin amacı, bu adımda da tüm hiyerarşik seviyeler ve dolayısıyla kısa, orta ve uzun vadeli hedeflere ulaşmak için nasıl bir yol izleneceğinin ortaya koyulmasıdır. Son adımda, TPG'lerin nasıl belirleneceği anlatılmıştır. Bu adım bilhassa, daha evvel veri analizi yöntemlerini hiç kullanmamış olan küçük ve orta ölçekli tersaneler de göz önünde bulundurularak detaylı bir kılavuz şeklinde verilmiştir. Verinin nasıl toplanacağı, nasıl organize edilerek (ayıklama ve temizleme) analize hazır hale getirileceği, veri modelinin nasıl oluşturulacağı, istatistiksel veri analizlerinin nasıl gerçekleştirileceği ve nihayet TPG'lerin nasıl oluşturulacağı ve seçileceği detaylı olarak açıklanmıştır. Ayrıca, elde edilen analiz sonuçlarının başka hangi alanlarda kullanılabileceğine de değinilmiştir. Önerilen metodolojinin uygulama çalışması, Avrupa Birliği tarafından finanse edilen HOLISHIP (HOLIstic optimisation of SHIP design and operation for life cycle – Gemi dizaynı ve işletmesinin ürün yaşam döngüsü için bütüncül olarak optimize edilmesi) projesinin bir iş paketi olarak, Uljanik Tersanesi (Pula / Hırvatistan) için gerçekleştirilmiştir. Uygulama çalışması için tersaneye ait gerçek veriler kullanılmıştır. Ön hazırlık olarak, tersanenin üretim sistemi, organizasyonu ve rekabet ettiği pazar gibi alanlar incelenmiştir. Tersane uzananlarının ve proje paydaşlarının geri bildirimleri göz önünde bulundurularak, tersanenin hedefleri ile proje hedeflerini birleştirecek bir çalışma tasarlanmıştır. Seçilen çalışmada, yeni gemi tasarım alternatiflerinin tekne üretim maliyeti ve kolay üretilebilirlik kriteleri açısından değerlendirilmesini sağlayacak TPG'lerin oluşturulmasına karar verilmiştir. Belirlenen bu hedef doğrultusunda, tezde önerilen metodolojinin sistematik uygulaması yapılmıştır. Her bir tekne tasarım alternatifini karşılaştırmalı olarak değerlendirecek, üretim maliyeti ve üretilebilirlik olmak üzere iki adet TPG oluşturulmuştur. Verilerin bir kısmı, tersanenin bilgisayar destekli gemi tasarım yazılımı (CADDS), işletme kaynak planlama (ERP – İKP) yazılımı ve malzeme ihtiyaç planlama (MRP – MİP) yazılımından tablo biçiminde çıkarılmıştır. Diğer gerekli veriler (analizi yapılacak gemilerin ana ölçüleri, güncel fiyat bilgileri, vb.) ise tersane yetkilileriyle yapılan görüşmeler, bağımsız tablolar, broşür ve teknik şartname gibi sistemde yer almayan verilen tablo formatına dönüştürülmesi ile toplanmıştır. Her biri tablo formatında olmak üzere, tersanenin daha önce inşa etmiş olduğu on iki Roll-on Roll-off Yolcu Gemisinden (RoPAX gemileri) tasarım, üretim ve ticari verilere dayalı başlıca altı veri seti oluşturulmuştur. Bu veri setlerinden bazıları 20'den fazla sütuna ve 20.000'den fazla satıra sahip tablolardan oluşmaktadır. Verilen organizasyonu, veri modelinin oluşturulması ve veri analizlerinin yapılması için Microsoft Excel yazılımı kullanılmıştır. Bu yazılımın seçilme nedeni, hemen hemen tüm tersane uzananlarının ve proje partnerlerinin hali hazırda bu yazılıma sahip olmaları ve aktif olarak kullanıyor olmalarıdır. Bu iki özellik, hem yazılımın ve eğitim masraflarının düşük tutulmasına hem de olabildiğince fala uzmanın çalışma çıktılarına kolayca erişerek katkıda bulunmalarına olanak sağlamıştır. Elde edilen bu veri setleri üç adet birincil anahtar kullanılarak bir veri modelinde bağlantılı hale getirilmiştir. Kullanılan birincil anahtarlar: i) her bir yeni gemi projesi için atanan proje numarası (yard number); ii) geminin, makine dairesi, yük bölgesi, baş kasara gibi temel bölümlendirilmesinde kullanılan makro alan (yard macro space) ve iii) tersane tarafından blok, modül, vb. iş parçalarını belirtmekte kullanılan grup numarasıdır. (yard group).Her bir makro alan birden fazla grup içermekte ve makro alanlarının toplamı da gemiyi oluşturmaktadır. Söz konusu birincil anahtarlar, her bir veri parçasıyla doğrudan bağlantılıdır ve tersanenin üretim yönetimi ve veri toplama ile ilgili kullandığı ortak dili temsil eder. Bu nedenle, oluşturulan veri modeli ve bağlantılı analizlerin sadece ve sadece söz konusu tersane için geçerli olduğunun belirtilmesinde fayda vardır. Elde edilen veri modeli üzerinde, farklı parametreler arasındaki ilişkiyi araştırmak için çeşitli ölçüler oluşturulmuş ve regresyon analizleri yoluyla test edilmiştir. Yöntem olarak doğrusal regresyon analizinin kullanılması ve sonuçların grafik olarak gösterilmesinin, tersane uzmanları ile yapılan görüşmelerde iletişimi kolaylaştırdığı ve sonuçların yorumlanmasına olan katkıyı artırdığı gözlemlenmiştir. Alınan uzman görüşleri ile yüksek korelasyon gösteren ilişkilerin nedensellik içerip içermedikleri onaylanmış ve teknik bilgiler ile de desteklenmiştir. Böylece regresyon analizleri yoluyla gösterilen ilişkilerin nedensellik şüpheleri ortadan kaldırılmıştır. Seçilen yazılım, birden fazla parametre ve ölçüt kullanılarak oluşturulan kompleks ölçütlerin de analizine olanak sağlamaktadır. Yazılımın bu özelliği kullanılarak ve uzman görüşleri toparlanarak, uygulama çalışmasının hedefi olan iki adet TPG (üretim maliyeti ve üretilebilirlik) boyutsuz olarak oluşturulmuştur. Her bir yeni gemi tasarımı için farklı olacak temel tasarım parametrelerinin ve güncel fiyat bilgilerinin girdi olarak modele aktarılması ile, söz konusu TPG'ler oluşturulan model aracılığıyla hesap edilebilmektedir. Proje ekibi tarafından kullanımı kolaylaştırmak için, yine Microsoft Excel aracılığıyla bir veriler için girdi/çıktı tanımlamaları oluşturulmuştur. Bu sayede, kullanıcılar, tablo formatında oluşturdukları yeni tasarımlara ait bilgileri modele girdi olarak sunabilmekte ve sonucunda, her bir tasarım için karşılaştırmalı olarak hesaplanmış bir maliyet göstergesi ve bir de üretilebilirlik göstergesi elde edebilmektedir. Bu TPG'ler sayesinde hangi tasarım alternatiflerinin uygulanabilir olduğuna, hangilerinin maliyetlerinin daha düşük olduğuna ve hangilerinin üretilebilirliğinin daha yüksek olduğuna karar vermek mümkün olmaktadır. Oluşturulan veri modeli, proje için yapılan uygulama çalışmasındaki talepleri karşılamasının yanı sıra, tersanenin farklı birimlerinden uzmanların da farklı analizler yapabilmesine olanak sağlamıştır. Yazılıma zaten aşina olan tersane uzmanları, modelleme için kullanılan bazı ek özelliklerle ilgili sadece bir gün süren bir eğitimde bile kendi işleri için önem arz eden başkaca ölçütleri oluşturabilmiş ve analizlerini yapabilmiştir. Farklı birimlerin bir araya gelerek oluşturdukları ölçütlerin çok daha efektif ve açıklayıcı olduğu gözlenmiştir. Bu da hem önerilen metodolojinin hem de oluşturulan veri modelinin aslında zaten bir ihtiyaç olduğunu göstermektedir. Uygulama çalışmasının sonucunda tezde önerilen metodoloji başarılı bir şekilde uygulanmışır. Farklı birimlere ait, daha evvel bir arada değerlendirilmemiş veri setleri ortak bir model altında toplanarak bütüncül bir analiz yapma imkanı sağlamış ve daha karmaşık TPG'ler oluşturma imkanı sunmuştur. Gemi inaşaatı projelerinde sözleşme öncesinde, temel tasarım parametrelerine bakarak önemli fiyat tetikleyici etkenler ve ölçütler belirlenmiştir. Üretilebilirlik ile ilgili literatürde yer alan teorik bilgiler gerçek tersane ve tasarım verileriyle birleştirilerek uygulamaya geçirilmiştir. Analizlerin, grafik olarak gösterimi ve yaygın kullanılan bir yazılım ile yapılması sayesinde, uzman katılımı artırılmış ve genele yayılmıştır. Fiyat tahmini için oluşturulan ilişkiler sayesinde, sadece aynı tip gemiler için değil aynı zamanda benzer süreç gruplarına ait üretimler için de tahmin yapma imkanı doğmuştur. Önceki projelerin analizi sırasında iş yükleri belirlenmiş ve gelecek projelerdeki iş yüklerini karşılaştırabilmek ve verimliliğin değerlendirilebilmesi için zemin hazırlanmıştır. En önemlisi, veri toplamanın ve toplanan verilen bütüncül ve sistematik bir şekilde analiz edilmesinin sağlayacağı faydalar açık bir şekilde ortaya konmuştur. Elbette önerilen metodolojinin uygulamaya geçirilebilmesi bazı kısıtlar bulunmaktadır. Bunlardan en önemlisi verinin varlığıdır, aksi takdirde metodoloji, yalnızca toplanması gereken verilerin tanımlanması için tersaneyi yönlendirebilecek bir öneri olmanın ötesine geçemez. İkincisi, üst yönetimin katılımı ve desteğidir, ki bu olmadan gereken kaynakların ayrılması mümkün olmayacaktır. Son olarak, uyulama sonucunda elde edilen hiçbir sonuç genellenemez ve sadece söz konusu tersane tarafından belli kısıtlarla kullanılabilir. Bu tezin temel katkısı, dijitalleşme ile giderek zorlaşan rekabet ortamına ayak uydurmak isteyen küçük ve orta ölçekli tersaneler için sistematik bir rehber sunma özelliğinde olmasıdır. Veriye dayalı iş ve üretim yönetimi yapmak ve verimlilik artışı sağlamak isteyen ve bu konuda henüz bir adım atmammış olan tersaneler için; nereden başlanması gerektiği, veri toplamanın gerekliliği, analizlerin nasıl yapılacağı ve bu analizlerin hangi yollarla kullanılabileceği gibi sorulara cevap vermektir. Toplanan verilerin, stratejik iş kararlarının verilmesinde yardımcı olması yanında, kısa ve orta vadeli süreçleri de stratejik hedefler doğrultusunda iyileştirmek amacıyla nasıl kullanılabileceği gösterildi. Ek olarak, veri odaklı bir yaklaşımla çalışmanın, verimliliği artırmaya yönelik daha ileri analizlerin ve çalışmaların önünü açacağı gösterilmiş oldu. Gelecek çalışmalara ışık tutabilecek bazı ek çalışmalar bölüm 5.2 de verilmiştir. Bu ek çalışmalar, benzer analizlerin sadece tekne sac işçilikleri için değil, aynı zamanda boru işçiliği gibi ve donatım gibi daha karmaşık alanlara da uygulanabileceğini göstermek için yapılmıştır. Ek çalışmalardan bir tanesi, nicel analizlere, nitel özelikteki uzman görüşlerinin nasıl entegre edilebileceğine bir örnek sunmak için verilmiştir. Bunların haricinde önerilebilecek en önemli çalışma, veri setlerin canlı bir veri tabanına bağlı olarak sürekli güncellendiği ve statik bilgiler yerine sürekli güncellenen bilgiler ışığında performansın değerlendirilmesi ve analizlerin yapılması olabilir. Böyle bir çalışmada, makine öğrenmesi gibi daha ileri analiz teknikleri kullanarak, oluşturulan algoritmaların sürekli geliştirilmesinin yolu açılabilir. Özellikle zaman planlamasının önem arz ettiği yönetim süreçlerinde, veri analizlerinin zaman boyutunu da içerecek şekilde ve canlı verilerle desteklendiği bir model önemli faydalar sağlayabilir.
Özet (Çeviri)
Shipbuilding is a unique industry dealing with complex and one-of-a-kind products with ever changing demand trends that force the supply limits. Small and medium sized shipyards are suffering to cope with the challenges to survive and sustain their activities. Due to the nature of this business, shipyards need to pay even more attention to their productivity and performance. This requires combining a deeper engineering knowledge with business goals. Recent development in the information technologies followed with automated processes provide means to use data to create knowledge and thereby a better understanding of the processes and to manage them. This thesis suggests a methodology to evaluate the productivity of a shipyard in all hierarchy levels with key performance indicators (KPI) which are derived with a data-driven approach. It demonstrates that a shipyard could develop its own KPIs from its own historical data and utilise them to evaluate its own performance, identify the shortcomings, increase engineering as well as business knowledge and make more accurate estimations before and after signing a shipbuilding contract. Neither data analysis, nor the KPIs are new to this industry. The value of data collection and analysing has been well appreciated for a long time. However, the use of data is mostly limited to the assessment of only certain business cases and lacks an overall perspective for combining strategic objectives to tactical and operational ones and vice a versa. The proposed methodology offers a step-by-step approach to identify these connections considering the major challenges of shipbuilding. It answers the questions of where to start, how to perform and how to interpret and make use of the analysis both with a top-bottom and bottom-up approaches. The methodology offers a deep analysis starting with the investigation of performance shortcomings through background from internal and external sources. This background information is then used for the identification of strategic, tactical, and operational objectives. The methodology explains how these background and objectives could be connected systematically to success factors and relevant measures. Finally, the methodology provides a detailed guide for discovering the KPIs by means of data collection, data organisation, building a data model, performing statistical analyses and how to select and create KPIs and where to use the results. Application of this methodology is shown in a case study performed with real shipyard data from Uljanik Shipyard / Pula – Crotia, as a part of a research project funded by the European Union, HOLIstic optimisation of SHIP design and operation for life cycle (HOLISHIP). By analysing the shipyard dynamics through background and combining these with the project goals, it was decided to create KPIs for the assessment of new structural ship design alternatives from building cost and producibility perspectives. Relevant success factors and measures were identified before starting data collection and analysis. These analyses were performed in a systematic manner which is proposed in the methodology and given in detail in chapter 5 of this thesis. Part of the data was extracted in a structured form from the computer aided ship design and planning software and material resource planning software of the shipyard. Other required data was collected through unstructured interviews, standalone spreadsheets and documents which were then organised in structured spreadsheets. Due to practical reasons like availability, low cost and familiarity of the shipyard employee, data organisation, modelling and analyses were performed by Microsoft Excel. Mainly six data sources were created based on design, production, and commercial data from twelve previously built Roll-on Roll-off Passenger Ships (RoPAX ships), each in spreadsheet format. Some of the spreadsheets having more than 20 columns and over 20.000 rows. These data-sets were then combined in a data model by use of primary keys that were available for all data-sets, namely yard project number, macro space and yard group. The primary keys have connection to each piece of information in all data sets and reflect the way of job handling and data collection of the shipyard. From the data model, several measures were created and tested by means of regression analyses to investigate the relationship between different parameters. Regression analyses were chosen to ease communication with the shipyard and project teams and performed both in single and multiple linear regression methods. These relations were checked upon discussions with the shipbuilding experts from different departments of the shipyard and demonstrated with visual graphs. The expert opinion already supports a technical relation between parameters and measures and thereby eliminating the doubts of causation shown through regression analyses. By this way, it was possible to create two complex KPIs to evaluate the new design alternatives, one for the building cost and the other for the producibility. Shipyard team was already familiar with the basic use of the selected tool. After a one-day training most of the participants were able to handle the data organisation, data model and also were able to create their own measures and make their own analyses. It was found that better relations could be modelled when more experts were involved with technical background from different departments like production and design. It should be noted that the application of the suggested methodology relies on two major prerequisites. First one is that the data must exist, otherwise the methodology could only guide the shipyard for defining the data which needs to be collected. Second one is the involvement and support of the executive management, otherwise application of the methodology would be another number crunching exercise which would not be used and improved for daily use. Furthermore, application of the methodology requires mass amount of time at the beginning with the involvement of shipyard experts and a dedicated core team to extract data and build up the data model. Also, the results of the study cannot be generalised, but rather could only be used by the shipyard in question. The main contribution of this thesis is to provide a guideline for Small and Medium Sized Shipyards which are in need for a systematic approach for digitalisation and answering questions such as where to start, why data collection is necessary, how to handle data, which data to be collected, what to do with the collected data, how to make analyses, and in which ways these analyses could be used. It was shown that the collected data could be easily turned into engineering knowledge to support the processes improvements as well as business decisions. Finally, the study paves the way for further analyses and studies for improving the productivity with a data-driven approach. Future studies could focus on more complex analyses on productivity of outfitting works and effects of qualitative factors with more advanced tools like machine learning algorithms that are connected to a live data base.
Benzer Tezler
- Tersane yerleşimi optimizasyonu ve simülasyonu
Shipyard layout optimization and simulation
SALİM TAMER
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BARIŞ BARLAS
- Gemi inşaa sektöründe teşvikler, sektöre ve yan sanayiye etkisi ve AB uygulamaları ile karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
OSMAN KAYA TURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATEŞ ÖZGE
- A Productivity Evaluation and Improvement Methodology for Shipyards
Tersane Üretkenliğinin Değerlendirmesi ve Geliştirilmesi için bir Yöntem
SAİM TURGUT KOÇAK
Doktora
İngilizce
2024
Gemi MühendisliğiPiri Reis ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI HELVACIOĞLU
- 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
- 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
ŞAHAP CANBERK KARAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEBNEM HELVACIOĞLU