Proposing an extended causation database to analyse non-conformities at containership fleet
Konteyner gemi filosundaki uygunsuzlukları analiz etmek için genişletilmiş bir nedensellik veritabanı önermek
- Tez No: 864875
- Danışmanlar: PROF. DR. METİN ÇELİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Denizcilik, Marine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Denizcilik Çalışmaları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Denizcilik Çalışmaları Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 143
Özet
Konteyner gemisi endüstrisindeki uygunsuzluklar, ramak kalalar ve kazaların derin etkileri vardır. Bunlar, geminin ve mürettebatın güvenliğini tehlikeye atmak gibi acil sorunlardan yük kaybına, çevresel zarara ve hatta aşırı durumlarda can kaybına yol açabilecek geniş kapsamlı sonuçlara kadar geniş bir yelpazeyi kapsar. Bu potansiyel sonuçların ciddiyeti göz önüne alındığında, bu olayların kök nedenlerinin kesin olarak tanımlanması çok önemlidir. Doğru kök neden analizi, etkili düzeltici eylemlerin tasarlanması için temel sağlar ve böylece gemi yönetimi alanında sürekli iyileştirme kültürünü teşvik eder. Çalışmamız, uygunsuzluk analizinin tutarlılığını desteklemek ve konteyner gemisi endüstrisindeki bir filo düzeyinde bu tür olaylar için tahmin kapasitesini geliştirmek için tasarlanmış bir araç olan yenilikçi bir genişletilmiş nedensellik veritabanı kavramını sunmaktadır. Bu çalışmanın temelini oluşturan metodoloji, özellikle Deniz Sistematik Neden Analizi Tekniği (MSCAT) ve İnsan Faktörleri Analizi ve Sınıflandırma Sistemi (HFACS) olmak üzere yaygın olarak tanınan çerçevelerin ve kavramların titiz bir incelemesine ve özümsenmesine dayanmaktadır. Bu metodolojilerin her biri, kendi uygulama alanlarında oldukça saygındır. MSCAT, özellikle denizcilikte yaşanan olaylarını araştırmak için tasarlanmış sistematik bir metodoloji sunarken, HFACS, diğer etkili faktörlerin yanı sıra insan hatasının ayrıntılı incelenmesi için kapsamlı bir çerçeve sunar. Bu iki temel metodolojinin gücünü kullanarak, çalışmamız öncelikle konteyner gemisi filolarındaki uygunsuzlukların analizine odaklanır. MSCAT ve HFACS çerçevelerinin kullanılması, uygunsuzluklara katkıda bulunan, teknik, operasyonel, çevresel ve insan unsurlarını kapsayan sayısız faktör arasındaki nedensel ilişkilerin belirlenmesine izin verir. Önerilen genişletilmiş nedensellik veri tabanı, hem uyarlanabilir hem de çok yönlü olacak şekilde oluşturulmuştur. Yeni katkıda bulunan faktörleri ortaya çıktıkça sorunsuz bir şekilde dahil edebilir, dinamik ve sürekli güncellenen bir bilgi havuzuna izin verir. Bu veri tabanını oluşturan veriler, bir denizcilik şirketinin 8 yıllık önemli bir süreyi kapsayan Emniyet Yönetimi Sistemi kayıtlarından titizlikle çıkarılmıştır. Çeşitli etkileyen faktörler arasındaki ilişkileri belirleyerek bu verileri incelemek için istatistiksel analiz ve örüntü tanıma tekniklerinin güçlü bir karışımı kullanılır. Önerilen yaklaşımın uygulanması, konteyner gemisi filo operasyonlarının emniyeti ve verimliliğinde belirgin iyileştirmeler yapma potansiyeli taşımaktadır. Uygunsuzlukların temel nedenlerinin etkili bir şekilde tanımlanmasını ve analiz edilmesini kolaylaştırarak, genişletilmiş nedensellik veri tabanının kurulmasını destekler. Bu, hedeflenen ve oldukça etkili düzeltici eylemlerin oluşturulması için temel oluşturan paha biçilmez içgörüler sağlayabilir. Ek olarak, yüksek riskli alanların belirlenmesini sağlayarak düzeltici faaliyet uygulamasının önceliklendirilmesine yardımcı olur. Bu yaklaşım aynı zamanda, uygulanan düzeltici eylemlerin etkinliğini izlemek ve değerlendirmek için bir araç sağlayarak bir sürekli iyileştirme kültürü oluşturabilir. Bu çalışmanın bulguları, konteyner gemisi endüstrisindeki uygunsuzlukların sistematik analizine önemli bir katkı sağlamaktadır. Genişletilmiş nedensellik veri tabanı, uygunsuzlukların analizine ve temel nedenlerinin belirlenmesine yönelik tutarlı bir yaklaşım sağlamak için kullanılabilir. Bu da, tanımlanan sorunlarla sorunsuz bir şekilde uyumlu son derece etkili düzeltici eylemlerin geliştirilmesine yol açabilir. Bu bulguların gemi yönetimi organizasyonları, düzenleyici kurumlar ve klas kuruluşları için somut çıkarımları vardır. Konteyner taşımacılığı endüstrisinde uygunsuzluk analizi ve tahmininin zorluklarına kapsamlı ve etkili bir çözüm sunarak, önerilen yaklaşımın mevcut alanının ötesinde potansiyel uygulanabilirliği vardır ve onu çeşitli sektörler arasında değerli bir kaynak olarak konumlandırır.
Özet (Çeviri)
Non-conformities, near misses, and accidents within the containership industry can have significant and far-reaching consequences. This may range from immediate concerns such as jeopardizing the safety of the ship and its crew to long-term impacts, including potential loss of cargo, environmental damage, and even loss of life. Given the severe implications, it becomes crucially important to identify the root causes of these incidents accurately. This enables the implementation of effective corrective actions, fostering an environment of continuous improvement in ship management. Our study introduces the concept of an extended causation database that aids consistent analysis and facilitates the prediction of non-conformities at a fleet level in the containership industry. The methodology employed for this study stems from the detailed evaluation and incorporation of widely accepted frameworks and concepts. These include the Marine Systematic Cause Analysis Technique (MSCAT) and the Human Factors Analysis and Classification System (HFACS), each revered in their respective disciplines. The MSCAT stands as a systematic methodology dedicated to probing into marine incidents, whereas the HFACS provides an in-depth framework for analyzing human error, along with other contributing factors. Our study leverages these key methodologies, primarily focusing on analyzing non-conformities across containership fleets. By employing MSCAT and HFACS, we are able to determine causal relationships between a plethora of factors that contribute to non-conformities, these being technical, operational, environmental, and human factors. The extended causation database envisioned in this study is deliberately designed to be flexible and adaptable. It allows for the inclusion of new contributing factors as and when they come into play. The data feeding into this database has been gathered meticulously from the Safety Management System records of a shipping company, spanning a considerable duration of 8 years. A robust combination of statistical analysis and pattern recognition techniques is employed to examine this data, thereby identifying causal relationships between the influencing factors. The application of the proposed approach has the potential to bring about significant improvements in the safety and efficiency of containership fleet operations. By enabling an effective identification and analysis of the root causes of non-conformities, it supports the establishment of an extended causation database. This can offer invaluable insights, paving the way for the development of targeted and effective corrective actions. Furthermore, it empowers the identification of high-risk areas, thereby helping prioritize corrective actions. Additionally, this approach can foster a culture of continuous improvement by facilitating the monitoring and evaluation of the implemented corrective actions. The findings of this study contribute immensely to the systematic analysis of non-conformities within the containership industry. The extended causation database can be employed to maintain a consistent approach towards analyzing non-conformities and identifying their root causes. This can subsequently lead to the development of effective corrective actions that are well-aligned with the identified issues. These findings have practical ramifications for ship management organizations, regulators, and classification societies. By offering a comprehensive and effective solution to the challenges of non-conformity analysis and prediction in the container shipping industry, the proposed approach holds potential for applications beyond its current industry, thus serving as a beneficial resource in various other sectors.
Benzer Tezler
- Investigation of phototherapeutic effect of photosensitizer coated quantum dot nanoparticles on trichophyton rubrum
Foto hassaslaştırıcı kaplı kuantum noktacık nanopartiküllerin trichophyton rubrum üzerine fototerapötik etkisinin incelenmesi
SEVGİ ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
MikrobiyolojiKoç ÜniversitesiTıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM DOĞAN
- Türk imalat sanayiinde faaliyet gösteren firmaların entelektüel sermaye kullanım etkinliği ve firma performansı ilişkisi
Intellectual capital efficiency and firm performance rrelationship in Turkish manufacturing sector
AYŞE ELVAN BAYRAKTAROĞLU
Doktora
Türkçe
2015
Bilgi ve Belge Yönetimiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK
PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR
- Proposing an operational data analytics approach in ship management
Gemi yönetiminde bir operasyonel veri analizi yaklaşımı önerisi
ÖMER SÖNER
Doktora
İngilizce
2019
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN ÇELİK
DOÇ. DR. EMRE AKYÜZ
- Genişletilmiş bir malzeme gereksinim plânlaması modeli ve uygulaması: Türkiye kuyumculuk sektörü
An extended MRP approach and application: Turkish jewelry industry
ERHAN YAZICI
Doktora
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT BASKAK
PROF. DR. GÜLÇİN BÜYÜKÖZKAN FEYZİOĞLU
- A mathematical model of the causal effects of machine learning algorithms on user behavior
Makine öğrenme algoritmalarının kullanıcı davranışları üzerindeki etkilerinin matematiksel modellenmesi
İBRAHİM DELİBALTA
Doktora
İngilizce
2018
İletişim BilimleriKoç Üniversitesiİletişim ve Tasarım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LEMİ BARUH