Filo araçları bakım çizelgeleme

Abstract

Günümüzde şehirlerde artan nüfusa paralel olarak ulaşım sorunları da ortaya çıkmaktadır. Bu sorunların çözümü için yerel yönetimler raylı toplu taşıma sistemine büyük yatırımlar yapmaktadır. Raylı ulaşım ağı genişledikçe sistemin aksamadan, verimli şekilde çalışması ve müşteri memnuniyetinin sağlanması için bakım faaliyetleri önem kazanmıştır. Araçların düzgün çalışması, düzenli aralıklarla yapılacak önleyici bakım işlemleri ile sağlanabilir. Böylece meydana gelebilecek muhtemel ekipman arızaları asgari seviyeye indirerek, bu arızaların araçlara ve ticari servise vereceği zararlar önlenebilir ve araçların istenen performansda çalışması sağlanır. Önleyici bakımın uygulanabilmesi için periyodik bakım faaliyetlerinin mevcut kısıtlar altında çizelgelenmesi gerekmektedir. Çizelgeleme problemleri, kısıtlarımızı kullanarak en iyi çözümü bulma problemleridir. Çözüm için geliştirilen modeller ve problem temsilinde kullanılan veri biçimleri birbirinden oldukça farklıdır. Bu tür problemlerin belirli kısıtlar altında çözümünün gerçekleştirilmesi klasik matematiksel yöntemlerle çoğu zaman mümkün olmamaktadır. Gerekli kabulleri yaparak simülasyon modelleme yöntemi ile çözümlemelere ulaşılabilir.Bu çalışmamızda İstanbul'un raylı toplu taşıma sisteminin kullanılan tramvay filosuna uygulanan bakım politikaları ele alınmıştır. Bunun içinde ilk önce İstanbul Ulaşım A.Ş. Pazartekke Bakım Atölyesindeki tramvay filosu ve bakım faaliyetleri incelenmiştir. 55 adet tramvay aracı için hazırlanan haftalık bakım periyodunda belli kabuller yapılarak ve simülasyon modelleme sistemi kullanılarak farklı senaryolar için bakım filosunun haftalık bakım süreleri çizelgelenmiştir. Uygulanan bakım politikası ile tezimizde geliştirdiğimiz bakım politikaların toplam bakım süreleri, istasyonların toplam boş bekleme süreleri ve bakım ekipmanlarının verimlilikleri birbirleriyle karşılaştırılmış, son olarak da elde edilen bakım veriler SPSS'de ayrıntılı bir şekilde analiz edilmiştir. Uygun bakım politikasının tespiti yapılmıştır

Nowadays, increasing in population of cities naturally results in transportation problems as well. To get rid of these problems, local governments have mainly invested in rail public transportation systems. With the expansion of rail transportation network, it is important to provide maintenance services so as to sustain customer satisfaction and make the system operate efficiently. The maintenance process should be done by means of regular interval preventive maintenance in order to make vehicles work properly. Thus, the faults which may occur as a result of equipment malfunctions can be prevented with reducing harmful effects to minimal level on vehicles and commercial services. To be able to apply the preventive maintenance, the maintenance services are required to be scheduled under certain constraints. The scheduling problems are to find the best solution by use of constraints. Those models developed for solutions are quite different from data format used in problem representation. It is impossible to solve these kinds of problems under certain constraints by the agency of classic mathematical methods. By use of simulation modelling method, it can be reached the solution with required assumptions.In this thesis, the maintenance policies applied to tram fleet used in the rail transportation system of Istanbul were carried out. To do this, the tram fleets and maintenance services at Istanbul Transportation I.C. Pazartekke Maintenance Workshop were examined. The weekly duration of maintenance fleets for different scenarios was scheduled by using of simulation modelling system and with the aid of referring the weekly maintenance duration prepared for 55 trams by accepting required assumptions. The applied maintenance policy and the maintenance policies developed in this thesis were compared each other in terms of their total maintenance period, the duration of the unloaded tram stations and the efficiency of the maintenance teams. Finally, the obtained maintenance data were then analysed comprehensively in the software of SPSS.