Tez (Yüksek Lisans Tezi)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Aralık 2022

Gelişen teknoloji, AR-GE çalışmaları ve ülkemizde savunma sanayiine verilen büyük destek sayesinde savunma sanayii sektörü daha da ileri gitmekte olup, her geçen gün yerli ve milli yeni ürünler geliştirilmektedir. Yeni ürünlerin tasarlanması ve üretilmesi kadar müşteriye teslim edilen ürünlerin minimum maliyetle desteklenebilmesi de çok önemlidir. Bu çalışma kapsamında sahada aktif olarak kullanılan karmaşık yapıdaki bir askeri sistemde bulunan ve Markov eskiyen kritik bir malzeme için inceleme zamanını en iyileyen rassal karar modeli kurularak optimal bakım politikası bulunmaktadır. Kullanıcı tarafından periyodik olarak 𝜏 zamanda bir incelenen sistemin durumuna göre daha önce belirlenen dört bakım onarım politikasından en uygun olanı uygulanmaktadır. Böylelikle sistem arıza durumuna geçmeden önce müdahale edilerek ileride karşılaşılacak büyük maliyetlerin de önüne geçilmesi hedeflenmektedir. Aynı zamanda bu bakım onarım yaklaşımıyla sistemin hazır olabilirliği de arttırılarak müşteri memnuniyeti sağlanacaktır. Söz konusu dört farklı bakım onarım politikaları için tüm aksiyonlar altında yenileme teorisinin yardımıyla optimal inceleme periyodunu bulan bakım modelleri kurulmuştur. Daha sonra bu modellerdeki bazı parametrelerin değerleri değiştirilerek bakım politikaları üzerindeki etkileri incelenmiştir.

Thanks to the developing technology, R&D studies and the great support given to the defense industry in our country, the defense industry sector is going further and new domestic and national products are being developed day by day. As well as designing and manufacturing new products, it is also very important that the products delivered to the customer can be supported at minimum cost. Within the scope of this study, there is an optimal maintenance policy by establishing a random decision model that optimizes the inspection time for a critical material that is Markov aging in a complex military system that is actively used in the field. According to the condition of the system, which is periodically examined by the user at τ time, the most appropriate of the four maintenance and repair policies determined earlier is applied. Thus, it is aimed to intervene before the system fails and to prevent large costs to be encountered in the future. At the same time, with this maintenance and repair approach, the readiness of the system will be increased and customer satisfaction will be ensured. For these four different maintenance and repair policies, maintenance models have been established with the help of renewal theory under all actions that find the optimal review period. Then, the values of some parameters in these models were changed and their effects on maintenance policies were examined.