Gemi ana makine yanma iş elemanları arızalarının tahminlenmesi

Gemi ana makinelerinde yanlış bakım tutum faaliyetleri, yağlama yağı ve yakıt büyük çaptaki arızalara neden olan temel faktörledir. Bu arızalar sonucunda ciddi maddi kayıplar ortaya çıkarken, gemilerin arıza esnasında bulunduğu deniz trafiği düşünüldüğünde (manevra esnasında, kanal-boğaz geçişi) bu arızalar seyir güvenliğini de olumsuz etkilemektedir. Bu çalışmada makine arızalarına etki eden ana makine ve yakıt faktörleri istatistiki olarak belirlenip, arızaların zamansal tahminlenmesi amaçlanmıştır. İstatistiki sonuçlara bakıldığında arızalara sebep olan faktörler; yakıt içerisinde bulunan sülfür oranı, vanadyum, katalitik ince partiküller ve mikro karbon kalıntısı olarak belirlenmiştir. Veri setindeki arızaların oluşma saatlerinin normal dağılım göstermemesi sonucunda Yapay Sinir Ağları ile zamansal tahminlemede istenilen korelasyon analiz değeri düşük kalmaktadır (R=0,67289). Bundan ötürü durum bazlı (arıza var yok şeklinde) arıza tahminlemesi için WEKA programı vasıtasıyla diğer makine öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Sonuç olarak durum bazlı arıza tahminlemede Rastgele Orman modelin genel doğruluğunda %94,7 oranında başarı sağlamıştır.