Savunma ve Havacılıkta Yedek Parça Planlama: Onarım Döngüsü, Kritiklik ve Eskime

Kısaca: Tek bir parçanın eksikliği nedeniyle yerde bekleyen bir uçak ya da göreve çıkamayan bir platform, yedek parça planlamasının kendine özgü niteliğini açıkça ortaya koymaktadır. Savunma ve havacılıkta bu planlama, kurulu sistemlerin kullanım ve arıza davranışına dayanır. Parçaların bir kısmı onarılarak yeniden kullanılmakta, tedarik süreleri aylarla ölçülmekte ve tek bir parçanın eksikliği bütün sistemi hizmet dışı bırakabilmektedir. Bu yazıda onarılabilir ve sarf parça ayrımı, kritiklik sınıflandırması, onarım hattı stoğunun hesabı ve eskime (obsolescence) riski ele alınmaktadır.

Yedek Parça Talebi Neden Farklıdır?

• Kurulu tabana bağlıdır: Talep; sahadaki sistem sayısı, kullanım saati ve parça arıza oranından türetilmektedir.
• Aralıklıdır: Pek çok parça aylar boyunca hiç talep görmemekte, ardından birkaç adet birden istenmektedir (bkz. Zaman Serisi Analizinde Aralıklı Talep).
• Onarım döngüsü içerir: Arızalanan onarılabilir parça depodan yenisiyle değiştirilir; arızalı parça onarıma gönderilir ve döndüğünde stoğa katılır.
• Sonucu sistem kullanılabilirliğidir: Temel hedef, parça bazında servis seviyesinden ziyade sistemlerin görev için hazır olma oranıdır.

Parçalar Nasıl Sınıflandırılır?

Onarım Hattı Stoğu Nasıl Hesaplanır?

Onarılabilir bir parçada gereken stok, onarım sürerken sistemde “eksik” kalan ortalama parça sayısına bağlıdır. Konu bir örnekle açıklanabilir (rakamlar açıklama amaçlıdır). Sahada 50 sistem bulunduğu, her birinin ayda 60 saat çalıştığı ve saatlik arıza oranının 0,002 olduğu varsayılsın. Aylık beklenen arıza sayısı 50 × 60 × 0,002 = 6 olarak hesaplanır. Onarım dönüş süresi 2 ay ise onarım hattında ortalama 6 × 2 = 12 parça bulunmaktadır.

Arızaların Poisson dağılımına uyduğu varsayılmaktadır. Herhangi bir anda bekleyen talep olmaması olasılığının %95'in üzerine çıkarılması için 18 adet stok gerekir (17 adette olasılık yaklaşık %93,7; 18 adette yaklaşık %96,3). Onarım dönüş süresi 1 aya indirildiğinde ise ortalama 6'ya düşmekte ve aynı hedefe 10 adetle ulaşılmaktadır. Dolayısıyla onarımın hızlandırılması, çoğu durumda yeni parça satın alınmasından daha etkili bir yöntemdir.

Onarılabilir parçalarda stok düzeyi, satın alma kararları kadar
onarım dönüş süresine de bağlıdır.

Stok Nerede Tutulmalı?

Aynı toplam stok, yerleştirildiği noktaya göre oldukça farklı sonuçlar vermektedir. Merkez depo, bölge depoları ve sahadan oluşan çok kademeli bir yapıda genel kural olarak pahalı ve az arızalanan parçaların merkezde havuzlanması, ucuz ve sık arızalananların ise sahaya yakın tutulması önerilmektedir. Sistem kullanılabilirliği hedefine en düşük stok yatırımıyla ulaşan dağılım, çok kademeli stok modelleriyle (ör. METRIC ailesi) hesaplanabilir.

Eskime (Obsolescence) Riski Nasıl Yönetilir?

Bir sistem onlarca yıl hizmet verirken içindeki elektronik bileşenler ve özel parçalar çok daha önce üretimden kalkabilmektedir. Bu riskin yönetiminde tedarikçilerin ürün ömür sonu bildirimleri düzenli olarak takip edilir, kritik parçalarda son alım (last-time buy) miktarı sistemin kalan ömrü boyunca beklenen talebe göre hesaplanır ve alternatif parça ya da yeniden tasarım seçenekleri önceden hazırlanır. Son alım miktarı da bir denge gerektirmektedir. Fazla alım eskiyen stoğa yol açarken, yetersiz alım ileride parçanın bulunamaması riskini doğurur.

Hangi Ölçütler İzlenmeli?

Teknoloji ve Dijitalleşme: Kestirimci Bakım ve Yapılandırma Yönetimi

Yedek parça talebi ilk bakışta rastlantısal görünmekle birlikte, savunma ve havacılıkta büyük ölçüde ekipmanın kullanım yoğunluğuna ve geçirdiği bakımlara bağlıdır. Çalışma saatleri ve arıza kayıtları dijital olarak toplandığında, "rastlantısal" kabul edilen talebin önemli bir bölümü planlanabilir hale gelmektedir.

Kurumsal Kaynak Planlama (ERP), sipariş, stok, satın alma, üretim ve finans işlemlerini ortak bir veri tabanında kaydeden kurumsal işlem sistemidir; planlamanın ana veri ve hareket kaynağıdır. Parça, onarım iş emri, seri numarası ve lot takibinin kaydını tutmakta, onarım hattı stoğunun izlenmesine olanak vermektedir.

Ürün Yaşam Döngüsü Yönetimi (PLM), tasarım, ürün yapılandırması ve mühendislik değişikliklerini yöneten sistemdir; hangi parçanın hangi konfigürasyonda geçerli olduğunu gösterir. Parçaların geçerli olduğu konfigürasyonları ve mühendislik değişikliklerini gösterir. Böylece eskime ve değişim riski erken aşamada görülebilmektedir.

Bakım Yönetim Sistemi (CMMS), bakım iş emirlerini, ekipman geçmişini ve bakımda kullanılan parçaları kaydeden sistemdir. Bakım geçmişi ve kullanılan parçalar bu sistemde kayda alınır; arızalar arası süre ve parça tüketim verisinin kaynağıdır.

Nesnelerin İnterneti (IoT), makine, araç, depo ve ürünlerdeki sensörlerin veriyi ağ üzerinden otomatik iletmesini sağlayan yapıdır; konum, sıcaklık, durum ve tüketim verisi insan girişi olmadan toplanır. Platform ve ekipman sensörlerinden çalışma saati, titreşim ve sıcaklık gibi veriler toplanmaktadır. Bu veriler kullanım bazlı talep tahmininin girdisini oluşturur.

Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenmesi (ML), veriden örüntü öğrenerek tahmin, sınıflandırma ve öneri üreten yöntemlerdir; makine öğrenmesi, yapay zekanın veriden öğrenen alt dalıdır. Seyrek parça talebini sınıflandırmakta, onarım dönüş sürelerini ve tedarik gecikmelerini tahmin etmektedir. Kritik parçalarda risk uyarısı da üretir.

Kestirimci Bakım, sensör ve arıza verisinden yararlanarak bir ekipmanın ne zaman arızalanacağını öngören ve bakımı buna göre planlayan yaklaşımdır. Yapay zeka modelleriyle arıza olasılığı öngörülür; böylece parça ihtiyacı arıza gerçekleşmeden planlanabilmektedir.

Dijital İkiz, bir fabrikanın, hattın veya tedarik ağının veriyle güncellenen sanal modelidir; senaryoların fiziksel sistemi etkilemeden denenmesini sağlar. Platformun sanal modeli üzerinde farklı kullanım yoğunluklarının bakım ve parça ihtiyacına etkisi sınanmaktadır.

Kestirimci bakımın etkinliği. Yapay zeka destekli kestirimci bakım, yedek parça belirsizliğini azaltmada etkili yöntemlerden biridir. Ancak elde edilen sonuç; sensör verisinin kalitesine, bakım kayıtlarının eksiksiz tutulmasına ve modelin önerdiği bakımın sahada fiilen uygulanmasına bağlıdır. Savunma gibi güvenlik ve gizlilik gereksinimi yüksek ortamlarda, verinin nerede işleneceği ve kimlerin erişebileceği de ayrıca belirlenmelidir. Bu konunun projenin başında tasarlanması önerilmektedir.

Parçanın zamanında temin edilmesi yalnızca arızayı öngören modele bağlı olmayıp;
kayıt, onarım ve bakım disiplinini gerektirmektedir.

Uygulamaya Geçiş: Kontrol Listesi

1. Parça listesini onarılabilir/sarf, kritiklik, talep davranışı ve değer boyutlarında sınıflandırın.
2. Kurulu taban, kullanım saati ve arıza oranı verisini parça bazında toplayın.
3. Onarım dönüş sürelerini ölçün; süresi uzun olan parçalarda onarım kapasitesini değerlendirin.
4. Stok hedefini parça yerine sistem hazır olma oranı üzerinden tanımlayın.
5. Eskime riski taşıyan parçalar için ömür sonu bildirim takibi ve son alım prosedürü kurun.
6. Kullanım ve bakım verisini (çalışma saati, arıza kayıtları) yedek parça planlamasına bağlayın; seri numarası ve konfigürasyon takibini dijital olarak yönetin.

İlgili Yazılar

• Zaman Serisi Analizi ile Talep Tahmini: Durağanlık, Eğilim ve Sezonsallık
• Emniyet Stoğu Hesabında 5 Yaygın Hata ve Doğru Yaklaşım
• Satın Almada Toplam Sahip Olma Maliyeti (TCO): Tedarikçi Seçimi ve Yeşil Satın Alma

Sıkça Sorulan Sorular

Yedek parça talebi tahmin edilebilir mi?

Bu durum parçanın niteliğine göre değişmektedir. Düzenli kullanılan sarf parçalarda geçmiş tüketimden tahmin yapılabilir. Onarılabilir ve aralıklı talep gösteren parçalarda ise kurulu taban, kullanım ve arıza oranlarından türetilen yaklaşımlar ile aralıklı talep yöntemleri çok daha güvenilir sonuç vermektedir.

VED analizi nedir?

VED analizi, parçaların sistemin çalışmasına etkilerine göre hayati (Vital), gerekli (Essential) ve istenen (Desirable) olarak ayrılmasıdır. ABC analiziyle birlikte kullanıldığında stok hedefleri hem değer hem de kritiklik esas alınarak belirlenebilir.

Son alım miktarı nasıl belirlenir?

Sistemin kalan ömrü boyunca beklenen talep, olası onarımlar ve hurda oranı hesaba katılır. Ardından fazla alımın stok maliyeti ile ileride parçanın bulunamamasının maliyeti karşılaştırılmaktadır.

Onarılabilir parçada stok neden onarım süresine bağlıdır?

Arızalı parça onarımdayken yerine stoktan parça verilmektedir. Onarım uzadıkça aynı anda onarımda bekleyen parça sayısı artar ve bu boşluğun doldurulması için daha fazla stok gerekir.

Kestirimci bakım yedek parça stoğunu nasıl etkiler?

Arızanın önceden öngörülebilmesi, talebin rastlantısal olmaktan çıkarak planlanabilir hale gelmesini sağlamaktadır. Kritik parçalarda aynı servis seviyesine daha az emniyet stoğuyla ulaşmak mümkün olabilir. Elde edilecek kazanım ise sensör verisinin kalitesine ve bakım sürecinin fiilen uygulanmasına bağlıdır.

Kaynaklar

• Sherbrooke, C. C. (2004). Optimal Inventory Modeling of Systems: Multi-Echelon Techniques (2. baskı). Kluwer.
• Muckstadt, J. A. (2005). Analysis and Algorithms for Service Parts Supply Chains. Springer.
• Silver, E. A., Pyke, D. F., & Thomas, D. J. (2017). Inventory and Production Management in Supply Chains (4. baskı). CRC Press.

İlgili Optimum Planlama Eğitimleri

Savunma ve Havacılıkta Birlikte Çalıştığımız Kurumlar

Savunma ve havacılık sektöründe eğitim ve/veya danışmanlık hizmeti sunduğumuz kurumlardan bazıları aşağıdadır. Tüm sektörler için Referanslar sayfamıza bakabilirsiniz.

Alp Havacılık, 2021

Ekinoks-AG, 2022

Erve Savunma, 2020

Meteksan, 2016

PFW Havacılık, 2017, 2018

Promotech, 2023

SAHA İstanbul, 2019

Sarsılmaz Silah, 2023, 2024

System Defence, 2022

TAI-Tusaş, 2015, 2018

TEI-Tusaş, 2019

Telsaş, 2010

Tusaş, 2010–2019

Yorumlar

“Satış ve planlama grubumuz için faydalı olan bir eğitimdi. Teşekkür ederiz.”

Murat Işık, Planlama & Erp Müdürü, Sarsılmaz Silah (Talep Planlama, 2023)

“Satış departmanında çalışan biri olarak çok faydalı bir eğitim gerçekleştiğini düşünüyorum. Umarım aldığımız eğitimde uygulamaya geçebiliriz. Teşekkür ederim. :)”

Özge Aydın Karaltı, İhracat Uzmanı, Sarsılmaz Silah (S&OP, 2023)

“Bir firmada Tedarik Zinciri Yönetiminin uygulanmasının, O firmanın yönetimine katkıda bulunmasının yanında, rakip firmalarla rekabette ciddi avantaj sağlayacağına inanıyorum. Bu kapsamda Tedarik Zinciri Yönetiminin öneminin anlaşılması açısından bu eğitimin çok faydalı olacağına inanıyorum. Ayrıca İlker bey'in anlatımı da çok başarılıydı.”

Sadık Emre Seyis, Planlama Mühendisi, Sarsılmaz Silah (Tedarik Zinciri Yönetimi, 2023)

Tüm yorumları görüntülemek için tıklayınız.

Kurumunuza özel eğitim veya danışmanlık için teklif talebi oluşturunuz.