Pamukkale University Journal of Engineering Sciences (Dec 2017)
İçme suyu şebeke arızalarına müdahale için karar destek sisteminin geliştirilmesi
Abstract
İçme suyu şebekelerinde meydana gelen arızalara müdahale edilmesi önemli bir karar alma problemidir. Şebeke arızalarına hiç beklenmeyecek bir şekilde müdahale edilmesi amaçlanırsa çok sayıda ekibin istihdam edilmesi gerekir. Ekip sayısının düşük tutulması durumunda ise arızalara müdahale süresi çok uzayacak ve arızaların yol açtığı işletme maliyeti önemli boyutlara ulaşacaktır. Arıza sıklığının mevsimsel değişim göstermesi problemin çözümünü daha da zorlaştırmaktadır. Bu çalışmada içme suyu dağıtım sistemlerindeki arızalara müdahale probleminin çözümü için Diferansiyel Gelişim Algoritması ile en iyileme yapan bir karar destek sistemi önerilmiştir. Bunun için Malatya Su ve Kanalizasyon İdaresi (MASKİ) hizmet alanında bulunan su dağıtım sistemine ait geçmişte gözlenmiş arıza kayıtlarından yararlanılmıştır. Geçmiş yıllarda gerçekleşen arıza sayılarından yola çıkarak gelecek yıllarda gerçekleşmesi beklenen arıza sayıları regresyon ile tahmin edilmiştir. Şebekenin gelecekteki durumu modellenip arıza sayıları tespit edilerek onarım ekiplerinin müdahale edebileceği arıza sayısından yararlanarak arıza ihbarlarının bekleme süreleri belirlenmiştir. Gerekli ekip sayıları arızanın yol açtığı maliyetlerinin ve personel giderlerinin toplamı en az olacak şekilde Diferansiyel Gelişim Algoritması ile belirlenmiştir. Bu sayede gelecekte olması muhtemel arızaların en düşük maliyetle çözülebilmesi için istihdam edilmesi gereken ekip sayıları tahmin edilmiştir. Bu çalışmada içme suyu şebekelerinde görülen arızalara en düşük işletme maliyeti ile müdahale edilebilmesi için bir karar destek uygulaması geliştirilmiştir. Karar destek sisteminin uygulanması ile arıza müdahale maliyetlerinde önemli tasarrufların sağlanabileceği belirlenmiştir. Bu sistemi kullanan yerel yönetimler hem mevcut ekiplerinin dağılımını en uygun biçimde düzenleyip işletme maliyetlerinde tasarrufa gidebilirler hem de gelecekte ihtiyaç duyacakları personel sayılarını belirleyip daha verimli istihdam politikaları uygulayabileceklerdir.
