Açık işletmelerde kullanılan makine ve ekipmanlar, üretim ve faaliyetlerin gerçekleştirilmesinde önemli rol oynamaktadır. Büyük kapasiteli kamyonların kullanımıyla birlikte, artan yatırım ve operasyonel maliyetler nedeniyle, açık işletmelerde nakliye sistem ve gereksinimlerini analiz etmek gerekmektedir.
Bu tez çalışması ile, Garp Linyitleri İşletmesi (GLİ) açık ocaklarında faaliyette bulunan dekapaj kamyonlarının duruş süreleri üzerine zaman serisi analizleri yapılmıştır. GLİ, açık ocaklarında iki farklı dekapaj kamyonu bulunmakta olup, 73 tanesi 85 short ton kapasiteli ve 10 tanesi de 170 short ton kapasitelidir. Büyük bir iş filosunu oluşturan ve toplamda 83 kamyonun duruş süreleri, 2000 yılından itibaren aylık ve yıllık olarak kayıt altında tutulmaktadır.
Dekapaj kamyonları taşıdıkları malzeme ve markalarına göre üç gruba ayrılarak, duruş tipleri ve süreleri aylık olarak, 9 yıllık süre üzerinde yeniden derlenmiştir. Bu derlenen duruş süreleri üzerinde ayrıntılı zaman serisi analizleri gerçekleştirilmiştir. Zaman serisi analizleri sonucunda elde edilen tahmin modelleri, 2009 yılındaki aylık gerçekleşen, fiili değerler ile karşılaştırılmıştır. Tahmin modellerinin %95 güvenlik aralığında kabul edilebilir sonuçlar verdiği görülmüştür. Çalışmada yapılan 6 analizin sonucunda mevsimsel [ARIMA(p,d,q)x(P,D,Q)s] ve mevsimsel olmayan [ARIMA(p,d,q)] modellerinin en iyi öngörü verdiği bulunmuştur.
The equipment and machines in surface mining play important role for production and all operations. Due to greater truck capacity, increased capital and operating costs, it has become increasingly important to analyze haulage requirements. In this thesis, all durations related to fixed and operational delays of mining trucks operating in surface mines of Western Lignite Cooperation have been studied by using time series analysis. In surface mines, two types of mining trucks have being operated for lignite production and overburden removal. First type of mining trucks has 85 short ton capacity and there are 73 trucks. Second type of mining trucks has 170 short ton capacity and there are 10 trucks of this type. The fixed and operational delays of all these trucks, become a large fleet including totally 83 mining trucks, have been recorded as monthly-annually from the beginning of 2000 year. In order to apply time series analyses, first, mining trucks have been classified into three groups depending on material transport and their brands. Then, recorded scheduled-unscheduled fixed delays, operational delays and empty stopping durations have been monthly compiled for past nine years. Time series analyses have been applied on the compiled data for three groups of mining trucks. The obtained prediction models from the results of program outputs have been compared with real durations occurred in 2009. In the results of time series analyses of 6 data sets for this study, it has been found that the best suitable models are the seasonal [ARIMA(p,d,q)x(P,D,Q)s] and non-seasonal [ARIMA(p,d,q)] models in terms of prediction.