An Analytical Study of Ship Deficiencies Identified During Port State Control: A Case Study of Kocaeli Port

Abstract

Maritime transport remains a fundamental pillar of international trade, and ship inspections are essential to ensure navigational safety and environmental protection. Port State Control (PSC) is a regulatory mechanism used to examine foreign-flagged vessels to verify their compliance with international maritime conventions. Among the various elements assessed during PSC inspections, a ship’s type and age significantly influence the likelihood of identifying deficiencies. This study focuses on the PSC inspection data collected from the ports of Kocaeli, a major maritime hub in Türkiye. The objective is to analyze how vessel age and type correlate with the frequency and severity of recorded deficiencies. Using the Analysis of Variance (ANOVA) statistical method, the research compares deficiency rates across various ship categories and age brackets. Additionally, the study examines inspection frequency regarding the risk profiles of different vessels. Findings indicate that ships aged 12 years or older exhibit a higher number of deficiencies, with general cargo vessels being particularly prone to non-compliance. While the overall effectiveness of PSC inspections is evident, the study highlights the need for improved efficiency in inspection protocols. It is suggested that risk assessment models be refined to include more detailed criteria and that inspection strategies be adapted based on vessel characteristics. Furthermore, enhancing pre-inspection preparedness by ship operators may contribute to better compliance outcomes. The study aims to support safer maritime operations by offering targeted recommendations for optimizing PSC inspections at Kocaeli Port.

Keywords

• International regulations
• kocaeli port
• port state control
• variance analysis
• ship inspection

Liman Devleti Kontrolü Sırasında Belirlenen Gemi Eksiklikleri Üzerine Analitik Bir Çalışma: Kocaeli Limanı Örneği

Abstract

Deniz taşımacılığı, uluslararası ticaretin temel yapı taşlarından biri olmayı sürdürmekte olup, gemi denetimleri seyir güvenliği ve çevresel korumanın sağlanmasında hayati bir rol oynamaktadır. Liman Devleti Kontrolü (PSC), yabancı bayraklı gemilerin uluslararası denizcilik sözleşmelerine uygunluğunu denetlemek amacıyla uygulanan düzenleyici bir mekanizmadır. PSC denetimleri sırasında değerlendirilen çeşitli unsurlar arasında, geminin tipi ve yaşı, eksiklik tespit edilme olasılığı üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Bu çalışma, Türkiye’nin önemli bir denizcilik merkezi olan Kocaeli limanlarından elde edilen PSC denetim verilerine odaklanmaktadır. Araştırmanın amacı, gemi tipi ve yaşının, kaydedilen eksikliklerin sıklığı ve ciddiyetiyle nasıl bir ilişki gösterdiğini analiz etmektir. Bu kapsamda, farklı gemi kategorileri ve yaş grupları arasında eksiklik oranlarının karşılaştırılması için Varyans Analizi (ANOVA) istatistiksel yöntemi kullanılmıştır. Ayrıca, gemilerin risk profillerine göre denetim sıklığı da değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, 12 yaş ve üzeri gemilerin daha fazla eksiklik barındırdığını, özellikle genel kargo gemilerinin uyumsuzluk açısından daha riskli olduğunu göstermektedir. PSC denetimlerinin genel olarak etkili olduğu görülmekle birlikte, denetim protokollerinin verimliliğinin artırılması gerektiği vurgulanmaktadır. Bu bağlamda, risk değerlendirme modellerinin daha ayrıntılı kriterlerle yeniden yapılandırılması ve denetim stratejilerinin gemi özelliklerine göre uyarlanması önerilmektedir. Ayrıca, denetim öncesi hazırlıkların iyileştirilmesi, daha yüksek uyum düzeyine katkı sağlayacaktır. Bu çalışma, Kocaeli Limanı'ndaki PSC denetimlerinin optimize edilmesine yönelik hedef odaklı öneriler sunarak daha güvenli denizcilik faaliyetlerini desteklemeyi amaçlamaktadır.

Keywords

• Uluslararası kurallar
• Kocaeli limanı
• Liman devleti kontrolü
• Varyans analizi
• Gemi denetimi

References

1. Arıcan, O. H., Arslan, O., & Unal, A. U. (2023). The importance of CATZOC in passage planning and prioritization of strategies for safe navigation. Marine Science and Technology Bulletin, 12(4), 445-458.
2. Arıcan, O. H., Unal, A., Arslan, O., & Bamyacı, M. (2022). A Dry Cargo Coaster Tonnage Selection Model for Shipping Companies in Turkey. Kent Akademisi, 15(4), 1651-1669.
3. Ayhan, E. E. (2023). From Ports to Prosperity: Leveraging Maritime Sector for Poverty Reduction. Journal of Marine and Engineering Technology, 3(2), 99-109.
4. Cariou, P., & Wolff, F. C. (2015). "Identifying substandard vessels through port state control inspections: a new for concentrated inspection campaigns". Marine policy, 60, 27-39. https://doi.org/10.1016/j.marpol.2015.05.013
5. Demirci, S. M. E., & Cicek, K. (2023). Intelligent ship inspection analytics: Ship deficiency data mining for port state control. Ocean Engineering, 278, 114232. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2023.114232
6. Doganay, B., Çavuşoğlu, B., & Güler, Ç. B. (2023). A Study on Minimizing Potential Accidents in Ship Bunkering Operation Through Use of Failure Mode and Effect Analysis. Journal of Marine and Engineering Technology, 3(1), 1-13.
7. Durlik, I., Miller, T., Kostecka, E., & Tuński, T. (2024). Artificial Intelligence in Maritime Transportation: A Comprehensive Review of Safety and Risk Management Applications. Applied Sciences, 14(18), 8420.
8. Eyigün, Ö. (2013). Liman devleti kontrolü(PSC) rejimlerinde kullanılan hedefleme sistemlerinin analizi. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 352401.

9. Field, A. (2024). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. (6th ed.). United Kingdom: SAGE Publications.
10. Fu, J., Chen, X., Wu, S., Shi, C., Wu, H., Zhao, J., & Xiong, P. (2020). Mining ship deficiency correlations from historical port state control (PSC) inspection data. PLoS one, 15(2), e0229211. DOI: 10.1371/journal.pone.0229211
11. Gezici, S. (2024). Akdeniz Memorandum'unda liman devleti denetlemelerinde eksikliklere bağlı gemi tutulma olasılıklarının belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi, Cerrahpaşa Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul, 879040
12. Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J. and Anderson, R.E. (2013). Multivariate Data Analysis (7th Ed.). New York: Pearson.
13. IM, M. H., & SIN, H. S. (2017). A Study on the Port State Control Inspection Results of Tokyo MOU-Focused on Detentions of Tokyo MOU. Journal of Fisheries and Marine Sciences Education, 29(2), 333-342. DOI: 10.13000/JFMSE.2017.29.2.333
14. Kara, E. G. E. (2022). Determination of maritime safety performance of flag states based on the Port State Control inspections using TOPSIS. Marine Policy, 143, 105156. DOI:10.1016/j.marpol.2022.105156
15. Öztürk, O. B., Işık, N. G., & Şanlıer, Ş. (2016). Analysis Of PSC Inspections And Deficiencies Of Psc System In Turkey. PROCEEDINGS BOOK, Muğla, Türkiye, 24-25 Mayıs 2016.
16. Pallant, J. (2020). SPSS Survival Manual: A Step by Step Guide to Data Analysis Using IBM SPSS (7th. ed.). Australia: Routledge.
17. Sheriff, A. M., Anantharaman, M., Islam, R., & Nguyen, H. O. (2025). An in-depth analysis of port state control inspections: A bibliometric analysis and systematic review. Journal of International Maritime Safety, Environmental Affairs, and Shipping, 9(1), 2454754.
18. Unal, A. U., Arslan, O., & Arıcan, O. H. (2022). Türkiye’de Ro-Ro taşımacılığının önemi ve geleceği hakkında örnek bir çalışma. Denizcilik Araştırmaları Dergisi: Amfora, 1(1), 60-79.
19. Wang, S., Yan, R., & Qu, X. (2019). Development of a non-parametric classifier: Effective identification, algorithm, and applications in port state control for maritime transportation. Transportation Research Part B: Methodological, 128, 129-157. DOI:10.1016/j.trb.2019.07.017
20. Xiao, Y., Qi, G., Jin, M., Yuen, K. F., Chen, Z., & Li, K. X. (2021). Efficiency of Port State Control inspection regimes: A comparative study. Transport Policy, 106, 165-172. DOI:10.1016/j.tranpol.2021.04.003
21. Yang, Z., Yang, Z., & Yin, J. (2018). Realising advanced risk-based port state control inspection using data-driven Bayesian networks. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 110, 38-56. DOI:10.1016/j.tra.2018.01.033
22. Yan, R., Wang, S., & Peng, C. (2021). An artificial intelligence model considering data imbalance for ship selection in port state control based on detention probabilities. Journal of Computational Science, 48, 101257.
23. Zhang, L. F., Gang, L. H., & Liu, Z. J. (2014). Analyzing inspection results of port state control by using PCA. Applied Mechanics and Materials, 686, 730-735. DOI:10.4028/www.scientific.net/AMM.686.730