Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2017 / Cilt: 32 - Sayı: 1

İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ RİSK DEĞERLENDİRME SÜRECİ İÇİN BULANIK ÇOK KRİTERLİ BİR MODEL VE UYGULAMASI

Pages
0–0
Publication Date
2017-03-23
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Bulanık mantığın risk analizi sürecine entegre edilmesi ile riskler ve önlemler nesnel bir şekilde değerlendirilerek sıralanmıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Günümüzde işletmelerde kaza veya kayıpların önlenmesi için etkin bir İş Sağlığı ve Güvenliği Sisteminin (ISG) kurulması gerekmektedir.
📊
Key Findings & Data:ISG sisteminin etkinliği risk analizlerinin başarılı bir şekilde gerçekleştirilmesine bağlıdır.
💡
Conclusion & Impact:Bulanık mantığın risk analizi sürecine entegre edilmesi ile riskler ve önlemler nesnel bir şekilde değerlendirilerek sıralanmıştır.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:İş Sağlığı ve Güvenliği · Risk Analizi ve Değerlendirmesi · Bulanık- AHP

Özet

Günümüzde işletmelerde kaza veya kayıpların önlenmesi için etkin bir İş Sağlığı ve Güvenliği Sisteminin (ISG) kurulması gerekmektedir. ISG sisteminin etkinliği risk analizlerinin başarılı bir şekilde gerçekleştirilmesine bağlıdır. Geleneksel risk analizi uygulamalarında, uzman görüşleri kullanılan yönteme bakılmaksızın risk analizi içerisinde her zaman yer almıştır. Uzman görüşlerindeki öznellik risk analizini ve sonuçları etkilemektedir. Bu çalışmada, Bulanık Mantık ve Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV)yöntemlerinin risk analizi sürecine entegrasyonu ile geleneksel risk analizi yaklaşımının etkinliği artırılmıştır. Uzman görüşlerini ortak bir paydada birleştirmek için dilsel değişkenler kullanılmıştır. Geliştirilen risk analizi süreci; tehlikelerin değerlendirilmesi ve tehlikelere yönelik önlemlerin değerlendirilmesi olmak üzere iki aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada, geleneksel risk analizinde kullanılan “olasılık” ve “şiddet” faktörlerine “maliyet” unsuru da dâhil edilmiş, faktör ağırlıkları Bulanık-AHP metodu ile belirlenmiştir. Elde edilen ağırlıklar kullanılarak Bulanık-TOPSIS metodu ile tehlikeler önceliklendirilmiştir. İkinci aşamada ise her bir önlemin öncelik sırası tehlike kaynaklarının faktör ağırlıkları kullanılarak Bulanık-TOPSIS metodu ile belirlenmiştir. Bu yaklaşımın önemi ve literatüre katkısı risklerin yanı sıra önlemlerin de önceliklendirilmesi; riskler için tespit edilen faktör ağırlıklarının önlemlerin önceliklendirilmesinde dikkate alınması, risklerle önlemlerin entegre bir şekilde birlikte değerlendirmesi ve ayrıca maliyet faktörünün risk değerlendirmeye dahil edilmesidir. Önerilen yöntem dünyada en riskli sektörlerden biri olarak kabul edilen metal sanayinde faaliyet gösteren bir işletmede uygulanmış ve tehlike büyüklüğünün belirlenmesinde“maliyet” faktörünün“olasılık” ve “şiddet” faktörlerinden daha etkili olduğu tespit edilmiştir. En önemli ilk üç risk kaynağı “Çalışma Ortamı Kaynaklı Tehlikeler, Makine Kaynaklı Tehlikeler ve Çalışan Kaynaklı Tehlikeler” olurken, öncelikli ilk üç önlem“Tatbikat Yapma, Eğitim Düzenleme ve Makine Yenileme” olarak belirlenmiştir. Bulanık mantığın risk analizi sürecine entegre edilmesi ile riskler ve önlemler nesnel bir şekilde değerlendirilerek sıralanmıştır.

🔖

Cite This Article

Şenol, M. B., YILMAZ, N. (2017). İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ RİSK DEĞERLENDİRME SÜRECİ İÇİN BULANIK ÇOK KRİTERLİ BİR MODEL VE UYGULAMASI. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 32 - Sayı: 1, 0–0. https://ajindex.com/articles/20249

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Labodová A., “Implementing Integrated Management Systems Using A Risk Analysis Based Approach”, Journal Of Cleaner Production, 12, 571-580, 2003.
  2. Larsson T. J., Field B., “The Distribution Of Occupational Injury Risks In The State Of Victoria”, Safety Science, 40 (5), 419-437, 2002.
  3. Makin A.M., Winder C., “A New Conceptual Framework To Improve The Application Of Occupational Health And Safety Management Systems”, Safety Science, 46, 935-948, 2008. Chun-Yu C., “A Comparative Analysis Of The Factors Affecting The Implementation Of Occupational Health And Safety Management Systems In The Printed Circuit Board Industry In Taiwan”, Journal Of Prevention In The Process Industries, 22, 210-215, 2009.
  4. Cho H.N., Choi H. H., Kim Y.B., “A Risk Assessment Methodology For Incorporating Uncertainties Using Fuzzy Concepts”, Reliability Engineering and System Safety, 78, 173–183, 2002.
  5. Wang Y.M., Elhag T.M.S., “Fuzzy Topsıs Method Based On Alpha Level Sets With An Application To Bridge Risk Assessment”, Expert Systems with Applications, 31,309–319, 2006.
  6. Chang S.I., Tsai C.F., Shih D.H., Hwang C.L., “The Development Of Audit Detection Risk Assessment System: Using The Fuzzy Theory And Audit Risk Model”, Expert Systems with Applications, 35,1053–1067, 2008.
  7. Liu K.F.R., Lai J.H., “Decision-Support For Environmental Impact Assessment: A Hybrid Approach Using Fuzzy Logic And Fuzzy Analytic Network Process”, Expert Systems with Applications, 36, 5119–5136, 2009. Hadjimichael M., “A Fuzzy Expert System For Aviation Risk Assessment”, Expert Systems with Applications, 36, 6512–6519, 2009.
  8. Zhang Z., Chu X., “Risk Prioritization In Failure Mode And Effects Analysis Under Uncertainty”, Expert Systems with Applications, 38, 206–214, 2011.
  9. Kaya T., Kahraman C., “An Integrated Fuzzy Ahp–Electre Methodology For Environmental Impact Assessment”, Expert Systems with Applications, 38, 8553–8562, 2011.
  10. Yucel G., Cebi S., Hoege B., Ozok A.F., “A Fuzzy Risk Assessment Model For Hospital Information System Implementation”, Expert Systems with Applications, 39,1211–1218, 2011.
  11. Padma T., Balasubramanie P., “A Fuzzy Analytic Hierarchy Processing Decision Support System To Analyze Occupational Menace Forecasting The Spawning Of Shoulder And Neck Pain”, Expert Systems with Applications, 38, 15303–15309, 2011.
  12. Kumar G., Maiti J., “Modeling Risk Based Maintenance Using Fuzzy Analytic Network Process”, Expert Systems with Applications, 39, 9946–9954, 2012.
  13. Mokhtari K., Ren J., Roberts C., Wang J., “