Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Cemal Can Ayanoğlu
Danışman: MUSTAFA KURT
Özet:Günümüz işletmelerinde gerçekleştirilen iş sağlığı ve güvenliği çalışmalarının temelinde, tehlikelerin belirlenmesi ve ortaya çıkabilecek risklerle ilgili önleyici tedbirlerin alınması yer almaktadır. Bu nedenle, risklerin etkin yöntemlerle derecelendirilmesi, tedbirlerin alınmasında önceliklerin belirlenmesi için temel bir gereklilik haline gelmiştir. Ülkemiz ekonomisinin temel yapıtaşlarından birisini oluşturan metal sektöründe, önemsenmeyen risklerden kaynaklı ciddi iş kazaları görülebilmektedir. Metal sektörü işyerlerinde mevcut olan tehlikeli durumlar değerlendirilerek, etkin yöntemlerle risklerin derecelendirilebilmesi önemli bir kazanım olacaktır. Bu tez çalışmasının amacı, metal sektörü için öngörülemeyen risklerin belirlenmesini sağlayacak objektif ölçütlere dayalı bir risk derecelendirme yönteminin geliştirilmesi ve kaynakların verimli şekilde kullanılmasını sağlayacak bir denetim karar destek sisteminin ortaya çıkarılmasıdır. Bu kapsamda, metal sektöründe meydana gelen iş kazalarına ait raporlar değerlendirilerek kaza verileri hazırlanmış, veriler üzerinde çok değişkenli istatistiksel yöntemler ile çeşitli indirgeme ve çıkarımlar yapılarak 192 kaza olayı ve 39 değişkenin bulunduğu nihai veri kümesi elde edilmiştir. Ardından, veri kümesinde en iyi performansı gösteren makine öğrenim algoritması olan yapay sinir ağları temelinde bir kaza tahmin modeli oluşturulmuştur. Modelin yapılan analizinde %90 seviyesinde doğru tahmin yaptığı saptanmıştır. Sonrasında tahmin modeli, Fine Kinney yöntemi ile bütünleştirilerek objektif ölçütlere sahip kantitatif bir risk derecelendirme yöntemi oluşturulmuştur. Bununla birlikte, tahmin modeli temelinde denetim karar destek sistemi önerisi yapılmıştır. Son olarak geliştirilen yöntemler, örnek işyeri verilerinde denenmiş, çalışmanın amaçlarını destekleyici sonuçlar elde edilmiştir