Decısıon Support Model Suggestıons For Rısk Assessment In Occupatıonal Safety

Abstract

İş güvenliği son zamanlarda önemi artan bir konu olmaya başlamıştır. Bu tez kapsamında iş güvenliğinin önemli bir konusu olan risk değerlendirme üzerinde durulmuştur. Risk değerlendirme için hata türü ve etkileri analizi (HTEA) yöntemi, Bayes ağı yöntemi ve bulanık bilişsel haritalama yöntemi olmak üzere üç farklı yöntem incelenmiştir. Birinci karar destek modeli (KDM) olarak HTEA yöntemiyle risk değerlendirme inşaat firmasında iki farklı süreç için gerçekleştirilmiştir. İnşaat firmasının alçı sıva işleriyle ilgili risk değerlendirmesi için sezgisel bulanık AHP ve sezgisel bulanık VIKOR bütünleşik yaklaşımı temelli HTEA kullanılarak incelenmiştir. Kriter ağırlıkları için sezgisel bulanık AHP yaklaşımı kullanılmıştır. En yüksek riskli hata türünü belirlemek için sezgisel bulanık VIKOR yaklaşımı kullanılmıştır. İnşaat firmasının bina yapımındaki demir işleri için HTEA temelli risk değerlendirme yapılmıştır. Demir işleriyle ilgili riskleri değerlendirmek için TOPSIS metodunun genişletilmişi olarak olabilirlik derecesi temelli aralık tip-2 bulanık sayılı (AT2BS) TOPSIS metodu önerilmiştir. İkinci KDM olarak bulanık bilişsel haritalama yaklaşımıyla inşaat firmasındaki mantolama işleri için risk değerlendirme yapılmıştır. Risklerin birbirleriyle etkileşimi bulanık bilişsel haritalama yaklaşımı yardımıyla incelenmiştir. Uzmanların önem dereceleri kullanılarak uzman karar vericilerin görüşleri birleştirilmiş ve tek bir grup görüşü elde edilmiştir. Bu grup görüşü yardımıyla BBH yaklaşımı uygulanır. Son KDM olarak Bayes ağı yaklaşımıyla inşaat firmasındaki demir işleri için risk değerlendirme yapılmıştır. Bir risk iş ortamından kaldırıldığında kalan diğer risklerin etki seviyelerinde azalma veya artma olabilir. Bu yüzden sistemi daha güvenli duruma getirmek için sistemdeki tüm risklerin etkileşimleri incelenerek hangi riskin kaldırılması gerektiği belirlenmelidir. Risklerin etkileşimlerinin belirlenebilmesi için bu çalışmada Bayes ağı önerilmiştir. Yöneticiler HTEA, Bayes ağları ve BBH sonuçlarının yetersiz olduğunu belirtmişlerdir. Bu durum uzun dönemde bazı problemlere sebep olabilir. Bu çalışmada bu kısıtlamaları ortadan kaldırmak için matematiksel programlama yaklaşımı önerilmiştir.Occupational safety has become a topic growing the importance in recent times. Risk evaluation, which is an important issue of the occupational safety, is emphasized in the scope of this thesis. Three different methods including failure mode and effects analysis (FMEA), Bayes network and fuzzy cognitive map (FCM) are considered for risk evaluation. Risk evaluation based on FMEA is realized for two different processes in a construction firm. This study considers FMEA based risk evaluation for two processes of the construction firm as the first decision support model (DSM). This study considers FMEA based intuitionistic fuzzy multi-criteria decision making method for plaster tasks related risk evaluation of the construction firm. Priority value of criteria has been defined by utilizing intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process method. The highest risky failure mode has been found by utilizing intuitionistic fuzzy VIKOR. The iron tasks related risk evaluation based on FMEA in a building of the construction firm is realized. This study proposed the possibility degree based TOPSIS method with IT2F numbers as an extension of TOPSIS method for risk evaluation. FCM approach is used for risk evaluation of sheathing tasks in the construction firm as the second DSM. FCM approach is used to analyze the interaction of risks. The judgments of the experts are aggregated using the importance degrees of the experts and the unique judgment is acquired. This group judgment is applied for FCM approach. Bayes network approach is used for risk evaluation of iron tasks in the construction firm as the last DSM. When a risk is eliminated from working environment, the effect levels of the other risks can increase or decrease. Therefore, in order to make the system safer, it is necessary to determine which risk should be removed by considering the interactions of all the risks in the process. In this study, Bayesian network approach is proposed to examine the interactions of the risks. The managers stated that the results of FMEA, Bayes network and FCM are insufficient. This situation can cause some problems in long term. This study proposes a mathematical programming approach to overcome these limitations