Faaliyet alanları tehlike sınıflarının tespiti için yapay sinir ağları tabanlı bir model önerisi
An artificial neural network based model proposal for the determination of hazard classes in economic activities
Yazar: MESUT AKANER
Danışman: PROF. DR. VEYSEL ÖZDEMİR
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Ekonomik sınıflandırma = Economic classification ; Tehlike = Danger ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; İş güvenliği = Work safety ; İş sağlığı = Occupational health

Özet:
Güvenli ve sağlıklı bir ortamda çalışmak tüm çalışanların en temel hakkıdır.  Bu kapsamda uygun çalışma koşullarının oluşturulması işverenlerin görevi olmakla birlikte çalışma hayatındaki tüm paydaşların görev ve sorumlulukları bulunmaktadır. Ülkemizde 6331 sayılı kanunun yürürlüğe girmesi ile birlikte iş sağlığı ve güvenliğine verilen önem artmış, hazırlanan destekleyici mevzuat ile yeni düzenlemeler getirilmiştir. Bu düzenlemeler, yükümlülükler açısından incelendiğinde, ana belirleyici kriterin faaliyet alanlarının tehlike sınıfları olduğu görülmektedir. Sağlık gözetiminden, risk değerlendirmesine, görevlendirme sürelerinden, eğitim ve idari yaptırımlara kadar iş sağlığı ve güvenliğine yönelik pek çok yükümlülük tehlike sınıflandırmasına göre belirlenmektedir.  Bu durum faaliyet alanları tehlike sınıflarının doğru ve etkin bir yöntemle belirlenmesinin önemini ortaya koymaktadır. 

Halihazırda, Sosyal Güvenlik Kurumu (SGK) istatistikleri ve paydaşların görüşleri doğrultusunda bir komisyon tarafından belirlenen faaliyet alanları tehlike sınıflarına yeni bir bilimsel yaklaşım getirmek, uygulanabilir dinamik bir yapı oluşturmak ve karar mekanizmalarına girdi sağlamak amacıyla yapay zeka sistemlerinden yararlanan bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Hazırlanan modelde SGK iş kazası detaylı verileri kullanılmıştır. Yapay sinir ağları kullanarak iş kazalarını inceleyen sistem kazaya etki eden faktörlerin kazanın şiddetine olan etkisini ortaya koymakta; bu sayede faktörler arası göreceli bir karşılaştırma imkanı sunmaktadır. Çalışma içerisinde bu yöntemle Faaliyet alanı tehlike sınıflandırmaları diğer faktörler ile birlikte incelenmiş, bulunan sonuçlar mevcut yapı ile karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Working in a safe and healthy environment is the most fundamental right of all employees. In this sense, beside duty of  providing proper working conditions by employers, all stakeholders in working life have duties and responsibilities. With the enactment of Law No. 6331 in our country, the significance of occupational health and safety concept has increased and new regulations have been introduced with the supporting legislation. When these regulations are examined in terms of obligations, it is observed that the main determining criterion is the hazard classes of the activities. Details for the most of the occupational health and safety based actions in a range of health surveillance, risk assessment, assignment periods, training and administrative sanctions are determined according to the hazard classification. Thus, it reveals the importance of determining the hazard classes of the business activities with an accurate and effective method.

This study has been carried out using artificial intelligence systems in order to bring a new scientific approach to the hazard classes, which are currently determined by a commission in line with the statistics of the Social Security Institution (SSI) and the opinions of the stakeholders, to create a viable dynamic structure and to provide input to the decision mechanisms. In the model prepared, detailed SSI occupational accident data were used. The system examines occupational accidents by using artificial neural networks and reveals the effect of the factors affecting regarding the severity of accidents; in this way, it provides a relative comparison between the factors. The study examined the hazard classifications of the activities together with other factors, and the results were compared with the existing structure.