İnşaat sektöründe iş kazalarının tahminlemesi, risk analizi ve kalite evi ile alınacak tedbirlerin önceliklendirilmesi
Prediction of occupational accidents, risk analysis and prioritization of precautions to be taken by house of quality in construction industry
Yazar: ŞURA TOPTANCI
Danışman: PROF. DR. NİHAL ERGİNEL ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ILGIN ACAR
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
İş kazaları istenen düzeyde önlenemeyen karmaşık ve ciddi problemlerdir. Bu tez çalışması kapsamında iş kazalarının veriye dayalı analizi ve tahmini, risk analizi ve alınması gereken tedbirlerin önceliklendirilmesi konuları ele alınmıştır. Bu konular ülkemizde iş kazalarının sık yaşandığı inşaat sektörü üzerinde irdelenmiştir. İş kazalarının analizi ve tahmini için Sosyal Güvenlik Kurumu (SGK)'dan İç Anadolu Bölgesi'ndeki inşaat iş yerlerinde 2013-2017 yıllarında yaşanan iş kazası verileri temin edilmiş, bu verilerin istatistiksel analizleri gerçekleştirilmiş ve kaza şiddeti olan iş günü kaybına ve kaza sonucuna ilişkin tahmin modelleri geliştirilmiştir. İş günü kaybı tahmini için İki Sınıflı Lojistik Regresyon ile Firth, Ridge, Lasso ve Elastik net regresyon modelleri ve kaza sonucu tahmini için Sırasız Çok Sınıflı Lojistik Regresyon ile Ridge, Grup Lasso ve Grup Elastik net regresyon modelleri oluşturulmuştur. Fine-Kinney metodu temelli geliştirilen Aralık Değerli Nötrosofik AHP (ADN-AHP) ve Aralık Değerli Nötrosofik CoCoSo (ADN-CoCoSo) bütünleşik Çok Ölçütlü Karar Verme (ÇÖKV) modeli ile bir çok katlı bina inşaatı projesi için risk analizi çalışması yapılmıştır. Tehlikelerin risk sınıflarının tayininde k-ortalamalar kümeleme yaklaşımından yararlanılmıştır. Çok büyük risk kategorisinde olduğu belirlenen tehlikeler ile alınacak tedbirler Aralık Değerli Nötrosofik Kalite Evi (ADN-Kalite Evi) modelinde ilişkilendirilip tedbirlerin önceliklendirilmesi sağlanmıştır. Bu çalışmada, iş kazalarının tahmini, risk analizi ve alınacak tedbirlerin önceliklendirilmesi için geliştirilen tüm modellerin etkinliği test edilmiş ve iyi sonuçlar elde edilmiştir.

Abstract:
Occupational accidents are complex and serious problems that cannot be prevented at the desired level. The issues of data-driven analysis and prediction of occupational accidents, risk analysis and prioritization of precautions to be taken are considered within the scope of this thesis study. These issues are examined in the construction industry, where occupational accidents occur frequently in our country. Occupational accidents data occurred in construction workplaces in the Central Anatolia Region between 2013-2017 are obtained from the Social Security Institution (SSI) for the analysis and prediction of occupational accidents, statistical analyzes of the data are carried out and prediction models are developed for the working days lost and accident outcome as accident severities. Binary Logistic Regression with Firth, Ridge, Lasso and Elastic net regression models are generated for the prediction of working days lost and Multinomial Logistic Regression with Ridge, Group Lasso and Group Elastic net regression models are generated for the predicton of accident outcome. A risk analysis study is conducted for a multi-storey building construction project with an Interval-Valued Neutrosophic AHP and Interval-Valued Neutrosophic CoCoSo integrated Multi-Criteria Decison Making (MCDM) model, which is developed based on the Fine-Kinney method. K-means clustering approach is utilized to determine the risk classes of hazards. The prioritization of precautions is provided by associating the hazards determined to be in the very high risk category with the precautions to be taken in the Interval-Valued Neutrosophic House of Quality model. In this study, the effectiveness of all the models developed for the prediction of occupational accidents, risk analysis and prioritization of precautions to be taken are tested and good results are revealed.