Tekstil sektöründe iş kazalarına neden olan risk faktörlerinin veri madenciliği yöntemleriyle değerlendirilmesi
Evaluation of risk factors causing occupational accidents in the textile sector using data mining methods
Yazar: BÜŞRA TUNÇMAN
Danışman: PROF. DR. TÜLİN GÜNDÜZ ; DOÇ. DR. DUYGU YILMAZ EROĞLU
Bursa Uludağ Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Veri madenciliği = Data mining ; İş kazaları = Occupational accidents

Özet:
Gelişen ve büyüyen iş yerlerinde iş kazaları gün geçtikçe daha kritik bir konu haline gelmektedir. Veri madenciliği, artan iş kazalarına neden olan faktörlerin belirlenmesi ve analiz edilmesinde kullanılabilecek etkili bir yöntemdir. Bu çalışmanın amacı, veri madenciliği yöntemleri kullanılarak tekstil sektöründe iş kazalarının kontrolüne yönelik risk faktörlerinin araştırılması ve analiz edilmesidir. Bu çalışmada 2019-2021 yılları arasında tekstil sektöründe meydana gelen 89.963 iş kazası verisi incelenmiştir. Tahmin sonucuna en çok etki eden özelliklerin sırasıyla kaza sebebi, kaza anında kullanılan araç/metaryel, alt sektör bilgisi ve firma büyüklüğü olduğu görülmüştür. Kaza sonucu yaralanma türlerini tahmin etmek için SVM, Ekstra Ağaçlar, Rastgele Orman, Gradyan Artırma ve XGBoost algoritmaları kullanılmıştır. Veri dengeleme ve parametre optimizasyonu yöntemleri ile algoritmaların tahmin performansı artış göstermiştir. Makro F-skor değeri %70 olarak hesaplanan XGBoost algoritması diğer algoritmalara göre daha iyi performans göstermiştir. SVM algoritması (%69) ve Ekstra Ağaçlar (%68) algoritması, yüksek makro F-skor değerlerine ulaşarak veri setini doğru yorumlayan algoritmalar arasında yer almıştır. Sonuç olarak, veri madenciliği adımlarıyla oluşturulan bir kaza tahmin modelinin, tekstil sektöründe meydana gelebilecek önemli riskleri belirleme konusunda kullanılabileceği anlaşılmıştır.

Abstract:
In developing and growing workplaces, occupational accidents are increasingly becoming a more critical issue with each passing day. Data mining is an effective method that can be used to identify and analyze the factors that cause increased occupational accidents. This study aims to investigate and analyze the risk factors for the control of occupational accidents in the textile sector using data mining methods. In this study, 89.963 occupational accident data that occurred in the textile sector between the years 2019-2021 were examined. It has been seen that the features that have the most effect on the forecast result are cause of accident, material agent, sub-sector, and company size, respectively. SVM, Extra Trees, Random Forest, Gradient Boosting, and XGBoost algorithms have been used for the prediction of accidental injury types. The estimation performance of algorithms has increased with data balancing and parameter optimization methods. The XGBoost algorithm, whose macro F-score value was calculated as 70%, performed better than other algorithms. The SVM algorithm (69%) and Extra Trees (68%) algorithm have been among the algorithms that correctly interpreted the data set by reaching high macro F-score values. As a result, it has been understood that an accident prediction model created by data mining steps can be used to identify significant risks that may occur in the textile industry.