Amasra taşkömürü işletmesinde iş kazalarının incelenmesi
Investigation of ocupational accidents in Amasra hard coal enterprise
Yazar: BİLAL ALTINDİŞ
Danışman: DOÇ. DR. FATİH BAYRAM
Afyon Kocatepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Maden Mühendisliği ve Madencilik = Mining Engineering and Mining
Dizin: Kömür madenciliği = Coal mining ; Veri madenciliği = Data mining ; Yer altı kömür madenleri = Underground coal mines ; İş kazaları = Occupational accidents

Özet:
Günümüzde endüstrinin her kolunda olduğu gibi, madencilikte de gerek verimlilik gerekse iş güvenliği alanlarında çok sayıda veri toplanabilmektedir. Toplanan bu verilerin işletmeler için yararlı bilgiler haline getirilmesi gittikçe önem arz etmektedir. Verilerin işlenmesi ve işlenen verilerden faydalı bilgilerin çıkarılmasında veri madenciliği oldukça faydalıdır.
Bu tez çalışmasında, Türkiye Taşkömürü Kurumu Amasra Taşkömürü İşletmesinde 2010-2021 yılları arasında meydana gelen yaralanmalı iş kazaları verilerinin veri madenciliğiyle incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, ilgili yıllara ait yaralanmalı kaza verileri işletme veri tabanından alınmış ve çalışmaya uygun biçimde düzenlenmiştir. Değerlendirme aşamasında ZeroR, J48 Karar Ağacı, k En Yakın Komşuluk, Yapay Sinir Ağları, Naive Bayes, Destekçi Vektör Makine ve Rassal Orman veri madenciliği algoritmaları kullanılmıştır. Bu algoritmaların uygulanması, açık kaynak kodlu bir uygulama olan WEKA programı ile yapılmıştır. Bu sonuçlara göre, işletme için kaza verilerini en iyi sınıflandıran ve tahmin eden algoritmalar tespit edilmeye çalışılmıştır. Farklı test yöntemlerine göre k En Yakın Komşuluk ve Destekçi Vektör Makine algoritmaları sınıflandırma ve tahmin çalışmalarında başarılı bulunmuştur. Çalışmanın önemli aşamalarından biri de birliktelik kuralları madenciliğiyle, kaza kökeninde etkili olan öz niteliklerin ve alt sınıfların belirlenmesi çalışmasıdır. Böylece, işletmede meydana gelen kazaların yerleri ve kök nedenleri konusunda daha detaylı bilgiler elde edilmiştir. Apriori ve Tahminci Apriori uygulamaları sonucunda kaza yerlerine göre meydana gelen iş kazalarında kök nedenlerin işçilerin deneyimleri, vardiyadaki çalışma saati ve çalışan görevi olduğu ortaya konulmuştur. Bunun yanında, vardiya saati, kaza sebebi, aylık üretim ve aylık yevmiye değişkenlerinin de etkili oldukları tespit edilmiştir. Bu tespitler ışığında işletmeye yönelik öneriler sıralanmıştır.

Abstract:
Nowadays, as in every branch of industry, a large amount of data can be collected in mining, both in productivity and occupational safety. It is increasingly essential to transform this data into useful information for enterprises. Data mining is very useful in processing and extracting useful information from the processed data.
This thesis aims to analyze the data of occupational accidents with injuries between 2010 and 2021 in Amasra Hard Coal Enterprise of Turkish Hard Coal Corporation by data mining. For this purpose, the injured accident data for the relevant years were taken from the enterprise database and organized in a way suitable for the study. ZeroR, J48 Decision Tree, k Nearest Neighborhood, Artificial Neural Networks, Naive Bayes, Support Vector Machine, and Random Forest data mining algorithms were used in the evaluation phase. These algorithms were applied with the WEKA program, an open-source application. According to these results, it was tried to determine the algorithms that best classify and predict accident data for the enterprise. According to different test methods, k Nearest Neighborhood and Support Vector Machine algorithms succeeded in classification and prediction. One of the critical phases of the study is the determination of the attributes and subclasses that are effective in the origin of accidents by association rules mining. Thus, more detailed information was obtained about the locations and root causes of the accidents that occurred in the enterprise. As a result of Apriori and Predictive Apriori applications, it was revealed that the root causes of occupational accidents according to the accident locations are the experience of the workers, the working hours in the shift, and the worker position. In addition, shift hours, accident cause, monthly production, and monthly wage variables were also influential. Given these results, recommendations for the enterprise are listed.