İş sağlığı ve güvenliğinde sinirsel bulanık mantık yaklaşımı kullanılarak risk değerlendirmesi
Occupational health and safety risk assessment using a neuro fuzzy approach
Yazar: MUHAMMET FATİH AK
Danışman: PROF. DR. ALİ FUAT GÜNERİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / İş Güvenliği ve Sağlığı Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
İş sağlığı ve güvenliği (İSG) iş kazalarının kabul edilebilir en düşük seviyeye indirgemeyi amaçlayan geçmişi insanlık tarihi ile paralel olan bir kavramdır. İşçinin sağlık, güvenlik ve refahı İSG kapsamındadır. İnsanoğlu geçmişten günümüze hayatını idame ettirebilmek adına iş yapmak mecburiyetinde kalmıştır. Yapılacak işler yapısı ve yerleşkesi itibariyle belirli veya belirsiz riskler barındırmaktadır. İSG temelinde bu risklerin minimum seviyede kalması için alınması gereken aksiyonları araştırmaktadır. Türkiye'de sağlık sektöründeki en büyük işveren grubu olan hastaneler, kimyasal, biyolojik, fiziksel, ergonomik ve psikososyal riskler olarak sınıflandırılan önemli tehlikelerle karşı karşıya kalmaktadır. Türkiye hızlı bir ekonomik büyüme göstermesine rağmen, sağlık endüstrisinde İSG uygulamaları istenilen seviyeden uzaktır. Bu nedenle, çalışma, sağlık personeli ve sağlık sistemi için riskleri belirlemeyi ve değerlendirmeyi, sağlık hizmetlerinin planlanmasına katkıda bulunmayı ve düzenlemeleri geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu araştırmanın sonucunda ortaya çıkan risk grupları, sonuçlar ve tespit edilişi, iş sağlığı ve güvenliği risk değerlendirmesini oluşturmaktadır. Türkiye'de büyük ölçekli yataklı sağlık işletmesi kategorisinde bir hastanede karar verme sürecinde tehlike türlerinin derecelendirmesini sağlayan çok kriterli sinirsel bulanık mantık yaklaşımı kullanılarak bir vaka çalışması yapılmıştır. Sinirsel bulanık mantık yaklaşımı bulanık mantık ve yapay sinir ağlarının nümerik verilerden doğrusal olmayan haritalama yapma, öğrenme yeteneği ve paralel çalışma gibi özelliklerinden faydalanarak birleştirmeyi böylelikle çalışmanın daha tutarlı ve klasik risk değerlendirme yöntemlerinden daha kapsamlı ve etkin bir metod sunmayı amaçlamaktadır. Hata kare ortalamaları karekökü ve ortalama hata karesi göstergelerince sinirsel bulanık mantığın risk değerlendirmesinde daha iyi sonuçlar verdiği ortaya konulmuştur. Sonuçlar, gözlenen hastanenin tüm sistemindeki en önemli risk grubunun fiziksel risk grubunun olduğunu, bunun da kendi içinde elektrik, yangın ve diğer acil durum etmenlerinden kaynaklandığı tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda her bir risk grubu için bölüm ve sistem bazında risk dereceleri belirlenmiş ve gerekli tedbirler, iyileştirmeye açık alanlar sunulmuştur.

Abstract:
Occupational health and safety (OHS) history dates back to ancient human history ever. Mankind date was obliged to do business in order to sustain life. Occupational Health and Safety (OHS) is a basis to reduce occupational accidents in an acceptable level, and it covers employee health, safety, and welfare in the workplaces. Hospitals as the largest employer group in healthcare industry in Turkey face major hazards categorized as chemical, biological, physical, ergonomic, and psychosocial risks. Although Turkey demonstrates rapid economic growth, OHS practices have not been fully put into practice, and necessary attention has not been paid to the health industry. For this reason, this paper aims to assess risks for health staff, contribute for planning of health services, and enhance regulations. A case study was carried out in a leading hospital in Turkey using neuro fuzzy approach, which provides more consistency in decision-making process and gives an appropriate ranking of hazard types. Neuro-fuzzy approach is a combination of advantages of artificial neural networks and fuzzy logic. It gives more appropriate and comprehensive risk assessment in OHS. The root mean squared error and the mean squared error estimators indicate that neuro fuzzy risk assessment gives better results in risk assessment. The obtained results show that the most important risk group in the entire system of the observed hospital is the physical risk group which is caused by electricity, fire and emergency factors. After all the neuro fuzzy approach is applied for ranking of risk types in each department of the hospital the necessary control measures for each department and for a whole system is presented.