Fiziksel İş Yüküne Bağlı Olarak Mola Süresinin Makine Öğrenmesi ile Tahmin Edilmesi
Estimating the amount of energy spent by physiological measurement methods
Yazar: MELİS TÜRKSEVER DAYAL
Danışman: PROF. DR. EMİN KAHYA
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / İnsan ve Makine Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Çalışanların mola sürelerinin tahminlenmesi, iş gücü verimliliğinin arttırılması ve verimli personel yönetiminin gerçekleştirilebilmesi için önemli bir konudur. Bu sürelerin değerlendirilmesi çalışma ortamındaki ve çalışandaki dinamiklere bağlı olarak değişkenlik göstermektedir. Ancak genel olarak çalışanların günlük mola süreleri işveren ve iş kanununu belirlediği çerçeve içerisinde olmaktadır. Bu tez çalışmasında, çalışanların fizyolojik ölçümleri, algıladıkları subjektif efor ve ergonomik risk değerlendirme skorları dikkate alınarak, makine öğrenmesi modelleri aracılığıyla mevcut mola sürelerinin yeterliliğinin tespiti ve gerekli olan mola sürelerinin tahminlenmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda farklı zorluk düzeyine sahip üretim bölümlerindeki işleri gerçekleştiren 110 çalışandan; 30 dakikalık çalışma süresince akıllı saat ve akıllı saate ait uygulama kullanılarak, KAF (Kandaki Atış Frekansı) ve enerji tüketim (Kcal) değerleri ile pulsmetre aracılığı ile kandaki oksijen düzeyi (SpO₂) değerleri alınmıştır. Çalışanların, ergonomik açıdan karşılaştıkları fiziksel iş yüklerini tespit etmek amacıyla, ergonomik risk değerlendirme yöntemlerinden REBA yöntemi ile ölçümler gerçekleştirilmiştir. Çalışanların yaptıkları işte algıladıkları subjektif eforu ölçmek için ise Revize Borg Skalası ile zorlanma düzeyleri alınmıştır. Çalışma anında alınan bu veriler, kişinin mesai içerisinde yaptığı iş süresince harcadığı eforu ve zorlanma derecesine dair bilgileri göstermektedir. Mola süresinin hesaplanabilmesi için çalışanların dinlenme anında harcadıkları enerji (Kcal) ve KAF değerleri de ölçülerek kaydedilmiştir. 110 farklı iş ve çalışandan alınan veriler ışığında oluşturulan farklı makine öğrenmesi modellerine göre hafif – orta – ağır iş gruplarında yapılması gereken yeni mola süreleri sırasıyla; 21,42 dk, 21,52 dk ve 22,87 dk olarak tespit edilerek; mevcut 15 dakikalık mola süresinin çalışma sonuçlarına göre yeniden düzenlenmesi önerilmiştir.

Abstract:
Estimating employees' break times is crucial for increasing workforce productivity and achieving efficient personnel management. The evaluation of these periods varies depending on the dynamics of the work environment and the employees. However, generally, employees' daily break times fall within the framework determined by the employer and labor laws. In this thesis, machine learning models are employed to determine the adequacy of existing break times and predict the necessary break times by considering employees' physiological measurements, perceived subjective effort, and ergonomic risk assessment scores. In this context, data were collected from 110 employees performing tasks in production departments with different levels of difficulty. During a 30-minute working period, values of Heart Rate (HR) and energy consumption (Kcal) were obtained using a smartwatch and its application, along with blood oxygen level (SpO₂) values via a pulse oximeter. These data were included in the dataset as employees' physiological evaluations during work. To identify the physical workload from an ergonomic perspective, measurements were conducted using the Rapid Entire Body Assessment (REBA) method. Additionally, perceived subjective effort levels were measured using the Modified Borg Scale. These data collected during work reflect the effort and stress levels expended by the individual during working hours. However, to calculate break times, basal metabolism data during rest periods are also necessary. Therefore, energy expenditure (Kcal) and HR values during rest periods were measured and recorded.
Based on the data obtained from 110 different tasks and employees, new break times for light, moderate, and heavy work groups were determined using various machine learning models as 21.42 mins, 21.52 mins, and 22.87 mins, respectively. It is recommended to reconsider the currently implemented 15-minute break time based on the results of this study.