İş Sağlığı Ve Güvenliği Yönetim Sistemlerinde Risklerin Yapay Sinir Ağlarıyla Değerlendirilmesi
Evaluation of Risks of OSH Management System with Artificial Neural Networks
Yazar: Dizdar, Ercüment Neşet; Koçar, Oğuz
Dergi: Academic Platform - Journal of Engineering and Science, Vol. 6 No. 3, 2018
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; OSH Management Systems,Quantitative Risk Assessment,Artificial Neural Networks,Occupational Safety and Health ; İSG Yönetim Sistemleri,Yapay Sinir Ağları,Nicel Risk Değerlendirme,İş Sağlığı ve Güvenliği

İş Sağlığı ve Güvenliğinde karşılaşılabilecek tüm tehlike verisklerin sistematik ve verimli biçimde yönetilmesi, sürecin sürekliiyileştirme yaklaşımı çerçevesinde çözümlenmesi İş Sağlığı ve Güvenliği YönetimSistemleri (İSG-YS) vasıtasıyla olur. Endüstriyel kuruluşlarda muhtemelkazaların insanlara ve çevreye olan zararlarının en aza indirilmesi amacıyla,yüksek seviyede, etkili ve sürekli korumanın sağlanması gerekmektedir. Bubağlamda, kurumların Risk Değerlendirme Metotlarını kullanarak, mümkün olan enyüksek seviyede ki doğrulukla karar vermesi beklenmektedir. İSG-YS’nde, riskdeğerlendirme metotlarından olan nicel yöntemle tehlikeler için üretilen senaryolarda kazaların muhtemelsonucunun meydana gelme sıklıkları düşürülmeye çalışılmaktadır. Bu çalışmada,Yapay Sinir Ağları (YSA) yaklaşımı, Nicel (Kantitatif) Risk Değerlendirmesiolarak İSG-YS’ne destek olacak şekilde tasarlanmıştır. İSG tehlikelerininbulunduğu kurumlardaki kazaların vuku bulma olasılıkları YSA ile ele alınarakyorumlanması için farklı modeller geliştirilmiştir. Geliştirilen modellerinperformansları belirleme katsayısı (R2) ve Karesel Hataların Karekökü(Root Mean Square Error) ölçütleri içinde değerlendirilmiştir. Yapay SinirAğları ile geliştirilen model ile, giriş ve istenilen çıkış değerlerinin tekrartekrar ağa uygulanmasıyla eğitimi gerçekleştirilerek, hataların minimizeedilmesiyle olası kazaların sıklığını öngören öğrenmeler gerçekleştirilmiştir.Bu şekilde, yeni girişlerin kazandığı deneyime göre olası iş kazalarının aylaragöre frekansları tahmin edilerek, üst yönetime güvenilir karar desteğisağlanmıştır.

In the study, different models were developed for interpreting the probabilities of occupational accidents in institutions where severe OSH hazards are present, by taking into account the ANN. The coefficients of the performance determinants (R2) and the Root Mean Square Error of the developed models were evaluated. Models developed with Artificial Neural Networks, training of input and wanted output values by repeatedly applying to the network, learning realized by predicting possible accidents by minimizing faults. In this way, the frequencies of the probable occupational accidents according to the months of the new entries are estimated according to the experiment, and the top management provides reliable decision support.Effective and continuous protection must be provided at a high level in industrial establishments in order to minimize the loss of possible accidents to people and the environment. In this context, institutions are expected to use the “Quantitative Risk Assessment Methodologies” to make decisions with the highest possible accuracy. In the OSH Management Systems, quantitative risk assessments are attempted to reduce the frequencies of possible consequences of the accidents that are scenarios for the hazards. The Artificial Neural Networks (ANN) approach is designed to support the OSH Management System as a Quantitative Risk Assessment.All hazards and risks that may be encountered in Occupational Safety and Health are systematically and efficiently managed, and the process is solved through Occupational Safety and Health Management Systems (OSHMS) within the framework of the continuous improvement approach.