Development of a machine learning prediction model for construction safety management
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: KERİM KOÇ
Danışman: Aslı Pelin Gürgün
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:İnşaat güvenliği yönetiminin merkezinde inşaat kazaları kavramı yer almaktadır. İnşaat projelerinde iş kazası oranları, güvenlik yönetim sistemlerindeki sürekli iyileştirmelere rağmen çoğu ülkede diğer sektörlerden daha yüksektir. Bu nedenle, iş kazalarının sonuçlarını araştıran çalışmalar son yıllarda araştırmacılar tarafından büyük ilgi görmektedir. Veri toplama ve analiz tekniklerindeki ilerlemeyle birlikte, iş kazalarının olası sonuçlarını tahmin etmek için inşaat güvenliği yönetimi araştırma alanında veriye dayalı modeller önerilebilmektedir. Bu bağlamda, veriye dayalı güvenlik yönetimi uygulamalarını iyileştirmek için çeşitli çıktı değişkenlerini tahmin etmek amacıyla makine öğrenmesi (MÖ) yöntemleri kullanılabilir. Bu çalışmanın temel amacı, iş kazalarını önlemek, ciddi sonuçlarını en aza indirmek ve çalışanların/şirketlerin iş sağlığı ve güvenliği (İSG) ile ilgili koşullarını iyileştirmek amacıyla çeşitli çıktı değişkenlerini tahmin etmek için veriye dayalı bir MÖ platformu geliştirmektir. Bu çalışmadaki amaçlara ulaşabilmek için Sosyal Güvenlik Kurumu'ndan Türkiye'de inşaat sektöründe gerçekleşen yaklaşık 400.000 iş kazasını içeren bir veri seti elde edilmiş ve buna bağlı olarak tahmin modeli geliştirilerek kazalar ve bunlara etki eden faktörler istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Kapsamlı literatür taraması yapılarak çeşitli araştırma boşlukları tespit edilmiş ve bunlar titizlikle ele alınmıştır. Kaza sonucu tahmin çalışmalarının çoğu modellerini gelişmiş ülkelerde toplanan veri setlerine dayalı olarak geliştirirken, bu çalışmada ilk kez Türkiye'de toplanan oldukça büyük bir veri seti kullanılmıştır. Veri seti dikkatli bir biçimde incelenmiş ve literatür taraması ile belirlenen araştırma boşluklarına da dayanarak dört adet tahmin modeli geliştirilmiştir. İlk olarak, inşaatta İSG literatüründe sezgisel optimizasyon algoritmaları ile MÖ yöntemlerini entegre eden bir çalışmaya rastlanmamıştır. Ayrıca, ağaç tabanlı makine öğrenmesi yöntemlerinin inşaat güvenliği yönetimi alanında oldukça iyi performans gösterdiği diğer birçok araştırmacı tarafından belirlenmiş olmasına rağmen ağaç tabanlı makine öğrenmesi yöntemlerinin performansını karşılaştıran hiçbir çalışmaya da rastlanmamıştır. Bununla birlikte, makine öğrenmesi modellerinin temelinde veri ön işleme yatmasına rağmen, önceki çalışmalar kapsamlı bir özellik mühendisliğinin rolünü göz ardı etmiştir. Son olarak, literatürde birçok kaza sonucu tahmin çalışması olmasına rağmen, inşaat çalışanlarının kaza sonrası kalıcı iş görmezlik durumları literatürde yer almamaktadır. Bu nedenle, ilk tahmin modelinde özellik mühendisliği, ağaç tabanlı MÖ yöntemleri ve genetik algoritma entegre edilerek inşaat çalışanlarının iş kazası sonrası olası iş görmezlik durumları araştırılmıştır. İkinci tahmin modeli, zaman serisi verilerini kullanarak iş kazalarının sayısını tahmin etmek için dalgacık dönüşümü ve çeşitli MÖ yöntemlerini birleştirerek inşaat güvenliği yönetimine katkıda bulunmak için geliştirilmiştir. Bu modelin geliştirilmesinin sebebi, iş kazalarının zaman serisi analizlerinin daha önce yapılmamış olmasıdır. Bu nedenle, geçmiş kaza sayılarına dayalı olarak, ulusal ölçekte gelecek iş kazası sayıları kısa vadeli, orta vadeli ve uzun vadeli zaman dilimleri için, yani sırasıyla 1 gün, 7 gün ve 30 gün ilerisi için yüksek doğruluk oranlarıyla tahmin edilmiştir. Buna göre, daha önce literatürde hiç odaklanılmamış özgün bir teorik ve pratik çerçeve geliştirilerek ISG yönetimi için dinamik bir kullanım planı önerilmiştir. Literatür araştırması ayrıca, inşaat güvenliği yönetimi araştırma alanında MÖ yöntemini kullanan mevcut çalışmaların sınırlı olduğunu ve bu çalışmaların genellikle tahmin yapılmadan önce en etkili veri ön işleme adımlarını belirlemek yerine daha çok en uygun MÖ yöntemini seçmeye odaklandığını göstermiştir. Ancak, MÖ modellerini geliştirmek için gereken zamanın çoğu genellikle veri ön işlemeye ayrılmaktadır. Bu nedenle, bu çalışmanın üçüncü modelinde inşaat kazalarının şiddetini tahmin etmek için en iyi senaryoyu belirleyen senaryo bazlı otomatik bir veri ön işleme modeli geliştirilmiştir. Son olarak, kaza sonucu tahminleri ile ilgili inşaat güvenliği yönetimi alanındaki literatürde, yeniden örnekleme teknikleri ve MÖ yöntemlerinin entegre edilerek dengesiz veri kümesiyle başa çıkmaya işaret eden herhangi bir çalışmaya rastlanmamıştır. Ayrıca, Türkiye'de MÖ tabanlı güvenlik yönetimi ile ilgili daha önce gerçekleştirilen çalışmalar, ölümlü ve yaralanmalı kazalara ilişkin kaza sonucu tahminini içermemektedir. Bu nedenle, bu çalışmada geliştirilen son tahmin modelinde, MÖ yöntemlerini ve yeniden örnekleme tekniklerini entegre ederek kaza sonuçlarının (ölümlü ve yaralanmalı) tahminine odaklanılmıştır. Genel olarak, bu çalışma veriye dayalı bir İSG yönetim platformu önermekte ve bu platformun uygulanabilirliğini dört tahmin modeliyle test etmektedir. Bu çalışmada ayrıca, analiz sonuçlarına göre ortaya çıkan bulgulara bağlı ve günümüz veri çağında mevcut proje yönetimi uygulamalarına kolayca uyarlanabilir bir model geliştirerek, inşaat sektörü çalışanlarının hayatlarının kurtarılabileceği vurgulanmaktadır. Sektör profesyonellerinin gelecekteki potansiyel iş kazalarını ve/veya bunların etkilerini tahmin etmek için ve bu modelleri uygulamalarına yardımcı olmak için çeşitli yol haritaları da bu çalışma kapsamında önerilmiştir. Kullanılan veriler, kazaların meydana gelmesinden sonra ilgili kurumlarca zorunlu olarak talep edildiği için, ulusal bir veriye dayalı güvenlik yönetimi modelinin geliştirilmesi ve buna ön ayak olması bu çalışmanın en büyük katkısıdır. Önerilen platform, kazaların beklenmedik ve istenmeyen sonuçlarını azaltma noktasında İSG uzmanları için değerli bir karar verme girdisi olabilecek ve önerilen dört modelle birlikte çeşitli çıktı değişkenlerini tespit etmek için şantiyelerde kullanılabilecektir. Bu çalışmanın sektöre entegrasyonu ile birlikte iş kazalarının bazıları engellenebilecek ve bazı çalışanların hayatları kurtarılabilecektir.