Ulusal iş kazaları verisinden karar destek sistemi oluşturmada makine öğrenmesi yaklaşımı

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: FÜSUN RECAL

Danışman: Tufan Demirel

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Her gün meydana gelen iş kazaları sonucu çalışanlar yaralanmakta, çalışamaz hale gelmekte ve hatta yaşamlarını kaybetmektedirler. İş kazalarının ülkelerin toplum yaşamları üzerindeki psikolojik ve yaşamsal etkileri yanı sıra ülke refahını etkileyen ekonomik sonuçları da literatürde yer almaktadır. Artan iş kazalarının önlenmesi için mevzuat çıkarma atılımlarına ek olarak İSG alanında daha geniş araştırma çalışmalarına ihtiyaç bulunmaktadır. İş kazalarının önlenmesinde doğru kararlar alınabilmesi için, iş kazalarının oluşumundaki etkenlerin belirlenmesi ve karar alıcılara sunulması önemli bir rol oynamaktadır. Bu etkenlerin belirlenmesinde kullanılabilecek en önemli kaynaklardan birisi ulusal çapta toplanan iş kazaları verisidir. Ancak, kazaları tanımlayan çok sayıda parametre ile birlikte toplanan veri boyutunun her geçen gün büyümesi, geleneksel istatistiksel yöntemlerin hesaplama yükünü arttırmış ve analizlerin uygulanmasını zorlaştırmıştır. Bu sebeple, büyük veri analizinde veri madenciliği adı altında disiplinlerarası bir alanda toplanan bazı teknikler, geleneksel istatistiksel yöntemlere güçlü bir alternatif oluşturmaktadır. Bu tez çalışmanın amacı, karmaşık yapıdaki ulusal iş kazası ham verisini, iş kazalarını önlemede etkili karar alıcılara sunmak için bir karar destek sistemine dönüştürmektir. Önerilen yöntemde, kazanın şiddeti üzerinde etkili faktörlerin makine öğrenmesi ile belirlenmesi ve belirlenen faktörlerin oluşturduğu kaza zincirlerinin birliktelik kural çıkarımı yöntemi ile ortaya çıkarılması olmak üzere iki aşamalı bir veri madenciliği yöntemi geliştirilmiştir. Önerilen yöntem, 2013-2017 yılları arasında Türkiye'de meydana gelen 187.910 kazadan oluşan ulusal kaza veri setini kullanan bir uygulama ile geliştirilmiştir. Önerilen yöntemin uygulamasında aynı veri seti 4 farklı ikili şiddet sınıflandırması kullanılarak analiz edilmiş ve bu şiddet sınıflandırmalarını içeren toplam 316.557 kaza zinciri ortaya çıkarılmıştır. Ortaya çıkan kaza zincirlerinin oluşturduğu karar destek sistemi, hem ulusal düzeyde faaliyetlerin belirlenmesinde hem de işyerlerinde gerçekleştirilen risk değerlendirme çalışmaları esnasında karar alıcılara yol gösterici olacaktır. Ulusal veritabanına yeni kazalar eklendikçe de, önerilen yöntemin tekrarı ile, karar destek sistemi mevcut koşulları yansıtan bir şekilde karar vericilere sunulabilir.