Akademik Veri Yönetim Sistemi
Gül M. (Yürütücü), Yücesan M.
TÜBİTAK Projesi, 2022 - 2023
Üretim
endüstrisinde, üretimin iş sağlığı ve güvenliği ilkelerine göre yapılabilmesi
için işyeri ortamının, üretim makine/araçlarının ve işçilerin uyumu ve iyi
yönetimi gereklidir. Bu nedenle mesleki risk değerlendirmesi, üretime dayalı
endüstriler için çok önemlidir. Mesleki risk değerlendirmesinde risklerin
önceliklendirilmesi ile ilgili karar verilirken, riski tanımlayan
parametrelerin olası farklı durumlarda (gelecekte ortaya çıkacak farklı
koşullar altında) nasıl değişeceğinin analize eklenmesi karar vermenin
sağlamlığını olumlu yönde etki edecektir. Bu nedenle, risk parametrelerinin
önem düzeylerinde ileride oluşabilecek değişimleri ele alacak biçimde ve risk
değerlendirme sürecinde ortaya çıkacak belirsizlikleri en aza indirebilecek
özgün bir mesleki risk değerlendirme yaklaşımının geliştirilmesi bu projenin
temel motivasyonudur. Belirtilen bu dinamik durumu yaklaşıma uyarlayabilmek
için katmanlaşma ve bu felsefenin çok kriterli karar verme (ÇKKV) ile
bütünleşmesiyle ortaya çıkan katmanlı ÇKKV’den faydalanılacaktır. Önemli bir
ÇKKV metodu olan en iyi-en kötü yöntemi ile katmanlaşma kavramı mesleki risk
değerlendirmesinde kullanılan risk parametrelerinin önem ağırlıklarının
belirlenmesinde kullanılacaktır. Ayrıca, birden fazla karar verici uzmanın
değerlendirmelerinin bilgi kaybını azaltarak bir araya getirilip
değerlendirilmesi için BWM’nin Bayesyen versiyonunun kullanılması
planlanmaktadır. Özetle bu proje çalışmasında katmanlı Bayesyen BWM’ye dayalı
bir hesaplama prosedürü izlenecektir. Hem Bayesyen BWM hem de katmanlaşma
felsefesinin birleştirilmesi, yazarların bilgisi dahilinde henüz
çalışılmamıştır. Bu proje çalışmasında her bir tehlikenin öncelik skorlarının
literatürden farklı olarak ideal çözüme yakınlık mantığına göre çalışan TOPSIS
ÇKKV yöntemi ile belirlenmesi planlanmaktadır. Ayrıca TOPSIS yönteminin
sınıflandırma yapmasını sağlayan TOPSIS Sort versiyonunun kullanılması
planlanmaktadır. Böylece her bir tehlikenin öncelik skoru ve sırası tespit
edilirken aynı zamanda bu tehlikenin sınıfı da belirlenmiş olacaktır. Bu
bağlamda “çok tehlikeli, tehlikeli, orta, az tehlikeli ve tehlikesiz” şeklinde
5 sınıfa her bir tehlikenin atanması gerçekleştirilecektir. Projede ele alınan
problem için 6 farklı risk parametresi belirlenmiştir. Literatürde yaygın
olarak ele alınan ve üretim endüstrisinde KOBİ’lerin yaygın olarak kullandığı
klasik metotlar genellikle 2 ya da 3 parametre içermektedir. Bu parametrelerin
önem ağırlıklarını etkileyen 7 farklı durum ele alınmıştır. Risk
parametrelerinin önem ağırlıklarının hesaplanması için çalışmanın başlangıç
safhasında belirlenen 7 durumun geçiş olasılıklarının hesaplanması
gerekmektedir. Burada katmanların ağ yapısının Bayes ağı ile oluşturulması
planlanmaktadır. Karar verici uzmanlar tarafından risk parametrelerinin her bir
durum için ikili olarak değerlendirilmesinde bilgi kaybını azaltan ve grup
kararına olanak sağlayan Bayesyen BWM kullanılacak ve katmanlaşma ile
birleştirilecektir. Bu sayede literatüre daha sonraki çalışmalar için
kullanılabilecek katmanlı Bayesyen BWM adında bir yaklaşım kazandırılması
amaçlanmaktadır. Her bir tehlikenin risk parametrelerine göre
değerlendirilmesinde katmanlı Bayesyen BWM ile TOPSIS Sort birlikte
kullanılacaktır. Bu sayede her bir tehlikenin risk sınıfı tespit edilecektir.
Belirlenen risk sınıfına göre alınması gereken kontrol önleminin türü ve
önceliği de belirlenmesi amaçlanmaktadır. Oluşturulan özgün mesleki risk
değerlendirme yaklaşımı ile üretim tesislerinde uygulanmakta olan geleneksel
metotların dezavantajlı yönlerinin iyileştirmesi amaçlanmaktadır. Önerilen
yaklaşım tüm üretim tesislerinde uygulanabilir olması ve hatta diğer endüstri
kollarına adapte edilebilir olması planlanmaktadır.