Gul, Muhammet; Yucesan, Melih; Karci, Coskun

In the production industry, harmony and good management of the workplace environment, production machinery/vehicles, and workers are necessary to carry out production by occupational health and safety (OHS) principles. Therefore, occupational risk assessment (ORA) is crucial for manufacturing-based industries. When deciding on the prioritization of risks in ORA, adding to the analysis “how the parameters defining the risk changes in possible different states in the future” positively affects the soundness of decision-making. Therefore, this study aims to develop a unique ORA model handling future changes in the importance levels of risk parameters in the risk assessment process. To this aim, the concept of stratification and the best-worst method (BWM) are used together to determine the importance weights of the risk parameters in the ORA. In addition, the Bayesian version of BWM considers more than one expert's evaluations without losing information. In a nutshell, an approach called stratified Bayesian BWM (SBBWM) that can be used for further studies has been introduced to the literature. The technique determines the priority scores of each hazard by technique for order preference by similarity to the ideal solution sorting (TOPSIS-Sort) method. Thus, while determining each hazard's priority score and order, the class of this risk has also been determined. The proposed approach evaluated thirty-six risks encountered in manufacturing, storage, handling, and laboratory processes of a flour production facility. Control measures to be taken for each risk were also determined. Methodologically, various scenario analyses and sensitivity studies were conducted to reveal how the results changed in different conditions. The proposed approach provides a more comprehensive procedure for production facilities than traditional methods and avoids the deficiencies of traditional methods.

AtıfScopus18·WoS16·OpenAlex18

İncele

Coşkun Karcı

Sürdürülebilir bir üretim ve ekonomi için işyerlerinde uygun makine, ekipman ve iş gücünün yanı sıra standartlar çerçevesinde iş sağlığı ve güvenliği (İSG) ilkeleri de uygulanmaktadır. Bu nedenle mesleki risk değerlendirmesi (ORA) imalat endüstrileri için önemlidir. ORA 'da risklerin önceliklendirilmesine karar verirken, riski tanımlayan parametrelerin farklı olası durumlarda nasıl değişebileceğini analize eklemek, karar vermenin sağlamlığını olumlu yönde etkiler. Dolayısıyla bu çalışmanın temel motivasyonu, risk parametrelerinin önem düzeylerinde gelecekte meydana gelebilecek değişiklikleri ele alabilecek ve risk değerlendirme sürecindeki belirsizlikleri en aza indirebilecek bir ORA yaklaşımı önermektir. ORA'da risk parametrelerinin önem ağırlıklarının belirlenmesinde en iyi-kötü yöntemiyle (BWM) katmanlaşma kavramı kullanılmaktadır. Ayrıca BWM' nin Bayesyen versiyonu, bilgi kaybını azaltmak amacıyla birden fazla karar verme uzmanının değerlendirmelerini dikkate almak için kullanılır. Özetle, Katmanlı Bayesyen BWM' ye (SBBWM) dayalı bir hesaplama prosedürü izlenmektedir. Bayesyen BWM ve katmanlaşma felsefesinin birleştirilmesi literatürde henüz çalışılmamıştır. Çalışmada her bir tehlikenin öncelik puanları, ideal çözüme yakınlık mantığına göre çalışan, sıralama tabanlı bir MCDM yöntemi olan TOPSIS Sort yöntemi ile belirlenmektedir. Böylece her bir tehlikenin öncelik puanı ve sırası belirlenirken bu riskin sınıfı da tespit edilmiştir. Önerilen yaklaşım, un üretim sürecinin üretim, depolama, işleme ve laboratuvar süreçlerinde karşılaşılan otuz altı riski değerlendirmek için uygulandı. Ayrıca her bir risk için alınacak kontrol tedbirleri de belirlendi. Metodolojik olarak sonuçların farklı koşullarda nasıl değiştiğini ortaya koymak için çeşitli senaryo analizleri ve duyarlılık çalışmaları yapılmıştır. Önerilen yaklaşım, üretim tesisleri için geleneksel yöntemlere göre daha kapsamlı bir prosedür sunması ve geleneksel yöntemlerin eksikliklerini kapatması bu açıdan faydalıdır.