Geri Dön

Action selection via weighted TOPSIS method based on fuzzy Fine Kinney risk analysis for gas plant

Bir gaz tesisi için bulanık Fine Kinney risk analizine dayalı ağırlıklı TOPSIS yöntemiyle aksiyon seçimi

  1. Tez No: 713221
  2. Yazar: BAHAR DOĞAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT OTURAKÇI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Adana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

İşletmelerin iş kazası ve meslek hastalığına sebebiyet verecek tehlikeleri önceden belirleyerek gerekli önlemlerin alınmasını sağladığı için risk analizinin büyük bir önemi vardır. Risk analizi yöntemlerinden uygulamada yaygın olarak kullanılanı Fine Kinney yöntemidir. Bu tez çalışmasında orta ölçekli bir gaz dolum tesisinde gerçekleşen tehlikeler tanımlanmış ve uzman ekip tarafından bu tehlikelerin risk puanları Fine Kinney risk analiz yöntemine göre belirlenmiştir. Ancak klasik Fine Kinney risk analiz yönteminde skala değerlerinin farklı kombinasyonlarında aynı risk önem seviyesinin elde edilmesinden ve risk analizinde uygulama yapılan firmanın özelliklerinin dikkate alınmamasına sebep olmasından dolayı Fuzzy Fine Kinney risk analizi kullanılarak tehlikeler değerledirilmiş ve en kritik tehlikeler belirlenmiştir. Fuzzy Fine Kinney risk analizi sonucunda belirlenen kritik tehlikeler için aksiyon planları tanımlanmıştır. İşgücü ve/veya bütçe gerektiren aksiyonlar arasından tehlikeler ile olan ilişkileri dikkate alınarak TOPSIS yöntemi ile aksiyon seçimi gerçekleştirilmiştir. TOPSIS yöntemi uygulanırken tehlikelerin etki ettiği grupların önem seviyeleri AHP ile belirlenmiş ve bu AHP ağırlıkları da TOPSIS yöntemine yansıtılarak aksiyonlar belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Risk analysis is of great importance as it ensures that the necessary measures are taken by predetermining the hazards that may cause work accidents and occupational diseases. The most widely used risk analysis method in practice is the Fine Kinney method. In this thesis, the hazards occurring in a medium-sized gas filling facility were defined and the risk scores of these hazards were determined by the expert team according to the Fine Kinney risk analysis method. However, since the same risk significance level is obtained in different combinations of scale values in the classical Fine Kinney risk analysis method and the characteristics of the company applied in the risk analysis are not taken into account, the hazards were evaluated using Fuzzy Fine Kinney risk analysis and the most critical hazards were determined. Action plans are defined for critical hazards determined as a result of Fuzzy Fine Kinney risk analysis. Among the actions that require labor and/or budget, the action selection was made with the TOPSIS method, taking into account their relationship with the hazards. While applying the TOPSIS method, the importance levels of the groups affected by the hazards were determined by AHP and these AHP weights were reflected in the TOPSIS method and actions were determined.

Benzer Tezler

  1. Modelling prefrontal cortex functions by using neural networks

    Korteks işlevlerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi

    GÜLAY KAPLAN BÜYÜKAKSOY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

    YRD. DOÇ. DR. NESLİHAN ŞENGÖR

  2. Afet yönetiminde lojistik depo seçimi ve bir uygulama

    Logistic warehouse location selection in disaster management and an application

    HİLAL TEMİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BERK AYVAZ

  3. Machine learning based decision-making model for on-site subcontractor performance management

    İnşaat sahasında alt yüklenici performans yönetimi için makine öğrenimi tabanlı karar verme modeli

    YUNUS BAŞARAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEYNEP IŞIK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HANDE ALADAĞ

  4. Bulut tabanlı coğrafi bilgi sistemleri ile deprem yıkıntı atıklarının depolanması için bir yer seçimi modelinin geliştirilmesi

    Developing a site selection model for landfilling earthquake demolition waste using cloud based geographic information systems

    MUHAMMED YAHYA BIYIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED OĞUZHAN METE

  5. Bulanık PID kontrolörleri için birleştirme operatörüne dayalı yeni bir öz-ayarlama yöntemi tasarımı

    A novel self-tuning method based on aggregation operator for fuzzy PID controllers

    ÇAĞRI GÜZAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL