Geri Dön

Bina inşaatlarında iş kazalarının sonuçlarının ve etkilerinin makine öğrenmesi ile tahmini ve risk optimizasyonu

Predicting the outcomes and impacts of occupational accidents in building construction utilizing machine learning and risk optimization

  1. Tez No: 980729
  2. Yazar: ÖZGE ALBOĞA IŞIK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERCAN ERDİŞ, DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AYDINLI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İskenderun Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İnşaat sektörü, dünya çapında en fazla iş kazası meydana gelen sektörler arasında yer almaktadır. Bu bağlamda, kazaları önlemek ve çalışma ortamını daha güvenli hale getirmek için paydaşlar arasında iş sağlığı ve güvenliği bilincini yaygınlaştırmak büyük önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında geçmişte bina inşaatlarında yaşanan iş kazalarına ait verilerden yola çıkılarak kazaların kök nedenleri ayrıntılı bir şekilde incelenmiş, inşaat sektöründe meydana gelen iş kazalarının hem sonuçlarının (ilk yardım, yaralanma, ölüm) hem de yol açtığı 13 farklı etkinin (maliyet artışı, iş gücü eksikliği, süre uzaması vb.) ayrı ayrı tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Tez kapsamında ayrıca genetik algoritma optimizasyonu ile risk değerlendirme modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen model ile risklere karşı alınması gereken önlem/önlemler tespit edilerek, fayda-maliyet optimizasyonu yapılmıştır. Çalışmada veri toplama yöntemi olarak iki farklı yaklaşım benimsenmiştir. Yaşanan kazalara ait verilerin toplanması için literatürde yer alan çalışmalardan hareketle tez çalışması özelinde bir anket oluşturulmuştur. Bu sayede elde edilen 203 veri istatistiksel olarak analiz edilmiş ve Python programı kullanılarak makine öğrenmesi algoritmaları aracılığıyla kazaların sonuçlarını ve etkilerini tahmin eden modeller kurulmuştur. Risk değerlendirme modeli için ise literatür ve daha önce yapılmış risk değerlendirme formları dikkate alınarak belirlenen iş kalemleri özelinde örnek risk değerlendirme formları oluşturulmuştur. Daha sonra uzmanlar tarafından çok katlı bina inşaatlarından yola çıkılarak bu iş kalemlerine ait risk puanları hesaplanmıştır. Ardından risk – maliyet optimizasyonu sağlanmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında oluşturulan makine öğrenmesi tahmin modellerine ait başarı metrikleri çalışmada kapsamlı bir şekilde sunulmuş ve literatürde yayınlanan çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucunda, kazaların sonuç ve etkilerinin makine öğrenmesi algoritmaları ile belirli ölçülerde tahmin edilebildiği görülmektedir. Geliştirilen optimizasyon modeli sayesinde de minimum toplam risk puanı ile minimum maliyeti eş zamanlı sağlayacak optimum önlem kombinasyonları sunabilen bir karar destek modeli geliştirilmiştir. Model ile ayrıca fayda-maliyet analizinin, geleneksel risk değerlendirmesi yöntemine kıyasla daha düşük maliyetli olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca çalışmada sektör özelinde yapay zekâ temelli uygulamaların yaygınlaştırılması yönünde öneriler sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

The construction industry is one of the sectors with the highest number of workplace accidents worldwide. In this context, raising awareness of occupational health and safety among stakeholders is crucial to preventing accidents and making the working environment safer. In this thesis, based on data from past workplace accidents in building construction, the root causes of accidents were examined in detail, and the aim was to separately estimate both the consequences (first aid, injury, death) and the 13 different impacts (increased costs, labor shortages, delays, etc.) of workplace accidents in the construction industry. Within the scope of the thesis, a risk assessment model was also developed using genetic algorithm optimization. With the developed model, the necessary measures to be taken against risks were identified, and cost-benefit optimization was performed. Two different approaches were adopted as data collection methods in the study. Based on studies in the literature, a questionnaire was created specifically for this thesis to collect data on accidents that have occurred. The 203 data obtained were statistically analyzed, and models predicting the outcomes and impacts of accidents were established using machine learning algorithms via the Python program. For the risk assessment model, sample risk assessment forms were created for specific work items, considering literature and previously developed risk assessment forms. Subsequently, risk scores for these work items were calculated by experts based on multi-story building constructions. Then, risk-cost optimization was achieved. The success metrics of the machine learning prediction models created in the first phase of the study were comprehensively presented in the study and compared with studies published in the literature. The results of the study show that the consequences and impacts of accidents can be predicted to a certain extent using machine learning algorithms. Thanks to the developed optimization model, a decision support model has been developed that can offer optimal combinations of measures that simultaneously provide minimum total risk score and minimum cost. It was also determined that the model is lower compared to the traditional risk assessment method. In addition, the study offers recommendations for the widespread use of artificial intelligence-based applications specific to the sector.

Benzer Tezler

  1. Yarı otomatik kural tabanlı planlama esaslı iş güvenliği yaklaşımı

    Semi automated rule based planning through safety

    MERVE SEVİM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRKAN EMRE GÜRCANLI

  2. Bina inşaatlarında yüksekte çalışma aşamasında yaşanan iş kazalarının sebepleri ve alınabilecek tedbirler

    Causes of occupational accidents in the phase of working at HEİGHT in building constructions and measures to be taken

    MEHMET ŞAKİR ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mühendislik BilimleriÇukurova Üniversitesi

    İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDAT TÜRKMEN

  3. Bina inşaatlarında iş sağlığı ve güvenliği maliyetlerinin tahmini için bir model önerisi

    A proposed model for estimation of occupational health and safety costs in building construction projects

    MUSTAFA YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RECEP KANIT

  4. Bina yapımında yaşanan kazalar ve bir risk değerlendirme çalışması

    Accidents occuring in building constructions and a risk assesment study

    EMEL HAFIZOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. A. ŞULE ÖZÜEKREN

  5. Betonarme, çelik ve hafif çelik binalarda iş güvenliği risklerinin karşılaştırmalı analizi

    Concrete reinforced,steel and mild steel buildings comparative analysis of job safety risks

    MÜZEYYEN ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRKAN EMRE GÜRCANLI