1. Forklift kazalarını önlemek için bir risk algılama sistemi tasarımı ve bir uygulama
- Author
-
Aslan, Ayhan, Erozan, İhsan, and Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Subjects
Fuzzy Logic ,Risk Evaluation ,İş Kazası ,Forklift Güvenliği ,Forklift Safety ,Endüstri ve Endüstri Mühendisliği ,Bulanık Mantık ,Risk Değerlendirme ,Industrial and Industrial Engineering - Abstract
Bu tez çalışmasında forklift kazalarını kaza olmadan önce önlemek için yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Bu yeni yaklaşım iki kısımdan oluşmaktadır. Bunlar; bakım durumu ve operatör durumudur. Sistemin kesin girdileri olarak kullanılan bakım durumu ve operatör durumu, önerilen matematiksel model kullanılarak hesaplanmıştır. Daha sonra hesaplanan bu girdiler bulanık mantık modeli ile bulanık kümelere dönüştürülmüştür. Bulanık mantık modeli, karar vericilerin forkliftlerin olası kaza risklerini algılamalarına, tahmin etmelerine ve değerlendirmelerine yardımcı olmaktadır. Önerilen yaklaşımın performansı bir vaka çalışması ve bir simülasyon çalışması ile test edilmiş ve çalışma sonuçları önerilen yaklaşımın forkliftlerin kaza risklerini önceden algılayabildiğini göstermiştir. Bu yaklaşımın, özellikle uygulayıcılar için, kazalar meydana gelmeden önce kaza risklerini tahmin etmede iyi bir araç olacağı düşünülmektedir., This paper presents a novel approach to prevent the occurrence of forklift accidents. The approach consists of two stages. In the first stage, the crisp inputs of the approach, which are the maintenance status and operator status, are calculated through the proposed mathematical models. Later, the inputs are converted to fuzzy sets through a fuzzy logic model. The fuzzy logic model will help decision-makers to perceive, forecast, and evaluate possible accident risks of forklifts. The performance of the proposed approach was tested with a case study and a simulation study. The results of the studies showed that the proposed approach can perceive forklift accident risks. Especially for practitioners, it is thought that the approach will be a good tool to predict accident risks before accidents occur.
- Published
- 2018