İş sağlığı ve güvenliği risk değerlendirme süreci için yeni bir model önerisi: Nötrosofik FMEA

Yıl 2023, , 29 - 44, 21.06.2022

Merve Karamustafa , Selçuk Çebi

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.976297

Öz

İşyerinde var olan ya da dışarıdan gelebilecek tehlikelerin belirlenmesi, bu tehlikelerin riske dönüşmesine yol açan faktörler ile tehlikelerden kaynaklanan risklerin analiz edilerek derecelendirilmesi ve kontrol tedbirlerinin kararlaştırılması amacıyla literatüre önerilmiş birçok çalışma bulunmaktadır. Risk değerlendirme çalışmaları uzmanların öznel yargılarına ve uzmanlık derecelerine bağlı olarak gerçekleşir. Bu nedenle literatürde uzman değerlendirmelerindeki belirsizlikleri ele almak için bulanık mantık temelli çeşitli risk analiz tekniklerinin uygulandığı çalışmalar görülmektedir. Risk değerlendirmesinde genel olarak en olası duruma göre karar verilmektedir. Oysa olası durumlardan ziyade nadiren gerçekleşen sonuçlar da risk değerlendirmesinde kararsızlık yaratmaktadır. Bununla birlikte herhangi bir riske karşı uygulanan önlemler değerlendirilirken ilgili riski ne dereceye kadar önleyebileceğine dair bir değerlendirmenin de yapılmaması diğer bir kararsızlık unsurudur. Bu nedenle bu çalışma kapsamında, risk değerlendirme sürecindeki tutarsızlıkları, öznellikleri ve kararsızlıkları ele almak için nötrosofik küme tabanlı Hata Türleri ve Etkileri Analizi (Failure Mode and Effect Analysis-FMEA) literatüre ilk kez önerilmektedir. Önerilen modelde, FMEA yönteminde kullanılan olasılık, şiddet ve tespit edilebilirlik parametrelerinin tanımlanmasında nötrosofik küme tanımında kullanılan doğruluk (T), karasızlık (I) ve yanlışlık (F) parametrelerine ait üyelik dereceleri kullanılarak bir riske ilişkin uzman değerlendirmesinin farklı boyutları ve riske değerlendirmesine yönelik kararsızlıklar dikkate alınmaktadır. Önerilen yaklaşımda potansiyel hata türleri, hatanın etkisi ve hata türlerinin tespiti için kontrol noktaları belirlenerek bu noktaların koşulları doğruluk derecesi, yanlışlık derecesi ve kararsızlık derecesi dikkate alınarak analiz edilmiştir. FMEA parametrelerine bağlı olarak riskin belirlenmesinde çarpma işlemi yerine Mamdani bulanık çıkarım sistemi kullanılmaktadır. Çalışmada geliştirilen risk değerlendirme yönteminin uygulama adımlarını örneklendirmek amacıyla kimya sektörüne bir uygulama sunulmuştur. Uygulamadan elde edilen sonuçlar klasik FMEA ve Bulanık FMEA sonuçlarıyla kıyaslanarak önerilen yöntemin mevcut yöntemlere göre risk değerlendirmedeki kararsızlıkları ve öznelliğe bağlı belirsizlikleri dikkate almadaki başarısı gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Risk analizi, Nötrosofik Küme Teorisi, FMEA, Bulanık Çıkarım Sistemi, İş Sağlığı ve Güvenliği

A new model for the occupational health and safety risk assessment process: Neutrosophic FMEA

Öz

There are many studies proposed in the literature, conducted in order to determine the hazards that exist in the workplace or that may come from outside, the factors that cause these hazards to turn into risks, and the analysis and rating of the risks arising from the hazards, and to decide on control measures. Risk assessment studies take place depending on the subjective opinion and degrees of expertise of specialists. For this reason, there are studies in the literature in which various risk analysis techniques based on fuzzy logic are applied to address the uncertainties in specialist evaluations. In risk assessment, the decision is generally made according to the most probable situation. But, rare outcomes create uncertainty in the risk assessment. However, when evaluating the measures applied against any risk, not making an assessment about the extent to which it can prevent the related risk is another element of indecision. Therefore, in this study, a neutrophic cluster-based Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) method, includes probability, severity and detectability parameters, is proposed for the first time in the literature to address inconsistencies, subjectivities and indecisions in the risk assessment process. In the proposed method, definition of probability, severity and detectability parameters used in the FMEA method, different dimensions of the specialists assessment of a risks and indecisions regarding the risk assessment are taken into account by using the neutrosophic membership degrees truth (T), indetermancy (I) and falsity (F) parameters. Mamdani fuzzy inference system is used instead of multiplication in determining risk depending on FMEA parameters. In order to illustrate the application steps of the risk assessment method developed in the study, an application was presented to the chemical industry. The results obtained from the application are compared with the classical FMEA and Fuzzy FMEA results. The proposed method is considering the uncertanity and subjectivity-related uncertainties in risk assessment compared to existing methods.

Anahtar Kelimeler

Risk analysis, Neutrosophic set theory, FMEA, Fuzzy inference system, Occupational health and safety

Kaynakça

• 1. Abdelgawad, M., Fayek, A. R., Risk management in the construction industry using combined fuzzy FMEA and fuzzy AHP, Journal of Construction Engineering and Management, 136 (9), 1028–1036. 2010.
• 2. Acuner O., Çebi S., An Effectıve Rısk-Preventıve Model Proposal For Occupatıonal Accıdents At Shıpyards, Brodogradnja/Shipbuilding/Open Access Volume 67 Number 1. 2016.
• 3. Biswas P., Pramanik S., Aggregation of triangular fuzzy neutrosophic set information and its application to multi-attribute decision making, Neutrosophic Sets and Systems, Vol. 12. 2016.
• 4. Bowles, J.B.‚The new SAE FMECA standard‛, Proceedings of the Annual Reliability and Maintainability Symposium, Anaheim, CA, 19-22 January: 48-53. 1998.
• 5. Chen Z., Wu X., Qin J., Risk assessment of an oxygen-enhanced combustor using a structural model based on the FMEA and fuzzy fault tree. Journal of Loss Prevention in the Process Industries 32- 349e357, 2014.
• 6. Dabbagh, R., Yousefi, S., A hybrid decision-making approach based on FCM and MOORA for occupational health and safety risk analysis. Journal of Safety Research. 2019.
• 7. Efe, B., Kurt, M. ve Efe, Ö. F., An integrated intuitionistic fuzzy set and mathematical programming approach for an occupational health and safety policy, Gazi University Journal of Science, 30 (2): 73–95. 2017.
• 8. Fattahi, R. Ve Khalilzadeh, M., Risk evaluation using a novel hybrid method based on FMEA, extended MULTIMOORA, and AHP methods under fuzzy environment. Safety Science, 102, 290-300. 2018.
• 9. Huang, J., Li, Z.S., Liu, H.-C., New approach for failure mode and effect analysis using linguistic distribution assessments and TODIM method. Reliab. Eng. Syst. Saf. 167, 302–309. 2017.
• 10. Ilbahar E., Karasan A., Cebi S., Kahraman C., A novel approach to risk assessment for occupational health and safety using Pythagorean fuzzy AHP & fuzzy inference system Safety Science 103 124–136. 2018.
• 11. Karasan A., Ilbahar E., Cebi S., Kahraman C., A new risk assessment approach: Safety and Critical Effect Analysis (SCEA) and its extension with Pythagorean fuzzy sets Safety Science 108 173–187. 2018.
• 12. Liu, H. C., You, J. X., You, X. Y. ve Shan, M. M., A novel approach for failure mode and effects analysis using combination weighting and fuzzy VIKOR method, Applied Soft Computing Journal, 28: 579–588. 2015.
• 13. Liu, H. C., Li, Z., Song, W., & Su, Q., Failure mode and effect analysis using cloud model theory and PROMETHEE method, IEEE Transactions on Reliability, 66(4), 1058-1072. 2017.
• 14. Liu, H.-C., Wang, L.-E., You, X.-Y., Wu, S.-M., Failure mode and effect analysis with extended grey relational analysis method in cloud setting, Total Qual. Manage. Bus. Excellence 1–23. 2017.
• 15. Maheswaran K., Loganathan T., A Novel Approach for Prioritization of Failure modes in FMEA using MCDM , SSN: 2248-9622 www.ijera.com , Vol. 3, Issue 4, pp.733-739. 2013.
• 16. Mamdani, E. H., Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis. IEEE Trans, on Comp., C-26.syf 1182-1191. 1997.
• 17. Mandal S., Maiti J., Risk Analysis Using FMEA: Fuzzy Similarity Value and Possibility Theory Based Approach, Expert Systems with Applications, 41, 3527-3537, 2014.
• 18. Pluess, D.N., Groso, A., Meyer, T., Expert Judgements In Risk Analysis: A Strategy To Overcome Uncertainties, Chemical Engineering Transactions, 31, 307-312. 2013.
• 19. Pelaez, C.E., Bowles, J.B., Using fuzzy logic for system criticality analysis. In: Reliability and Maintainability Symposium, 1994. Proceedings., Annual. IEEE, syf. 449–455. 1994.
• 20. Özfırat M.P., Bulanık Önceliklendirme Metodu Ve Hata Türü Ve Etkileri Analizini Birleştiren Yeni Bir Risk Analizi Yöntemi, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University Cilt 29, No 4, 755-768, 2014.
• 21. Vahdani, B., Salimi, M. ve Charkhchian, M., A new FMEA method by integrating fuzzy belief structure and TOPSIS to improve risk evaluation process, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 77 (1–4): 357–368. 2015.
• 22. Wang W., Liua X., Qinc Y., A risk evaluation and prioritization method for FMEA with prospect theory and Choquet integral, Safety Science 110, 152–163. 2018.
• 23. Yılmaz M., ve Şenol M.B., İş sağlığı ve güvenliği risk değerlendirme süreci için bulanık çok kriterli bir model ve uygulaması, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 32:1, 77-87, 2017.
• 24. Yousefia S., Alizadeha A., Hayatia J., Bagheryb M., HSE risk prioritization using robust DEA-FMEA approach with undesirable outputs: A study of automotive parts industry in Iran Safety Science 102, 144–158. 2018.
• 25. Yerlikaya M. A., Efe Ö. F., (2016), “İş Güvenliğinde Bulanık Promethee Yöntemiyle Hata Türleri ve Etkilerinin Analizi: Bir İnşaat Firmasında Uygulama”, Güfbed/Gustıj 6 (2): 126-137 ,Ankara.
• 26. Zhu J., Shuai B., Li G., Chin K-S., Wang R., Failure mode and effect analysis using regret theory and PROMETHEE under linguistic neutrosophic context. Journal of Loss Prevention in the Process Industries 64-104048. 2020.
• 27. Turton R., Bailie R., Whiting W., Shaeiwitz J., Bhattacharyya D., Analysis, Synthesis, and Design of Chemical Processes sf.19 . 2012.
• 28. Zeng, J., An, M., Smith, N.J., Application of a fuzzy based decision making methodology to construction project risk assessment. Int. J. Project Manage. 25 (6), 589–600. 2007.
• 29. Mohsen, O., Fereshteh, N., An extended VIKOR method based on entropy measure for the failure modes risk assessment–A case study of the geothermal power plant (GPP)., Saf. Sci., 92: 160-172. 2017.
• 30. Gul, M., Ak, M. F. ve Guneri, A. F., Occupational health and safety risk assessment in hospitals: A case study using two-stage fuzzy multi-criteria approach, Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, 23 (2): 187–202. 2017.
• 31. Sosyal Güvenlik Kurumu İstatistik Yıllığı Sigortalı ve İş Yeri İstatistikleri http://www.sgk.gov.tr/wps/portal/sgk/tr/kurumsal/istatistik/sgk_istatistik_yilliklari Yayın Tarihi: 31.05.2020 Erişim tarihi:04.07.2021.