Bu çalışma, üretim sektöründe İş Sağlığı ve Güvenliği (İSG) kapsamında giyilebilir teknolojilerin önceliklendirilmesine yönelik hem teknik performansı hem de iş gücü entegrasyonunu ele alan yenilikçi bir çerçeve geliştirmektedir. Çalışmanın amacı, İlk olarak, güvenlik etkisi, maliyet etkinliği, güvenilirlik, eğitim kolaylığı ve çalışanların benimsenmesi gibi giyilebilir teknolojilerin benimsenmesini ve etkinliğini etkileyen temel kriterleri belirlemek; ikinci olarak ise İnsan Kaynakları (İK) uygulayıcıları, paydaşlar ve İSG yöneticilerinin teknolojileri değerlendirmesini ve seçmesini destekleyen yapılandırılmış bir karar verme yaklaşımı oluşturmaktır. Fuzzy DEMATEL metodolojisi ile kriterler arasındaki nedensel ilişkileri analiz ederken, PROMETHEE metodolojisi alternatifleri sıralamada kullanılmıştır. Önceliklendirme süreci için Gaz Algılama Sensörleri, Yorgunluk İzleme Bantları, Akıllı Kasklar ve Dış İskeletler gibi giyilebilir teknoloji alternatifleri bir simülasyon olarak seçilmiş olup, bu alternatifler çeşitli kullanım alanları ve zorlukları yansıtmaktadır. Çalışma, maliyet etkinliği ve güvenlik etkisinin en etkili faktörler olduğunu ortaya koymaktadır. Bulgular, Gaz Algılama Sensörleri'nin, üstün güvenlik ve güvenilirlik performansı nedeniyle en üst sırada yer aldığını, ardından Yorgunluk İzleme Bantları ve Akıllı Kasklar'ın geldiğini, Dış İskeletler'in ise maliyet ve eğitim zorlukları nedeniyle en alt sırada yer aldığını göstermektedir. Çalışma, teknik çözümleri iş gücü hazırlığı ile uyumlu hale getirmeye vurgu yaparak, çalışanların teknolojiyi benimsemesi ve hedefe yönelik eğitim programlarının geliştirilmesi gibi karar vericilere yönelik uygulanabilir öneriler sunmaktadır. Teknoloji Kabul Modeli'ne (TAM) dayanan çalışma, benimseme davranışını açıklamak için insan odaklı kriterlerle teknik değerlendirmeyi birleştirmekte ve diğer sektörlerde iş yeri güvenliğini artırmayı hedefleyen ölçeklenebilir, pratik bir karar verme çerçevesi sunmaktadır.
İş Sağlığı ve Güvenliği (İSG) Giyilebilir Teknolojiler Üretim Sektörü İnsan Kaynakları Stratejileri
This study develops a novel framework for prioritizing wearable technologies in Occupational Health and Safety (OHS) within the manufacturing sector, addressing both technical performance and workforce integration. The purpose of the framework is twofold: first, to identify the key criteria influencing the adoption and effectiveness of wearable technologies, such as safety impact, cost-effectiveness, reliability, ease of training, and employee adoption; and second, to create a structured decision-making approach that supports HR practitioners, stakeholders, and OHS managers in evaluating and selecting technologies. By integrating Fuzzy DEMATEL to analyze causal relationships among criteria and PROMETHEE to rank alternatives, the study reveals that cost-effectiveness and safety impact are the most influential drivers. The wearable technology alternatives, including Gas Detection Sensors, Fatigue-Monitoring Bands, Smart Helmets, and Exoskeletons, were selected as a simulation for the prioritization process, reflecting a diverse set of use cases and challenges. The findings highlight Gas Detection Sensors as the top-ranked technology due to their superior safety and reliability performance, followed by Fatigue-Monitoring Bands and Smart Helmets, while Exoskeletons rank lowest due to cost and training challenges. This framework emphasizes the alignment of technical solutions with workforce readiness, providing actionable insights for decision-makers, including strategies for enhancing employee adoption and targeted training programs. Grounded in the Technology Acceptance Model (TAM) to explain adoption behavior, the study bridges technical evaluation with human-centric criteria, offering a scalable, practical decision-making framework applicable to other industries aiming to enhance workplace safety through wearable technologies.
Occupational Health and Safety (OHS) Wearable Technologies Manufacturing Sector Human Resource Strategies
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Fuzzy Computation, Business Administration |
Journal Section | Makaleler |
Authors | |
Early Pub Date | September 13, 2025 |
Publication Date | September 19, 2025 |
Submission Date | February 26, 2025 |
Acceptance Date | April 24, 2025 |
Published in Issue | Year 2025 Volume: 9 Issue: 3 |
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.