Comparison of main metal industry sub-business lines from occupational health and safety perspective using CIRITIC and EDAS methods

Abstract

The basic metal industry is one of the most economically important business lines in the manufacturing industry. According to the Social Security Institution (SSI) 2020 data, the basic metal industry in Türkiye is represented by 16 sub-businesses lines. In this study, it is aimed to evaluate the risk levels of the sub-business lines of the basic metal industry class, which is included in the SSI economic activity classification. Occupational Health and Safety data included in the 2020 SSI statistics were used to determine risk levels. The number of employees who have an occupational disease, the number of deaths because of work accidents, the period of temporary incapacity for work (inpatient), the period of temporary incapacity for work (outpatient), and the number of employees who have had a work accident are the criteria selected from these data. In the evaluation made according to these criteria, Multi-Criteria Decision-Making methods were used. Criteria Importance Through Intercriteria Correlation (CRITIC) and Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS) methods were used to determine and classify the importance levels of the criteria determined for 16 sectors. As a result of the analysis, it has been determined that the riskiest sector among the main metal industry sub-business lines is the “Manufacture of basic iron and steel products and ferrous alloys” and the most important criterion is the number of insured persons with occupational diseases.

Keywords

• Base metal industry
• CRITIC
• EDAS
• occupational health and safety

References

1. Akcakanat, O., Aksoy, E., & Teker, T. (2018). CRITIC ve MDL Temelli edas yöntemi ile Tr-61 bölgesi bankalarının performans değerlendirmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1(32), 1-24.
2. Alli, B. O. (2008). Fundamental principles of occupational health and safety Second edition. Geneva, International Labour Organization, 15, 2008.
3. Alp, S., & Engin, T. (2011). Trafik kazalarının nedenleri ve sonuçları arasındaki ilişkinin TOPSİS ve AHP yöntemleri kullanılarak analizi ve değerlendirilmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 19, 65-87.
4. Ayrim, Y., & Can, G.F. (2017). Risk değerlendirmesinde CRITIC metodu ile sektörlerin karşılaştırması. Journal of Turkish Operations Management, 1(1), 67-78.
5. Bakirci, F., Shiraz, S. S., & Sattary, A. (2014). BIST’da demir, çelik metal ana sanayii sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin finansal performans analizi: VZA süper etkinlik ve TOPSIS uygulaması. Ege Akademik Bakış Dergisi, 14(1), 19.
6. Bulgurcu, B. (2019). Çok nitelikli fayda teorisi ile CRITIC yöntem entegrasyonu: Akıllı teknoloji tercih örneği. OPUS International Journal of Society Researches, 13(19), 1930-1957.
7. Can, G. F., & Kargi, S. (2019). Sektörlerin iş sağlığı ve güvenliği yönünden risk seviyelerinin CRITIC-EDAS entegrasyonu ile değerlendirilmesi. Endüstri Mühendisliği, 30(1), 15-31.
8. Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC methods. Computers and Operations Research, 22(7), 763-770.

9. Dogan, H. (2022). Türkiye’nin makroekonomik performansının 2010-2020 yılları için CRITIC temelli aras yöntemi ile değerlendirilmesi. Asya Studies, 6(19), 189-202.
10. Elmas-Atay, S., & Yildirim, S. K. (2022). İş sağlığı ve güvenliği açısından sektörlerin risk düzeylerinin CRITIC tabanlı gri ilişkisel analiz yöntemiyle sıralanması. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (47), 181-193.
11. Eyuboglu, K., & Bayraktar, Y. (2019). Ana metal sanayi alt sektörlerinin finansal performanslarının AHP ve TOPSIS yöntemleri ile değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 2(1), 1-10.
12. Ghorabaee, M. K., Zavadskas, E. K., Olfat, L., & Turskis, Z. (2015). Multi-Criteria inventory classification using a new method of evaluation based on distance from average solution (EDAS), Informatıca, 26(3), 435-451.
13. Jahan, A., Mustapha, F., Sapuan, S. M., Ismail, M. Y., & Bahraminasab, M. (2012). A framework for weighting of criteria in ranking stage of material selection process. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 58, 411-420.
14. Madic, M., & Radovanovic, M. (2015). Ranking of some most commonly used non-traditional machining process using ROV and CRITIC methods. University Politehnica of Bucharest, Scientific Bulletin, Series D., 77(2), 193-204.
15. Maruf, M., & Ozdemir, K. (2021). Türkiye’deki büyükşehirlerin ihracat performanslarının CRITIC ve MAUT yöntemi ile değerlendirilmesi. Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 5(1), 85-99.
16. Omurbek, N., Yildirim, H., Parlar, G., & Karaatli, M. (2021). CRITIC yöntemi ve oyun teorisi bütünleşik yaklaşimi ile hastane performanslarinin değerlendirilmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(1), 539-560.
17. Ozkan, T., & Ag, A. (2021). Corporate sustainability performance assessment: CRITIC-ARAS ıntegrated model. OPUS International Journal of Society Researches, 18(42), 5208-5229.
18. Sadullah, O. (2021). İnsan kaynakları yönetimi (pp. 472-522). İstanbul, Beta Basım. Sengul, U. (2020). BIST 100 de yer alan ana metal sanayi firmalarının veri zarflama analizi ile performans ölçümü. Journal of Life Economics, 7(2), 161-176.
19. SSI, (2020). Social Security Institution, https://www.sgk.gov.tr/, Last accessed on April 12, 2023.
20. Trinkūnienė, E., Podvezko, V., Zavadskas, E. K., Jokšienė, I., Vinogradova, I., & Trinkūnas, V. (2017). Evaluation of quality assurance in contractor contracts by multi-attribute decision-making methods. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 30(1), 1152-1180.
21. TUIK, (2020). Official Website of Türkiye İstatistik Kurumu, https://www.tuik.gov.tr/, Last accessed on April 12, 2023.
22. Ulutas, A. (2017). EDAS yöntemi kullanılarak bir tekstil atölyesi için dikişi makinesi seçimi, İşletme Araştırmaları Dergisi, 9(2), 169-183.
23. Uygurturk, H., & Korkmaz, T. (2012). Finansal performansın TOPSIS çok kriterli karar verme yöntemi ile belirlenmesi: Ana metal sanayi işletmeleri üzerine bir uygulama. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 7(2), 95-115.
24. Vujicic, M. D., Papic, M. Z., & Blagojevic, M. D. (2017). Comparative analysis of objective techniques for criteria weighing in two MCDM methods on example of an air conditioner selection. Tehnika-Menadzment, 67(3), 422-429.
25. Wang, Y. M., & Luo, Y. (2010). Integration of correlations with standart deviations for determining attribute weights in multiple attribute decision making. Mathematical and Computer Modelling, 51(1-2), 1-12.
26. Wu, H. W., Zhen, J., & Zhang, J. (2020). Urban rail transit operation safety evaluation based on an improved CRITIC method and cloud model. Journal of Rail Transport Planning and Management, 16(3), 100206.
27. Yildirim, M., Karakaya, O., & Altan, I. M. (2019). TOPSIS yönteminde maliyet ve karlılık oranlarının kullanılmasıyla finansal performansın ölçümü: Ana metal sanayi sektöründen bir şirket örneği. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 5(3), 170-181.
28. Zardari, N. H, Ahmed, K., Shirazi, S. M. & Yusop, Z. B. (2015). Weighting methods and their effect on multi-criteria decision making model outcomes in water resources management. (pp. 1-166). London, Springer.