A PROPOSAL FOR A NOVEL ANALYTICAL RISK IDENTIFICATION METHOD FOR INDUSTRIAL PURPOSES

Öz

One of the most substantial steps in Risk Analysis is the determination of risks in the system which is being considered. In situations where; the system in question has been in service for a long time or malfunctions and hazards have been monitored and recorded by experienced operators and risk analysis specialists, potential risks can be mostly identified most of the time. However in cases where systems are newly designed, newly comissioned or adequate information as to the operational background is missing, uncertainity about possible risks is encountered. This study aims to devise an analytical method to identify the risks, when information and experience on the system is not available. In this context, primarily; mechanical, electrical, chemical, thermal etc. effects coming from the surrounding systems on the system under scrutiny, are determined. Then, interfaces between effects and the system and properties of interfces and the system are layed out. Consequently possible risks are found out from the combinations of effect, interface and system properties. This study proposes to devise a systematical risk identification method, taking in to consideration all the effect-interface-system possibilities, nevertheless does not mean to discard the need for utilizing statistical information, rather provides support for the risk analyzer using past information. The proposed method is used in a sample application, comprising a single axes robot arm which transfers a plastic drum containing a hazardous liquid chemical from a conveyor line to another.

Anahtar Kelimeler

• Analytical Risk Identification,Effect Properties,Risk Identification Risk Combinations,Industrial

ENDÜSTRİYEL AMAÇLI YENİ BİR ANALİTİK RİSK TANIMLAMA YÖNTEMİ ÖNERİSİ

Öz

Risk analizi çalışmalarının en önemli adımlarından birisi, incelenen sistemlerde hangi tür risklerin ortaya çıkabileceğinin belirlenmesidir. İncelenen sistemlerin uzun süredir çalışmakta olduğu, bu süreçte meydana gelen arıza ya da tehlike yaratan durumların gözlemlenerek kayıt altına alındığı, tecrübeli kullanıcıların ve uzman risk analizcilerinin geçmiş deneyimlerinden faydalanılabildiği durumlarda potansiyel riskler büyük ölçüde belirlenebilmektedir. Ancak yeni tasarlanan, yeni kullanılmaya başlanan ya da geçmiş kullanım sürecine ilişkin yeterli bilgi elde edilemeyen sistemlerde oluşabilecek risk türleriyle ilgili belirsizlikler oluşmaktadır. Bu çalışma, oluşabilecek riskler hakkında yeterli bilgi ve tecrübenin olmadığı durumlarda, olası risklerin tanımlanabilmesi için analitik bir yöntem geliştirilmesini amaçlamaktadır. Bu kapsamda ilk olarak; incelenecek sisteme çevre sistemlerden gelebilecek mekanik, elektriksel, kimyasal, ısıl, vd. etkiler ve özellikleri tespit edilmekte, bir sonraki adımda çevre sistemler ile oluşturduğu ara yüzler ve bu ara yüzlere ait özellikler, daha sonra da sistemin içinde bulunduğu mekanik, elektriksel, kimyasal, ısıl, vd. durumlar belirlenmektedir. Son olarak sistemin maruz kaldığı etkiler, ara yüz özellikleri ve içinde bulunduğu durum arasındaki etkileşimler bir risk belirleme matrisi üzerinde eşleştirilerek meydana gelebilecek riskler tanımlanmaktadır. Önerilen yaklaşım, sistemin çalıştığı proses adımları için tüm olasılıkları dikkate alarak sistematik bir risk belirleme yöntemi oluşturmayı amaçlamakta ancak geçmiş dönemler için yapılan araştırma çalışmalarından, iş güvenliği uzmanlık bilgisi ve tecrübesinden yararlanma gerekliliğini ortadan kaldırmamakta, tasarımcı ya da kullanıcıya, risklerin belirlenmesi için destek sağlamaktadır. Çalışmada önerilen yaklaşım örnek olarak bir eksenli bir robotun, tehlikeli kimyasal içeren plastik bidonları bir taşıma hattından diğerine aktarma prosesine uygulanmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Analitik risk tanımlama,etki özellikleri,risk tanımlama,risk kombinasyonları,sistem

Kaynakça

1. Karwowski W. & Mital A., 1986. Potential applications of fuzzy sets in industrial safety engineerıng. Fuzzy Sets and Systems., 19, 105–120.
2. McCauley-Bell M.S.P., Badiru A.B., 1992. A fuzzy linguistics model for job related injury risk assessment. Computers and Industrial Engineering, 23(1–4), 209–212.
3. McCauley-Bell MSP, Crumpton L., 1997. A fuzzy linguistic model for the prediction of carpal tunnel syndrome risks in an occupational environment. Ergonomics, 40(8), 790– 799.
4. Maiti J., & Bhattacherjee A., 1999. Evaluation of risk of occupational injuries among underground coal mine workers through multinomial logit analysis. Journal of Safety Reserachs, 30(2), 93– 101.
5. Sii, H.S., Ruxton T., Wang J.A. 2001. Fuzzy-logic-based approach to qualitative safety modelling for marine systems. Reliability Engineering and System Safety, 73(1), 19–34.
6. Pokoradi L. 2002. Fuzzy logic-based risk assessment. AARMS, 1(1), 63–73.
7. Markowski A.S.M., & Mannan S., 2008. Fuzzy risk matrix. Journal of Hazardous Materials, 159(1), 152–157.
8. Gurcanli G.E., & Mungen U., 2009. An occupational safety risk analysis method at construction sites using fuzzy sets. International Journal of Industrial Ergonomics, 39(2), 371–387.

9. Jeong K-S, Lee K-W, Lim H-K. 2010. Risk assessment on hazards for decommissioning safety of a nuclear facility. Annals of Nuclear Energy, 37(12), 1751–1762.
10. Nieto–Morote A, Ruz-Vila F. A., 2011. Fuzzy approach to construction project risk assessment. International Journal of Project Management, 29(2), 220–231.
11. Beriha G.S., Patnaik B., Mahapatra S.S., et al., 2010. Assessment of safety performance in Indian industries using fuzzy approach. Expert Systems with Applications, 39(3), 3311–3323.
12. Samantra, C., Datta, S., Mahapatra, S.S., 2017. Analysis of occupational helath hazards and associated risks in fuzzy environment: a case research in an Indian underground coal mine., International Journal of Injury Control and Safety Promotion, 24(3), 311-327.
13. Karakhan, A. A., & Gambatese, J. A. 2017. Identification, quantification, and classification of potential safety risk for sustainable construction in the United States. Journal of Construction Engineering and Management, 143(7).