Konfeksiyon Üretim Sistemlerinde Ergonomik Güvenlik Performansının Değerlendirilmesi: Bulanık AHP-TOPSİS Tabanlı Entegre Karar modeli

Öz

Bu çalışma, yoğun emek gerektiren konfeksiyon üretim süreçlerinde çalışan sağlığını doğrudan etkileyen ergonomik güvenlik performansı faktörlerini belirlemeyi ve bu faktörlerin önem düzeylerini analiz etmeyi amaçlamaktadır. Araştırma kapsamında; çalışma duruşu, iş istasyonu tasarımı, tekrarlı hareket seviyesi ve çalışma ortamı parametreleri, karar verme sürecindeki belirsizlikleri yönetmek amacıyla Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (Bulanık AHP) ve Bulanık TOPSIS yöntemleri kullanılarak incelenmiştir. Bulanık AHP sonuçlarına göre, ergonomik güvenlik performansı üzerinde en belirleyici kriter %40 ağırlıkla çalışma duruşu olarak saptanmıştır. Bu temel faktörü sırasıyla iş istasyonu tasarımı (%30), tekrarlı hareketler (%20) ve çalışma ortamı (%10) takip etmektedir. 3.5 ile 8.5 puan arasında değişen performans skalasında, en yüksek güvenlik değerine (8.5) ancak ideal duruş ve minimum tekrarlı hareketin birleştiği optimize edilmiş koşullarda ulaşılabilmektedir. Analizlerin ortaya koyduğu en kritik etkileşim bulgusu ise, iş istasyonu tasarım kalitesi 5 puanın altına düştüğünde, çalışma duruşu ne kadar iyileştirilirse iyileştirilsin genel performansın 7 puan barajını aşamadığıdır. Sonuç olarak araştırma, konfeksiyon sektöründe güvenli çalışma koşullarının tesisi için iyileştirme önceliğinin fiziksel ergonomiye (postür ve tasarım) verilmesi gerektiğini bilimsel verilerle kanıtlamaktadır. Geliştirilen entegre bulanık model, üretim sistemlerinde risklerin değerlendirilmesi ve çalışma ortamlarının iyileştirilmesinde yöneticiler için etkili bir karar destek mekanizması sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Ergonomi
• Konfeksiyon Üretimi
• Bulanık AHP
• Bulanık TOPSIS
• Çok Kriterli Karar Verme (MCDM)
• Güvenlik Performansı

Evaluation of Ergonomic Safety Performance in Apparel Manufacturing Systems: An Integrated Decision Model Based on Fuzzy AHP-TOPSIS

Öz

Despite the high prevalence of musculoskeletal disorders in the apparel industry, no integrated fuzzy decision-support framework has been developed to simultaneously evaluate the interacting effects of postural, workstation, repetitive motion, and environmental factors on ergonomic safety performance. This study aims to identify and evaluate the ergonomic safety performance factors that directly affect worker health in labor-intensive garment manufacturing processes and to analyze the importance levels of these factors. Within the scope of the research, work posture, workstation design, repetitive motion levels, and work environment parameters were examined using the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (Fuzzy AHP) and Fuzzy TOPSIS methods to manage uncertainties in the decision-making process. The Fuzzy AHP results indicate that, the most decisive criterion affecting ergonomic safety performance was identified as work posture, with a weight of 40%. This primary factor is followed, in order, by workstation design (30%), repetitive movements (20%), and the work environment (10%). On a performance scale ranging from 3.5 to 8.5 points, the highest safety value (8.5) can only be achieved under optimized conditions where ideal posture and minimal repetitive movements are combined. The analyses further revealed that is that when workstation design quality falls below 5 points, overall performance cannot exceed the 7-point threshold no matter how much the work posture is improved. In conclusion, the research indicates that, in the apparel industry, the priority for improvements to establish safe working conditions should be given to improvements in physical ergonomics (posture and design). The developed integrated fuzzy model enables the assessment of risks and working conditions in production systems.

Anahtar Kelimeler

• Ergonomics
• Apparel Manufacturing
• Fuzzy AHP
• Fuzzy TOPSIS
• Multi-Criteria Decision Making (MCDM)
• Safety Performance

Kaynakça

1. Ali, M. H., Hasan, M., Ahad, A., Redoy, R. A., Islam, M. J., Amin, M. A., Koushik, M. A., Joy, R. A., & Shahriar, M. (2026). Functional sewing workstation design by analyzing male Bangladeshi anthropometric measurement in the ready‐made garment industry. Public Health Challenges, 5.
2. Bafail, O., & Alamoudi, M. (2025). Prioritizing worker-related factors of safety climate using fuzzy DEMATEL analysis. Systems, 13(5), 383.
3. Dianat, I., Kord, M., Yahyazade, P., Karimi, M. A., & Stedmon, A. W. (2015). Association of individual and work-related risk factors with musculoskeletal symptoms among Iranian sewing machine operators. Applied Ergonomics, 51, 180–188.
4. Dul, J., & Neumann, W. P. (2009). Ergonomics contributions to company strategies. Applied Ergonomics, 40(4), 745–752.
5. Gündüz, Ç., & Gündüz, G. Ş. (2019). Supplier selection under fuzzy environment. Textile and Apparel, 29(4), 344–352.
6. Hasan, M., Rima, J. H., Jannat, H., Jisan, M. Y. A., Nayem, M., & Mithu, M. M. U. (2026). Assessment of work‐related musculoskeletal disorders and ergonomic risk factors among RMG workers using REBA and NMQ: A public health study in Savar and Gazipur, Bangladesh. Public Health Challenges, 5.
7. Hossain, M. D., Aftab, A., Al Imam, M. H., Mahmud, I., Chowdhury, I. A., Kabir, R. I., & Sarker, M. (2018). Prevalence of work related musculoskeletal disorders (WMSDs) and ergonomic risk assessment among readymade garment workers of Bangladesh: A cross sectional study. PLOS ONE, 13(7), e0200122.
8. Joomjee, R., Raksilp, M., Turnbull, N., Kongmant, R., Jeamwatthanachai, W., & Chuppawa, W. (2026). Integrating ergonomic risk assessment with the hierarchy of controls among informal sewing workers in rural Thailand. Healthcare, 14.

9. Kaergaard, A., & Andersen, J. H. (2000). Musculoskeletal disorders of the neck and shoulders in female sewing machine operators: Prevalence, incidence, and prognosis. Occupational and Environmental Medicine, 57(8), 528–534.
10. Kahraman, C., Onar, S. C., & Oztaysi, B. (2015). Fuzzy multi-criteria decision making: A literature review. International Journal of Computational Intelligence Systems, 8(4), 637–666.
11. Karuppiah, K., Sankaranarayanan, B., & Ali, S. M. (2022). A fuzzy ANP–DEMATEL model on faulty behavior risks: Implications for improving safety in the workplace. International Journal of Occupational Safety and Ergonomics, 28(2), 923–940.
12. Kolge, R., Somatkar, A., Deshmukh, M., Hadole, K., & Ahire, H. (2026). Ergonomic design and analysis of workstations in manufacturing industries for enhanced safety and productivity. International Research Journal of Innovation in Science and Technology.
13. Luna, W. E. A., Hess, P. C., & Gravina, N. E. (2026). Evaluation of artificial-intelligence-enhanced video feedback to improve manufacturing workers' ergonomic postural behavior: A preliminary investigation. Journal of Applied Behavior Analysis, 59(1), e70049.
14. Punnett, L., & Wegman, D. H. (2004). Work-related musculoskeletal disorders: The epidemiologic evidence and the debate. Journal of Electromyography and Kinesiology, 14(1), 13–23.
15. Wang, P. C., Rempel, D. M., Harrison, R. J., Chan, J., & Ritz, B. R. (2007). Work-organisational and personal factors associated with upper body musculoskeletal disorders among sewing machine operators. Occupational and Environmental Medicine, 64(12), 806–813.
16. Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338–353.