Investigation of Sectoral Occupational Accidents in terms of Artificial Intelligence Technologies and Expert System Applications within the Scope of Occupational Health and Safety

Öz

Artificial Intelligence Technologies and Expert System Applications change and generally improve the way work is done in different business sectors, the work patterns of organizations and companies, and the level of job satisfaction of employees. Artificial intelligence products created by world-renowned technology companies, combined with occupational health and safety practices that are becoming more and more important day by day, appear as applications that employers are satisfied and appreciated by the business world and approved by employees in different sectors. Such technologies and practices are used to prevent occupational accidents and occupational diseases that may occur in working life. Every preventable occupational accident or occupational disease has a positive impact on different fields, sectors, employers, employees, institutions and countries in many ways. These positive effects support employers in avoiding job losses, employees in working in a comfortable and safe environment and creating a sense of trust in employees, institutions in the formation and development of occupational safety culture, and our country in the positive development and progress of our country's economy. In this study, sectoral occupational accidents within the scope of occupational health and safety are analyzed in terms of artificial intelligence technologies and expert system applications, the effects of such technologies and applications on working life are mentioned, information about what needs to be done is given and various suggestions are presented to be used in solving the problems related to the subject.

Anahtar Kelimeler

• Technology
• Artificial Intelligence
• Occupational Accidents
• Occupational Health
• Occupational Safety

Proje Numarası

FYL-2024-11372 ID numaralı Yüksek Lisans Projesi

İş Sağlığı ve Güvenliği Kapsamında Sektörel İş Kazalarının Yapay Zekâ Teknolojileri ve Uzman Sistem Uygulamaları Yönünden İncelenmesi

Öz

Yapay Zekâ Teknolojileri ve Uzman Sistem Uygulamaları, farklı iş sektörlerinde işlerin yapılış şekillerini, kurumların ve firmaların iş düzenlerini ve çalışan kişilerin işten tatmin olma seviyelerini değiştirmekte ve genel olarak iyileştirmektedir. Dünya çapında bilinen teknoloji firmalarının oluşturduğu yapay zekâ ürünleri, gün geçtikçe önemi artan iş sağlığı ve güvenliği uygulamaları ile birleştiğinde gerek işverenlerin memnun kaldığı ve iş dünyasının takdir ettiği gerekse farklı sektörlerde çalışanların onay verdiği uygulamalar olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu tür teknolojiler ve uygulamalar, çalışma hayatında yaşanabilecek iş kazalarının ve meslek hastalıklarının önlenebilmesinde kullanılmaktadır. Önlenebilen her iş kazasının veya meslek hastalığının farklı sektörlere, işverenlere, çalışanlara, kurumlara ve ülkelere birçok açıdan olumlu etkisi bulunmaktadır. Bu olumlu etkiler; işverenler açısından iş kaybının yaşanmamasına, çalışanlar açısından rahat ve güvenli bir ortamda çalışmalarına ve çalışanlarda güven duygusu oluşmasına, kurumlar açısından iş güvenliği kültürünün oluşmasına ve gelişmesine, ülkemiz açısından ise ülke ekonomimizin olumlu bir şekilde gelişmesine ve ilerleyebilmesine destek olmaktadır. Bu çalışmada, iş sağlığı ve güvenliği kapsamında sektörel iş kazaları, yapay zekâ teknolojileri ve uzman sistem uygulamaları yönünden incelenmiş, bu tür teknolojilerin ve uygulamaların çalışma hayatına olan etkilerinden bahsedilmiş, yapılması gerekenlerle ilgili bilgiler verilmiş ve konuyla ilgili problemlerin çözümünde kullanılmak üzere çeşitli öneriler sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

• Teknoloji
• Yapay Zeka
• İş Kazaları
• İş Sağlığı
• İş Güvenliği

Destekleyen Kurum

Marmara Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi (BAPKO)

Proje Numarası

FYL-2024-11372 ID numaralı Yüksek Lisans Projesi

Etik Beyan

"İş Sağlığı ve Güvenliği Kapsamında Sektörel İş Kazalarının Yapay Zeka Teknolojileri ve Uzman Sistem Uygulamaları Yönünden İncelenmesi" başlıklı bu derleme çalışmasını baştan sona kadar tez ve proje danışmanım olan Sayın Prof. Dr. Yahya BOZKURT ‘un sorumluluğunda tamamladığımı, bu çalışmanın özgün bir çalışma olduğunu, çalışmanın hazırlık, veri toplama, analiz ve bilgilerin sunumu olmak üzere tüm aşamalarında tüm bilgi, belge, değerlendirme ve sonuçları bilimsel etik ilke ve ahlak kurallarına uygun davrandığımı, bu çalışma kapsamında elde edilmeyen tüm veri ve bilgiler için kaynak gösterdiğimi/atıf yaptığımı ve bu kaynaklara kaynakçada eksiksiz olarak yer verdiğimi, kullanılan verilerde herhangi bir değişiklik yapmadığımı, verileri/örnekleri kendim topladığımı, toplanan, yorumlanan, değerlendirilen ve incelenen verilerin, belgelerin, tabloların, şekillerin vb. ilgili bilgilerin ve sonuçların yazım kurallarına uygun olarak hazırlandığını, tüm bu çalışmaların sadece derleme çalışması kapsamında paylaşıldığını, bu derleme çalışmasının Marmara Üniversitesi tarafından kullanılan “Bilimsel İntihal Tespit Programı” ile tarandığını ve hiçbir şekilde “intihal içermediğini” beyan eder, aksinin ortaya çıkması durumunda her türlü yasal sonucu kabul ettiğimi beyan ederim.

Teşekkür

FYL-2024-11372 ID numaralı Yüksek Lisans projesi kapsamında sağladığı destekten dolayı Marmara Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimine (BAPKO) şükranlarımızı sunarız.

Kaynakça

1. Abbass, H.A. (2001). “MBO: Marriage in honey bees optimisation: A haplometrosis polygynous swarming approach”, In Proceedings of the Congress on Evolutionary Computation—CEC, 27–30 May, (pp. 207–214). Seoul, Korea.
2. Abdechiri, M., Meybodi, M.R., & Bahrami, H. (2013). “Gases Brownian Motion Optimization: An Algorithm For Optimization (GBMO).” Applied Software Computational, Volume 13, Issue 5, May 2013, Pages 2932-2946. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2012.03.068 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1568494612001834
3. Adair, C., & Briggs, S. A. (1993). The concept and application of expert systems in the field of microbiological safety. Journal of Industrial Microbiology, 12, 263-267.
4. Agarwal, M., & Goel, S. (2014). Expert system and it's requirement engineering process. IEEE International Conference on Recent Advances and Innovations in Engineering (ICRAIE-2014), May 09-11, 2014, Jaipur, India. https://ieeexplore.ieee.org/document/6909306
5. Akan, E., & Dalbay, N. (2015). Lojistik Sektöründe Kalite ve İş Sağlığı-Güvenliği Yönetim Sistemleri: Bir Araştırma. Beykoz Akademi Dergisi, 3(1), 21-66. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/949559
6. Akar, Ö. (2021). İş Sağlığı ve Güvenliği Alanında Yapay Zekâ Uygulamaları. 1. Uluslararası Yapay Zekâ ve Veri Bilimi Kongresi, Online Congress, Proceeding Book, 244-249. İzmir Kâtip Çelebi University, İzmir, Türkiye. https://acikerisim.ikcu.edu.tr/yayinaea/yapay%20zeka_62c3e6a2b9dd5.pdf
7. Akman, S. (2024). Yapay Zekâ Tabanlı İSG Analizleri ile İş Güvenliği Kültürünün Arttırılması, TMMOB Makine Mühendisleri Odası İzmir Şubesi, 411. Bülten, İzmir. https://bulten.mmoizmir.org/bultenler/411/yapay-zeka-tabanli-isg-analizleri-ile-is-guvenligi-kulturunun-arttirilmasi (Çalışma içerisindeki intenseye teknolojisi ile ilgili alıntılanmış görüntüler, sadece eğitim amaçlı alıntılanmış intenseye firmasının görüntüleridir ve yukarıda paylaşılan internet sitesinden alıntılanmıştır. TİSK ve TİSK MCV, Intenseye iş birliğiyle hayata geçirilen İSG Teknolojilerini Yaygınlaştırma Projesi kapsamında 2022 yılında başlatılan “Türkiye’nin Sıfır Kazaya Yolculuğu” Projesi ile İSG Raporu olarak sunulan bilgiler ve görüntüler çalışmada kullanılmış ve alıntılanmıştır. Konuyla ilgili gerekli olabilecek tüm atıflar çalışma içerisinde paylaşılmıştır). Intenseye Inc. Intenseye GmbH, New York, USA, 2025. http://www.intenseye.com
8. Alaeddinoğlu, M. F., Sincar, S., & Naralan, A. (2015). İş Sağlığı ve Güvenliğinde Risk Analizi ve Değerlendirmesi İçin Geliştirilmiş Bir Karar Destek Sistemi (Yapay Sinir Ağı)-Atatürk Üniversitesi Örneği. Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 30(2), 275–292. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/211151

9. Allahverdi, N. (2002). Uzman Sistemler Bir Yapay Zekâ Uygulaması, Atlas Yayın Dağıtım, Atlas Akademik Yayıncılık, Ankara. ISBN: 975-6574-10-0. https://www.nobelyayin.com/uzman-sistemler-bir-yapay-zeka-uygulamasi-2127.html
10. Amazon, (2020). Amazon Tarafından Kullanılan Teslimat Aracı. https://www.amazon.com/Amazon-Prime-Air/b?ie=UTF8&node= 8037720011
11. Amiri, M., Ardeshir, A., & Fazel Zarandi, M. H. (2017). Fuzzy probabilistic expert system for occupational hazard assessment in construction. Safety Science, 93, 16–28. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2016.11.008 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925753516304970?via%3Dihub
12. ASBÜ, (2017). İş Sağlığı ve Güvenliği (İSG) Nedir. https://isg.asbu.edu.tr/tr/isg-nedir
13. Atabey, (2019). İş Kazası Örnekleri. https://volkanatabey.com.tr/is-kazasi-ornekleri/
14. Atalay, F. (2015). The History of the Coal Mining İndustryand Mining Accidents in the World and Turkey.Turkish Thoracic Journal, 16(1): 5-8.
15. Ateş, D. (2008). Industrial revolution: Impetus behind the globalization process. Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi 2008; 31-48. https://doaj.org/article/05e60fd48d7546b4bdaee2029e8fd163
16. Auyong, H., Zailani, S., & Surienty, L. (2011). Safety and health management in logistics: literature review and future research. Journal of System and Management Sciences, 1(3), 9-20. ISSN 1816-6075 (Print), 1818-0523 (Online) https://www.aasmr.org/jsms/Vol1/No%203/JSMS_Vol1_No3_2.pdf
17. Ayan, B., Taşçı, S., & Köksal, E. B. M. (2024). İş Sağlığı ve Güvenliği Alanında Kullanılan Yapay Zekâ Teknolojilerine İlişkin İnceleme. Çalışma İlişkileri Dergisi, 15(2), 20-33. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3984369
18. Ayanoğlu, C.C., & Kurt, M. (2019). Metal Sektöründe Veri Madenciliği Yöntemleri ile Bir İş Kazası Tahmin Modeli Önerisi. Ergonomi, 2(2), 78–87. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/763288
19. Ayhan, B. U., & Tokdemir, O. B. (2019). Safety assessment in megaprojects using artificial intelligence. Safety Science, 118, 273–287. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925753519304941
20. Aylak, B. L., Oral, O., & Yazıcı, K., (2021). Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Lojistik Sektöründe Kullanımı. El-Cezerî Fen ve Mühendislik Dergisi, Cilt: 8, No: 1, 2021 (74-93), ISSN:2148-3736. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1224333 (Qopius bilgisayarla görme örneği-Qopius ile görselleştirilmiş raf görüntüsü. https://www.qopius.com/technology, https://www.qopius.com/).
21. Azadeh, A., Fam, I. M., Khoshnoud, M., & Nikafrouz, M. (2008). Design and implementation of a fuzzy expert system for performance assessment of an integrated health, safety, environment (HSE) and ergonomics system: The case of a gas refinery. Information Sciences, 178(22), 4280–4300. https://doi.org/10.1016/j.ins.2008.06.026 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0020025508002557
22. Azadeh, A., Rouzbahman, M., Saberi, M., & Valianpour, F. (2014). An adaptive algorithm for assessment of operators with job security and HSEE indicators. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 31, 26–40. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2014.05.004 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0950423014000783
23. Bakan, İ., & Şekkeli, Z. H. (2017). Lojistik yönetimi. Beta Yayıncılık, İstanbul. ISBN: 9786052420195.
24. Baker, C., Morris, A., Ferguson, D., Thayer, S., Whittaker, W., Omohundro, Z., ... & Thrun, S. (2004). A campaign in autonomous mine mapping. IEEE International Conference on Robotics and Automation (Vol. 2, sayfa. 2004-2009). https://www.ri.cmu.edu/pub_files/pub4/baker_christopher_2004_1/baker_christopher_2004_1.pdf
25. Baron, P., Brázda, P., Dobránsky, J., & Kočiško, M. (2012). Expert system approach to safety management. WIT Transactions on Information and Communication Technologies, 44, 77-88. https://www.witpress.com/elibrary/wit-transactions-on-information-and-communication-technologies/44/23932
26. Başak, H., Şahin İ., & Gülen, M. (2008). İnsansız Hava Aracı Kazalarının Önlenmesi İçin Uzman Sisteme Dayalı Risk Yönetimi Modeli. Teknoloji, 11(3), 187–200. https://www.researchgate.net/publication/348976748_Insansiz_hava_araci_kazalarinin_onlenmesi_icin_uzman_sistemedayali_risk_yonetim_modeli
27. Baylan, Ö. Ü. M. & Karaçevirgen, Ö. G. T. (2019). Lojistik Sektöründe İş Sağlığı ve Güvenliği: Türkiye Örneği. II. Uluslararası Kahramanmaraş Yönetim, Ekonomi ve Siyaset Kongresi, s.184-202 Kahramanmaraş.
28. Beriha, G. S., Patnaik, B., Mahapatra, S. S., & Padhee, S. (2012). Assessment of safety performance in Indian industries using fuzzy approach. Expert Systems with Applications, 39(3), 3311–3323. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.09.018 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417411013273
29. Bozkurt, Y., & Naycı, G. (2021). Metal Sektöründe Meydana Gelen İş Kazalarında Cinsiyet Faktörü. Akademik Yaklaşımlar Dergisi, 12(1), 174-191. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1594326
30. Bulut, M., & Başoğlu, B. (2017). Kısa Dönem Elektrik Talep Tahminleri İçin Yapay Sinir Ağları ve Uzman Sistemler Tabanlı Hibrid Tahmin Sistemi Geliştirilmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 32(2), 575-583. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/316487
31. Caner Akın, G., Duman, İ., & Alkan, Ü. (2021). İnşaat Sektöründe İş Kazalarının Yapay Sinir Ağı ile Değerlendirilmesi: İstanbul İlinde Bir Örnek Uygulama. Ergonomi, 4(3), 162-167, 2021. e-ISSN: 2651-4877 https://doi.org/10.33439/ergonomi.989974 https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/1953085
32. Cengiz, Ö., & Akşit, İ. (2023). Türkiye Lojistik Sektöründe İş Sağlığı ve Güvenliğinin Önemi: İş Kazası ve İstihdam Verileri Üzerine Bir Değerlendirme. Beykoz Akademi Dergisi, 2023; 11(1), 198-215 DOI: 10.14514/beykozad.1235755 https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2894803
33. Ceylan, H. (2014). Türkiye’de İnşaat Sektöründe Meydana Gelen İş Kazalarının Analizi. International Journal of Engineering Research and Development, 6(1), 1-6. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/353743
34. Che, C., Hu, H., Zhao, X., Li, S. & Lin, Q. (2023). Advancing cancer document classification with random forest. Academic Journal of Science and Technology, 8(1), 278-280. https://doi.org/10.54097/ajst.v8i1.14333
35. Corpus Sigorta, (2023). İş Sağlığı ve Güvenliği Alanında Yapay Zekâ Etkisi. https://corpussigorta.com.tr/blog/is-dunyasi/is-sagligi-ve-guvenligi-alaninda-yapay-zeka-etkisi-281
36. ÇASGEM, (2024). Geleceğin İş Sağlığı ve Güvenliği: Yapay Zekâ ile Yeni Yaklaşımlar Konferansı. https://casgem.gov.tr/haberler/gelecegin-%C4%B1s-sagligi-ve-guvenligi-yapay-zeka-ile-yeni-yaklasimlar-konferansi-1/
37. ÇSGB, (2025a). İş Kazaları. https://guvenliinsaat.csgb.gov.tr/sektor-hakkinda/is-kazalari/
38. ÇSGB, (2025b). İnşaat Sektöründe İş Sağlığı ve Güvenliği. https://guvenliinsaat.csgb.gov.tr/
39. Demir, E. (2009). Metal iş kolunda meydana gelen iş kaza¬ları ve iş kazalarının oluşturduğu, kayıpların ekonomik yön¬den analizi. Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezDetay.jsp?id=X00c4nPgd38QltmRupCHoA&no=5_fNXxEnrtSkW2kd1thwFw
40. Diemert, S. & Weber, J. H. (2023). Can Large Language Models assist in Hazard Analysis? Arxiv, s. 1-13. https://arxiv.org/pdf/2303.15473
41. Ekmekçi, İ., & Ekmekçi, A.B. (2020). “Endüstri 4.0 ve İş Sağlığı ve Güvenliğinde Yeni Teknolojiler: İSG 4.0”. Sektörlerin ve Mesleklerin Geleceği. İstanbul: Hiperlink Eğt İlet. Yay. Gıda San. ve Paz. Tic. Ltd. Şti, (pp. 82-144).
42. Erin, E., Caner Akın, G., & Alkan, Ü. (2023). Ana Metal Sektöründe İş Sağlığı ve Güvenliğine İlişkin Değerlendirmeler ve Çözüm Önerileri. OKU Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 6(1): 749-775, 2023 https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2543286
43. EU-OSHA, (2019). Digitalisation and Occupational Safety and Health (OSH), An EU-OSHA research programme, European Agency for Safety and Health at Work, EU-OSHA, https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/fbab9f56-3035-11ea-af81-01aa75ed71a1
44. EU-OSHA, (2022). Artificial intelligence for worker management: implications for occupational safety and health, Report, European Agency for Safety and Health at Work, EU-OSHA, https://osha.europa.eu/en/publications/artificial-intelligence-worker-management-implications-occupational-safety-and-health
45. Fisher, E., Flynn, M. A., Pratap, P. & Vietas, J. A. (2023). Occupational Safety and Health Equity Impacts of Artificial Intelligence: A Scoping Review. Int J Environ Res Public Health, 20(6221), 28. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10340692/pdf/ijerph-20-06221.pdf
46. Fizyr, (2025). Sipariş Toplama Robotları, https://fizyr.com/product/ https://fizyr.com/blog/computer-vision-improving-worker-safety-eliminating-heavy-lifting/
47. Flaherty, J. E. (2009). Toxicogenomics and workers' compensation: A reworking of the "bargain"? Journal of Health Care Law and Policy, 12(2), 267-294.
48. Fu, G., Xie, X., Jia, Q., Li, Z., Chen, S., & Ge, Y. (2020). The development history of accident causation models in the past 100 years: 24Model, a more modern accident causation model. Process Safety and Environmental Protection, 134, 47–82. https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2020PSEP..134...47F/abstract https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957582019315125?via%3Dihub
49. Gupta, I., & Nagpal, G. (2020). Artificial Intelligence and Expert Systems. Mercury Learning & Information. Stylus Publishing, LLC. (pp. 1-412). ISBN: 978-1-68392-507-1 https://www.amazon.com/Artificial-Intelligence-Expert-Systems-Gupta/dp/1683925076
50. Güllüoğlu, E. N., & Güllüoğlu, A. (2019). Türkiye’de Metal Sektöründe Meydana Gelen İş Kazalarının Analizi. Int. J. Adv. Eng. Pure Sci. 2019, 1: 70-82 DOI: 10.7240/jeps.486478 https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/693960
51. Gürcanlı, E. (2015). İnşaat Sektöründe Gerçekleşen Ölüm ve Yaralanmaların Analizi. TTB Mesleki Sağlık ve Güvenlik Dergisi (MSG), 13(48). 20-29. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/821798
52. Hadjimichael, M. (2009). A fuzzy expert system for aviation risk assessment. Expert Systems with Applications, 36(3), 6512–6519. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417408005046
53. Howard, J. (2019). Artificial intelligence: Implications for the future of work. American Journal of Industrial Medicine, 62(11), 917–926. https://doi.org/10.1002/ajim.23037 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/ajim.23037
54. Hua, H., & Zhang, Z. (2019). Application of Artificial Intelligence Technology in Short-range Logistics Drones. 1-4. 8th International Symposium on Next Generation Electronics (ISNE), Zhengzhou, China. DOI:10.1109/ISNE.2019.8896417 https://www.researchgate.net/publication/337504829_Application_of_Artificial_Intelligence_Technology_in_Short-range_Logistics_Drones
55. İçen, D., & Günay, S. (2014). Uzman Sistemler ve İstatistik. İstatistikçiler Dergisi: İstatistik&Aktüerya 7 (2014) 37-45. Aktüerya Derneği. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/460646
56. İsgbysuzaktanegitim, (2023). İş Sağlığı ve Güvenliği'nde Yapay Zekâ Kullanımı. Ankara Üniversitesi, Teknokent, Gölbaşı, Ankara. https://www.isgbysuzaktanegitim.com/blog/isg-yapay-zeka
57. Jarota, M. (2023). Artificial intelligence in the work process. A reflection on the proposed European Union regulations on artificial intelligence from an occupational health and safety perspective. Computer Law ve Security Review, 49. https://doi.org/10.1016/j.clsr.2023.105825 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0267364923000353
58. Jeelani, I., Asadi, K., Ramshankar, H., Han, K., & Albert, A. (2021). Real-Time Vision-Based Worker Localization & Hazard Detection For Construction. Automation in Construction, 121,103448. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103448 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0926580520310281
59. Jilcha, K., & Kitaw, D. (2016). A Literature Rewiev on Global Occupational Safety And Health Practice And Accidents Severity. International Journal for Quality Research, 10(2), 279–310. ISSN 1800-6450. http://ijqr.net/journal/v10-n2/4.pdf
60. Karadağ, T., & Kepekli, T. A. (2018). İnşaat Sektöründe Yaşanan İş Kazaları ve Kaza Nedenleri. Karabük Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(2), 314-322. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/773249
61. Khan, N., Saleem, M. R., Lee, D., Park, M. W., & Park, C. (2021). Utilizing Safety Rule Correlation For Mobile Scaffolds Monitoring Leveraging Deep Convolution Neural Networks. Computers in Industry, 129, 103448. https://doi.org/10.1016/j.compind.2021.103448 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0166361521000555?via%3Dihub
62. Koçar, O., & Dizdar, E. N. (2018). İş Sağlığı ve Güvenliği Yönetim Sistemlerinde Risklerin Yapay Sinir Ağlarıyla Değerlendirilmesi. Academic Platform Journal of Engineering and Science, 6 (3), 73-83. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/535085
63. Kürekçi, M. (2020). Lojistik Deposunda Gerçekleşen Kimyasal Kaza ile İlgili Basın Açıklaması Gerçekleştirildi. Murat Kürekçi-TMMOB Kocaeli İl Koordinasyon Kurulu Sekreteri. Türk Mühendis ve Mimar Odaları Birliği (TMMOB) Makine Mühendisleri Odası (MMO) Kocaeli Şubesi. https://mmo.org.tr/kocaeli/basin-aciklamasi/lojistik-deposunda-gerceklesen-kimyasal-kaza-ile-ilgili-basin-aciklamasi
64. Lee, K., & Han, S. (2021). Convolutional Neural Network Modeling Strategy For Fall-Related Motion Recognition Using Acceleration Features of A Scaffolding Structure. Automation in Construction, 130, 103857. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.103857 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0926580521003083
65. Lilić, N., Obradović, I., & Cvjetić, A. (2010). An intelligent hybrid system for surface coal mine safety analysis. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 23(4), 453–462. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2010.01.025 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0952197610000436
66. Longinos, M., & Widlund, J. (2024). How AI can be used for OSHA regulations. https://civils.ai/blog/ai-for-osharegulations
67. Mança, S. (2024). İnşaat Sektöründe Yapay Zekâ Benimseme Oranları Artıyor. https://tr.linkedin.com/pulse/in%C5%9Faat-sekt%C3%B6r%C3%BCnde-yapay-zeka-benimseme-oranlar%C4%B1-art%C4%B1yor-sedat-man%C3%A7a-gom4f
68. Maslej, N., Fattorini, L., Perrault, R., Parli, V., Reuel, A., Brynjolfsson, E., Etchemendy, J., Ligett, K., Lyons, T., Manyika, J., Niebles, J. C., Shoham, Y., Wald, R., & Clark, J. (2024). “The AI Index 2024 Annual Report”, AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, Stanford, CA, USA, April 2024. https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/05/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf
69. Meciarova, J. (2011). Expert System for Assessing Health Hazards of Metalworking Fluids. In Annals of DAAAM for 2011 & Proceedings of the 22nd International DAAAM Symposium (Vol. 22), 0461-0462. https://www.daaam.info/Downloads/Pdfs/proceedings/proceedings_2011/229.pdf
70. Motorcu, A. R., Kayır, Y., & Murat, B. (2021). İş Sağlığı ve Güvenliği Faaliyetlerinde Yapay Zekâ ve Uzman Sistem Uygulamalarının Değerlendirilmesi. 5.Uluslararası Mühendislik ve Teknoloji Yönetimi Kongresi (pp. 240-248). İstanbul, Turkey. https://avesis.gazi.edu.tr/yayin/f6237995-e337-4eda-9c85-b6d066a1c7f8/is-sagligi-ve-guvenligi-faaliyetlerinde-yapay-zeka-ve-uzman-sistem-uygulamalarinin-degerlendirilmesi
71. Oğur, İ. (2024). İş Sağlığı ve Güvenliği Çalışmalarında Yapay Zekâ Uygulaması, https://haberisg.com/isg-gundem/is-sagligi-ve-guvenligi-calismalarinda-yapay-zeka-uygulamasi/
72. Okudan, O., Budayan, C., & Dikmen, I. (2021). A knowledge-based risk management tool for construction projects using case-based reasoning. Expert Systems with Applications, 173, 114776, 1-18. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114776 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417421002177
73. Oracle, (2021). Yapay Zekâ Nedir? Yapay Zekâ hakkında bilgi edinin. https://www.oracle.com/tr/artificial-intelligence/what-is-ai/
74. Özaslan, B. Ö. (2011). İş Sağlığı ve Güvenliği Yönetim Sistemi ve Lojistik Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerde Bir Araştırma. İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Yayımlanmış Doktora Tezi, İstanbul. https://nek.istanbul.edu.tr/ekos/TEZ/47858.pdf
75. Öztürk, T., & Heperkan, H. A. (2021). İnşaat İş Kazalarının Şiddetini Etkileyen Faktörlerin Mevsimsel Farklılıklara Gore Değerlendirilmesi. Ergonomi, 4(2), 72-87. e-ISSN : 2651 - 4877. DOI: 10.33439/ ergonomi.934656 https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1758370
76. Patel, D. A., & Jha, K. N. (2014). Neural Network Model for The Prediction of Safe Work Behavior in Construction Projects. Journal Of Construction Engineering And Management, 141(1), 04014066. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0000922 https://ascelibrary.org/doi/10.1061/%28ASCE%29CO.1943-7862.0000922
77. Pavlovic-Veselinovic, S., Hedge, A., & Veselinovic, M. (2016). An ergonomic expert system for risk assessment of work-related musculo-skeletal disorders. International Journal of Industrial Ergonomics, 53, 130–139. https://doi.org/10.1016/j.ergon.2015.11.008 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S016981411530055X
78. Pishgar, M., Issa, S. F., Sietsema, M., Pratap, P., & Darabi, H. (2021). REDECA: A Novel Framework to Review Artificial Intelligence and Its Applications in Occupational Safety and Health. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(6705), 42. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8296875/pdf/ijerph-18-06705.pdf
79. Policy Brief, (2021). Impact of Artificial Intelligence On Occupational Safety and Health, European Agency for Safety and Health at Work (EU-OSHA), https://osha.europa.eu/sites/default/files/Policy-brief-Impact-AI-OSH_EN.pdf
80. Robinson, A. (2020). The Top 5 Changes That Occur with AI in Logistics. https://cerasis.com/ai-in-logistics/
81. Russell, S., & Norvig, P. (2003). “Artificial Intelligence A Modern Approach”, Pearson Education Inc, ISBN:0-13080302-2, second edition, 1081 p., USA.
82. Quentic, (2023). Artificial intelligence in risk and safety management. https://www.quentic.com/articles/ai-in-risk-and-safety-management/
83. Sağbaş, E. A., Ballı, S., & Yıldız, T. (2016). "Giyilebilir Akıllı Cihazlar: Dünü, Bugünü ve Geleceği." XVIII. Akademik Bilişim Konferansı, Konferans Bildiri Kitabı, 749-756, Adnan Menderes Üniversitesi, Aydın, Türkiye. https://ab.org.tr/kitap/ab16.pdf
84. Sattari, F., Macciotta, R., Kurian, D., & Lefsrud, L. (2021). Application of Bayesian Network And Artificial İntelligence To Reduce Accident/İncident Rates İn Oil & Gas Companies. Safety Science, 133, 104981, 1-11. https://www.aiche.org/sites/default/files/docs/events/sattari_macciotta_kurian_lefsrud_2020_application_of_bayesian_network_and_ai_in_reducing_accident_rates.pdf
85. Savadkoohi, M., Oladunni, T., & Thompson, L. A. (2021). Deep Neural Networks for Human’s Fallrisk Prediction using Force-Plate Time Series Signal. Expert Systems with Applications, 115220. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115220 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417421006539
86. Sekmen, M., & Zengin, M. A. (2023). Türkiye Madencilik Sektörü İş Kazalarının Analizi ve Gelecek Perspektifleri. Int. J. Adv. Eng. Pure Sci. 2023, 35(2): 246-258. DOI: 10.7240/jeps.1242698 https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2918615
87. SGK, (2022). İş kazası. https://sgk.gov.tr/Content/Post/7b0b48c6-ceba-472b-8011-c4a9b3125133/Is-Kazasi-2025-02-27-10-08-15
88. Şahinkaya, S. (2015). Ana Metal Sanayisi-Türkiye Kalkınma Bankası. https://www.yumpu.com/tr/document/view/37107074/ana-metal-sanayisi-turkiye-kalknma-bankas
89. Şengöz, T. E., & Bozkurt, Y. (2025a). Günümüz Teknolojisinde Madencilik, Metal Endüstrisi ve Malzeme Tasarımında Yapay Zekâ Kullanımı. Bilgi Teknolojileri ve İletişim Dergisi, 2(2), 33-62. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/4365233
90. Şengöz, T. E., & Bozkurt, Y. (2025b). Yerbilimleri Çalışmalarında Yapay Zekâ Kullanımı ve Mühendislik Projelerindeki Uygulama Örnekleri-The Use Of Artificial Intelligence In Geoscience Studies And Application Examples In Engineering Projects. 5. Uluslararası Topkapı Bilimsel Araştırmalarda Güncel Gelişmeler Kongresi, 19-21 Mart, 2025. İstanbul. International Topkapı Congress-V, March 19-21, 2025. Istanbul. Kongre Bildiriler Kitabı-Proceedings Book, 704-718. ISBN: 979-8-89695-051-6 https://www.izdas.org/_files/ugd/614b1f_50facb09fa7849848aa536a1a176c0ec.pdf https://www.researchgate.net/publication/390695505_Yerbilimleri_Calismalarinda_Yapay_Zeka_Kullanimi_ve_Muhendislik_Projelerindeki_Uygulama_OrnekleriThe_Use_Of_Artificial_Intelligence_In_Geoscience_Studies_And_Application_Examples_In_Engineering_Projec
91. Taçgın, E., & Sağır, Z. (2020). Development of an intelligent knowledge base for identification of accident causes based on Fu et al.’s model. International Journal of Occupational Safety and Ergonomics, 1–18. DOI: 10.1080/10803548.2020.1831786 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33034272/
92. T. C. Cumhurbaşkanlığı Mevzuat Bilgi Sistemi (MBS, 2006). Sosyal Sigortalar ve Genel Sağlık Sigortası Kanunu. Kanun Numarası: 5510. Kabul Tarihi: 31.05.2006. Yayımlandığı Resmî Gazete Tarihi: 16.06.2006. Sayı: 26200. Yayımlandığı Düstur: Tertip:5 Cilt: 45. https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuatmetin/1.5.5510.pdf
93. T. C. Cumhurbaşkanlığı Mevzuat Bilgi Sistemi (MBS, 2012). 6331 sayılı İş Sağlığı ve Güvenliği Kanunu, Kanun Numarası: 6631. Kabul Tarihi: 20.06.2012. Yayımlandığı Resmî Gazete Tarihi: 30.06.2012. Sayı: 28339. Yayımlandığı Düstur: Tertip:5 Cilt: 52 https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuat?MevzuatNo=6331&MevzuatTur=1&MevzuatTertip=5
94. Tempus Corporation, (2024). Tempus Technology. Tempus: https://www.tempus.com/about-us/tempus-tech/ TİSK, (2023). Türkiye’nin Sıfır Kazaya Yolculuğu, İSG Raporu. (TİSK, Mikrocerrahi ve Rekonstrüksiyon Vakfı, intenseye). https://www.tisk.org.tr/dokuman/turkiyenin-sifir-kazaya-yolculugu.pdf
95. Tokdemir, O. B., & Ayhan, B. U. (2019). Keskin Bir Cisim ile Temas Sonucu Yaralanma Kazalarının Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Yapay Sinir Ağları ile Analizi. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, 10(1), 323-334. https://doi.org/10.24012/dumf.466493
96. Turban, E. (1993). Decison support systems, Third edit. Prentice Hall PTR Upper Saddle River, NJ, USA.
97. Türker, M., & Kanıt, R. (2020). Yapı Üretim Sürecindeki İş Kazaları Şiddetinin Ön Bilgilendirilmiş Yapay Öğrenme Metodu ile Tahmini. Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi, 8(4), 943-956. ISSN: 2667-8055 (Elektronik). DOI: 10.36306/konjes.764952 https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/1189739
98. UNESCO-UNEVOC, (2021). Understanding the impact of artificial intelligence on skills development. France-Germany: United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization; International Centre for Technical and Vocational Education and Training. https://unevoc.unesco.org/pub/understanding_the_impact_of_ai_on_skills_development.pdf
99. Uşar, D., Uras, M., Ersoy, S., & Bozkurt, Y. (2018). Günümüzde Makineleşmenin İş Kazalarına Etkisi. SETSCI-Conference Proceedings, Vol. 2, pp. 361-365. Ist International Symposium on Innovative Approaches in Scientific Studies (ISAS 2018), Kemer-Antalya, Turkey. https://www.set-science.com/pdf_view.php?cacryn=ISAS%202018&cid=5&pid=249&fv=SETSCI_ISAS2018_005_00249
100. Ünal, A. N. (2018). Bilgi Yönetim Sistemleri ve Siber Güvenlik. International Journal of Social Inquiry, 11(2), 375–394. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/607711
101. Wikipedia, (2025). Soma Faciası. https://tr.wikipedia.org/wiki/Soma_Facias%C4%B1 Fotoğraf: Mustafa Karaman (2014). https://tr.wikipedia.org/wiki/Soma_Facias%C4%B1#/media/Dosya:Soma_mine_disaster12.JPG Wu, H., Zhong, B., Li, H., Love, P., Pan, X., & Zhao, N. (2021). Combining Computer Vision With Semantic Reasoning For On-Site Safety Management in Construction. Journal of Building Engineering, 42, 103036. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2021.103036 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2352710221008949?via%3Dihub
102. Xie, X., Fu, G., Xue, Y., Zhao, Z., Chen, P., Lu, B., & Jiang, S. (2019). Risk prediction and factors risk analysis based on IFOA-GRNN and apriority algorithms: Application of artificial intelligence in accident prevention. Process Safety and Environmental Protection, 122, 169–184. https://doi.org/10.1016/j.psep.2018.11.019 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957582018307985?via%3Dihub