Akademik Veri Yönetim Sistemi
Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, cilt.25, sa.2, ss.441-452, 2025 (Hakemli Dergi)
Bu çalışma, madencilik gibi çok tehlikeli sektörlerde risk değerlendirme süreçlerini iyileştirmek amacıyla yarı niceliksel bir risk skorlama modeli önermektedir. Geleneksel risk matrislerinin çok sayıda tehlike unsuru içeren sektörlerde yetersiz kaldığı gözleminden yola çıkılarak, İSG profesyonellerinin kolayca anlayabileceği bir model geliştirilmiştir. Önerilen model, Hata Türü ve Etkileri Analizi (HTEA) metodolojisinden uyarlanan Olasılık parametresini temel alırken, kapsamlı literatür araştırmaları sonucunda geliştirilen Şiddet ve İSG Seviyesi parametrelerini de içermektedir. Risk skoru, logaritmik bir yaklaşımla hesaplanmakta ve 1-100 arasında yüzdelik değerlerle ifade edilmektedir. Araştırma kapsamında, Türkiye'nin Soma bölgesindeki üç yeraltı kömür madeni ve Orhaneli bölgesindeki iki yeraltı metal madeninde İSG profesyonelleriyle anket çalışması gerçekleştirilmiştir. Çoklu regresyon analizi sonucunda, model parametrelerine atanan ağırlık katsayıları belirlenmiş olup, İSG Seviyesi parametresinin %50,04 ile risk skoruna en çok etki eden parametre olduğu saptanmıştır. Bunu sırasıyla Şiddet (%31,82) ve Olasılık (%18,14) parametreleri izlemektedir. Bu sonuçlar, önerilen modelin madencilik sektöründe risk değerlendirme süreçlerine katkı sağlayabileceğini ve İSG profesyonellerine alternatif bir yaklaşım sunabileceğini göstermektedir.
This study proposes a semi-quantitative risk scoring model to improve risk assessment processes in highly hazardous sectors such as mining. Based on the observation that traditional risk matrices are inadequate in sectors with a large number of hazard elements, a model that OHS professionals can easily understand has been developed. The proposed model is based on the probability parameter adapted from the Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) methodology, and also includes severity and OHS Level parameters developed as a result of extensive literature research. The risk score is calculated with a logarithmic approach and expressed as percentage values between 1 and 100. Within the scope of the research, a survey was conducted with OHS professionals in three underground coal mines in the Soma region of Turkey and two underground metal mines in the Marmara region. As a result of multiple regression analysis, the weight coefficients assigned to the model parameters were determined, and it was determined that the OHS Level parameter had the greatest impact on the risk score with 50.04%. This was followed by Severity (31.82%) and Probability (18.14%) parameters, respectively. These results show that the proposed model can contribute to risk assessment processes in the mining industry and offer an alternative approach to OHS professionals.