28 Ocak 1986’da Challenger Uzay Mekiği Cape Canaveral’dan kalktı ve uçuşa 73 saniye kala uzay aracı havaya uçtu. Bu kaza çok derinlemesine analiz edilmiştir ve burada olayın bir analizini yapmak niyetinde değildir. Ancak, Tablo 9.4, mekik programıyla ilgili veriler sunulmadan önce kaza olasılıklarını kalibre etmeye yardımcı olan bazı ilginç gerçekleri listelemektedir.

Uzay Mekiği programı ile ilgili kaza gerçekleri:

Bazı araştırmalar, aracın kalkışta yok olduğu Challenger kazasına benzer bir kazanın 556’da 1 olma olasılığını ortaya koymaktadır.

Tüm görev sırasında bir kazanın meydana gelme olasılığı 265’te 1’dir. Ancak 1970’lerde yapılan bir araştırma, bir Uzay Mekiği’ni kaybetme olasılığını 50’de 1 olarak belirlemiştir.

Challenger’ın 28 Ocak’taki lansmanı 25. Mekik göreviydi. Bu kazadan sonra bir fırlatma aracını kaybetme olasılığı 25 görevde birdi. Kazadan sonra 87 başarılı lansman yapıldı. Bu noktada, bir Uzay Mekiği’ni kaybetme riski 113 fırlatmada bire düştü.

16 Ocak 2003’te Columbia Uzay Mekiği yeniden girişte başarısız oldu. Bir mekik kazası olasılığı daha sonra 113 görevde ikiye yükseldi. Ancak, fırlatma sırasında bir Uzay Mekiği’ni kaybetme olasılığı 113 görevde bir olarak kaldı ve bir Uzay Mekiği’ni yeniden girişte kaybetme olasılığı 113 görevde bir oldu.

Bu yazı itibariyle, 132 Uzay Mekiği uçuşu ve iki başarısızlık meydana geldi. Ancak, bu hikayenin tamamını anlatmaz. Uçuş saatlerinden bir arıza oranı hesaplanabilir, bu muhtemelen sistemin güvenilirliğini tanımlamanın daha iyi bir yoludur. Tablo 9.5, Uzay Mekikleri için uçuş istatistiklerini içerir.

Buna benzer oranlar, pay ve payda geçerli veya mümkün olduğu kadar geçerli olduğu sürece tüm kaza türleri için hesaplanabilir.
Yaralanma ve hastalık oranları genellikle standart formüller (9, 10) kullanılarak hesaplanır. Ancak genel olarak bu oranlar risk değerlendirmeleri için önemli değildir; yararlı oldukları zamanlar vardır. Yaralanma sıklığı oranı birkaç farklı şekilde hesaplanabilir. Tek yol 1 000 000 çalışma saatini temel alır ve aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanır.

Hastalık oranları genellikle iki formül kullanılarak hesaplanır (11). İlk oran bir insidans oranıdır. Bir hastalık için insidans oranı, bir popülasyon için yeni vaka sayısıdır. Örnek olarak 10.000 nüfuslu bir kasaba var. Kasabayı bir grip virüsü istila ediyor. Kasabanın sağlık personeli kasabayı izlemeye başlar ve hafta boyunca 150 kişi gribe yakalanır. Birinci hafta boyunca, grip için vaka oranı olur.

Prevalans oranı, bir popülasyondaki aktif hastalık vakalarının sayısıdır. 10.000 kişilik efsanevi kasabamızda, birinci haftada 150 grip vakası ve ikinci haftada 400 grip vakası vardı. Ancak birinci haftada gribe yakalananların 80’i iyileşti. Yani, ikinci haftada 470 aktif grip vakası var. Prevalans oranı formül kullanılarak hesaplanır.

Monte Carlo simülasyonu

Monte Carlo simülasyon teknikleri, başarısızlık oranlarının geliştirilmesine ve güncellenmesine yardımcı olmak için de kullanılır.

türkiye’de iş kazaları istatistikleri 2019
türkiye’de iş kazaları istatistikleri 2020
türkiye’de iş kazaları istatistikleri 2021
türkiye’de iş kazaları istatistikleri 2020 tüik
2020 yılı iş kazaları
türkiye’deki iş kazaları örnekleri
SGK iş kazası İstatistikleri
ILO iş kazası İstatistikleri 2019 

İnsan Hata Olasılıkları

Bölüm 12, insan hata oranı tahmini (THERP) tekniği ve diğer tekniklerle birlikte insan güvenilirlik analizini ayrıntılı olarak tartışır. Bu bölümde, HEP’lerin ve/veya diğer kaynaklardan oranların nasıl geliştirileceğine ilişkin yöntemler tartışılmaktadır.

Herhangi bir insan davranışı hakkında güvenilir veriler geliştirmek sorunludur çünkü insanlar her zaman bizim onlardan yapmalarını istediğimiz şeyi yapmazlar. Bu nedenle amaç, mümkün olan en güvenilir HES’leri geliştirmektir. Donanım verilerini geliştirmek için kullanılana benzer yöntemler bu verileri geliştirmek için kullanılır.

Bununla birlikte, insanlar 7/24 izlenmeyi sevmezler, bu nedenle insanların yaptığı, ancak kazadan önce keşfedip düzelttiği hataların sayısı kesin olarak belirlenemez. Ayrıca çoğu donanım sistemi belirli ortamlarda çalışacak şekilde tasarlanmıştır ve ortam değiştirildiğinde sistemin güvenilirliğinde veya ömründe meydana gelen değişiklikleri belirlemek için testler yapılabilir. İnsanlar çok çeşitli ortamlarda çalışırlar ve bir insanın bir dizi çevresel koşula ve stres seviyelerine nasıl tepki verdiği, başka bir insanın nasıl tepki verebileceğinden büyük ölçüde farklılık gösterir.

İlk Amerikalı astronotların, çevresel ve psikolojik stresle ortalama bir insandan çok daha iyi başa çıkabildikleri için doğru şeylere sahip oldukları söylendi (14). Bazı insanlar soğuk koşulları daha iyi idare ederken, bazı insanlar sıcak koşulları daha iyi idare eder. Bazı insanlar gürültülü ortamlarda çalışabilirken, bazı insanlar mümkünse tamamen sessiz ortamlarda çalışmak zorundadır.

Bununla bile, bir insanın nerede hata yapma olasılığının daha yüksek olduğunu bilmek, analistlere sistemdeki iyileştirmeleri yönlendirmek ve sistemi insan hatasına daha az duyarlı hale getirmek için kullanabilecekleri bilgiler sağlar.

HEP’lerin değiştiricileri, performans şekillendirme faktörleri (PSF’ler) olarak adlandırılır. PSF’ler, risk analistlerinin çevresel ve psikolojik stres faktörlerine karşı insan tepkisini hesaba katmasına yardımcı olur.

Yaygın PSF’ler şunları içerir:

• Sıcaklık/soğukluk.
• Gürültü seviyesi.
• Işık (çok fazla veya çok az ve/veya ışığın kalitesi).

• Titreşim.
• Fiziksel ergonomi.
• Tecrübe etmek.
• Eğitim.
• Yönetmek.
• Zaman (görevi gerçekleştirmek için çok fazla veya yetersiz).
• Stres (çok fazla veya çok az).
• Ekipman tasarımı.
• İnsan-makine arayüzü.
• Görevlerin sırası.

Yakın tarihli bir çalışmada, Ostrom ve Wilhelmsen (16) uçak bakım ve denetim görevleri için risk modelleri, HEP’ler ve PSF’ler geliştirmiştir. Bu çalışma, dünya çapındaki havayollarını ve üçüncü taraf onarım istasyonlarını ziyaret etmeyi, uçak bakım ve denetimine ilişkin verileri toplamayı ve bu verilerden bu operasyonların risklerine ilişkin parametreler geliştirmeyi içerir.

HEP geliştirmenin iki yöntemi tartışılmaktadır. Bunlar, HEP geliştirmeye resmi bir yaklaşım olan Delphi yöntemi ve HEP geliştirmeye yönelik daha resmi olmayan bir yaklaşım olan performans verilerinin kullanılmasıdır.

Delphi Yöntemi

Delphi yaklaşımı karar vermede uzun yıllardır kullanılmaktadır. Kullanımı nispeten basit bir tekniktir ancak Delphi oturumlarına katılan panelin bir taahhütünü gerektirir. Teknik, HEP tahminleri ve donanım arıza oranları tahminleri geliştirmek için fikir birliği üzerinde çalışmak üzere bir uzmanlar paneli ve bir kolaylaştırıcı kullanır. Doğası gereği sistematiktir ve satış tahminlerinin geliştirilmesine yardımcı olmak, teknoloji (askeri ve sivil) hakkında spekülasyon yapmak ve hatta ulusal politika oluşturmaya yardımcı olmak için kullanılmıştır.

The post Kaza Verileri – İş Sağlığı ve Güvenliği – İş Sağlığı ve Güvenliği Ödevleri – İş Sağlığı ve Güvenliği Tez Yaptırma – İSG – İş Sağlığı ve Güvenliği Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).