Fiziksel İş Yüküne Bağlı Olarak Mola Süresinin Makine Öğrenmesi ile Tahmin Edilmesi

Çalışanların mola sürelerinin tahminlenmesi, iş gücü verimliliğinin arttırılması ve verimli personel yönetiminin gerçekleştirilebilmesi için önemli bir konudur. Bu sürelerin değerlendirilmesi çalışma ortamındaki ve çalışandaki dinamiklere bağlı olarak değişkenlik göstermektedir. Ancak genel olarak çalışanların günlük mola süreleri işveren ve iş kanununu belirlediği çerçeve içerisinde olmaktadır. Bu tez çalışmasında, çalışanların fizyolojik ölçümleri, algıladıkları subjektif efor ve ergonomik risk değerlendirme skorları dikkate alınarak, makine öğrenmesi modelleri aracılığıyla mevcut mola sürelerinin yeterliliğinin tespiti ve gerekli olan mola sürelerinin tahminlenmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda farklı zorluk düzeyine sahip üretim bölümlerindeki işleri gerçekleştiren 110 çalışandan; 30 dakikalık çalışma süresince akıllı saat ve akıllı saate ait uygulama kullanılarak, KAF (Kandaki Atış Frekansı) ve enerji tüketim (Kcal) değerleri ile pulsmetre aracılığı ile kandaki oksijen düzeyi (SpO₂) değerleri alınmıştır. Çalışanların, ergonomik açıdan karşılaştıkları fiziksel iş yüklerini tespit etmek amacıyla, ergonomik risk değerlendirme yöntemlerinden REBA yöntemi ile ölçümler gerçekleştirilmiştir. Çalışanların yaptıkları işte algıladıkları subjektif eforu ölçmek için ise Revize Borg Skalası ile zorlanma düzeyleri alınmıştır. Çalışma anında alınan bu veriler, kişinin mesai içerisinde yaptığı iş süresince harcadığı eforu ve zorlanma derecesine dair bilgileri göstermektedir. Mola süresinin hesaplanabilmesi için çalışanların dinlenme anında harcadıkları enerji (Kcal) ve KAF değerleri de ölçülerek kaydedilmiştir. 110 farklı iş ve çalışandan alınan veriler ışığında oluşturulan farklı makine öğrenmesi modellerine göre hafif – orta – ağır iş gruplarında yapılması gereken yeni mola süreleri sırasıyla; 21,42 dk, 21,52 dk ve 22,87 dk olarak tespit edilerek; mevcut 15 dakikalık mola süresinin çalışma sonuçlarına göre yeniden düzenlenmesi önerilmiştir.