İSG Veri Analizi: Güvenlik Verilerinden İçgörü Geliştirme

İçindekiler

• İSG Veri Analizinin Temelleri ve Önemi
• Etkili Güvenlik Raporlaması İçin Veri Toplama Yöntemleri
• İSG Metriklerini Belirleme ve Ölçme Stratejileri
• Veri Analitiği Araçları ile İSG Performansını Değerlendirme
• İSG Verilerinden Nasıl Anlamlı İçgörüler Çıkarılır?
• Veri Odaklı İSG Kültürü Oluşturma Adımları
• Gelişmiş Safety Analytics ile Risk Yönetimini Güçlendirme
• Vaka Çalışmaları: Başarılı İSG Veri Analizi Uygulamaları

İSG Veri Analizinin Temelleri ve Önemi

İş Sağlığı ve Güvenliği (İSG) alanında veri analizi, günümüzde işletmelerin güvenlik performansını iyileştirmek ve iş kazalarını önlemek için kullandığı en güçlü araçlardan biridir. İSG veri analizi, işyerinde toplanan güvenlik verilerinin sistematik olarak incelenmesi, yorumlanması ve bu verilerden anlamlı içgörüler çıkarılması sürecidir. Bu analiz süreci, reaktif yaklaşımdan proaktif yaklaşıma geçişi sağlayarak, potansiyel tehlikeleri henüz kazaya dönüşmeden tespit etme imkanı sunar.

Türkiye’deki işletmeler için İSG veri analizinin önemi giderek artmaktadır. 6331 sayılı İş Sağlığı ve Güvenliği Kanunu kapsamında işverenlerin risk değerlendirmesi yapma ve önleyici tedbirler alma yükümlülüğü bulunmaktadır. Veri analizi, bu yasal gereklilikleri karşılamanın ötesinde, işletmelere rekabet avantajı, maliyet tasarrufu ve sürdürülebilir bir güvenlik kültürü sağlar.

İSG veri analizinin temel bileşenleri arasında kaza istatistikleri, ramak kala olaylar, risk değerlendirme sonuçları, denetim bulguları ve çalışan davranış gözlemleri yer alır. Bu verilerin doğru şekilde toplanması, işlenmesi ve analiz edilmesi, işyerindeki güvenlik performansının gerçek bir resmini ortaya koyar ve iyileştirme alanlarını belirlemeye yardımcı olur.

Etkili Güvenlik Raporlaması İçin Veri Toplama Yöntemleri

Güvenlik raporlaması için doğru ve kapsamlı veri toplama, etkili bir İSG yönetim sisteminin temelini oluşturur. Türkiye’deki işletmelerde kullanılabilecek çeşitli veri toplama yöntemleri bulunmaktadır. Dijital raporlama sistemleri, mobil uygulamalar, çevrimiçi formlar ve IoT (Nesnelerin İnterneti) cihazları, veri toplama sürecini otomatikleştirerek hem veri kalitesini artırır hem de raporlama sürecini hızlandırır.

Ramak kala olayların raporlanması, proaktif güvenlik yönetiminin en önemli unsurlarından biridir. Çalışanların ramak kala olayları kolayca raporlayabilecekleri kullanıcı dostu sistemler geliştirmek, veri toplama sürecinin etkinliğini artırır. Bu sistemler, çalışanların anonim olarak rapor verebilmesine olanak tanımalı ve raporlama sürecini mümkün olduğunca basitleştirmelidir.

Saha denetimleri ve güvenlik turları da değerli veri kaynakları arasındadır. Dijital kontrol listeleri ve tablet uygulamaları kullanılarak yapılan denetimler, verilerin anında merkezi bir veritabanına aktarılmasını sağlar. Bu yaklaşım, kağıt tabanlı sistemlere kıyasla veri kalitesini artırır ve analiz sürecini hızlandırır.

Çalışan davranış gözlemleri ve güvenlik kültürü anketleri, nicel verileri tamamlayan önemli nitel veri kaynaklarıdır. Çalışan İSG algı analizi, işyerindeki güvenlik kültürünün durumunu değerlendirmek ve iyileştirme alanlarını belirlemek için kritik öneme sahiptir. Bu tür analizler, sayısal verilerle tespit edilemeyen sorunları ortaya çıkarabilir.

İSG Metriklerini Belirleme ve Ölçme Stratejileri

Etkili bir İSG yönetim sistemi için doğru metriklerin belirlenmesi ve düzenli olarak ölçülmesi hayati önem taşır. İSG metrikleri, genellikle öncü (proaktif) ve gecikme (reaktif) göstergeleri olarak iki kategoriye ayrılır. Gecikme göstergeleri, kaza sıklık oranı, kayıp gün oranı ve meslek hastalığı insidansı gibi olaylar gerçekleştikten sonra ölçülen metriklerdir. Öncü göstergeler ise güvenlik eğitimlerinin tamamlanma oranı, ramak kala raporlama sayısı ve risk değerlendirmelerinin zamanında yapılması gibi proaktif ölçümleri içerir.

Türkiye’deki işletmeler için önerilen İSG performans göstergeleri arasında şunlar yer alabilir:

• Kaza Sıklık Oranı (KSO): 1 milyon çalışma saatinde meydana gelen kaza sayısı
• Kaza Ağırlık Oranı (KAO): 1000 çalışma saatinde kaybedilen iş günü sayısı
• Ramak Kala Olay Raporlama Oranı: Çalışan başına düşen ramak kala rapor sayısı
• Güvenlik Eğitimi Tamamlanma Oranı: Planlanan eğitimlerin gerçekleştirilme yüzdesi
• Risk Değerlendirmesi Tamamlanma Oranı: Zamanında tamamlanan risk değerlendirmelerinin yüzdesi
• Düzeltici Faaliyet Tamamlanma Oranı: Belirlenen süre içinde tamamlanan düzeltici faaliyetlerin yüzdesi

İSG metriklerinin belirlenmesinde SMART (Spesifik, Ölçülebilir, Ulaşılabilir, İlgili, Zaman Sınırlı) kriterleri dikkate alınmalıdır. Metrikler, işletmenin büyüklüğüne, sektörüne ve risk profiline göre özelleştirilmeli ve düzenli olarak gözden geçirilmelidir. Ayrıca, metriklerin çalışanlarla paylaşılması ve hedeflerin açıkça iletilmesi, güvenlik kültürünün geliştirilmesine katkıda bulunur.

Veri Analitiği Araçları ile İSG Performansını Değerlendirme

Günümüzde İSG profesyonelleri, güvenlik verilerini analiz etmek ve anlamlı içgörüler elde etmek için çeşitli safety analytics tools kullanmaktadır. Bu araçlar, basit elektronik tablolardan gelişmiş İSG yazılımlarına ve yapay zeka destekli analitik platformlara kadar geniş bir yelpazede yer alır. Türkiye’de faaliyet gösteren işletmeler için uygun veri analitiği araçlarının seçimi, veri hacmi, analiz gereksinimleri ve bütçe gibi faktörlere bağlıdır.

İSG veri analizi yazılımları, kaza verilerini, ramak kala olaylarını, risk değerlendirmelerini ve denetim bulgularını merkezi bir veritabanında toplar ve bu verileri anlamlı raporlara dönüştürür. Bu yazılımlar genellikle gösterge panelleri (dashboard) aracılığıyla kilit performans göstergelerini görselleştirir, trend analizleri yapar ve iyileştirme alanlarını belirler.

Güvenlik verilerinin görselleştirilmesi, karmaşık verileri anlaşılır hale getirmek için kritik öneme sahiptir. Isı haritaları, trend grafikleri, Pareto diyagramları ve balık kılçığı analizleri gibi görselleştirme teknikleri, güvenlik verilerinden anlamlı içgörüler çıkarmaya yardımcı olur. Örneğin, kaza sıklığının departmanlara göre dağılımını gösteren bir ısı haritası, yüksek riskli alanları hızlıca tespit etmeyi sağlar.

İleri düzey analitik araçlar, tahmine dayalı analizler yaparak potansiyel güvenlik sorunlarını önceden belirlemeye yardımcı olur. Makine öğrenimi algoritmaları, geçmiş kaza verilerini analiz ederek gelecekteki kaza risklerini tahmin edebilir ve önleyici tedbirlerin alınmasını sağlayabilir. Bu tür proaktif yaklaşımlar, reaktif güvenlik yönetiminden proaktif risk yönetimine geçişi destekler.

İSG Verilerinden Nasıl Anlamlı İçgörüler Çıkarılır?

İSG verilerinden anlamlı içgörüler çıkarmak, veri toplamak kadar önemlidir. Toplanan verilerin değerli bilgilere dönüştürülmesi için sistematik bir analiz yaklaşımı gereklidir. İlk adım, verilerin kalitesini ve güvenilirliğini değerlendirmektir. Eksik, tutarsız veya yanlış veriler, analiz sonuçlarını olumsuz etkileyebilir. Bu nedenle, veri temizleme ve doğrulama süreçleri, anlamlı içgörüler elde etmenin temelini oluşturur.

Korelasyon analizleri, farklı güvenlik parametreleri arasındaki ilişkileri ortaya çıkarmak için kullanılabilir. Örneğin, belirli bir departmandaki kaza sıklığı ile o departmandaki güvenlik eğitimi saatleri arasında bir ilişki olup olmadığı incelenebilir. Bu tür analizler, güvenlik performansını etkileyen faktörleri belirlemeye yardımcı olur.

Kök neden analizi, kazaların ve ramak kala olayların altında yatan temel nedenleri belirlemek için kullanılan güçlü bir araçtır. 5 Neden Analizi, Balık Kılçığı Diyagramı ve Hata Ağacı Analizi gibi teknikler, olayların yüzeysel nedenlerinin ötesine geçerek sistemik sorunları tespit etmeye yardımcı olur. Bu analizler, benzer olayların tekrarlanmasını önlemek için etkili düzeltici ve önleyici faaliyetlerin geliştirilmesini sağlar.

Trend analizleri, zaman içindeki güvenlik performansını değerlendirmek için kullanılır. Kaza sıklık oranları, ramak kala raporlama sayıları ve diğer güvenlik metriklerindeki eğilimler, güvenlik programlarının etkinliğini değerlendirmek ve gelecekteki odak alanlarını belirlemek için değerli bilgiler sağlar. Mevsimsel değişimler, vardiya farklılıkları ve üretim hacmindeki dalgalanmalar gibi faktörler de trend analizlerinde dikkate alınmalıdır.