Günümüz çalışma koşullarında karşılaşılan en yaygın mesleki hastalıklar arasında iş bağlı kas-iskelet sistemi rahatsızlıkları (KİSR) gelmektedir. KİSR ’nı önlemek için çalışanlarda oluşan zorlanmaların belirlenmesi gerekmektedir. Bu bağlamda geliştirilen ergonomik risk değerlendirme yöntemleri, çalışanı etkileyen fiziksel ve çevresel faktörleri inceleyerek oluşabilecek her türlü rahatsızlığın düzeltici önerilerle en aza indirilmesini sağlamaktadır. Ergonomik risk değerlendirme yöntemlerinin KİSR ’nı önlemede önemli rol oynayabileceği söylenebilir. Geleneksel ergonomik risk değerlendirme yöntemlerinde, çalışma esasında işe katılan uzuvların normal vücut duruşundan açısal sapmaları dikkate alınmaktadır. Bu tür yöntemler, farklı girdi değişkenleri için aynı risk puanını verdiğinden, girdi değişkenlerinin sonuç değeri üzerindeki etkisini ölçmek için yeterince hassas değildir. Bu çalışma, geleneksel REBA 'nın dezavantajlarını ortadan kaldırmak için bulanık kümeler yaklaşımını kullanarak geleneksel REBA için yeni bir puanlama sistemi olan Bulanık-REBA (F-REBA) ile daha hassas puanlamanın yapılması amaçlanmıştır. F-REBA yöntemi ile risk analizi gerçekleştirmek amacıyla Tablo A için dikkate alınan gövde, boyun ve ayak duruş poziyonları ve Tablo B için dikkate alınan üst kol, alt kol ve bilek pozisyonları ve oluşan esneme ya da gerilme durumlarına göre dilsel niteleyicilere dönüştürülerek MATLAB programı ile kural tabanı oluşturulmuştur. Oluşturulan kural tabanı ve durulaştırma işlemi ile daha hassas çıktı değerlerinin eldesi amaçlanmıştır. Elde edilen sonuçlar dikkate alındığında, bulanık REBA yönteminin çalışma esnasında oluşan esneme (fleksiyon) ve gerilme (ektansiyon) nedeniyle eklem yerlerinde oluşan açısal değişimlerin risk skorlarına olan etkisi daha hassas bir şekilde belirlenmiştir.
Work-related musculoskeletal disorders (MSDs) are among the most common occupational diseases encountered in today's working conditions. In order to prevent MSD, the strains occurring in employees must be identified. Ergonomic risk assessment methods have been developed in this context examine the physical and environmental factors affecting the employee and ensure that any discomfort that may occur is minimized with corrective suggestions. Therefore, it can be said that ergonomic risk assessment methods can play a major role in preventing MSDs. In traditional ergonomic risk assessment methods, angular deviations of the limbs from the normal posture are taken into consideration. Such methods are not sensitive enough to measure the effect of input variables on the result value, as they give the same risk score for different input variables. This study aims to develop Fuzzy-REBA (F-REBA) to a new scoring system for traditional REBA by using fuzzy sets approach to eliminate the disadvantages of traditional REBA. In order to perform risk analysis with the F-REBA method, the body, neck and foot posture positions considered for Table A and the upper arm, lower arm and wrist positions considered for Table B were converted into linguistic terms according to the flexion or extension conditions and a rule base was created with the MATLAB program. The purpose of obtaining more precise output values with the created rule base and the clarification process is to obtain more precise output values. When the obtained results are taken into consideration, it has been determined that the fuzzy REBA method gives more sensitive results to possible changes in input variables such as the changes of flexion or extension degrees.
