Cornell Kas-İskelet Rahatsızlık Anketi ve Lojistik Regresyon Kullanarak Kas-İskelet Rahatsızlıkları Kaynaklı Üretim Çalışanı Devamsızlıklarının Azaltılması

Günümüzde, aşırı yüklenmiş işgücüne bağlı olarak çalışma ortamında insan motivasyonunu ve sağlığını etkileyebilecek zorluklar gitgide artmaktadır. Artan rekabet ortamının beraberinde getirdiği yoğun üretim faaliyetleri, özellikle üretim çalışanlarında kas-iskelet sistemi rahatsızlıklarının daha fazla meydana gelmesine neden olmaktadır. Bu nedenle, bu çalışma kapsamında otomotiv endüstrisinde faaliyet gösteren bir yan sanayi kuruluşunda talaşlı üretim sırasında meydana gelen kas-iskelet sistemi kaynaklı işe devamsızlıkların azaltılması için ergonomi analizi çalışması yapılması hedeflenmiştir. İlk olarak, ergonomik olmayan çalışma koşulları firma içindeki proje ekibi çalışanlarının katıldığı çalıştay sonucunda belirlenmiştir. Belirlenen bu koşullar, yapılacak olan analizin bağımsız değişkenlerini olarak tanımlanmıştır. Bağımlı değişken olarak adlandırılan bölgesel ağrı durumu üzerinde bağımsız değişkenlerin etkisinin analizi için veri toplama aracı olarak Cornell Üniversitesi tarafından geliştirilen “Kas-İskelet Sistemi Rahatsızlık Anketi” kullanılmıştır. Veri analizi kısmında ise, bağımsız değişkenlerin bölgesel ağrı durumu üzerindeki etkileri Lojistik Regresyon Analizi ile IBM SPSS Statistics 25.0 programı aracılığıyla gözlemlenmiştir. İstatistiksel analizden sonra, analiz çıktılarının validasyonu firmanın ilgili ekibinde yer alan çalışanların görüşleri alınarak sağlanmıştır. Çalışmanın uygulama aşamasında firma, üretim çalışanlarının kas-iskelet sistemi kaynaklı devamsızlıklarında karşı önlemler alarak düşüş sağlamayı hedeflemektedir.

Reducing the Musculoskeletal Disorders-induced Production Employee Absenteeism Through the Cornell Musculoskeletal Discomfort Questionnaire and Ordinal Logistic Regression Model

Today, the overworked workforce situation is getting more prevalent that may result in impair human motivation and health in the workplace. Increased musculoskeletal disorders, especially among production employees, are caused by increased production activities brought on by a more competitive economy. Therefore, the aim of this study is to conduct an ergonomics analysis in order to reduce absenteeism caused by musculoskeletal system disorders during machining in an automotive sub-industrial company. As a consequence of the workshop attended by the relevant project team workers within the company, non-ergonomic working conditions were determined at first. These defined conditions were also specified as the independent variables for the analysis section. The "Musculoskeletal Discomfort Questionnaire," developed by Cornell University, was employed as a data collecting method for the investigation of the effect of independent variables on the dependent variable, local pain status. The effects of independent variables on local pain status were analysed using Logistic Regression Analysis via the IBM SPSS Statistics 25.0 program. Following the statistical examination, the analytical outputs were validated by expert feedback with the company's relevant team workers. In the implementation phase, the company aims to reduce production employee absenteeism due to the musculoskeletal system disorders by taking precautions.

___

  • [1] M. Gómez-galán and J. Pérez-alonso, “Owas Review 315,” Ind. Health, vol. 55, pp. 314–337, 2017, [Online]. Available: https://www.jstage.jst.go.jp/article/indhealth/55/4/55_2016-0191/_pdf.
  • [2] L. Punnett and D. H. Wegman, “Work-related musculoskeletal disorders: The epidemiologic evidence and the debate,” J. Electromyogr. Kinesiol., vol. 14, no. 1, pp. 13–23, 2004, doi: 10.1016/j.jelekin.2003.09.015.
  • [3] K. Landau et al., “Musculoskeletal disorders in assembly jobs in the automotive industry with special reference to age management aspects,” Int. J. Ind. Ergon., vol. 38, no. 7–8, pp. 561–576, 2008, doi: 10.1016/j.ergon.2008.01.006.
  • [4] L. Punnett, “The costs of work-related musculoskeletal disorders in automotive manufacturing,” New Solut., vol. 9, no. 4, pp. 403–426, 2000, doi: 10.2190/Y93Q-DEAQ-FEU2-8B26.
  • [5] S. R. Kirkhorn, G. Earle-Richardson, and R. J. Banks, “Ergonomic risks and musculoskeletal disorders in production agriculture: Recommendations for effective research to practice,” J. Agromedicine, vol. 15, no. 3, pp. 281–299, 2010, doi: 10.1080/1059924X.2010.488618.
  • [6] P. Buckle, “Ergonomics and musculoskeletal disorders: Overview,” Occup. Med. (Chic. Ill)., vol. 55, no. 3, pp. 164–167, 2005, doi: 10.1093/occmed/kqi081.
  • [7] J. C. Hiba, Improving working conditions and productivity in the garment industry. 1998.
  • [8] N. M. Nur, S. Z. Dawal, and M. Dahari, “The Prevalence of Work Related Musculoskeletal Disorders Among Workers Performing Industrial Repetitive Tasks in the Automotive Manufacturing Companies,” pp. 1–8, 2014.
  • [9] Erman Çakıt, “Ergonomic Risk Assessment using Cornell Musculoskeletal Discomfort Questionnaire in a Grocery Store,” Ergon. Int. J., vol. 3, no. 6, 2019, doi: 10.23880/eoij-16000222.
  • [10] O. Erdinc, K. Hot, and M. Ozkaya, “Turkish version of the Cornell Musculoskeletal Discomfort Questionnaire: Cross-cultural adaptation and validation,” Work, vol. 39, no. 3, pp. 251–260, 2011, doi: 10.3233/WOR-2011-1173.
  • [11] S. Koç and Ö. M. Testik, “Mobi̇lya sektöründe yaşanan kas-i̇skelet si̇stemi̇ ri̇skleri̇ni̇n farkli değerlendi̇rme metotlari i̇le i̇ncelenmesi̇ ve mi̇ni̇mi̇zasyonu,” Endüstri Mühendisliği Derg., vol. 27, no. 2, pp. 2–27, 2016.
  • [12] M. J. Hjermstad et al., “Studies comparing numerical rating scales, verbal rating scales, and visual analogue scales for assessment of pain intensity in adults: A systematic literature review,” J. Pain Symptom Manage., vol. 41, no. 6, pp. 1073–1093, 2011.
  • [13] J. C. T. Fairbank, J. B. Davies, J. Couper, and J. P. O’Brien, “The Oswestry low back pain disability questionnaire,” Physiotherapy, vol. 66, no. 8, pp. 271–273, 1980.
  • [14] M. J. M. Hoozemans, E. M. Speklé, and J. H. Van Dieën, “Concurrent validity of questions on arm, shoulder and neck symptoms of the RSI QuickScan,” Int. Arch. Occup. Environ. Health, vol. 86, no. 7, pp. 789–798, 2013.
  • [15] A. Shariat, S. B. M. Tamrin, M. Arumugam, M. Danaee, and R. Ramasamy, “Prevalence Rate of Musculoskeletal Discomforts Based on Severity Level among Office Workers,” Acta Medica Bulg., vol. 43, no. 1, pp. 54–63, 2016.
  • [16] S. Kreuzfeld, R. Seibt, M. Kumar, A. Rieger, and R. Stoll, “German version of the Cornell Musculoskeletal Discomfort Questionnaire (CMDQ): Translation and validation,” J. Occup. Med. Toxicol., vol. 11, no. 1, pp. 1–12, 2016.
  • [17] M. Smets, “A Field Evaluation of Arm-Support Exoskeletons for Overhead Work Applications in Automotive Assembly,” IISE Trans. Occup. Ergon. Hum. Factors, vol. 7, no. 3–4, pp. 192–198, 2019.
  • [18] F. A. Aziz, Z. Ghazalli, N. M. Z. Mohamed, and A. Isfar, “Investigation on musculoskeletal discomfort and ergonomics risk factors among production team members at an automotive component assembly plant,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 257, no. 1, 2017.
  • [19] A. Rawat, “Binary Logistic Regression- An overview and implementation in R,” 2017.
  • https://towardsdatascience.com/implementing-binary-logistic-regression-in-r-7d802a9d98fe. [20] H. Bircan, “Lojistik Regresyon Analizi: Tıp Verileri Üzerine Bir Uygulama,” Kocaeli Üniversitesi Sos. Bilim. Enstitüsü Derg., vol. 2, pp. 185–208, 2004.
  • [21] C. Y. J. Peng, K. L. Lee, and G. M. Ingersoll, “An introduction to logistic regression analysis and reporting,” J. Educ. Res., vol. 96, no. 1, pp. 3–14, 2002, doi: 10.1080/00220670209598786.
  • [22] M. M. E. Tranmer, “Binary Logistic Regression,” 2011. doi: 10.4135/9781412995627.d29.
  • [23] J. K Abledu, “Multiple Logistic Regression Analysis of Predictors of Musculoskeletal Disorders and Disability among Bank Workers in Kumasi, Ghana,” J. Ergon., vol. 02, no. 04, 2012, doi: 10.4172/2165-7556.1000111.
  • [24] C. F. Ling, R. Z. Radin Umar, and N. Ahmad, “Development of a predictive model for work-relatedness of MSDs among semiconductor back-end workers,” Int. J. Occup. Saf. Ergon., vol. 0, no. 0, pp. 1–11, 2020, doi: 10.1080/10803548.2020.1840116.
  • [25] E. C. Alexopoulos, I. C. Stathi, and F. Charizani, “Prevalence of musculoskeletal disorders in dentists,” BMC Musculoskelet. Disord., vol. 5, pp. 1–8, 2004, doi: 10.1186/1471-2474-5-16.
  • [26] P. Warner, “Ordinal logistic regression,” J Fam Plann Reprod Heal. Care, vol. 34, no. 3, pp. 169–170, 2008, doi: 10.1783/147118908784734945.
  • [27] Heidarimoghadam, Rashid, Iraj Mohammadfam, Mohammad Babamiri, Ali Reza Soltanian, Hassan Khotanlou, and Mohammad Sadegh Sohrabi. "What do the different ergonomic interventions accomplish in the workplace? A systematic review." International Journal of Occupational Safety and Ergonomics (2020): 1-25.
  • [28] Diego-Mas, Jose Antonio. "Designing cyclic job rotations to reduce the exposure to ergonomics risk factors." International journal of environmental research and public health 17, no. 3, 2020, 1073.
  • [29] Sharma, Neelesh K., Mayank Tiwari, Atul Thakur, and Anindya K. Ganguli. "A systematic review of methodologies and techniques for integrating ergonomics into development and assessment of manually operated equipment." International Journal of Occupational Safety and Ergonomics, 2021, 1-13.
  • [30] Colim, Ana, Carlos Faria, João Cunha, João Oliveira, Nuno Sousa, and Luís A. Rocha. "Physical Ergonomic Improvement and Safe Design of an Assembly Workstation through Collaborative Robotics." Safety 7, no. 1, 2021, 14.
  • [31] Muralidhar, Budumuru, Dr KDV Prasad, and Mruthyanjaya Rao. "Association among Remote Working Concerns and Challenges on Employee Work-Life Balance: An Empirical Study Using Multiple Regression Analysis with Reference to International Agricultural Research Institute, Hyderabad." International Journal of Advanced Research in Engineering and Technology 11, no. 6 (2020).
  • [32] Ibrahim, L., & Abbas, S. (2020). Organizational Behavior: A Model of Assessing Training Needs and Performance of Employees in Nigeria. International Research Journal Business and Management, 13(1), 9-16.
Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 2015
  • Yayıncı: Aydın Karapınar
Sayıdaki Diğer Makaleler

Cornell Kas-İskelet Rahatsızlık Anketi ve Lojistik Regresyon Kullanarak Kas-İskelet Rahatsızlıkları Kaynaklı Üretim Çalışanı Devamsızlıklarının Azaltılması

Duygu İNCİ, Pırıl ERGÖNENÇ, Mürüvvet Deniz SEZER, Bengü GÜNGÖR

Yapay Zeka Destekli Kavramsal Tasarım: Tekerlekli Sandalye Tasarım Seçenekleri Değerlendirmede Bulanık Mantık Kullanımı

Nurullah YÜKSEL, Hüseyin R. BÖRKLÜ

Üretim Parametrelerinin Termoplastik Kompozitlerin Mekanik Özelliklerine Etkisinin İncelenmesi

Uğur Görkem ÇAKICI, Osman Selim TÜRKBAŞ, Bora YILDIRIM

Yeni Betonarme Katmanla Güçlendirilen Bir Betonarme Yapının Nümerik Olarak İncelenmesi

Ömer MERCİMEK

Myrtus communis (Mersin) ve Üzüm Çekirdeği Özütü Kullanılarak Gümüş Nanoparçacık Biyosentezi ve Karakterizasyonu

Mustafa GÜNGÖRMÜŞ

ELEKTROKİMYASAL JET İŞLEME (EJİ) PARAMETRELERİNİN İŞLENEN KANAL GEOMETRİLERİNE ETKİSİ

Emre AYHAN, Mustafa YURDAKUL, Can ÇOĞUN

Elektrikli Araçlarda Batarya Şarj Ünitesi için LLC Rezonans Dönüştürücünün Kurulumu, Modellemesi ve Analizi

Ali KIRÇAY, Ünal YILMAZ

Impact of Tower Diameter on Power Output in Solar Chimney Power Plants

Pınar MERT CÜCE, Harun ŞEN, Erdem CÜCE

Nokta Direnç Kaynağı ile Birleştirilen Geliştirilmiş Yüksek Mukavemetli Çeliğin Mekanik Özellikleri Üzerinde Elektrod Uç Tipinin Etkisinin İncelenmesi

Bilge DEMİR, Muhammed ELİTAŞ, Hüseyin KARAKUŞ

GMAW Esaslı Eklemeli İmalat İle Üretilen Düşük Karbonlu Çeliğin Mekanik Özellikleri

İskender YEŞİLDAĞ, Mustafa GÜNAY