Akademik Veri Yönetim Sistemi
IX. Türkiye'de İş Sağlığı ve Güvenliği Alanında Yaşanılan Sorunlar ve Çözüm Önerileri Sempozyumu, İstanbul, Türkiye, 9 - 10 Ocak 2026, ss.15, (Özet Bildiri)
Endüstrinin hızla gelişmesi, iş sağlığı ve güvenliği alanındaki yönetim uygulamaları dönüşüm geçirmesini zorunlu kılmıştır. Geleneksel, reaktif ve kaza sonrası müdahaleye dayalı yaklaşımların yerini; büyük veri analitiği, otonom sistemler ve döngüsel geri bildirim mekanizmaları ile karakterize edilen veri temelli, öngörücü ve bütünleşik güvenlik paradigmaları almaktadır. Bu dönüşüm, akademik literatürde Safety 4.0 konsepti altında toplanmakta olup yapay zekâ ve akıllı teknolojiler, bu yeni güvenlik mimarisinin temelini oluşturmaktadır. Çalışma, yapay zekâ tabanlı akıllı teknolojilerin çok sektörlü bir perspektiften güvenlik yönetimi üzerindeki dönüştürücü etkilerini sistematik literatür taraması yöntemiyle incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırma metodolojisi kapsamında, Web of Science ve Scopus’taki hakemli akademik dergilerde yayımlanmış ve başlık/anahtar kelimelerinde "Artificial Intelligence," "AI" veya "Smart" ibarelerini içeren çalışmalar, sektörlerarası bir karşılaştırmalı analiz sağlamak üzere seçilmiştir. Kapsam; inşaat, imalat sanayi, afet ve kamu güvenliği, ulaştırma ve lojistik, enerji ve güç sistemleri, sağlık hizmetleri ve akıllı yaşam alanları gibi geniş bir yelpazeyi içermektedir. Analiz, güvenlik yönetiminin temel fonksiyonel bileşenleri olan proaktif kaza önleme, dinamik risk değerlendirmesi, gerçek zamanlı durum farkındalığı, erken uyarı sistemlerinin tasarımı ve etik/yasal yönetim çerçeveleri boyutlarında derinleştirilmiştir. Elde edilen bulgular, özellikle makine öğrenmesi algoritmaları, öngörücü analitik modelleri, nesnelerin interneti tabanlı sensör ağları ve dijital ikiz uygulamalarının; potansiyel tehlike potansiyellerinin erken teşhis edilmesine, operasyonel risklerin azaltılmasına ve nihayetinde kurumsal güvenlik performansının metriklerinin optimizasyonuna önemli bir katkı sağladığını bilimsel olarak desteklemektedir. Sonuç olarak bu çalışma, Safety 4.0 bağlamında yapay zekâ ve akıllı teknolojilerin, güvenlik yönetimini, reaktif bir modelden öngörücü ve önleyici bir paradigma kaymasına hızlandırdığını kanıtlamaktadır. Güvenlik alanında standartlaşma ve insan-yapay zekâ etkileşiminin güçlendirilmesine yönelik disiplinlerarası araştırmaların stratejik önemi bu bağlamda vurgulanmaktadır.
The rapid development of industry has necessitated a transformation in management practices in the field of occupational health and safety. Traditional, reactive, and post-accident response-based approaches are being replaced by data-driven, predictive, and integrated safety paradigms characterized by big data analytics, autonomous systems, and circular feedback mechanisms. This transformation is grouped under the concept of Safety 4.0 in the academic literature, and artificial intelligence and smart technologies form the basis of this new safety architecture. This study aims to examine the transformative effects of AI-based smart technologies on safety management from a multi-sector perspective using a systematic literature review method. Within the scope of the research methodology, studies published in peer-reviewed academic journals in Web of Science and Scopus, and containing the terms "Artificial Intelligence," "AI," or "Smart" in their titles/keywords, were selected to provide a cross-sectoral comparative analysis. The scope includes a wide range of sectors such as construction, manufacturing, disaster and public safety, transportation and logistics, energy and power systems, healthcare, and smart living spaces. The analysis was deepened into the dimensions of proactive accident prevention, dynamic risk assessment, real-time situational awareness, early warning system design, and ethical/legal management frameworks, which are the fundamental functional components of safety management. The findings scientifically support the fact that machine learning algorithms, predictive analytics models, Internet of Things-based sensor networks, and digital twin applications significantly contribute to the early detection of potential hazards, the reduction of operational risks, and ultimately the optimization of metrics of corporate safety performance. In conclusion, this study demonstrates that artificial intelligence and smart technologies, within the context of Safety 4.0, are accelerating a shift in safety management from a reactive model to a predictive and preventive paradigm. The strategic importance of interdisciplinary research aimed at standardization in the field of safety and strengthening human-AI interaction is emphasized in this context.