Новости
23 октября 2024 г.
Работник обратился за разъяснением в Федеральную службу по труду и занятости. При устройстве на новую работу с обязательным медицинским осмотром он прошел этот осмотр...
Законодательство
24 июля 2024 г.
В Госдуме проходит рассмотрение важных поправок в Трудовой кодекс Российской Федерации
Авторы Законопроекта в пояснительной записке сообщили, что предлагаемые изменения в законодательстве подготовлены в целях уточнения полномочий Федеральной службы по труду и занятости по осуществлению...
Статистика
21 июля 2023 г.
Цифра недели: опрос «Работы России» показал, как россияне определили секрет успеха в профессии
Большинство опрошенных россиян (86%) убеждены, что реализация в профессии важна. Об этом свидетельствуют данные опроса, который проводился на портале «Работа России» в октябре этого...
Специальная оценка условий труда
19 ноября 2024 г.
По результатам специальной оценки условий труда (далее – СОУТ) работнику улучшены условия труда. Доплату за вредные условия труда необходимо отменить. Можно ли сразу заключить с...
Оценка уровня промбезопасности в горнодобывающей промышленности на основе показателей производственного травматизма
25 апреля 2022 г.
В предлагаемой вашему вниманию статье изложены некоторые методологические подходы по оценке уровня промышленной безопасности, основанные на применении статистико-математических методов прогнозного моделирования показателей производственного травматизм, на примере предприятий горнодобывающей промышленности, территориально расположенных на Кольском Севере.
Оценка уровня промбезопасности в горнодобывающей промышленности на основе показателей производственного травматизма
В предлагаемой вашему вниманию статье изложены некоторые методологические подходы по оценке уровня промышленной безопасности, основанные на применении статистико-математических методов прогнозного моделирования показателей производственного травматизм, на примере предприятий горнодобывающей промышленности, территориально расположенных на Кольском Севере.
В предлагаемой вашему вниманию статье изложены некоторые методологические подходы по оценке уровня промышленной безопасности, основанные на применении статистико-математических методов прогнозного моделирования показателей производственного травматизм, на примере предприятий горнодобывающей промышленности, территориально расположенных на Кольском Севере.
Как отмечается в отчете, появившемся в ходе опыта реализации проектов по промышленной безопасности на австралийских горнодобывающих предприятиях, заметный прогресс в этой области был достигнут путем внедрения 12 практических возможностей (пунктов или позиций) по трем следующим направлениям:
а) использование значимых показателей уровня промышленной безопасности (5 пунктов);
б) выявления зон повышенного риска (3 пункта);
в) коллективное использование информации (4 пункта).
В качестве позитивной иллюстрации практического применения данных положений отметим, что в Квинсленде (штат на северо-востоке материковой части Австралии) число несчастных случаев (НС) за последние сто лет снизилось более чем на 95 % [1].
С позиций методического совершенствования оценки уровня промышленной безопасности на отечественных горнодобывающих предприятиях из 12 имеющихся позиций «австралийского варианта» улучшения показателей уровня промышленной безопасности к пунктам, непосредственно относящимся к вопросам, связанным с проблематикой производственного травматизма (ПТ), по мнению автора, можно отнести следующие шесть:
а) по первому направлению (использование значимых показателей уровня промышленной безопасности) — увеличение амплитуды показателей (один пункт);
в) по второму направлению (выявление зон повышенного риска) — применение анализа с использованием новых методик (один пункт);
с) по третьему направлению (коллективное использование информации) — разработка общей системы классификации; решение проблем в рамках коллективного использования информации; совершенствование базы данных по потенциально опасным происшествиям; обмен данными по происшествиям и механизмам контроля (четыре пункта).
В отечественной практике прогнозной оценки уровня производственного травматизма (ПТ) существуют несколько подходов, среди которых ведущие специалисты в области безопасности и охраны труда на горнодобывающих предприятиях выделяют два основных [2]. Первый подход состоит в экстраполяции динамических показателей ПТ, имевшего место на предприятии в течение последних десяти — пятнадцати лет. Этот подход применим, если горно-геологические и горнотехнические условия, технология и организация производства на предприятии существенно не меняются (что не так часто встречается в реальности на протяжении всего исследуемого периода).
Главным же «недостатком» такого подхода является его неприемлемость в социальном аспекте, поскольку вначале событийно НС должны свершиться и только затем, имея полную и достоверную статистику, и может быть определен возможный уровень безопасности труда. Суть второго подхода заключается в ситуационном моделировании (на основе статистическо-вероятностных подходов высшей математики) НС на производстве как случайных событий, произошедших под действием разносторонних факторов производственной внешней и внутренней сред.
С точки зрения оценки критерия уровня ПТ в таком варианте принимается парадигма отсутствия опасностей в технологическом процессе и как следствие — отсутствие НС. НС естественно нельзя считать неизбежным явлением, однако при комплексном воздействии упомянутых факторов вероятность его существования никогда не будет равна нулю, т.е. достижение состояния «нулевого риска» в процессе трудовой деятельности невозможно. Реалистичность такого анализа уровня безопасности труда базируется на теоретических положениях теории вероятности и математической статистики, на основании которых было доказано, что математически вероятность распределения числа НС подчинена закону Пуассона вида [3]:
где х — число травм за определенный период времени;
λ — среднее число травм за этот период.
Представленный закон распределения получил наименование закона редких событий, причем результаты его анализа, зависят в основном лишь от значения параметра λ, отражающего среднее число интересующих событий (в виде числа НС в единицу времени). При таком виде распределения случайной величины (т.е. по закону Пуассона) с позиций теории вероятности и математической статистики должны одновременно соблюдаться следующие условия:
1) независимости;
2) ординарности;
3) стационарности.
Отдельно в дополнение к упомянутым выше двум подходам (экстраполяция динамических показателей и ситуационное моделирование случайных событий) выделим третий подход к прогнозной оценке уровня ПТ, базирующийся на методах статистического анализа временных рядов (или рядов динамики)[4-6]. Использование этого подхода применительно к исследованию ПТ на предприятиях горнодобывающей промышленности позволяет эффективно решать задачи, связанные с оценкой уровня промышленной безопасности, с учётом следующих двух особенностей:
— во-первых, ПТ как учетная статистическая категория выражает результат нестационарного стохастического процесса, содержащего в себе элементы необходимого и случайного, где необходимость проявляется в виде тенденции (тренда) ряда, а случайность — в виде колебаний (вариации) уровней ряда относительно тенденции. Такое сочетание позволяет провести комплексное исследование, как тенденции, так и вариации уровней ряда, получив одновременно, таким образом, оптимальную функцию тренда ПТ и соотношение удельного веса отклонений от тренда;
— во-вторых, использование методик прогнозирования ПТ на основе показателей временного ряда по нескольким моделям позволяет в кратчайшие сроки провести прогон этих моделей, что дает возможность оценки воздействия травмоопасных факторов на рабочих местах и произвести выбор наиболее эффективной прогнозной модели с целью проведения профилактических мер ПТ различного характера.
Указанные положения позволяют отдельно выделить третий подход среди других, поскольку его применение дает вполне удовлетворительные результаты, а его использование с соответствующими пакетами программ ЭВМ не вызывает особых трудностей. Практическое приложение моделей данного подхода с позиций оценки уровня ПТ для работников предприятий горнопромышленного комплекса Мурманской области, подробно представлено нами в источнике [6]. Поэтому приведем далее кратко лишь некоторые положения этого подхода, используя пример анализа ПТ на одном из крупнейших предприятий горно-химической промышленности Кольского Севера ОАО «Апатит» (г. Кировск). Графическая интерпретация варианта моделирования по трендовой составляющей для ОАО «Апатит» в виде логарифмического тренда, имеющего максимальную величину коэффициента детерминации (88, 24 %) и минимальную величину средней ошибки аппроксимации (13,75 %) из различных вариантов аналитических функций, представлена на рис. 1.
— во-первых, ПТ как учетная статистическая категория выражает результат нестационарного стохастического процесса, содержащего в себе элементы необходимого и случайного, где необходимость проявляется в виде тенденции (тренда) ряда, а случайность — в виде колебаний (вариации) уровней ряда относительно тенденции. Такое сочетание позволяет провести комплексное исследование, как тенденции, так и вариации уровней ряда, получив одновременно, таким образом, оптимальную функцию тренда ПТ и соотношение удельного веса отклонений от тренда;
— во-вторых, использование методик прогнозирования ПТ на основе показателей временного ряда по нескольким моделям позволяет в кратчайшие сроки провести прогон этих моделей, что дает возможность оценки воздействия травмоопасных факторов на рабочих местах и произвести выбор наиболее эффективной прогнозной модели с целью проведения профилактических мер ПТ различного характера.
Указанные положения позволяют отдельно выделить третий подход среди других, поскольку его применение дает вполне удовлетворительные результаты, а его использование с соответствующими пакетами программ ЭВМ не вызывает особых трудностей. Практическое приложение моделей данного подхода с позиций оценки уровня ПТ для работников предприятий горнопромышленного комплекса Мурманской области, подробно представлено нами в источнике [6]. Поэтому приведем далее кратко лишь некоторые положения этого подхода, используя пример анализа ПТ на одном из крупнейших предприятий горно-химической промышленности Кольского Севера ОАО «Апатит» (г. Кировск). Графическая интерпретация варианта моделирования по трендовой составляющей для ОАО «Апатит» в виде логарифмического тренда, имеющего максимальную величину коэффициента детерминации (88, 24 %) и минимальную величину средней ошибки аппроксимации (13,75 %) из различных вариантов аналитических функций, представлена на рис. 1.
Далее процедура декомпозиции (выделение составляющих временного ряда ПТ), базируемая на методе Census I, выполнялась нами по следующему алгоритму:
1) вычислялись скользящее среднее по периоду сезонности (за каждый квартал);
2) после нахождения значений скользящих средних по предыдущему пункту сезонность в ряду исключалась;
3) для анализа ряда по выбранной модели производилось нахождение коэффициентов сезонности;
4) производился расчет сезонной составляющей как общей средней для значений ряда;
5) фактический ряд проходил корректировку путем деления квартальных коэффициентов сезонности по всему диапазону значений ряда.
Итоговый результат декомпозиции иллюстративно представлен графиками на рис. 2, которые были получены нами путем статистической обработки в средах «Microsoft Excel» 97/2000 и «STA- TISTICA 6.0 for Windows».
Моделирование каждой составляющей для дальнейшего прогнозирования представляло собой трудоемкий процесс, ввиду чего было проведено трендовое моделирование с одновременным учетом периодической составляющей колебаний. С этой целью был использован метод гармонического анализа, позволяющий выразить периодическую функцию вариации ПТ. В качестве аналитической формы исследуемого явления во времени была использована функция ряда Фурье вида:
1) вычислялись скользящее среднее по периоду сезонности (за каждый квартал);
2) после нахождения значений скользящих средних по предыдущему пункту сезонность в ряду исключалась;
3) для анализа ряда по выбранной модели производилось нахождение коэффициентов сезонности;
4) производился расчет сезонной составляющей как общей средней для значений ряда;
5) фактический ряд проходил корректировку путем деления квартальных коэффициентов сезонности по всему диапазону значений ряда.
Итоговый результат декомпозиции иллюстративно представлен графиками на рис. 2, которые были получены нами путем статистической обработки в средах «Microsoft Excel» 97/2000 и «STA- TISTICA 6.0 for Windows».
Моделирование каждой составляющей для дальнейшего прогнозирования представляло собой трудоемкий процесс, ввиду чего было проведено трендовое моделирование с одновременным учетом периодической составляющей колебаний. С этой целью был использован метод гармонического анализа, позволяющий выразить периодическую функцию вариации ПТ. В качестве аналитической формы исследуемого явления во времени была использована функция ряда Фурье вида:
В выражении (2) величина коэффициента К определяет гармонику ряда Фурье и может быть взята с разной степенью точности. Как показали исследования, достаточная степень близости фактических и теоретических значений ПТ достигается для функции Фурье с числом гармоник равным восемнадцати. Опуская все промежуточные расчеты по нахождению параметров модели ПТ, приведем ее окончательный вид:
Полученная модель тренда ПТ для ОАО «Апатит», совместно с вариацией периодического характера, типа ряда Фурье с восемнадцатью гармониками имела коэффициент детерминации — 99,53 %. В качестве простейшего индикатора, позволяющего оценить надежность полученного прогноза, в прогностике применяют относительный показатель Тейла, определяемый как подкоренное значение отношения квадрата разности прогнозного и фактического значений к фактической величине изучаемого показателя. В статистическом прогнозировании при показателе Тейла, близком к нулевому значению, как в данном случае, прогноз считается идеальным.
Сводная таблица итоговых значений измерения ошибок
прогнозирования ПТ для ОАО «Апатит»
прогнозирования ПТ для ОАО «Апатит»
|
Вид погрешности прогноза |
Относительные единицы измерения |
|
MAD (средняя абсолютная погрешность) |
0,16913 |
|
MSE (средняя квадратическая ошибка) |
0,03726 |
|
MAPE (средняя абсолютная относительная ошибка) |
0,01653 |
|
MPE (показатель средней относительной ошибки) |
- 0,00004
|
Таким образом, проведенные исследования выявили правомерность предлагаемых методологических подходов к оценке приемлемого уровня промышленной безопасности для работников ОАО «Апатит» с позиций уровня ПТ, поскольку проведенная оценка погрешности прогноза вполне объективно обосновывает правомерность выбора модели ПТ для ОАО «Апатит» по минимальным численным значениям основных видов ошибок прогнозного моделирования, приведенных в итоговой таблице.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ:
1. Икволл Э., Гиллеспи Б., Риг Л. Улучшение показателей уровня промышленной безопасности: опыт горнодобывающих предприятий Австралии. ЗАО «Прайсвотерхаус Куперс Аудит» и «Прайсвотерхаус Куперс Раша Б.В.», 2008. — 10 с. Режим доступа: http: // www. safetypa- per_russian_final .pdf.
2. Москаленко Э.М., Рубин B.C. Условия труда в угольных шахтах и определение уровня его безопасности: учеб. Пособие. М.: Изд-во МГИ, 1981. — 88 с.
3. Белов П.Г. Системный анализ и моделирование опасных процессов в техносфере. М.: Издат. центр «Академия», 2003. — 512 с.
4. Тартилас Ю.К. Методика прогнозирования производственного травматизма на основе коротких временных рядов: автореф. дис. ... канд. техн. наук. Л., 1987. — 24 с.
5. Бугаев С.С. Статистические методы анализа причин травматизма// Безопасность труда в промышленности. 2001. № 1. С. 41-43.
6. Карначев П.П. Анализ и моделирование уровня безопасности труда с позиций производственного травматизма на региональном уровне: монография. Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 2008. — 230 с.
7. Б.Б. Коклянов. И.П. Карначев. Оценка уровня промышленной безопасности на отечественных предприятиях горнодобывающей промышленности посредством использования показателей производственного травматизма. «Известия Тульского государственного университета. Науки о земле», № 1, 2011; электронный ресурс: cyberleninka.ru.
2. Москаленко Э.М., Рубин B.C. Условия труда в угольных шахтах и определение уровня его безопасности: учеб. Пособие. М.: Изд-во МГИ, 1981. — 88 с.
3. Белов П.Г. Системный анализ и моделирование опасных процессов в техносфере. М.: Издат. центр «Академия», 2003. — 512 с.
4. Тартилас Ю.К. Методика прогнозирования производственного травматизма на основе коротких временных рядов: автореф. дис. ... канд. техн. наук. Л., 1987. — 24 с.
5. Бугаев С.С. Статистические методы анализа причин травматизма// Безопасность труда в промышленности. 2001. № 1. С. 41-43.
6. Карначев П.П. Анализ и моделирование уровня безопасности труда с позиций производственного травматизма на региональном уровне: монография. Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 2008. — 230 с.
7. Б.Б. Коклянов. И.П. Карначев. Оценка уровня промышленной безопасности на отечественных предприятиях горнодобывающей промышленности посредством использования показателей производственного травматизма. «Известия Тульского государственного университета. Науки о земле», № 1, 2011; электронный ресурс: cyberleninka.ru.
АКТУАЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ:
С 1 марта 2022 года вступили в силу Рекомендации по выбору методов оценки уровней профессиональных рисков и по снижению уровней таких рисков, утвержденные Приказом Минтруда России от 28 декабря 2021 года № 796. Рассмотрим важнейшие положения документа.
Какие изменения в законодательстве затронут специалистов по охране труда с 1 марта 2022 года? Необходимо учесть в своей работе все изменения трудового законодательства, взять на себя новые обязанности и при необходимости перестроить свою работу.
С 1 марта 2022 года вступили в силу изменения в ТК РФ, которые направлены на совершенствование механизмов стимулирования работодателя к улучшению условий труда работников, а также обеспечение приоритетного внедрения и развития системы предупреждения производственного травматизма и профессиональных заболеваний с целью сохранения жизни и здоровья работников на производстве.