CN104463363A - 一种生产风险的预警方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种生产风险的预警方法、装置及系统，该方法包括：根据预设的时间间隔，周期性地获取原始生产数据；对所述原始生产数据进行指标量化处理，得到指标量化值；根据预设的指标权重值，对所述指标量化值进行分析，得到预警指数值；判断所述预警指数值是否大于预设的警告阈值，如果是，则生成警告信号。本申请实施例公开的系统中，通过对原始生产数据进行指标量化处理，得到指标量化值，然后利用预先存储的指标权重值，对指标量化值进行分析，得到预警指数值，当预警指数值大于预设的警告阈值时，主动地生成警告信号，有利于提醒相关人员及时采取相应措施，从而提高了企业的生产安全系数，降低了发生安全事故的可能性。

Description

一种生产风险的预警方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种生产风险的预警方法、装置及系统。

背景技术

企业生产的过程中常伴随着各种生产风险，这些生产风险是造成生产事故的重要因素。

目前，企业通常是被动应对生产风险所带来的危害，在生产事故发生之后，才对出现安全问题的地方采取措施，可见，当前企业的生产安全系数较低，发生安全事故的可能性较大。

综上所述可以看出，如何提高企业的生产安全系数，降低发生安全事故的可能性是目前亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种生产风险的预警方法、装置及系统，提高了企业的生产安全系数，降低了发生安全事故的可能性。其具体方案如下：

一种生产风险的预警方法，包括：

根据预设的时间间隔，周期性地获取原始生产数据；

对所述原始生产数据进行指标量化处理，得到指标量化值；

根据预设的指标权重值，对所述指标量化值进行分析，得到预警指数值；

判断所述预警指数值是否大于预设的警告阈值，如果是，则生成警告信号。

优选的，所述原始生产数据包括事故隐患数据，安全培训数据，应急演练数据和安全事故数据。

优选的，还包括对历史预警指数值进行走势分析，得到预警指数曲线。

优选的，还包括利用安全风险预测算法，对所述预警指数曲线进行预测分析，得到安全风险预测曲线。

优选的，还包括对预设的报告周期内得到的预警指数值进行综合分析，生成预警分析报告。

优选的，所述时间间隔为1周，所述报告周期为1周。

一种生产风险的预警装置，包括：

安全指标计算模块，用于对所述原始生产数据进行指标量化处理，得到指标量化值；

预警指数计算模块，用于根据预设的指标权重值，对所述指标量化值进行分析，得到预警指数值；

警告生成模块，用于判断所述预警指数值是否大于预设的警告阈值，如果是，则生成警告信号。

优选的，还包括预警指数分析模块，用于对历史预警指数值进行走势分析，得到预警指数曲线；对所述预警指数曲线进行分析预测，得到安全风险预测曲线；根据预设的报告周期内得到的预警指数值，生成预警分析报告。

一种生产风险的预警系统，包括所述预警装置，所述预警系统还包括：

终端，用于根据预设的时间间隔，周期性地获取原始生产数据。

优选的，所述预警装置为应用服务器，所述终端为计算机。

本发明中，通过对原始生产数据进行指标量化处理，得到指标量化值，然后利用预先存储的指标权重值，对指标量化值进行分析，得到预警指数值，当预警指数值大于预设的警告阈值时，主动地生成警告信号，有利于提醒相关人员及时采取相应措施，从而提高了企业的生产安全系数，降低了发生安全事故的可能性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明公开的一种生产风险的预警方法；

图2为本发明实施例一公开的一种生产风险的预警方法；

图3为本发明公开的一种生产风险的预警装置；

图4为本发明公开的一种生产风险的预警系统。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明公开了一种生产风险的预警方法，参见图1所示，该方法包括：

步骤S101：根据预设的时间间隔，周期性地获取原始生产数据；

步骤S102：对原始生产数据进行指标量化处理，得到指标量化值；

步骤S103：根据预设的指标权重值，对指标量化值进行分析，得到预警指数值；

步骤S104：判断预警指数值是否大于预设的警告阈值，如果是，则生成警告信号。

上述公开的生产风险的预警方法中，通过对原始生产数据进行指标量化处理，得到指标量化值，然后利用预先存储的指标权重值，对指标量化值进行分析，得到预警指数值，当预警指数值大于预设的警告阈值时，主动地生成警告信号，有利于提醒相关人员及时采取相应措施，从而提高了企业的生产安全系数，降低了发生安全事故的可能性。

图2为本发明实施例一公开的一种生产风险的预警方法，该方法包括：

步骤S201：根据预设的时间间隔，周期性地获取原始生产数据；

步骤S202：对原始生产数据进行指标量化处理，得到指标量化值；

步骤S203：根据预设的指标权重值，对指标量化值进行分析，得到预警指数值；

步骤S204：判断预警指数值是否大于预设的警告阈值，如果是，则生成警告信号；

步骤S205：对历史预警指数值进行走势分析，得到预警指数曲线；

步骤S206：利用安全风险预测算法，对预警指数曲线进行预测分析，得到安全风险预测曲线。

在步骤S201中，优选的预设的时间间隔为1周，原始生产数据包括事故隐患数据，安全培训数据，应急演练数据和安全事故数据。其中，事故隐患数据可以包括事故隐患评估数据，事故隐患等级数据和隐患整改率数据，安全培训数据可以包括安全培训等级数据和安全培训时间数据，应急演练数据可以包括应急演练级别数据和应急演练影响数据，当然，原始生产数据中也可以包括生产设备使用数据等。

在步骤S202中，对原始生产数据进行指标量化处理，得到指标量化值的过程包括，分别对事故隐患评估数据，事故隐患等级数据，隐患整改率数据，安全培训等级数据，安全培训时间数据，应急演练级别数据，应急演练影响数据和安全事故数据进行指标量化处理，相应的得到事故隐患评估指标量化值，事故隐患等级指标量化值，隐患整改率指标量化值，安全培训等级指标量化值，安全培训时间指标量化值，应急演练级别指标量化值，应急演练影响指标量化值和安全事故指标量化值。

例如，事故隐患评估数据包括可能造成死亡、重伤和轻伤的隐患数量分别为A₁、A₂和A₃，则事故隐患评估指标量化值为：

$I_1=\frac{A_1\×a_1+A_2\×a_2+A_3+a_3}{A_1+A_2+A_3}\×A$

其中，a₁＝1、a₂＝0.5和a₃＝0.1分别代表可能造成死亡、重伤、轻伤的隐患分别对应的分值，A为数据采集时间间隔内的基本隐患数量，A值可根据企业历史的平均数据来确定。

事故隐患等级数据包括重大隐患和一般隐患的数量，分别为B₁和B₂，其中，B₁+B₂＝A₁+A₂+A₃，事故隐患等级指标量化值为：

I₂＝B₁×b₁+B₂×b₂

其中，b₁＝1和b₂＝0.1分别为重大隐患和一般隐患对应的分值。

隐患整改率数据按照整改率的不同分为四个等级，分别为小于100％且大于等于50％，小于80％且大于等于50％，小于50％且大于等于30％，以及小于30％，每个等级所对应的分值分别为c₁＝5％，c₂＝10％，c₃＝20％和c₄＝30％。隐患整改率指标量化值为：

I₃＝B₁×b₁×c_n+B₂×b₂×c_n

其中，c_n中的n＝1,2,3,4。

安全培训等级数据包括公司级、车间级和班组级安全培训次数，分别记为D₁、D₂和D₃，相应的，安全培训等级指标量化值为：

I₄＝D₁×d₁+D₂×d₂+D₃×d₃

其中，d₁＝1，d₂＝0.5和d₃＝0.1分别为D₁、D₂和D₃所对应的分值。

安全培训时间数据按照安全培训时间比划分为5个等级，分别为大于等于100％，小于100％大于等于80％，小于80％大于等于50％，小于50％大于等于30％和小于30％，这5个等级所对应的分值分别为e₁＝50％，e₂＝30％，e₃＝20％、e₄＝10％和e₅＝5％，安全培训时间比是指相关人员的实际培训时间与法定培训时间或企业计划培训时间的比值，相应的，安全培训时间指标量化值为：

I₅＝D₁×d₁×e_n+D₂×d₂×e_n+D₃×d₃×e_n

其中，e_n中的n＝1,2,3,4，5。

应急演练级别数据包括公司级、车间级和班组级应急演练次数，分别记为F₁、F₂和F₃，与F₁、F₂和F₃对应的分值分别为f₁＝1、f₂＝0.5和f₃＝0.1，相应的，应急演练级别指标量化值为：

I₆＝F₁×f₁+F₂×f₂+F₃×f₃

应急演练影响数据按照应急演练过后的一段时间内的影响，分三个时间段，分别为应急演练一周后、两周后和三周后，它们所对应的分值分别为t₁＝80％、t₂＝50％和t₃＝30％，相应的，应急演练影响指标量化值为：

I₇＝F₁×f₁×t_n+F₂×f₂×t_n+F₃×f₃×t_n

其中，t_n中的n＝1,2,3。

安全事故数据包括受到死亡事故、重伤事故、轻伤事故、生产设备事故和未遂事故的影响的人数，分别记为G₁、G₂，G₃、G₄和G₅，它们所对应的分值为g₁＝1、g₂＝0.5，g₃＝0.1、g₄＝0.05和g₅＝0.01，相应的，安全事故指标量化值为：

I₈＝G₁×g₁+G₂×g₂+G₃×g₃+G₄×g₄+G₅×g₅

上述各指标量化值的计算过程中所涉及的参数均为推荐值，可以根据实际的生产作业情况而有所不同。

在步骤S203中，预设的指标权重值包括事故隐患评估指标权重值，事故隐患等级指标权重值，隐患整改率指标权重值，安全培训等级指标权重值，安全培训时间指标权重值，应急演练级别指标权重值，应急演练影响指标权重值和安全事故指标权重值，分别记为W₁，W₂，W₃，W₄，W₅，W₆，W₇和W₈，则可以通过以下公式计算预警指数值：

S＝I₁×W₁+I₂×W₂+I₃×W₃+I₄×W₄-I₅×W₅-I₆×W₆-I₇×W₇+I₈×W₈

在步骤S204中，对预警指数值S进行了判断，当S大于预设的警告阈值时，预警指数分析模块会发出警告信号。当然，还可以通过划分不同的临界值，将得到不同的预警等级，比如划分注意临界值，警告临界值和危险临界值，当S小于注意临界值时，将预警等级划分为安全等级，当S介于注意临界值和警告临界值时，将预警等级划分为注意等级，当S介于警告临界值和危险临界值时，将预警等级划分为警告等级，当S大于危险临界值时，将预警等级划分为危险等级。

在步骤S205中，对历史预警指数值进行了走势分析，得到预警指数曲线，其中，预警指数曲线的横轴代表时间，纵轴代表预警指数值，通过预警指数曲线，可以清楚地看出在过去的一段时间内，预警指数值随着时间的走势。

在步骤S206中，利用安全风险预测算法，对预警指数曲线进行了预测分析，得到安全风险预测曲线，例如，根据预警指数曲线，对未来一周或更长的时间内预警指数的走势进行预测。

当然，还可以对预设的报告周期内得到的预警指数值进行综合分析，生成预警分析报告。优选的预设的报告周期为1周。优选的预警分析报告的内容包括上述各指标量化值的组成，各指标量化值的分析结果，预警指数值与上一报告周期的预警指数值之间的比较分析，本周期内的预警指数分析结果，存在的问题和改进的措施。

实施例一公开的生产风险的预警方法中，原始生产数据包括的类型数据较为全面，最后得到的预警指数值具有较为全面的参考价值；其次，通过对历史预警指数值进行走势分析，得到了预警指数曲线，通过预警指数曲线，可以清楚地看出在过去的一段时间内，预警指数值随着时间的走势；另外，通过利用安全风险预测算法，对预警指数曲线进行了分析预测，得到安全风险预测曲线，对未来一段时间内的预警指数值做出了预测；进一步，还可以对预设的报告周期内得到的预警指数值进行综合分析，生成预警分析报告，根据该预警分析报告，可以清楚了解企业在某段时期内的综合的安全生产信息，为企业改善自身的安全生产环境提供了指导意义。

图3为本发明公开的一种生产风险的预警装置，包括：

安全指标计算模块311，用于对原始生产数据进行指标量化处理，得到指标量化值；

预警指数计算模块312，用于根据预设的指标权重值，对指标量化值进行分析，得到预警指数值；

警告生成模块313，用于判断预警指数值是否大于预设的警告阈值，如果是，则生成警告信号。

上述预警装置还包括，预警指数分析模块314，用于对历史预警指数值进行走势分析，得到预警指数曲线；对预警指数曲线进行分析预测，得到安全风险预测曲线；根据预设的报告周期内得到的预警指数值，生成预警分析报告。

上述公开的生产风险的预警装置中，通过对原始生产数据进行指标量化处理，得到指标量化值，然后利用预先存储的指标权重值，对指标量化值进行分析，得到预警指数值，当预警指数值大于预设的警告阈值时，主动地生成警告信号，有利于提醒相关人员及时采取相应措施，从而提高了企业的生产安全系数，降低了发生安全事故的可能性。

图4为本发明公开的一种生产风险的预警系统，包括终端40和预警装置41，该预警装置包括安全指标计算模块411，预警指数计算模块412和警告生成模块413；

终端40，用于根据预设的时间间隔，周期性地获取原始生产数据；

安全指标计算模块411，用于对原始生产数据进行指标量化处理，得到指标量化值；

预警指数计算模块412，用于根据预设的指标权重值，对指标量化值进行分析，得到预警指数值；

警告生成模块413，用于判断预警指数值是否大于预设的警告阈值，如果是，则生成警告信号。

上述预警装置还包括预警指数分析模块414，用于对历史预警指数值进行走势分析，得到预警指数曲线；对预警指数曲线进行分析预测，得到安全风险预测曲线；根据预设的报告周期内得到的预警指数值，生成预警分析报告。

其中，优选的预警装置为应用服务器，优选的终端为计算机。可以通过在计算机中安装配置程序的形式，将指标权重值预先配置到计算机中，应用服务器在后续计算预警指数值的过程中便可以获取到预先配置到计算机中的指标权重值。

上述公开的生产风险的预警系统中，通过对原始生产数据进行指标量化处理，得到指标量化值，然后利用预先存储的指标权重值，对指标量化值进行分析，得到预警指数值，当预警指数值大于预设的警告阈值时，主动地生成警告信号，有利于提醒相关人员及时采取相应措施，从而提高了企业的生产安全系数，降低了发生安全事故的可能性。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

最后，还需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种生产风险的预警方法、装置及系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种生产风险的预警方法，其特征在于，包括：

根据预设的时间间隔，周期性地获取原始生产数据；

对所述原始生产数据进行指标量化处理，得到指标量化值；

根据预设的指标权重值，对所述指标量化值进行分析，得到预警指数值；

判断所述预警指数值是否大于预设的警告阈值，如果是，则生成警告信号。

2.根据权利要求1所述的生产风险的预警方法，其特征在于，所述原始生产数据包括事故隐患数据，安全培训数据，应急演练数据和安全事故数据。

3.根据权利要求1所述的生产风险的预警方法，其特征在于，还包括对历史预警指数值进行走势分析，得到预警指数曲线。

4.根据权利要求3所述的生产风险的预警方法，其特征在于，还包括利用安全风险预测算法，对所述预警指数曲线进行预测分析，得到安全风险预测曲线。

5.根据权利要求1所述的生产风险的预警方法，其特征在于，还包括对预设的报告周期内得到的预警指数值进行综合分析，生成预警分析报告。

6.根据权利要求5所述的生产风险的预警方法，其特征在于，所述时间间隔为1周，所述报告周期为1周。

7.一种生产风险的预警装置，其特征在于，包括：

安全指标计算模块，用于对所述原始生产数据进行指标量化处理，得到指标量化值；

预警指数计算模块，用于根据预设的指标权重值，对所述指标量化值进行分析，得到预警指数值；

警告生成模块，用于判断所述预警指数值是否大于预设的警告阈值，如果是，则生成警告信号。

8.根据权利要求7所述的生产风险的预警装置，其特征在于，还包括预警指数分析模块，用于对历史预警指数值进行走势分析，得到预警指数曲线；对所述预警指数曲线进行分析预测，得到安全风险预测曲线；根据预设的报告周期内得到的预警指数值，生成预警分析报告。

9.一种生产风险的预警系统，其特征在于，包括如权利要求4或5所述的预警装置，所述预警系统还包括：

终端，用于根据预设的时间间隔，周期性地获取原始生产数据。

10.根据权利要求9所述的生产风险的预警系统，其特征在于，所述预警装置为应用服务器，所述终端为计算机。