CN105678446A - 一种用于企业安全生产风险预警的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于企业安全生产风险预警的方法，该方法通过建立综合预警闭环(PDCA)过程管理模型与开放式、层次化预警指标池建设，利用预警指数算法对安全生产指数进行评估；本发明旨在有效提升企业安全生产管理的预防和免疫能力，帮助企业从事故源头降低事故发生的风险，实现企业的本质安全，为建设安全预防型生产环境与和谐安全社会打下坚实基础。
Description
技术领域
本发明涉及企业安全生产领域，尤其涉及一种用于企业安全生产风险预警的方法。
背景技术
时至今日，从国家政府到普通民众对安全生产都表现出了空前的关注和重视。以往发生事故再处理的安全管理方式已经无法满足时代的要求。企业安全生产管理要从事后管理向事前预防发展，才能跟上时代的步伐。
企业安全生产综合预警信息系统秉承事前预防的理念，为企业安全管理部门提供一个有效的可监督其他各部门安全活动的评价工具和有力抓手；帮助企业管理层宏观了解当前安全生产形势和未来趋势，科学制定安全生产管理决策；提供企业建设安全生产预警体系并顺利完成安全生产一级标准化达标的信息化系统支持。
国外的专家学者在安全事故预警方面进行了大量的研究，总体说来取得了很多有价值的成果，主要包括以下几个方面：一是通过实证分析，描绘了安全事故发生的现状；二是应用评价方法，对国内外的安全事故现状做出了评判；三是探讨了安全事故发生的原因，发展的规律和趋势；四是对减少安全事故的发生提出了相应的对策。发达国家政府将这些研究成果通过计算机来建立数据模型，通过信息化的手段来管理安全事故，预防事故的发生。但是，企业级别的安全预警信息化应用还很少见。
近几年，企业安全生产标准化和信息化工作如火如荼开展，我国和国外企业安全生产标准化和信息化水平的差距正在缩小，同时标准化的发展也让我国企业认识到了安全生产预警的重要性，对于安全生产预警的迫切度也越来越高。
但是，我国安全生产预警多集中在理论研究，面向政府和企业的预警应用成果较少，特别是信息化应用几乎很难找到。目前，相对较成熟的预警信息化应用在煤矿行业，其他行业如：危化品、冶金等还需要积极拓展。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提出了一种用于企业安全生产风险预警的方法。该方法突破性的地提出开放式、层次化预警指标池、可伸缩性指数框架、自动化生成预警分析报告，可很好地适应预警指数模型在企业的应用；在预警信息化方面，通过非关系型数据库技术和BI技术，实现综合预警系统与安全管理及生产管理信息系统的无缝和高匹配性对接。
本发明是通过以下技术方案来实现的：一种用于企业安全生产风险预警的方法，其特征在于，该方法依据PDCA管理模型而设计，主要包括以下步骤：
(1)采集预警指标数据，所述预警指标数据的来源分为两种：一是通过安全生产日常管理数据的台账录入，采集日常管理中的基础数据；二是通过与其他平台的数据接口对接，采集安全管理其他子系统中数据。
(2)建设开放式、层次化预警指标池：预警指标池区别于传统意义上为指数服务的封闭、不可变的指标体系，它是一个开放、灵活、独立的，根据不同行业及企业特性可灵活设置、增减指标数的指标集合。预警指标池中的指标不但可用于组合编制各类覆盖不同业务的新指数，单个指标还可以直接用于预警监控。集团企业及其下属单位也可根据业务需要，可增设适合本级单位的独立的预警指标，增设的指标既可满足自身使用，也可被其他单位共享使用。
(3)预警指数的编制：采用层次分析方法作为化工行业企业安全生产综合预警指数的编制基本方法。所谓层次分析法，是根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，从而最终使问题归结为最低层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定，以作为目标(多指标)、多方案优化决策的系统方法。具体包括以下子步骤：
(3.1)建立层次结构模型：分析问题所包含的因素及其相互关系，将有关的各个因素按照不同的属性自上而下地分解成若干层次。同一层次的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受下一层因素的作用。层次结构通常可分为顶层的目标层、中间层的准则层和底层的指标层。
(3.2)构造判断矩阵：在层次结构中，对从属于(或影响)上一层的每个因素的同一层诸因素进行两两比较，比较其对于准则的重要程度，并按事前规定的标度定量化，构成矩阵形式，即判断矩阵。判断矩阵中各元素的数值采用1～9标度法和海因里希法则的比例关系进行确定。
(3.3)权向量计算及一致性检验：计算每一个判断矩阵各因素针对其准则的相对权重。判断矩阵A对应于最大特征值λmax的特征向量W，经归一化后即为同一层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值。此处采用和法计算权重。为避免其他因素对判断矩阵的干扰，在实际中要求判断矩阵满足大体上的一致性，需进行一致性检验。只有通过检验，才能说明判断矩阵在逻辑上是合理的，才能继续对结果进行分析。
(4)综合预警指数分析，该步骤包括以下子步骤：
(4.1)隐患风险的量化计算；
(4.1.1)隐患分级及隐患风险量化赋值：当为三级重大隐患时，对应分值为1.5分，当为二级重大隐患时，对应分值为1分，当为一级重大隐患时，对应分值为0.5分，当为一般隐患时，对应分值为0.1分；
统计到当前时点为止，未完成整改的隐患的总风险值大小，计算公式为：
I1＝A1*a1+A2*a2+A3*a3+A4*a4
式中I1为未完成整改的隐患总风险值；A1为三级重大隐患的数量；A2为二级重大隐患的数量；A3为一级重大隐患的数量；A4为一般隐患的数量；a1为三级重大隐患风险赋值；a2为二级重大隐患风险赋值；a3为一级重大隐患风险赋值；a4为一般隐患风险赋值；
(4.1.2)超期未完成整改隐患风险修正
对超期未完成整改的隐患加以风险提升加权的正修正，统计到当前时点为止，超期未完成整改的隐患风险修正总值，计算公式为：
I2＝(B1*a1+B2*a2+B3*a3+B4*a4)*C
式中I2为超期未完成整改的隐患风险修正总值；B1为超期未完成整改的三级重大隐患数量；B2为超期未完成整改的二级重大隐患数量；B3为超期未完成整改的一级重大隐患数量；B4为超期未完成整改的一般隐患数量；a1为三级重大隐患风险赋值；a2为二级重大隐患风险赋值；a3为一级重大隐患风险赋值；a4为一般隐患风险赋值；C为超期未完成整改隐患的风险提升加权，加权系数为0.3；
(4.2)事故后果的量化计算；
(4.2.1)事故分级及事故后果量化赋值
首先计算当周隐患平均加权风险值，计算公式为：
A′＝a1*n1+a2*n2+a3*n3+a4*n4
式中A′为隐患平均加权风险值；a1为三级重大隐患风险赋值；a2为二级重大隐患风险赋值；a3为一级重大隐患风险赋值；a4为一般隐患风险赋值；n1为未完成整改的三级重大隐患数占比；n2为未完成整改的二级重大隐患数占比；n3为未完成整改的一级重大隐患数占比；n4为未完成整改的一般隐患数占比；
事故级别分为：一般事故以上、公司级事故、未遂事故。
事故后果量化值计算公式为：
I3＝A′*H1*N1+A′*H2*N2+A′*H3*N3+...+A′*Hn*Nn
式中I3为事故后果量化值；A′为隐患平均加权风险值；Hn为海英里希乘数，一般事故以上为3000，公司级事故为100，未遂事故为10；Nn为每类事故对应的数量；
(4.2.2)事故影响修正
每起事故对其后三周产生递减的正修正影响。事故影响修正值计算公式为：
式中I4为事故影响修正值；I3为事故后果量化值；Mn为事故影响加权值，(n＝1,2,3)，n为事故后的周数，M1＝80％，M2＝50％，M3＝20％；
(4.3)应急演练的量化计算；
(4.3.1)应急演练分级及应急演练量化赋值
应急演练对安全生产预警指数为负向效果，应急演练分级为：公司级、部门级、班组级。应急演练量化值的计算公式为：
I5＝(I1+I2)*P1*N1+(I1+I2)*P2*N2+(I1+I2)*P3*N3+...+(I1+I2)*Pn*Nn
式中I5为应急演练量化值；I1为未完成整改的隐患总风险值；I2为超期未完成整改的隐患风险修正总值；Pn为应急演练乘数，公司级演练为10％，部门级演练为5％，班组级演练为1％；Nn为每类应急演练对应的数量；
(4.3.2)应急演练影响修正
每起应急演练对其后三周产生递减的负修正影响。应急演练影响修正值计算公式为：
式中I6为应急演练影响修正值；I5为应急演练量化值；Qn为应急演练影响加权值，(n＝1,2,3)，n为应急演练后的周数，Q1＝80％，Q2＝50％，Q3＝20％；(4.4)教育培训的量化计算；
(4.4.1)教育培训分级及教育培训量化赋值
教育培训对安全生产预警指数为负向效果，教育培训分级为：公司级、部门级、班组级。教育培训量化值的计算公式为：
I7＝(I1+I2)*R1*N1+(I1+I2)*R2*N2+(I1+I2)*R3*N3+...+(I1+I2)*Rn*Nn
式中I7为教育培训量化值；I1为未完成整改的隐患总风险值；I2为超期未完成整改的隐患风险修正总值；Rn为教育培训乘数，公司级教育培训为10％，部门级教育培训为5％，班组级教育培训为1％；Nn为每类教育培训对应的数量；
(4.4.2)教育培训影响修正
每起教育培训对其后三周产生递减的负修正影响。教育培训影响修正值计算公式为：
式中I8为教育培训影响修正值；I7为教育培训量化值；Sn为教育培训影响加权值，(n＝1,2,3)，n为教育培训后的周数，S1＝80％，S2＝50％，S3＝20％；
(5)计算安全生产预警指数AQ，计算公式为：
AQ＝I1+I2+(I3+I4)-(I5+I6)-(I7+I8)
隐患事故预警指数YHSG的计算公式为：
YHSG＝I1+I2+(I3+I4)
本发明通过预警指数计算，产生预警指数图，最终形成预警分析报告。企业管理者可以通过指数图了解目前企业安全生产管理状况的发展趋势，并可查看下属单位安全预警情况。系统提供预警分析报告的年报、月报、周报，企业管理者通过预警分析报告可以及时了解到整体公司的预警指数发展趋势，及各部门的预警指数情况，并可以从日常管理层面对安全情况进行详细展现。
(6)建立整改措施；通过对预警报告提出的建议措施进行整改，完成综合预警的闭环管理。帮助企业管理者检查预警报告暴露问题是否及时解决。
本发明的有益效果是，本发明通过建立综合预警闭环过程管理模型以及对指数模型的设计与详细分析，实现了一整套企业安全生产风险预警系统。本发明旨在有效提升企业安全生产管理的预防和免疫能力，帮助企业从事故源头降低事故发生的风险，实现企业的本质安全，为建设安全预防型产环境与和谐安全社会打下坚实基础。
附图说明
图1为本发明的REASON模型示意图；
图2为本发明的REASON模型实例图；
图3为本发明所述合预警闭环(PDCA)过程管理模型示意图；
图4为建立层次结构模型示意图；
图5为本发明判断矩阵示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
本发明提出的一种用于企业安全生产风险预警的方法，包括以下步骤：
(1)建立综合预警闭环(PDCA)过程管理模型，该步骤具体如下：
(1.1)预警基本原理：
化工行业企业安全生产综合预警指数系统的基本原理为Reason模型(瑞士奶酪模型)和海因里希法则。
所述REASON模型具体如下：
事故的发生不仅有一个事件本身的反应链，还同时存在一个被穿透的组织缺陷集，事故促发因素和组织各层次的缺陷(或安全风险)是长期存在的并不断自行演化的，但这些事故促因和组织缺陷并不一定造成不安全事件，当多个层次的组织缺陷在一个事故促发因子上同时或次第出现缺陷时，不安全事件就失去多层次的阻断屏障而发生了。
同样的道理，我们认为企业的安全事故也很少是由于单个因素而造成的，多数安全事故是由于多个事件或失效同时发生时才造成的。危险源被存在多个缺陷或“孔洞”的保护屏障所阻挡，当这些孔洞正好在一条直线上时，危险源就泄放出来，并造成发生伤害的可能。
图1中描述了该模型，在模型中，屏障可以是活动的、被动的或可管理的，而孔洞却是隐性的、初期性的或是可被人为地打开的。
危害受多重屏障的阻挡；屏障上都有“薄弱点”或“孔洞”；当孔洞正好形成一条直线时，危害就穿透了屏障导致发生损害的可能；屏障可能是工程措施，也可以是人的行为控制措施；孔洞是隐性的、初期的或可被人为打开的。
具体实体如图2所示，在现实的生产过程中，我们有一些列的“屏障”来防止事故的发生，如：安全管理规范、安全行为准则、各种保护机制等等，但是也存在一定的隐患：防护不够、员工存在不安全的行为操作、安全管理有漏洞等等，当这些隐患同时发生的时候，事故便发生了。
所述海因里希法则具体如下：
美国人海因里希通过分析工伤事故的发生概率，为保险公司的经营提出的法则。海因里希统计了55万件机械事故，其中死亡、重伤事故1666件，轻伤48334件，其余则为无伤害事故。从而得出一个重要结论，即在机械事故中，死亡或重伤、轻伤和无伤害事故的比例为1：29：300，国际上把这一法则叫事故法则。这个法则说明，在机械生产过程中，每发生330起意外事件，有300件未产生人员伤害，29件造成人员轻伤，1件导致重伤或死亡。
当然，对于不同的生产过程，不同类型的事故，上述比例关系不一定完全相同，但这个统计规律说明了一个原理——在进行生产活动中，无数次意外事件，必然导致重大伤亡事故的发生，而要防止重大事故的发生必须减少和消除无伤害事故，要重视事故的苗头和未遂事故及这些未遂事故背后的安全隐患。
(1.2)预警模型框架：
REASON模型和海因里希法则说明了四个关键性的概念：
a.事故的促发因素和组织各层次的缺陷(或安全风险)是长期客观存在、并不断演化的；
b.事故的发生是由多个事件或失效同时发生造成的；
c.事故是在发生了一定数量的各类后果造成的；
d.在安全隐患、造成轻微人身伤害和严重人身伤害之间存在可预见性的关系。
基于以上四个关键性概念，我们构建了一个由多种类、多层次的预警指标要素组成的化工行业企业安全生产综合预警指数模型。
例如化工行业企业安全生产预警指标体系，涵盖了工艺安全事故、企业工龄结构、职业技能结构等二十多项不同种类、层次的指标，该预警体系遵从科学、实用，以及一些列原则：可重复、一致、独立、不受影响、可比、有意、易用、可审核等。
从预警指标的种类来说，涵盖安全生产管理的大部分管理要素。这些指标可以从不同的角度来揭示企业存在的安全管理缺陷；从层次来说，涵盖滞后性指标和先导性指标。例如工艺安全事故、岗位流动等属于滞后性指标，这些滞后性可以用于安全绩效评估；而安全系统需求、工艺安全培训等这些先导性指标可以在发生较严重的损失事故前用于识别安全管理缺陷。
如图3所示，本发明依托智安安全管理信息化的安全生产管理数据中心，整个综合预警指数系统的建设遵守PDCA的原则，实现循环运行和优化，做到预警的闭环过程管理。
(2)建设开放式、层次化预警指标池：
预警指标池区别于传统意义上为指数服务的封闭、不可变的指标体系，它是一个开放、灵活、独立的，根据不同行业及企业特性可灵活设置、增减指标数的指标集合。预警指标池中的指标不但可用于组合编制各类覆盖不同业务的新指数，单个指标还可以直接用于预警监控。集团企业及其下属单位也可根据业务需要，可增设适合本级单位的独立的预警指标，增设的指标既可满足自身使用，也可被其他单位共享使用。
预警指标的选取应该科学、实用，并遵循下列基本原则：
可重复：相似的环境可能会造成相似的后果，由不同的受训人员衡量同样的事件或数据点会获得同样的结果。
一致：在企业内使用的指标单位和定义都是一致的。当企业内的一个现场的指标用于与企业的其它现场的指标进行对比时，这一点是非常重要的。
独立、不受影响：指标要能促成获得正确的结论，不会因为受到干扰而被迫给出想要得到的结果。
相关：指标应与所要衡量的操作规程或管理系统相关；当超出期望的范围时，他们要能够促成可执行的措施。
可比：指指要能和其它类似的指标进行比较。可比性还指随着时间可进行跨企业或跨行业的比较。
有意：指标要包括用来衡量正面或负面的变化的充分数据。
与发布目标人群适宜：数据与指标将根据特定的目标人群的需要而有所不同。企业管理层只需要知道大体的或标准化的数据和趋势信息，可以只提供定期的报告信息(如季度报或年报)。而员工通常是要知道更详细的信息，需要更加经常性地报告(如周报或月报)。
时间：当根据指标设定的目的以及目标人群的要求，指标要能提供所需的信息。
易用：很少测量或是要求准确地测量出那些难以衡量或难以追溯的指标。
可审核：指标应该是要能够被审核的，以确保它们符合以上要求。
(3)预警指数的编制，具体如下：
(3.1)预警指数说明；
化工行业企业安全生产综合预警指数，是在既有的预警指标基础之上，选出具有代表性的指标，建立一个安全监测指标体系，并以此建立各种指数模型来描述企业的宏观安全运行状况。由于安全预警指数模型的描述功能，我们也称该指数模型为企业宏观安全运行的"晴雨表"或"报警器"。它之所以能象"晴雨表"或"报警器"那样发挥监测和预警的作用，第一是因为企业安全本身在客观上存在着波动；第二是因为在企业安全波动过程中，一些问题可以通过一些指标率先暴露或反映出来。
任何一个安全管理变量本身的波动都不足以代表企业安全的整体波动，要反映企业安全的整体波动过程必须综合考虑各个变量的波动，安全生产综合预警指数的编制为解决这个问题提供了一个有效的工具。它能如实刻画现实企业安全管理状况的轨迹，反映当前企业安全管理波动所处的位置。
(3.2)预警指数编制方法；
我们采用层次分析方法作为化工行业企业安全生产综合预警指数的编制基本方法。
所谓层次分析法，是根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，从而最终使问题归结为最低层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定，以作为目标(多指标)、多方案优化决策的系统方法。
(3.3)预警指数编制步骤；
(3.3.1)建立层次结构模型
(3.3.2)构造判断矩阵
(3.3.3)权向量计算及一致性检验
所述建立层次结构模型具体为：
分析问题所包含的因素及其相互关系，将有关的各个因素按照不同的属性自上而下地分解成若干层次。同一层次的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受下一层因素的作用。如图4中所述，层次结构通常可分为目标层(顶层)、准则层(中间层)和指标层(底层)。
举例说明：影响安全系统表现问题
工艺安全屏障系统有缺陷，如果继续任其发展下去会造成损害，而屏障系统的缺陷体现在多个方面，我们要评价一个工艺安全屏障的安全与否，就需要考虑多个因素，例如：
①安全操作限值偏移(超出了安全操作限值表明无法再进行故障排除，需要采取事先确定的措施使工艺恢复到已知的安全状态。)；
②主容器检测超限值(检查或测试结果表明主容器设备的操作已经超出了可接受的限值。)
③安全系统需求(设计用于防止发生主容器失效或减少主容器失效引起的后果的安全系统的要求。)
所述构造判断矩阵具体为：
在层次结构中，对从属于(或影响)上一层的每个因素的同一层诸因素进行两两比较，比较其对于准则的重要程度，并按事前规定的标度定量化，构成矩阵形式，即判断矩阵(图5)。判断矩阵中各元素的数值我们采用1～9标度法和海因里希法则的比例关系进行确定。
所述权向量计算及一致性检验具体为：
计算每一个判断矩阵各因素针对其准则的相对权重。判断矩阵A对应于最大特征值λmax的特征向量W，经归一化后即为同一层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值。此处，我们采用和法计算权重。
为避免其他因素对判断矩阵的干扰，在实际中要求判断矩阵满足大体上的一致性，需进行一致性检验。只有通过检验，才能说明判断矩阵在逻辑上是合理的，才能继续对结果进行分析。
(4)综合预警指数与算法分析，该步骤包括以下几个子步骤：
(4.1)隐患风险的量化计算；
1、隐患分级及隐患风险量化赋值
| 隐患等级 | 对应分值(an) |
| 三级重大隐患 | 1.5 |
| 二级重大隐患 | 1 |
| 一级重大隐患 | 0.5 |
| 一般隐患 | 0.1 |
统计到当前时点为止，未完成整改的隐患的总风险值大小，计算公式为：
I1＝A1*a1+A2*a2+A3*a3+A4*a4
式中I1为未完成整改的隐患总风险值；A1为三级重大隐患的数量；A2为二级重大隐患的数量；A3为一级重大隐患的数量；A4为A2为二级重大隐患的数量；A3为一级重大隐患的数量；A4为一般隐患的数量；a1为三级重大隐患风险赋值；a2为二级重大隐患风险赋值；a3为一级重大隐患风险赋值；a4为一般隐患风险赋值；
2、超期未完成整改隐患风险修正
对超期未完成整改的隐患加以风险提升加权的正修正，统计到当前时点为止，超期未完成整改的隐患风险修正总值，计算公式为：
I2＝(B1*a1+B2*a2+B3*a3+B4*a4)*C
式中I2为超期未完成整改的隐患风险修正总值；B1为超期未完成整改的三级重大隐患数量；B2为超期未完成整改的二级重大隐患数量；B3为超期未完成整改的一级重大隐患数量；B4为超期未完成整改的一般隐患数量；a1为三级重大隐患风险赋值；a2为二级重大隐患风险赋值；a3为一级重大隐患风险赋值；a4为一般隐患风险赋值；C为超期未完成整改隐患的风险提升加权，加权系数为0.3；
(4.2)事故后果的量化计算；
1、事故分级及事故后果量化赋值
首先计算当周隐患平均加权风险值，计算公式为：
A′＝a1*n1+a2*n2+a3*n3+a4*n4
式中A′为隐患平均加权风险值；a1为三级重大隐患风险赋值；a2为二级重大隐患风险赋值；a3为一级重大隐患风险赋值；a4为一般隐患风险赋值；n1为未完成整改的三级重大隐患数占比；n2为未完成整改的二级重大隐患数占比；n3为未完成整改的一级重大隐患数占比；n4为未完成整改的一般隐患数占比；
事故级别分为：一般事故以上、公司级事故、未遂事故。
事故后果量化值计算公式为：
I3＝A′*H1*N1+A′*H2*N2+A′*H3*N3+...+A′*Hn*Nn
式中I3为事故后果量化值；A′为隐患平均加权风险值；Hn为海英里希乘数，一般事故以上为3000，公司级事故为100，未遂事故为10；Nn为每类事故对应的数量；
2、事故影响修正
每起事故对其后三周产生递减的正修正影响。事故影响修正值计算公式为：
式中I4为事故影响修正值；I3为事故后果量化值；Mn为事故影响加权值，(n＝1,2,3)，n为事故后的周数，M1＝80％，M2＝50％，M3＝20％；
(4.3)应急演练的量化计算；
1、应急演练分级及应急演练量化赋值
应急演练对安全生产预警指数为负向效果，应急演练分级为：公司级、部门级、班组级。应急演练量化值的计算公式为：
I5＝(I1+I2)*P1*N1+(I1+I2)*P2*N2+(I1+I2)*P3*N3+...+(I1+I2)*Pn*Nn
式中I5为应急演练量化值；I1为未完成整改的隐患总风险值；I2为超期未完成整改的隐患风险修正总值；Pn为应急演练乘数，公司级演练为10％，部门级演练为5％，班组级演练为1％；Nn为每类应急演练对应的数量；
2、应急演练影响修正
每起应急演练对其后三周产生递减的负修正影响。应急演练影响修正值计算公式为：
式中I6为应急演练影响修正值；I5为应急演练量化值；Qn为应急演练影响加权值，(n＝1,2,3)，n为应急演练后的周数，Q1＝80％，Q2＝50％，Q3＝20％；
(4.4)教育培训的量化计算；
1、教育培训分级及教育培训量化赋值
教育培训对安全生产预警指数为负向效果，教育培训分级为：公司级、部门级、班组级。教育培训量化值的计算公式为：
I7＝(I1+I2)*R1*N1+(I1+I2)*R2*N2+(I1+I2)*R3*N3+...+(I1+I2)*Rn*Nn
式中I7为教育培训量化值；I1为未完成整改的隐患总风险值；I2为超期未完成整改的隐患风险修正总值；Rn为教育培训乘数，公司级教育培训为10％，部门级教育培训为5％，班组级教育培训为1％；Nn为每类教育培训对应的数量；
2、教育培训影响修正
每起教育培训对其后三周产生递减的负修正影响。教育培训影响修正值计算公式为：
式中I8为教育培训影响修正值；I7为教育培训量化值；Sn为教育培训影响加权值，(n＝1,2,3)，n为教育培训后的周数，S1＝80％，S2＝50％，S3＝20％；
(5)安全生产预警指数计算。
安全生产预警指数的计算公式为：
AQ＝I1+I2+(I3+I4)-(I5+I6)-(I7+I8)
隐患事故预警指数YHSG的计算公式为：
YHSG＝I1+I2+(I3+I4)
本发明通过预警指数计算，产生预警指数图，最终形成预警分析报告。企业管理者可以通过指数图了解目前企业安全生产管理状况的发展趋势，并可查看下属单位安全预警情况。系统提供预警分析报告的年报、月报、周报，企业管理者通过预警分析报告可以及时了解到整体公司的预警指数发展趋势，及各部门的预警指数情况，并可以从日常管理层面对安全情况进行详细展现。
(6)建立整改措施：通过对预警报告提出的建议措施进行整改，完成综合预警的闭环管理。帮助企业管理者检查预警报告暴露问题是否及时解决。
本发明通过建立综合预警闭环过程管理模型以及对指数模型的设计与详细分析，实现了一整套企业安全生产风险预警系统。本发明旨在有效提升企业安全生产管理的预防和“免疫”能力，帮助企业从事故源头降低事故发生的风险，实现企业的本质安全，为建设安全预防型产环境与和谐安全社会打下坚实基础。
Claims (2)
1.一种用于企业安全生产风险预警的方法，其特征在于，该方法依据PDCA管理模型而设计，主要包括以下步骤：
(1)采集预警指标数据，所述预警指标数据的来源分为两种：一是通过安全生产日常管理数据的台账录入，采集日常管理中的基础数据；二是通过与其他平台的数据接口对接，采集安全管理其他子系统中数据。
(2)建设开放式、层次化预警指标池。
(3)编制预警指数，具体包括以下子步骤：
(3.1)建立层次结构模型：分析问题所包含的因素及其相互关系，将有关的各个因素按照不同的属性自上而下地分解成若干层次。同一层次的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受下一层因素的作用。层次结构分为顶层的目标层、中间层的准则层和底层的指标层。
(3.2)构造判断矩阵：在层次结构中，对从属于上一层的每个因素的同一层诸因素进行两两比较，比较其对于准则的重要程度，并按事前规定的标度定量化，构成矩阵形式，即判断矩阵。判断矩阵中各元素的数值采用1～9标度法和海因里希法则的比例关系进行确定。
(3.3)权向量计算及一致性检验：计算每一个判断矩阵各因素针对其准则的相对权重。判断矩阵对应于最大特征值的特征向量，经归一化后即为同一层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值。此处采用和法计算权重。并对判断矩阵进行一致性检验。
(4)综合预警指数分析，该步骤包括以下子步骤：
(4.1)隐患风险的量化计算
(4.1.1)隐患分级及隐患风险量化赋值：当隐患为三级重大隐患时，对应分值为1.5分，当为二级重大隐患时，对应分值为1分，当为一级重大隐患时，对应分值为0.5分，当为一般隐患时，对应分值为0.1分；
统计到当前时点为止，未完成整改的隐患的总风险值大小，计算公式为：
I1＝A1*a1+A2*a2+A3*a3+A4*a4
式中I1为未完成整改的隐患总风险值；A1为三级重大隐患的数量；A2为二级重大隐患的数量；A3为一级重大隐患的数量；A4为一般隐患的数量；a1为三级重大隐患风险赋值；a2为二级重大隐患风险赋值；a3为一级重大隐患风险赋值；a4为一般隐患风险赋值；
(4.1.2)超期未完成整改隐患风险修正
对超期未完成整改的隐患加以风险提升加权的正修正，统计到当前时点为止，超期未完成整改的隐患风险修正总值，计算公式为：
I2＝(B1*a1+B2*a2+B3*a3+B4*a4)*C
式中I2为超期未完成整改的隐患风险修正总值；B1为超期未完成整改的三级重大隐患数量；B2为超期未完成整改的二级重大隐患数量；B3为超期未完成整改的一级重大隐患数量；B4为超期未完成整改的一般隐患数量；a1为三级重大隐患风险赋值；a2为二级重大隐患风险赋值；a3为一级重大隐患风险赋值；a4为一般隐患风险赋值；C为超期未完成整改隐患的风险提升加权，加权系数为0.3；
(4.2)事故后果的量化计算
(4.2.1)事故分级及事故后果量化赋值
首先计算当前周隐患平均加权风险值，计算公式为：
A′＝a1*n1+a2*n2+a3*n3+a4*n4
式中A′为隐患平均加权风险值；a1为三级重大隐患风险赋值；a2为二级重大隐患风险赋值；a3为一级重大隐患风险赋值；a4为一般隐患风险赋值；n1为未完成整改的三级重大隐患数占比；n2为未完成整改的二级重大隐患数占比；n3为未完成整改的一级重大隐患数占比；n4为未完成整改的一般隐患数占比；
事故级别分为：一般事故以上、公司级事故、未遂事故。
事故后果量化值计算公式为：
I3＝A′*H1*N1+A′*H2*N2+A′*H3*N3+...+A′*Hn*Nn
式中I3为事故后果量化值；A′为隐患平均加权风险值；Hn为海英里希乘数，一般事故以上为3000，公司级事故为100，未遂事故为10；Nn为每类事故对应的数量；
(4.2.2)事故影响修正
每起事故对其后三周产生递减的正修正影响。事故影响修正值计算公式为：
式中I4为事故影响修正值；I3为事故后果量化值；Mn为事故影响加权值(n＝1,2,3)，n为事故后的周数，M1＝80％，M2＝50％，M3＝20％；
(4.3)应急演练的量化计算；
(4.3.1)应急演练分级及应急演练量化赋值
应急演练对安全生产预警指数为负向效果，应急演练分级为：公司级、部门级、班组级。应急演练量化值的计算公式为：
I5＝(I1+I2)*P1*N1+(I1+I2)*P2*N2+(I1+I2)*P3*N3+...+(I1+I2)*Pn*Nn
式中I5为应急演练量化值；I1为未完成整改的隐患总风险值；I2为超期未完成整改的隐患风险修正总值；Pn为应急演练乘数，公司级演练为10％，部门级演练为5％，班组级演练为1％；Nn为每类应急演练对应的数量；
(4.3.2)应急演练影响修正
每起应急演练对其后三周产生递减的负修正影响。应急演练影响修正值计算公式为：
式中I6为应急演练影响修正值；I5为应急演练量化值；Qn为应急演练影响加权值(n＝1,2,3)，n为应急演练后的周数，Q1＝80％，Q2＝50％，Q3＝20％；
(4.4)教育培训的量化计算；
(4.4.1)教育培训分级及教育培训量化赋值
教育培训对安全生产预警指数为负向效果，教育培训分级为：公司级、部门级、班组级。教育培训量化值的计算公式为：
I7＝(I1+I2)*R1*N1+(I1+I2)*R2*N2+(I1+I2)*R3*N3+...+(I1+I2)*Rn*Nn
式中I7为教育培训量化值；I1为未完成整改的隐患总风险值；I2为超期未完成整改的隐患风险修正总值；Rn为教育培训乘数，公司级教育培训为10％，部门级教育培训为5％，班组级教育培训为1％；Nn为每类教育培训对应的数量；
(4.4.2)教育培训影响修正
每起教育培训对其后三周产生递减的负修正影响。教育培训影响修正值计算公式为：
式中I8为教育培训影响修正值；I7为教育培训量化值；Sn为教育培训影响加权值(n＝1,2,3)，n为教育培训后的周数，S1＝80％，S2＝50％，S3＝20％；
(5)计算安全生产预警指数AQ，计算公式为：
AQ＝I1+I2+(I3+I4)-(I5+I6)-(I7+I8)
隐患事故预警指数YHSG的计算公式为：
YHSG＝I1+I2+(I3+I4)
通过预警指数产生预警指数图，最终形成预警分析报告，从而实现企业安全生产风险预警。
2.根据权利要求1所述的用于企业安全生产风险预警的方法，其特征在于，所述步骤2中建设开放式、层次化预警指标池具体为：预警指标池区别于传统意义上为指数服务的封闭、不可变的指标体系，它是一个开放、灵活、独立的，根据不同行业及企业特性可灵活设置、增减指标数的指标集合。预警指标池中的指标不但可用于组合编制各类覆盖不同业务的新指数，单个指标还可以直接用于预警监控。集团企业及其下属单位也可根据业务需要，可增设适合本级单位的独立的预警指标，增设的指标既可满足自身使用，也可被其他单位共享使用。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20160615 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |