CN109886484A - 一种集团级企业安全生产四级预警模型 - Google Patents
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Abstract
一种集团级企业安全生产四级预警模型,由上至下依次为集团级、工厂级、部门级、班组级,四级预警模型的建立包括以下步骤:建立工厂级、部门级、班组级的预警系统,这三个级别的预警系统的建立均包括:根据影响该级别安全状态的业务、因素建立预警指标;预警指标通过数据统计、建模、分析计算生成实时的预警指数;将预警指数进行阈值的界定形成预警指数图;通过指数预测法、统计预测法、模型预测法对未来的预警指数进行预测,并定期形成预警报告进行发布;基于工厂级的预警指数建立集团级的预警指数,形成集团级的预警指数图。本发明符合预防为主、关口前移等管理理念和要求,使得集团级生产企业的预警体系更完善、反应更灵敏、结果更客观。
Description
技术领域
本发明属于企业安全生产预警技术领域,具体涉及一种集团级企业安全生产四级预警模型。
背景技术
安全生产预警系统可以提前发现、分析和判断影响安全生产状态、可能导致事故发生的信息,定量化表示企业生产安全状态,及时发布安全生产预警信息,提醒企业负责人及全体员工注意,使企业及时、有针对性地采取预防措施控制事态发展,最大限度地降低事故发生概率及后果严重程度。
对于集团级生产企业管理层级可以分为集团级、公司级、部门级和班组级,目前对于公司级单位通过数据统计、建模、计算、分析,定量化建立了本级企业的安全生产预警系统,但是只反应了公司级企业的安全生产状态,普遍缺少班组级、部门级、集团级的安全生产预警状态的预警系统。
在多层级的集团级生产企业中,一个级别的预警系统不能够满足其他层级的预警管理要求,另外企业级安全生产预警系统只关注影响企业级状态的要素,或者在进行指标权重确定及预警模型建立的过程中较多关注某指标对企业级预警系统的影响,没有考虑到更具有预警价值的班组级、部门级影响因素。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足,提供一种集团级企业安全生产四级预警模型。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
一种集团级企业安全生产四级预警模型,其特征在于,四级预警模型由上至下依次为集团级、工厂级、部门级、班组级,四级预警模型的建立包括以下步骤:
步骤一:建立工厂级、部门级、班组级的预警系统,这三个级别的预警系统的建立均包括:根据影响该级别安全状态的业务、因素建立预警指标;预警指标通过数据统计、建模、分析计算生成实时的预警指数;将预警指数进行阈值的界定形成预警指数图;通过指数预测法、统计预测法、模型预测法对未来的预警指数进行预测,并定期形成预警报告进行发布;
步骤二:基于工厂级的预警指数建立集团级的预警指数,形成集团级的预警指数图;
其中,集团级、工厂级、部门级可以查看下级的预警指数,形成下属单位预警状态图。
为优化上述技术方案,采取的具体措施还包括:
步骤一中,从人、物、环境、管理、事故因素建立预警指标,其中人的因素包括职业技能等级、工龄、劳动强度,物的因素包括设备功能完好率、设备检维修计划完成率、非计划检维修数量、设备超负荷运行指标项,环境的因素包括温度、风力,事故的因素包括人身、设备、环境事故。
步骤一中,建立的各预警指标通过数据处理进行指标数据量化,形成同一量级指标值,由各指标值通过权重、模型计算形成预警指数值,根据预警指数值、确定的阈值生成预警指数。
步骤一中,预警指标数据的量化结果和预警指数值越大,表示安全程度越低;预警指标数据的量化结果和预警指数值越小,表示安全程度越高。
步骤一中,通过指标值及其指标权重,建立数学模型,得出工厂级、部门级、班组级预警指数值,各级预警指标对预警指数值的生成,根据其预警指标对安全生产状况的影响,产生正向和负向的系数影响,其中有利于事故预防、安全管理的指标项在公式中属于负向的系数,不利于事故预防、安全管理的指标项在公式中属于正向的系数。
步骤一中,预警指数图中根据阈值的分类形成安全区域、注意区域、警告区域、危险区域。
步骤二中,基于工厂级的预警指数值建立集团级预警指数值如下:
GSPI=SPI1Q1+SPI2Q2+SPI3Q3+SPI4Q4+···+SPInQn
GSPI表示集团级预警指数值,SPI表示工厂级预警指数值,Qn表示各工厂对应的权重,n表示工厂的序号。
各级的预警指数、各指标值达到提醒值触发形成提醒记录,根据提醒信息形成措施落实单。
本发明的有益效果是:基于安全生产预警系统的建立流程,选择集团级企业各级安全生产预警的指标,通过各级预警模型的建立,构建集团级企业整体的安全生产预警体系,符合根据预防为主、关口前移等管理理念和要求,使得集团级生产企业的预警体系更完善、反应更灵敏、结果更客观。
附图说明
图1是工厂级、部门级、班组级安全生产预警系统建立过程。
图2是工厂级、部门级、班组级预警系统建立完成后构建的整体的四级预警模型。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示,集团级企业安全生产四级预警系统的工厂级、部门级、班组级分别从人、物、环境、管理、事故等因素建立预警指标,预警指标选择要具有科学性、系统性、动态性、可量化、独立性的特点,其中人的因素可包括职业技能等级、工龄、劳动强度等,物的因素可包括设备功能完好率、设备检维修计划完成率、非计划检维修数量、设备超负荷运行等指标项,环境的因素包括温度、风力等,事故因素包括人身、设备、环境事故。系统数据可以从安全生产管理系统、DCS系统、在线监控系统等系统实现自动、实时的数据采集,减少人工录入量和提高信息准确程度。
预警指标通过数据统计、建模、分析计算生成实时的预警指数,将预警指数进行阈值的界定形成预警指数图,预警指数图中根据阈值的分类形成安全区域(绿色)、注意区域(黄色)、警告区域(橙色)、危险区域(红色),通过指数预测法、统计预测法、模型预测法对未来的预警指数进行预测,并定期形成预警报告并在系统中或以其他形式进行发布,对于发布中的问题进行问题整改实现闭环管理,通过一定周期的运行对预警指标加以优化,使之更加符合各级组织的生产安全状态;当企业各级预警系统与安全生产实际运行情况出现偏差时,应及时调整预警系统相关指标,并重新调整预警指数模型。
安全生产四级预警系统各层级内部数据关系及不同层级之间数据关系如图2所示,首先根据影响该级别安全状态的业务、因素形成各类预警指标,各指标通过数据处理形成同一量级指标值,由各指标值通过一定的权重、模型计算形成该级别该单位的预警指数值,根据预警指数值、确定的阈值对该单位的风险状态进行定量定性评价即预警指数,每日的预警指数形成预警指数趋势图(包括在预警指数图中),趋势图反映该单位一段时间的风险波动及趋势,根据一定的预测方法对未来的预警值进行预测并在趋势图上显示;集团级、工厂级、部门级可以看到所下属单位预警状态,并可以追溯查看下属单位预警内容;预警指数、各指标值达到提醒值触发形成提醒记录,相关人员可以根据提醒信息形成措施落实单,采取有针对性措施,闭环管理。
预警指标的选取和计算在整个预警模型建立过程中有关键节点作用,预警指标数据需进行指标数据量化,量化结果与最终预警结果趋势相同,指标量化结果和预警结果数值越大,表示危险程度越高,即安全程度越低;数值越小,表示危险程度越低,即安全程度越高。工厂级、部门级、班组级的各预警指标的计算与各级预警指数的计算模型如下:
以事故隐患等级为指标为例,I为某个指标的预警数值,该指标的预警数值计算过程为:
隐患等级,分为一般隐患和重大隐患。不同等级的隐患的对应分值如下表所示:
序号(n) | 隐患等级(An) | 对应分值(an) |
1 | 重大隐患 | 1 |
2 | 一般隐患 | 0.1 |
得出:I1=A1a1+A2a2
其中:
I1——隐患等级的计算结果;
An——重大、一般隐患分别对应数量,n=1,2;
an——重大、一般隐患分别对应分值,n=1,2;
通过预警指标量化值及其指标权重,建立数学模型,得出工厂级、部门级、班组级安全生产预警指数值,表征当前安全生产状态的数值。各级安全生产预警指标对安全生产预警指数的生成,根据其指标对安全生产状况的影响,产生正向和负向的系数影响。即有利于事故预防、安全管理的指标项在公式中属于负向的系数,不利于事故预防、安全管理的指标项公式中属于正向的系数。
得出:
SPI=I1W1+I2W2+I3W3-I4W4-I5W5-I6W6-I7W7+I8W8
其中:
SPI——企业(即工厂级)安全生产预警指数值(Safety Precaution Index);
Wn——各指标所对应的权重,n=1,2,3,4,5,6,7,8。
由此则构成了工厂级、部门级、班组级预警指数值,基于工厂级预警指数值可以建立集团级预警指数值:
GSPI=SPI1Q1+SPI2Q2+SPI3Q3+SPI4Q4+···+SPInQn
GSPI——集团级安全生产预警指数值
Qn——各企业对应的权重,n=1,2,3,4,5,6,7…
各企业的权重可以依据企业的人数、产量等建立单项或综合权重。
以某集团公司为例,该集团根据上述的四级预警模型建立了集团各级安全生产预警系统,各指标根据与安全生产的关系分别进行计算,以下是各级指标的内容:
班组级:
部门级:
工厂级:
本发明通过各级预警模型的建立,构建集团级企业整体的安全生产预警体系,符合根据预防为主、关口前移等管理理念和要求,使得集团级生产企业的预警体系更完善、反应更灵敏、结果更客观,帮助生产型集团企业在安全生产方面敏锐与提前,更好地预防事故,保障安全生产和人身安全。
以上仅是本发明的优选实施方式,本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例,凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰,应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种集团级企业安全生产四级预警模型,其特征在于,四级预警模型由上至下依次为集团级、工厂级、部门级、班组级,四级预警模型的建立包括以下步骤:
步骤一:建立工厂级、部门级、班组级的预警系统,这三个级别的预警系统的建立均包括:根据影响该级别安全状态的业务、因素建立预警指标;预警指标通过数据统计、建模、分析计算生成实时的预警指数;将预警指数进行阈值的界定形成预警指数图;通过指数预测法、统计预测法、模型预测法对未来的预警指数进行预测,并定期形成预警报告进行发布;
步骤二:基于工厂级的预警指数建立集团级的预警指数,形成集团级的预警指数图;
其中,集团级、工厂级、部门级可以查看下级的预警指数,形成下属单位预警状态图。
2.如权利要求1所述的一种集团级企业安全生产四级预警模型,其特征在于:步骤一中,从人、物、环境、管理、事故因素建立预警指标,其中人的因素包括职业技能等级、工龄、劳动强度,物的因素包括设备功能完好率、设备检维修计划完成率、非计划检维修数量、设备超负荷运行指标项,环境的因素包括温度、风力,事故的因素包括人身、设备、环境事故。
3.如权利要求1所述的一种集团级企业安全生产四级预警模型,其特征在于:步骤一中,建立的各预警指标通过数据处理进行指标数据量化,形成同一量级指标值,由各指标值通过权重、模型计算形成预警指数值,根据预警指数值、确定的阈值生成预警指数。
4.如权利要求3所述的一种集团级企业安全生产四级预警模型,其特征在于:步骤一中,预警指标数据的量化结果和预警指数值越大,表示安全程度越低;预警指标数据的量化结果和预警指数值越小,表示安全程度越高。
5.如权利要求4所述的一种集团级企业安全生产四级预警模型,其特征在于:步骤一中,通过指标值及其指标权重,建立数学模型,得出工厂级、部门级、班组级预警指数值,各级预警指标对预警指数值的生成,根据其预警指标对安全生产状况的影响,产生正向和负向的系数影响,其中有利于事故预防、安全管理的指标项在公式中属于负向的系数,不利于事故预防、安全管理的指标项在公式中属于正向的系数。
6.如权利要求1所述的一种集团级企业安全生产四级预警模型,其特征在于:步骤一中,预警指数图中根据阈值的分类形成安全区域、注意区域、警告区域、危险区域。
7.如权利要求3所述的一种集团级企业安全生产四级预警模型,其特征在于:步骤二中,基于工厂级的预警指数值建立集团级预警指数值如下:
GSPI=SPI1Q1+ SPI2Q2+ SPI3Q3+ SPI4Q4+…+SPInQn
GSPI表示集团级预警指数值,SPI表示工厂级预警指数值,Qn表示各工厂对应的权重,n表示工厂的序号。
8.如权利要求1所述的一种集团级企业安全生产四级预警模型,其特征在于:各级的预警指数、各指标值达到提醒值触发形成提醒记录,根据提醒信息形成措施落实单。
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---|---|
CN (1) | CN109886484A (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110488777A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-11-22 | 浙江天澈科技有限公司 | 一种化工厂事故预警及事态跟踪系统 |
CN111210115A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-05-29 | 浙江中控技术股份有限公司 | 用于特定区域的安全指数预警分析方法 |
CN111798102A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-10-20 | 中国建设银行股份有限公司 | 数据监管方法、系统、计算机设备以及可读存储介质 |
CN112613762A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-06 | 北京知因智慧科技有限公司 | 基于知识图谱的集团评级方法、装置和电子设备 |
CN113537831A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-10-22 | 北京图安世纪科技股份有限公司 | 一种基于计算机运算风险识别模型的hse体系运行评估方法 |
CN115828219A (zh) * | 2022-12-12 | 2023-03-21 | 中博信息技术研究院有限公司 | 一种智慧印章的管控方法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100138253A1 (en) * | 2008-12-02 | 2010-06-03 | Chun-Chang Chao | All aspect quantification system for the risk rating of operating errors for an advanced boiling water reactor |
CN104537211A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-04-22 | 中钢集团武汉安全环保研究院有限公司 | 一种基于层次分析法及灰色理论的企业安全风险预警方法 |
CN104766160A (zh) * | 2015-03-19 | 2015-07-08 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于企业固有危险等级的安全生产诊断与预警系统 |
CN105678446A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-06-15 | 浙江图讯科技股份有限公司 | 一种用于企业安全生产风险预警的方法 |
-
2019
- 2019-02-01 CN CN201910106198.4A patent/CN109886484A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100138253A1 (en) * | 2008-12-02 | 2010-06-03 | Chun-Chang Chao | All aspect quantification system for the risk rating of operating errors for an advanced boiling water reactor |
CN104537211A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-04-22 | 中钢集团武汉安全环保研究院有限公司 | 一种基于层次分析法及灰色理论的企业安全风险预警方法 |
CN104766160A (zh) * | 2015-03-19 | 2015-07-08 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于企业固有危险等级的安全生产诊断与预警系统 |
CN105678446A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-06-15 | 浙江图讯科技股份有限公司 | 一种用于企业安全生产风险预警的方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
LUOSONG819: "安全生产预警系统介绍", 《HTTPS://WENKU.BAIDU.COM/VIEW/C74E22564B73F242336C5FB4.HTML》 * |
刘中祥: ""构建预警指数系统,预测企业安全生产发展趋势"", 《HTTPS://AQSC.CN/ANJIAN/201702/22/C3151.HTML》 * |
蒋瑛: ""矿业安全系统加权时间序列预测模型研究"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110488777A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-11-22 | 浙江天澈科技有限公司 | 一种化工厂事故预警及事态跟踪系统 |
CN110488777B (zh) * | 2019-07-22 | 2020-09-22 | 浙江天澈科技有限公司 | 一种化工厂事故预警及事态跟踪系统 |
CN111210115A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-05-29 | 浙江中控技术股份有限公司 | 用于特定区域的安全指数预警分析方法 |
CN111798102A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-10-20 | 中国建设银行股份有限公司 | 数据监管方法、系统、计算机设备以及可读存储介质 |
CN112613762A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-06 | 北京知因智慧科技有限公司 | 基于知识图谱的集团评级方法、装置和电子设备 |
CN112613762B (zh) * | 2020-12-25 | 2024-04-16 | 北京知因智慧科技有限公司 | 基于知识图谱的集团评级方法、装置和电子设备 |
CN113537831A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-10-22 | 北京图安世纪科技股份有限公司 | 一种基于计算机运算风险识别模型的hse体系运行评估方法 |
CN115828219A (zh) * | 2022-12-12 | 2023-03-21 | 中博信息技术研究院有限公司 | 一种智慧印章的管控方法及系统 |
CN115828219B (zh) * | 2022-12-12 | 2024-08-16 | 中博信息技术研究院有限公司 | 一种智慧印章的管控方法及系统 |
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