Повышение точности оценки уровня безопасности труда на производстве с использованием статистического метода

                                                          П_т = 100 · (H1/D),                                                             (15)

 

    где  D - число случаев заболеваний за исследуемый период;

H1 - число оплаченных дней нетрудоспособности по заболеваниям за этот период.

 

_{1.4.3 Порядок выполнения исследования}

 

1) Вычисляем по годам пятилетки по формуле (10) коэффициент частоты травматизма (К_ч) по значениям, приведенным в таблице 1

К_ч2004 = (6/700) · 1000 = 8, 57;

К_ч2005 = (5/680) · 1000 = 7, 35;

К_ч2006 = (3/623) · 1000 = 4, 82;

К_ч2007 = (4/620) · 1000 = 6, 45;

К_ч2008  = (6/605) · 1000 = 9, 92.

 

2) Вычисляем по годам пятилетки по формуле (11) коэффициент тяжести травматизма (К_т) по значениям, приведенным в таблице 1

К_т2004 = (217/6) · 1000000 = 36, 17;

К_т2005 = (149/5) · 1000000 = 29,80;

К_т2006 = (111/3) · 1000000 = 37;

К_т2007 = (122/4) · 1000000 = 30, 50;

К_т2008  = (265/6) · 1000000 = 44, 17.

 

3) Вычисляем среднее значение коэффициентов К_ч и К_т за пятилетний 
период

К_ч,сред = 1/5 К_ч  (n) = (8,57 + 7,35 + 4,82 + 6,45 + 9,92)/5 = 7, 42,

К_т,сред = 1/5 К_т (n) = (36,17 + 29,8 + 37 + 30,5 + 44,17)/5 = 35, 53

 

 

4) Вычисляем значение общего коэффициента (К_о) по годам за пятилетний период

 

К_о2004= К_Ч2004 · К_т2004 = 8,57 · 36,17 = 309,98,

К_о2005= К_Ч2005 · К_т2005 = 7,35 · 29,80 = 219,03,

К_о2006= К_Ч2006 · К_т2006 = 4,82 · 37 = 178, 34,

К_о2007= К_Ч2007 · К_т2007 = 6,45 · 30,50 = 196, 73,

К_о2008= К_Ч2008 · К_т2008 = 9,92 · 44,17 = 438,17.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5) Строим графики изменений К_ч, К_т и К₀ за пятилетку на основании расчетных данных

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

_{Рисунок 1 Изменение коэффициентов Кч, Кт и К0 за пятилетку}

 

6) Вычисляем значения частоты заболеваемости (П_ч) по годам за пятилетку

 

П_ч2004 = 100 · (85/700) = 12,14;

П_ч2005 = 100 · (59/680) = 8,68;

П_ч2006 = 100 · (25/623) = 4,01;

П_ч2007 = 100 · (11/620) = 1,78;

П_ч2008  = 100 · (23/605) = 3,8.

 

 

7) Вычисляем значения дней нетрудоспособности по заболеваемости (П_н) по годам за пятилетку

П_н2004 = 100 · (61/700) = 8,71;

П_н2005 = 100 · (217/680) = 31,91;

П_н2006 = 100 · (80/623) = 12,84;

П_н2007 = 100 · (360/620) = 58,06;

П_н2008  = 100 · (111/605) = 18,34.

 

8) Вычисляем значения тяжести заболевания (П_т) по годам за пятилетку

П_т2004 = 100 · (61/85) = 71,76;

П_т2005 = 100 · (217/59) = 367,80;

П_т2006 = 100 · (80/25) = 320;

П_т2007 = 100 · (360/11) = 327;

П_т2008  = 100 · (111/23) = 482,61.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9) Строим графики изменений П_ч, П_н и П_т за пятилетку

 

 

 

 

 

 

 

 

_{Рисунок 2 Изменение коэффициентов Пч, Пн и Пт  за пятилетку}

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

_{10) Построение гистограмм в программе «Statistika»}

 

_{Таблица 2 – Данные для построения гистограмм в программе «Statistika»}

	Valid N	Mean	Confidence	Confidence	Geometric	Harmonic	Median	Mode
Var1	5	35.5280	28.3051	42.7509	35.1592	34.8049	36.1700	Multiple
Var2	5	7.4220	4.9953	9.8487	7.2057	6.9827	7.3500	Multiple
Var3	5	267.4500	133.1631	401.7369	252.1601	239.5199	215.0300	Multiple

Range	Quartile	Variance	Std.Dev.	Standard	Skewness	Std.Err.	Kurtosis	Std.Err.
14.3700	6.5000	33.84	5.8171	2.60148	0.706634	0.912871	-0.032823	2.000000
5.1000	2.1200	3.82	1.9544	0.87402	-0.080087	0.912871	-0.511066	2.000000
259.8300	114.2500	11696.58	108.1507	48.36648	1.262219	0.912871	0.677940	2.000000

 

Frequency	Sum	Minimum	Maximum	Lower	Upper	Percentile	Percentile
	177.640	29.8000	44.1700	30.5000	37.0000	29.8000	44.1700
	37.110	4.8200	9.9200	6.4500	8.5700	4.8200	9.9200
	1337.250	178.3400	438.1700	195.7300	309.9800	178.3400	438.1700

 

 

Рисунок 3 Гистограмма значений коэффициентов тяжести, частоты травматизма и общий показатель травматизма

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

_{Таблица 3 – Данные для построения гистограмм в программе «Statistika»}

 

 

	Valid N	Mean	Confidence	Confidence	Geometric	Harmonic
Var1	5	6.0820	0.8340	11.3300	4.9115	3.9311
Var2	5	25.9720	1.1886	50.7554	20.6994	16.9045
Var3	5	313.8320	127.3699	500.2941	266.0455	200.7273

 

Percentile	Percentile	Range	Quartile	Variance	Std.Dev.	Standard	Skewnes	Std.Err.	Kurtosis	Std.Err.
1.78000	12.1400	10.3600	4.88000	17.86	4.2266	1.89020	0.76961	0.912871	-1.02610	2.000000
8.71000	58.0600	49.3500	19.07000	398.39	19.9598	8.92629	1.33070	0.912871	1.31943	2.000000
71.76000	482.6000	410.8400	47.80000	22551.37	150.1711	67.15857	-1.13420	0.912871	2.45492	2.000000

 

 

Median	Mode	Frequency	Sum	Minimum	Maximum	Lower	Upper
4.0100	Multiple		30.410	1.78000	12.1400	3.8000	8.6800
18.3400	Multiple		129.860	8.71000	58.0600	12.8400	31.9100
327.0000	Multiple		1569.160	71.76000	482.6000	320.0000	367.8000

 

 

Рисунок 4 Гистограмма значений показателей частоты случаев, дней нетрудоспособности и средней тяжести заболевания

 

 

1.4.4 Вывод 

 

По итогам данной работы можно сделать вывод, что была достигнута поставленная в ней цель. Были изучены основные группы методов оценки уровня безопасности на производстве и проведены расчеты статистическим методом. Также была использована статистическая обработка данных пакетом «Statistika», благодаря которой выяснилось, что для повышения точности анализа уровня безопасности данным методом необходимо использование вычислительной техники.

В нашем исследовании мы экспериментально вычислили значения коэффициентов тяжести и частоты травматизма и по полученным данным построили графики изменения показателей за пятилетку. Одновременно, проведя расчеты в программе статистика, получили гистограммы используемых значений. Сравнив наши графики и гистограммы между собой, пришли к выводу, что использование программного обеспечения дает более точный результат.

Исходя из вышеперечисленного, делаем вывод о необходимости продолжения исследований в области повышения оценки уровня безопасности на производстве статистическим методом при помощи вычислительной техники.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе проведения НИР нами установлено, что наиболее результативным и перспективным в будущем среди методов оценки уровня безопасности на производстве является статистический.

Благодаря полученным данным в нашей работе мы приходим также к выводу, что необходимо продолжать исследование по повышению точности анализа уровня безопасности на производстве, создавая, например, более результативные и упрощенные программы для обработки статистических  данных. Это особенно важно, потому что точные измерения приведут к снижению интенсивности травматизма на производстве, к своевременной разработке мероприятий по предупреждению несчастных случаев и созданию безопасных условий труда.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

 

1. Безопасность жизнедеятельности. Учебник под ред. К.З.Ушакова. – М.:   МГГУ, 2000г. – 430с.

2. http://ru.wikipedia.org/wiki/Статистика

3. http://www.inventech.ru/lib/analis

4. http://oxrana-tryda.ru

5. Безопасность жизнедеятельности. Часть 2. Практикум под ред. В.А.Умнова. – М.: МГГУ, 2009г. – 128с.

6. http://www.knowed.ru

7. Справочник по технике безопасности и промышленной санитарии. Под ред. И.А. Бабокина. – М.: Недра, 2004г. – 302с.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ПРИЛОЖЕНИЕ А

(справочное)

Таблица показателей  несчастных случаев

 

Таблица А. 1 - Распределение несчастных случаев, происшедших на добычных    участках ряда шахт, по причинам и во времени

Причини несчастных случаев	1993 г.		1994 г.
		Число несчастных случаев	% от общего числа	Число несчастных случаев	% от общего числа
Обвалы и обрушения	65	33,5	45	36
Воздействие машин и ме	48	24,8	35	28
ханизмов
В том числе:
добычные комбайны	14	7,2	13	10,4
конвейеры	21	10,8	12	9,6
механизированная крепь	12	6,2	9	7.2
Воздействие транспорти-	13	6.7	5	4
руемых грузов
Прочие причины	21	10,8	6	4,8
ВСЕГО	194	100	125	100