Инструментальная база анализа производственной безопасности Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Известно, что выраженная акцентуация по шкалам невротической триады имеет неудовлетворительный прогноз в отношении эффективности деятельности и обучения.

В настоящее время осуществляется разработка методического подхода прогнозирования эффективности подготовки и обучения специалистов в горной промышленности по социально-психологическим показателям (уровню трудовой мотивации и удовлетворенности трудом, показателям тревожности и нейротиз-ма).

- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Гимельштейн Л.Я., Френкель Ю.М. Безопасность труда шахтеров. Человеческий фактор.- Кемерово: Кемеровское книжное издательство, 1990. - 172 с.

2. Гребняк В.П. Мера выражения функциональных изменений при нагрузке как показатель информативности исследуемой детерминанты. // Физиология труда: Тезисы докладов VII Всесоюзной научной конференции по физиологии труда.- Л., 1978.- С. 102103.

3. КотикМ.А. Психология и безопасность. - Таллин: Валгус, 1987. - 440 с.

4. Матюхин В.В., Юшкова О.И., Порошенко А.С., Ямпольская Е.Г. Значение профессионального отбора в обеспечении безопасности жизнедеятельности / Безопасность жизнедеятельности - №2 - 2006. - С. 34-39.

5. Основы инженерной психологии/Под ред. Б.Ф.Ломова. - М.: Высшая школа, 1977. - 334 с.

6. MaclowA.H. Motivation and Personality, № 4, Harper Raw, 1964, P. 80-106.

7. World Health Organization. Authored by Houtman I., Jettinghoff K. Raising Awareness of Stress at Work in Developing Countries. (Protecting Workers Health series 6) Geneva: WHO, 2007 - 44 p. HUE

— Коротко об авторах

Каледина Н.О. - доктор технических наук, профессор, зав. кафедрой, Московский государственный горный университет, Юшкова О.И. - доктор медицинских наук, профессор, ГУ НИИ медицины труда РАМН,

Калинина С.А. - аспирантка, ГУ НИИ медицины труда РАМН.

В.Е. Шехтман

136

© В.Е. Шехтман, 2008

ИНСТРУМЕНТАЛЬНАЯ БАЗА АНАЛИЗА ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

~П работе описывается подход к построению аналитиче-с кой системы для угледобывающего предприятия, оснащенного компьютерной системой учета текущих событий в области безопасности.

Зачастую деятельность, связанная с обеспечением производственной безопасности на предприятии, поддерживается информационной (компьютерной) системой, учитывающей каждый элементарный акт, отмечающий факт нарушения техники безопасности (ТБ), травму или аварию - учетной системой (УС). Обычно такая УС, накапливая огромные массивы данных о зафиксированных нарушениях и происшествиях, предоставляет лишь некоторое количество предопределенных отчетов, но не позволяет заинтересованному пользователю получить ответ на заранее не предусмотренные вопросы. Тогда возникает парадоксальная ситуация: вся история нарушений техники безопасности и их последствий зафиксирована в мельчайших подробностях, но невозможно взглянуть на нее "в общем", под тем или иным углом зрения, определить тенденции, выявить устойчивые взаимосвязи между важнейшими факторами, сознательно выработать точные управляющие воздействия, обобщить опыт и распространить его среди работников, сосредоточиться на решении критически важных проблем, которые динамически возникают и накапливаются.

В этой ситуации (а в ней оказываются на определенной стадии развития большинство предприятий) жизненно важно построить аналитическую систему (АС), способную отвечать на заранее не оговоренные вопросы в приемлемое время. При этом желательно, чтобы между пользователем и системой не было посредника в виде представителей ИТ-персонала - любое посредничество в этой области ведет к торможению процесса анализа, выполнить который достаточно быстро и качественно значит предотвратить будущие аварии или травмы. Кроме того, посреднику трудно объяснить задачу, которая встала перед пользователем из-за различия в их профессиональных языках. Вместе с тем, АС должна позволить осу-

137

ществлять достаточно глубокий анализ - т. е. не быть тривиальной. Цель настоящей статьи - предложить контуры общего подхода к синтезу АС состояния производственной безопасности в описанных условиях.

Для построения такой АС необходимо решить несколько задач:

1. Обеспечить логически полный набор блоков данных, извлекаемых из УС, и соответствующие источники доступа к ним (далее они называются направления анализа).

2. Реализовать интерфейсную среду, способную дать специалисту по безопасности средство сформулировать заранее не предусмотренные вопросы и в приемлемое время получить ответы, поддерживающие итеративный стиль анализа, когда ответ порождает новый вопрос. Надо иметь возможность запоминать интересные, часто возникающие "вопросы", для того, чтобы, по мере накопления данных, возвращаться к ним.

3. Обеспечить возможность получения обобщенных показателей, формулируемых пользователем с возможностями графического представления и дальнейшего обобщения или детализации.

Прежде всего, для решения первой задачи, выделим те данные, которые имеет смысл принимать в расчет в описываемом контексте. Речь при этом может идти как о деятельности горнодобывающих, так и других промышленных предприятий, имеющих в производственном процессе опасные факторы. Исходя из опыта разработки и эксплуатации таких систем, постулируем необходимость включить следующие направления анализа в список обязательных (с указанием основных реквизитов каждого из направлений).

Замечания по нарушению ТБ сопровождаются реквизитами:

дата выдачи, выдавший, комиссия производственного контроля, место (компания, предприятие, участок, объект участка, тип объекта, технологический процесс, бригада), начальник участка, нарушение (характеристика нарушения, необходимость приостановки работ, категория нарушения, нарушенный нормативный документ, параграф нормативного документа), оценка тяжести в баллах, оценка вероятности аварии, кто уведомлен, когда уведомлен, кто устранил, когда устранил.

Данные о травмах:

138

Дата и время травмы, смена, травмированный (фио, дата рождения, пол, табельный номер), место (компания, предприятие, участок работы, участок травмы), травма (вид травмы, обстоятельства, степень, причины), общий стаж работы, стаж работы на предприятии, дата вводного инструктажа, дата инструктажа, тип инструктажа, наличие алкогольного или наркотического опьянения, лица, допустившие нарушение ТБ, очевидцы, меры по устранению причин, срок доведения до сведения.

По аналогии можно определить такие направления анализа, как профзаболевания, нарушители и т. д.

В качестве ответа на второе и третье требования можно предложить такое построение интерактивной среды АС, при котором пользователю нет необходимости разбираться в более или менее сложных структурах данных, характерных для УС. Этого можно достичь, если предложить аналитику неструктурированный список реквизитов по каждому из направлений анализа. Его задача - выбрать интересующие реквизиты в рамках одного из направлений, определить расчетные показатели (если необходимо), формы обобщения и группировки, виды сортировок и отбора (фильтрации) данных. После того, как сформирован запрос такого рода, АС должна самостоятельно, основываясь на знании обычно весьма сложной схемы базы данных, сформулировать запрос к ней и представить результат в виде таблицы (для обозначения описанной организация системы будем применять термин "гибкие запросы'). Иногда такого представления достаточно, однако чаще желательно подвергнуть результат в виде таблицы некоторым преобразованиям, таким как определение одних столбцов таблицы в качестве независимых координат, а других - в качестве значений на этих координатах. Очевидно, этого можно добиться, привлекая так называемую "многомерную модель данных" и технологию OLAP [1].

На принципах, изложенных выше, была реализована АС для анализа состояния безопасности на шахте. Средой её реализации послужила платформа для автоматизации бизнеса

139

Рис. 1. Исходный пункт анализа

ActiveX Trading House [2, 3]. Роль УС выполняет система "Статистика безопасности" [5], но АС может быть подключена к любым другим источникам данных о производственной безопасности. В любом случае, УС базируются на системах OLTP [1], основой которых являются SQL-серверы известных производителей. Что же касается АС, то она построена на основе технологии гибких запросов и OLAP.

В качестве примера типичного несложного запроса, с которыми имеют дело аналитики, возьмем одно из направлений анализа -замечания. На рис. 1 представлено начальное окно со списком реквизитов, характеризующих данное направление анализа.

Отметим только необходимые реквизиты, зададим подсчет количества предписаний по типам участков, ограничимся данными с начала 2006 г., зададим порядок по убыванию количества предписаний (см. рис. 2).

140

Рис. 2. Формулировка запроса

Результат запроса приведен на рис. 3.

^ Условия выборки | ?(] Отбор групп | Г'л Сортировка Ш Таблица |

|ТипУчастка Кол-во: Nsn р е д п

J Проходческий 1327

Монтажный 418

Добычной 417

Проч. (подземн) 189

Поверхностный 57

1

Рис. 3. Результат запроса

Если желательно детализировать данные по участкам, то для этого следует лишь добавить единственный реквизит и изменить способ упорядочивания (рис. 4):

Таблица на рис. 4 трудно обозрима. Поэтому воспользуемся представлением "кросс-таблица" (рис. 5) - одним из представлений, принятых в OLAP. Видим, что получается значительно более наглядное представление. Еще повысить наглядность можно за счет обращения к изобразительным возможностям деловой графики: на рис. 6 представлены в виде диаграммы данные кросс-таблицы, снабженные сведениями о дате выписки.

Отметим, что все описанные стадии осуществления запроса легко выполняются специалистом в рассматриваемой предметной области - это может быть инженер по ТБ, руководитель предприятия, представитель надзорной инстанции. Формулировка вопроса (запроса) и ответ в разных представлениях занимают секунды, основная работа по формулировке запроса выполняется с помощью манипулятора мышь. Любой из запросов, получаемых в такой сис-

141

теме, строится на основе реальных данных, зафиксированных и

хранимых в УС.

^ Условия выборки ?{| Отбор групп ''":} Сортировка Щ Та&пица Г= Форма | || Кроссгтабпица | 11 Диаграмма

№предп Сортировать по

= ТипУчастка

Й Участок

монтажный МУ-1 IUÜ

^Монтажный МУ-2 66

Монтажный МУ-3 70

Монтажный МУ-4 27

Монтажный УПДТ 59

Монтажный ЦРК 37

Поверхностный Ан С 14

Поверхностный ТК 18

Поверхностный УВГП Б

Поверхностный УКР 7

Поверхностный УКТС 6

Поверхностный УШСУ (очистные сооруж 1

Поверхностный ЭМЦ 6

Прохолческий № 3 226

Проходческий № 4 136

Проходческий № 6 145

Рис. 4. Запрос с детализацией по участкам

Усповия вы&орки | ?{] Отбор групп | йортировнэ | ~ Та&лицэ | Ц] Форма U Кросс l'-- | jj Диа

й | и : 1 Hl&fa Щ д г | ! \ ни в

1

ТипУчастка I

Проходческий

|Перетащите сюда поля столбцов

Участок | Сумма "Кол_№предп"

Na 6 145

№ 7 172

Na 12 123

No 15 159

Na 19 183

Na 28 160

МУК-96 (2) 21

ОШПУ Na2 2

ОШПУ N03 1

142

Рис. 5. Кросс-таблица

143

<¡§1 Условия выборки | ?{| Отбор групп | ^ Сортировка | Щ Таблица ] Ц) Форма] || Кросотаблица 0 Диаграмма |

^ У т а й! и У 1 дв> э_

1

¡Перетащите сюда поля фильтра

Сумма "Кол №пведп"

Е_

Рис. 6. Диаграмма по данным кросс-таблицы с рис. 5

Описываемый подход и система, основанная на нем, отвечают требованиям нового направления на стыке менеджмента и информационных технологий, который в английском варианте обозначается как business intelligence (BI) [4]. Это следует из определения BI как практики и инструментария, применяемых для превращения данных в информацию, пригодную для выработки динамических, обоснованных и ясных управляющих воздействий. Из опыта эксплуатации АС, реализующих BI, можно сделать вывод о целесообразности дальнейшего их совершенствования, в частности, о возможности привлечения технологий "интеллектуального" анализа, в т. ч. алгоритмов выявления ассоциаций, решающих деревьев, нейронных сетей [1, 4].

- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Гарсия-Молина Г., Джеффри Ульман, Уидом Дж. Системы баз данных. Полный курс: Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильямс" , 2003. - 1088 с.: ил.

2. Шехтман В.Е. О методе предметно-ориентирован-ной платформы при проектировании и разработке крупных программных комплексов// Краевые задачи и моделирование. Том 4. Моделирование социально-эконо-мических систем. Сборник трудов 4-й всероссийской научной конференции. Новокузнецк 2001.

3. Шехтман В.Е. Инструментальная база анализа логистического процесса// Перспективы развития технологий переработки вторичных ресурсов в Кузбассе. Экологические, экономические и социальные аспекты: Труды регион. конференции, г. Новокузнецк, 2003 г.

4. Jim Carroll, Frank Rice, Olinda Turner. Using Microsoft Office XP as BI Client. Microsoft SQL Server 2000 with Analysis Services and Microsoft Office XP. Online Books. 2003.

5. Сайт программы "Статистика безопасности" www.intes.da.ru [электронный ресурс]. ЕШ

— Коротко об авторе

Шехтман В.Е. - старший преподаватель кафедры систем управления, Новокузнецкий филиал-институт Кемеровского государственного университета, г. Новокузнецк.

д_

--© Е.А. Данилин, 2008

144