CC BY
41
Список литературы
1. Башилов, А.М. Электронно-оптическое зрение в аграрном производстве / А.М. Башилов. — М.: ГНУ ВИЭСХ, 2005. — 312 с.
2. Нейштадт, И.А. Методы обработки данных спутниковых наблюдений для мониторинга пахотных земель: автореф. дисс. ... канд. техн. наук / И.А. Нейштадт. — М., 2007.
3. Башилов, А.М. Системы технического зрения для точного земледелия / А.М. Башилов, А.А. Ерков // Автоматизация и информатизация электрифицированного сельскохозяйственного производства. — М.: ГНУ ВИЭСХ, 2004. — С. 128-139.
4. Форсайт Д.А. Компьютерное зрение. Современный подход / Д.А. Форсайт; пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. — 928 с.
УДК 331.45.001.85
Р.Х Юсупов, доктор техн. наук, профессор
Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный агроинженерный университет имени В.П. Горячкина»
Ю.Г. Горшков, доктор техн. наук, профессор А.В. Зайнишев, канд. техн. наук, доцент
Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Челябинский государственный агроинженерный университет»
ОПРЕДЕЛЕНИЕ РАЦИОНАЛЬНОЙ ЧАСТОТЫ ПРОВЕДЕНИЯ ПОВТОРНЫХ ИНСТРУКТАЖЕЙ РАБОТНИКОВ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА
Для предупреждения несчастных случаев на производстве и снижения производственно-обусловленной заболеваемости работников агропромышленного комплекса (АПК) необходимо минимизировать воздействие на людей факторов производственной среды, оснастить рабочие места современными средствами коллективной и индивидуальной защиты, а самих работников обучить безопасным приемам труда. На сегодняшний день обучение является самой доступной (с точки зрения материальных затрат) и одновременно действенной формой предупреждения несчастных случаев. Обучать следует как рядовых работников всех профессий, так и руководителей (главных специалистов). Доля погибших работников АПК со стажем работы до 10 лет составляет 58,1 % [1], что, по мнению авторов, связано с недостаточной эффективностью обучения по охране труда или его отсутствием.
Проведенный анализ существующей системы обучения работников АПК показал, что применительно к работникам, деятельность которых характеризуется наличием широкого спектра опасных и вредных производственных факторов, вопрос периодичности проведения повторных инструктажей носит административный характер (привязка к кварталам). Последний не учитывает индивидуальные качества инструктируемых
и влияние производственной среды. Такой подход не может обеспечить надлежащего уровня безопасности труда.
Необходимо отметить, что влияние степени обученности работников на состояние условий и охраны труда в настоящее время исследовано недостаточно. Поэтому дальнейшее изучение данной проблемы, с разработкой комплекса научно обоснованных рекомендаций по совершенствованию системы обучения позволит улучшить условия и охрану труда работников АПК. Кроме того, индивидуальный подход к определению периодичности повторных инструктажей, несомненно, повысит уровень знаний работников.
Для решения указанных вопросов необходимо обосновать периодичность повторных инструктажей в зависимости от основных факторов, указанных на рис. 1.
К одному из направлений решения данной проблемы можно отнести моделирование системы Ч-М-С (человек-машина-среда) на основе новых
Рис. 1. Факторы, влияющие на периодичность повторных инструктажей
Состояние условий труда
Состояние травмобезопасности рабочего места >
Обеспеченность СИЗ 0 -
0-Г
Производственный
коллектив
Производственный травматизм и производственно-^ обусловленная заболеваемость
О
Информационнообучающие потоки
Рис. 2. Модель «вход — выход» производственного коллектива
информационных технологий [2-5]. Модель Ч-М-С формируют в виде эквивалентной схемы замещения на основе теории информационных цепей. В этом случае схема замещения представляет собой четырехполюсник (рис. 2), в котором производственный коллектив рассматривается в виде модели «вход — выход» [3-6]. Три входных фактора в модели — дискретные величины, причем состояние условий труда характеризует среду в системе Ч-М-С, травмобезо-пасность рабочего места — машину, а информационно-обучающие потоки и средства индивидуальной защиты (СИЗ) — человека. В данной модели информационно-обучающие потоки рассматриваются как аналоговая величина — стационарный стохастический процесс, поскольку рабочий коллектив обычно состоит из профессионалов со специальным образованием, период накопления информации от нуля до установившегося значения (как у школьников и студентов) отсутствует.
На выходе системы под действием входных факторов формируются производственный травматизм и производственно-обусловленная заболеваемость.
При разработке гипотезы о взаимосвязи частоты повторных инструктажей с интенсивностью выходных показателей (производственного травматизма и производственно-обусловленной заболеваемости) эти параметры в предлагаемой модели представлены в виде частотных характеристик. Если входной сигнал (информационно-обучающие потоки) имеет случайный характер, то такой характеристикой будет спектральная плотность процессов, которую можно получить при обработке статистических данных о периодичности инструктажей на предприятии или в организации. На выходе системы рассматривается спектральная плотность процесса травматизма и производственно-обусловленной заболеваемости. Эту величину также можно получить при обработке статистических данных. Спектральные плотности процессов 5(ю)вх на входе и 5(ю)вых на выходе модели производственного коллектива как динамической системы связаны соотношением
5(4™ = 1^(/®)12 5(4,, (1)
где |Г(/ю)| — модуль комплексной передаточной функции производственного коллектива как динамической системы.
На основе статистических данных, собранных на производственных участках, определяют нормированные автокорреляционные функции всех входных и выходного процессов (см. рис. 2). Далее на-
ходят соответствующие нормированные спектральные плотности (рис. 3):
• состояния условий труда — 5(ю);
• состояния травмобезопасности рабочего места — 5(ю)тр;
• степени обеспеченности СИЗ — 5(ю)сиз;
• информационно-обучающих потоков—5(ю)инф (в данном случае повторных инструктажей);
• производственного травматизма и производственно-обусловленной заболеваемости —
5(Ч.з.
Для разработки теоретических предпосылок оценки влияния состояния условий труда, трав-мобезопасности рабочего места, степени обеспеченности СИЗ на периодичность повторных инструктажей можно сформулировать научную гипотезу: чем ниже значения данных показателей и чем выше корреляция между ними и параметрами производственного травматизма (заболеваемости), тем выше частота повторных инструктажей, и наоборот.
Определив минимум нормированной спектральной плотности производственного травматизма и производственно-обусловленной заболеваемости, можно определить рациональную частоту повторных инструктажей (см. рис. 3). С помощью взаимных корреляционных функций устанавливается связь между процессами: например, улучшение состояния условий труда приведет к снижению производственного травматизма и заболеваемости при существующей частоте повторных инструктажей.
Более того, исходя из экономической целесообразности (уменьшение потерь рабочего времени) в данном случае, можно «безболезненно» увеличить период между повторными инструктажами. С другой стороны, именно из-за экономических требований на конкретном производственном участке может сложиться ситуация, когда наименее затратным и одновременно эффективным окажется способ регулирования только одного входного параметра — информационно-обучающих потоков (повторных инструктажей).
Для определения влияния на показатели травматизма и производственно-обусловленной заболе-
45
Рис. 3. Спектральные плотности входных и выходных параметров
ваемости параметров передаточной функции Щ(/ю) производственного коллектива необходимо построить амплитудно-частотные характеристики динамической системы коллектива по соотношению
Л(ю) = Щ (,/ю)| = . (2)
V 5(Ю)ИНф
По амплитудно-частотным характеристикам можно установить максимальную амплитуду Атах и частоту среза юср (рис. 4). Под частотой среза понимают ту граничную максимальную частоту, после которой значения АЧХ меньше единицы. При частотах, превышающих юср, АЧХ меньше единицы. Анализируя зависимость (2) и графики на рис. 4, можно сделать заключение, что результативность организации информационно-обучающих потоков тем выше, чем ниже максимум АЧХ и частота среза. Желаемую амплитудно-частотную характеристику получают коррекцией параметров схемы замещения динамической системы производственного коллектива [3-6].
Параметры схемы замещения зависят как от индивидуальных качеств инструктируемых, так и от особенностей производственной среды. Дифференцируя обучаемых по стажу работы, уровню образования, психофизиологическим показателям и оптимизируя параметры производственной среды (температуру, влажность, шум, вибрацию и т. д.), устанавливают рациональную периодичность повторных инструктажей.
Эквивалентную схему замещения производственного коллектива можно представить как совокупность взаимосвязанных элементарных блоков [3-6] — в данном случае отдельных работников. На рис. 5 представлен элементарный блок, состоящий из диссипативных и накопительных элементов. Диссипативный элемент ^ — резистор, в ко-
46
тором необратимо теряется часть поступающей информации. Влияние на данный процесс могут оказывать факторы окружающей среды — всякое отклонение от их нормативных параметров приводит к потере части информации.
Особое внимание следует обратить на элемент Ь — накопитель кинетической энергии потока информации. Его можно представить как сопротивление входному потоку информации, зависящее от интенсивности ее подачи. Считаем уместным представить данный элемент как нелинейную индуктивность, обладающую способностью к насыщению. При относительно частых инструктажах потребитель информации находится в области насыщения, проводимость индуктивного элемента снижается и информационный КПД системы источник информации-потребитель информации резко падает. Однако редкое поступление информации не сможет поддерживать величину С (объем накопленной информации) на должном уровне — происходят потери информации вследствие «забываемости» (Я2 шунтирует С).
Долговременная память человека — емкостной элемент С, накапливающий потенциальную энергию потока знаний. Проводимость шунтирующего резистора Я2 колеблется в значительных пределах, в том числе в зависимости от возраста человека. В дальнейших исследованиях при обосновании оптимальной периодичности инструктажей необхо-
Рис. 4. Амплитудно-частотная характеристика производственного коллектива как динамической системы
Рис. 5. Схема замещения элементарного блока информационной цепи
димо учитывать эквивалентное сопротивление данного диссипативного элемента.
Для определения числовых значений элементов эквивалентной схемы замещения (в том числе величины Ь) предлагаем помимо других методов использовать теорию нечетких множеств. Нечеткое моделирование особенно эффективно при описании процессов, протекающих в рабочем коллективе, когда присутствует неопределенность, затрудняющая или даже исключающая применение точных количественных методов и подходов. В области управления сложными системами нечеткое моделирование позволяет получить более адекватные результаты по сравнению с результатами, основанными на использовании традиционных аналитических моделей и алгоритмов управления. Нечеткая логика более естественно описывает характер человеческого мышления и ход его рассуждений, чем традиционные формально-логические системы [7, 8]. Именно поэтому использование математических средств теории нечеткой логики для представления исходной информации позволяет строить модели, адекватно отражающие различные аспекты неопределенности, постоянно возникающие при исследовании взаимосвязи частоты проведения повторных инструктажей на состояние условий и охраны труда, а следовательно, и на уровень травматизма и производственно-обусловленной заболеваемости.
Индивидуальные особенности человека, влияющие на уровень знаний и процесс усвоения информации, приведены на рис. 6 [9].
Указанные индивидуальные особенности влияют на эквивалентные величины всех элементов элементарного блока информационной цепи: К1, К2, Ь, С.
Пол Темперамент Возраст Образование Стаж
гЦ Дп 1±±1 1111 1 1 1 1111
(и о О (и
я Е
Я & 2 я Е х
я ш §н о и
К
Рис. 6. Индивидуальные особенности человека
В дальнейших исследованиях планируется разработка компьютерной программы, которая посредством простейших тестов Айзенка позволит при вводном инструктаже (собеседовании) определить темперамент принимаемого на работу человека. Анкетные данные (пол, возраст, образование и стаж) также будут введены в данную программу (самостоятельно работником либо лицом, проводящим инструктаж).
Выводы
Динамические свойства схемы замещения производственного коллектива как динамической системы могут быть описаны амплитудно-частотными характеристиками.
Анализ амплитудно-частотных характеристик схемы замещения производственного коллектива позволяет установить рациональную частоту инструктажей производственного коллектива.
Список литературы
1. О реализации государственной политики в области условий и охраны труда в Российской Федерации в 2005 году: доклад / Министерство здравоохранения и социального развития Российской Федерации. — М., 2006.
2. Чепелев, Н.И. Методы и технические средства повышения безопасности операторов при технологических отказах сельскохозяйственной техники: автореф. дисс. ... докт. техн. наук / Николай Иванович Чепелев. — Красноярск, 2004. — 33 с.
3. Юсупов, Р.Х. Моделирование производственного травматизма / Р.Х. Юсупов, Ю.Г. Горшков, А.В. Зайнишев // Механизация и электрификация сельского хозяйства. — 2005. — № 2. — С. 18-22.
4. Юсупов, Р.Х. Информационный подход к анализу производственного травматизма в АПК / Р.Х. Юсупов, Ю.Г. Горшков, А.В. Зайнишев // Механизация и электрификация сельского хозяйства. — 2005. — № 6. — С. 16-21.
5. Юсупов, Р.Х. Прогнозирование производственного травматизма на основе теории информационных цепей / Р.Х. Юсупов, Ю.Г. Горшков, А.В. Зайнишев // Труды XXV Российской школы по проблемам науки и технологий, посвященной 60-летию Победы. — Екатеринбург: Уральское отделение РАН, 2005. — С. 260-262.
6. Юсупов, Р.Х. Определение частоты проведения повторных инструктажей работников агропромышленного комплекса / Р.Х. Юсупов, Ю.Г. Горшков, А.В. Зайнишев // Механизация и электрификация сельского хозяйства. — 2008. — № 5. — С. 2-4.
7. Номоконова, О.В. Применение нечетких множеств
в оценке и прогнозировании опасных ситуаций: автореф. дисс. ... канд. техн. наук / Ольга Валерьевна Номоконова. — Челябинск, 2003. — 19 с.
8. Леоненков, А.В. Нечеткое моделирование в среде МАТГАВ и &22уТЕСН. — СПб.: БХВ-Петербург, 2003. — 736 с.
9. Спиридонова, Е.В. Разработка системы аттестации по электробезопасности персонала электроустановок: ав-тореф. дисс. ... канд. техн. наук / Елена Владимировна Спиридонова. — Челябинск, 2004. — 18 с.
К
Ь
