CC BY
60
ГИАБ. Горный информационно-аналитический бюллетень / MIAB. Mining Informational and Analytical Bulletin, 2022;(6—1):129—139 ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ / ORIGINAL PAPER
УДК 331.44 DOI: 10.25018/0236_1493_2022_61_0_129
ОЦЕНКА НАДЁЖНОСТИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ФАКТОРА
Ю. М. Иванов1, Н. В. Куракина1, А. С. Ворошилов2, Я. С. Ворошилов2
1 «СУЭК-Кузбасс», Ленинск-Кузнецкий, 652507, Россия 2 «Кузбасс-ЦОТ», Кемерово, 650002, Россия
Аннотация: Несмотря на общую тенденцию к снижению травматизма, риск получения травмы у работников, занятых в угольной промышленности, особенно при добыче угля подземным способом, является одним из самых высоких как в России, так и за рубежом. Как установлено многочисленными исследованиями, причиной 70-90% инцидентов, аварий и несчастных случаев является человеческий фактор. Поэтому в настоящее время на любом современном производстве для планирования управленческих решений по снижению количества несчастных случаев требуется достоверный прогноз развития ситуации с травматизмом, обусловленным некомпетентными действиями работников. Используя новую модель человеческого фактора, в которой человеческий фактор определен как изменяющаяся во времени и пространстве разность между фактическим уровнем комплекса способностей человека и требуемым уровнем комплекса способностей, была разработана методика оценки надежности человеческого фактора, позволяющая прогнозировать количество несчастных случаев. Для выполнения прогноза использовались результаты определения уровней компетентности работников, полученные при эксплуатации «Видеоинформационного комплекса непрерывного развития и контроля компетентности работников в сфере охраны труда» на АО «СУЭК-Кузбасс», и данные по производственному травматизму. Приведены результаты расчётов надёжности человеческого фактора и риски травматизма для различных групп компетентности: компетентных, малокомпетентных и некомпетентных. Показано, что непрерывное экспресс-обучение резко снижает вероятность получения травмы у малокомпетентных и некомпетентных работников.
Ключевые слова: надежность, человеческий фактор, травматизм, прогнозирование, оценка, методика.
Для цитирования: Иванов Ю. М., Куракина Н. В., Ворошилов А. С., Ворошилов Я. С. Оценка надёжности человеческого фактора // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2022. - № 6-1. - С. 129-139. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_61_0_129.
Assessment of the reliability of the human factor
Yu. M. Ivanov1, N. V. Kurakina1, А. S. Voroshilov2, Ya. S. Voroshilov2
1 SUEK-Kuzbass, Leninsk-Kuznetsky, 652507, Russia 2 Kuzbass-COT, Kemerovo, 650002, Russia
Abstract: Despite the general trend of injury reduction, the risk of injury to workers in the coal industry, especially in underground coal mining, is one of the highest both in Russia and abroad. Numerous studies have determined that the human factor is the cause of 70—90%
© Ю. М. Иванов, Н. В. Куракина, А. С. Ворошилов, Я. С. Ворошилов. 2022
of incidents, accidents and casualties. That is why any modern production facility requires a reliable forecast of injuries caused by incompetent actions of employees in order to plan managerial decisions aimed at reducing the number of accidents. Using a new model of the human factor, where the human factor is defined as a difference in time and space between the actual level of the complex of a person's abilities and the required level of the complex of abilities, the methods of evaluation of the reliability of the human factor have been developed, making it possible to forecast the number of accidents. To make the forecast the results of determining the levels of employees' competence obtained during the operation of the "Video information system of continuous development and control of employees' competence in the sphere of occupational safety and health" at JSC SUEK-Kuzbass and data on the occupational traumatism were used. Results of calculations of reliability of the human factor and risks of traumatism for various groups of competence: competent, low-competent and incompetent are given. It is shown that continuous express training sharply reduces the probability of injury in low-competent and incompetent workers.
Key words: reliability, human factor, injuries, prediction, evaluation, methodology. For citation: Ivanov Yu. M., Kurakina N. V., Voroshilov A. S., Voroshilov Ya. S. Assessment of the reliability of the human factor. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2022;(6—1):129—139. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_61_0_129.
Введение
Несмотря на общую тенденцию к снижению травматизма, риск получения травмы у работников, занятых в угольной промышленности, особенно при добыче угля подземным способом, является одним из самых высоких как в России, так и за рубежом. Как установлено многочисленными исследованиями, причиной порядка 70—90% инцидентов, аварий и несчастных случаев является человеческий фактор.
Обобщая историю развития различных подходов к человеческому фактору, можно отметить, что первая волна интереса к учету человеческого фактора в науке управления — конец 40-х — начало 60-х годов ХХ века, когда «вес» человеческого фактора в общем травматизме составлял 30—50%.
Далее, в конце ХХ — начале XXI веков в результате научно-технической революции были созданы новые, более безопасные технологии, учитывающие особенности взаимодействия человека с производственным оборудованием. Количество несчастных случаев резко снизилось, однако «вес» человеческого
фактора вырос до 70—90%. В связи с этим можно заключить, что человеческому фактору уделялось недостаточное внимание [1-5].
Поэтому в настоящее время на предприятиях для принятия своевременных управленческих решений по снижению количества несчастных случаев требуется достоверный прогноз развития ситуации с травматизмом, обусловленным некомпетентными действиями работников [6-11].
В работе будет представлена еще одна модель, на основе которой будут предложены новые подходы к оценке надёжности человеческого фактора и прогноза рисков травматизма.
Основные элементы разностной
модели человеческого фактора
Рассмотрим новую модель человеческого фактора [12], которая позволит провести оценку надежности человеческого фактора в сфере охране труда.
Модель базируется на следующем утверждении: любой человек обладает неким комплексом способностей, позволяющих ему жить и работать:
1. Интеллектуальные способности — способности практического использования знаний, навыков, опыта для выполнения работы с минимальным риском вреда здоровью.
2. Сенсорные способности — естественные способности при помощи органов чувств — зрения, слуха, обоняния, осязания — контролировать опасности окружающей среды.
3. Защитные способности — это естественные способности переносить определенные нагрузки факторов среды (физические, химические, биологические) и трудового процесса (тяжесть, напряженность) без вреда здоровью.
4. Физические способности — это набор естественных физических способностей (качеств) человека, необходимых для выполнения заданных действий (быстрота, сила, выносливость, ловкость, гибкость).
Введем следующие определения:
Фактический комплекс способностей (ФКС) — это продемонстрированная способность безопасно выполнять заданную работу.
Требуемый комплекс способностей (ТКС) — совокупность требований к способностям человека, которые необходимы для безопасного выполнения заданной работы.
Используя данные определения, определим человеческий фактор.
Человеческий фактор — это изменяющаяся во времени и пространстве разность между фактическим уровнем способностей человека и требуемым уровнем способностей.
ЧФ = ФКС - ТКС, (1)
где ЧФ — человеческий фактор; ТКС — требуемый комплекс способностей; ФКС — фактический комплекс способностей.
Рассмотрим, как меняется человеческий фактор при изменении требуемых и фактических способностей.
Если ФКС > ТКС, то ЧФ — положительная величина и следует ожидать более безопасного выполнения работ.
Если ФКС = ТКС, то ЧФ — нейтральная величина, выполнение работ происходит в соответствии с установленными требованиями.
И, наконец, если ФКС < ТКС, то ЧФ — отрицательная величина, и возможны неправильные, опасные действия работника и, как следствие, инциденты, аварии и травмы. Человеческий фактор фактически попадает в разряд опасных и вредных производственных факторов.
Таким образом, в предлагаемой концептуальной модели человеческий фактор может нести в себе не только отрицательное значение, как при традиционных взглядах на человеческий фактор, но также носить нейтральный оттенок и приобретать положительные характеристики.
При этом установим, что определения «интеллектуальные способности» и «компетентность» означают одно и то же, а именно — способность практического использования знаний, навыков и опыта для выполнения работы с минимальным риском получения вреда здоровью. Далее будем использовать более привычное понятие — компетентность работника.
Управление человеческим фактором и формирование исходных данных для оценки надёжности человеческого фактора и оценки рисков травматизма
Как показала практика, наиболее эффективным средством борьбы с негативным влиянием человеческого фактора на травматизм является обучение работников безопасным методам и приемам выполнения трудовых обязанностей.
В нашей стране в соответствии с законодательством обязанности по обучению работников охране труда возложены на работодателей, но, к сожалению, учитывая быстрое изменение технологий, опытных наставников, которые могли бы выполнять эти функции, на существующих производствах практически нет. Часто молодые специалисты лучше разбираются в новшествах, чем опытные работники, но отсутствие опыта не позволяет им работать безопасно. В результате почти на всех предприятиях ощущается принципиально не устранимый дефицит кадров, которые могли бы проводить обучение работников непосредственно во время работы, и поэтому на практике зачастую идет самообучение работника охране собственного здоровья и жизни методом проб и ошибок.
Стандартные подходы к обучению с отрывом от производства носят ярко
выраженный периодический характер, кроме того, после окончания такого обучения с течением времени происходит забывание изученного материала и уровень знаний работника начинает постепенно падать, стремясь к исходному.
Во многом эти проблемы можно решить, усилив существующие подходы к обучению внедрением на предприятиях автоматизированных систем непрерывного предсменного экспресс-обучения работников безопасности труда без отрыва от производства.
В качестве примера [13] рассмотрим более детально один из вариантов организации непрерывного обучения, который реализуется при помощи «Видеоинформационного комплекса непрерывного развития и контроля компетентности работников в сфере охраны труда» (далее Комплекс). На рис. 1 представлена схема органи-
Рис. 1. Схема организации непрерывного предсменного экспресс-обучения работников Fig.1. Scheme of the organization of continuous pre-shift express-training of employees
зации непрерывного предсменного экспресс-обучения работников.
Перед началом смены работник решает одну задачу по охране труда, выбирая из предложенных 3 вариантов решения правильный с его точки зрения ответ.
В случае правильного ответа работник получает от Комплекса похвалу и ему демонстрируют, каких травм он избежал, выбрав правильный алгоритм действий.
В случае неправильного ответа работнику демонстрируются травмы, которые он может получить в результате выбранных действий, и Комплекс указывает правильный алгоритм действий. Работник закрепляет правильный порядок действий путем повторного решения той же самой задачи.
Время авторизации на терминале — 15 секунд, время ответа на вопрос — в среднем 17 секунд. Общее время пребывания у терминала — не более 60 секунд (максимальное время при выборе ошибочного ответа и демонстрации правильного алгоритма действий).
Нарушители требований охраны труда и некомпетентные работники
автоматически проходят дополнительное обучение по специальной программе.
Результаты экспресс-обучения автоматически анализируются, и информация передается на соответствующие уровни управления охраной труда для принятия необходимых решений.
При необходимости работник периодически проходит обучение (инструктажи по охране труда) в мобильных учебных центрах, которые развернуты, как правило, в помещениях, где выдаются наряды на работу.
Работник может обратиться к руководству со своим предложением по охране труда и получить ответ в терминале. На рис. 2 представлен процесс прохождения предсменного экспресс-обучения.
Всего в базе данных Комплекса по АО «СУЭК-Кузбасс» содержится более 4,5 миллионов результатов предсменного экспресс-обучения для 11000 работников, и она ежедневно пополняется. Именно эти результаты являются исходными данными для последующей оценки надежности человеческого фактора и рисков травматизма.
Рис. 2. Прохождение экспресс-обучения работником предприятия Fig. 2. Passing of express-training by an employee of a company
Выявление численных связей между человеческим фактором и травматизмом
Изучение данных о количестве несчастных случаев в компании АО «СУЭК-Кузбасс» за период 2016-2018 года позволяют оценить связь между частотой получения травм и уровнем компетентности. В исследуемой группе травмированных работников средняя продолжительность дней нетрудоспособности составляла 100 дней.
Все работники, проходившие экспресс-обучение, были разделены на три группы согласно уровню их компетентности: компетентные, малокомпетентные, некомпетентные. Для каждой группы было определено количество работников в группе и количество травмированных работников (таблица). Количество работников, проходящих экспресс-обучение на протяжении трех лет, составило в среднем 6 848 человек, среднее число травмированных — 11,67 человек, коэффициент травматизма — 1,70.
Согласно данным, приведенным в таблице, значения коэффициентов травматизма располагаются в порядке возрастания: компетентные, малокомпетентные, некомпетентные работники.
При этом коэффициент травматизма малокомпетентных работников выше коэффициента травматизма компетентных в 2,4 раза; коэффициент травматизма некомпетентных работников выше коэффициента травматизма компетентных в 8 раз.
По экспертным оценкам авторов статьи, в угольной промышленности доля несчастных случаев, обусловленных человеческим фактором (ЧФ), колеблется в пределах 60 — 80% и в среднем составляет 70%, остальные 30% несчастных случаев происходят по иным причинам (ИП).
Это позволяет вычислить коэффициенты травматизма, обусловленные человеческим фактором, для различных групп компетентности. Из результатов расчетов (см. таблицу) следует, что коэффициент травматизма малокомпетентных работников выше коэффициента травматизма компетентных в 6 раз, а у некомпетентных работников выше в 27 раз по отношению к компетентным. Коэффициент травматизма, обусловленного человеческим фактором, по всей выборке работников составляет 1,19.
Результаты проведенных исследований подтверждают работоспособность
Группы компетентности Среднее количество работников в группе Среднее число пострадавших в группе Кт коэффициент травматизма по группам Коэффициент травматизма с учетом человеческого фактора Кт(ЧФ) и иных причин травматизма Кт(ИП)
Кт(ЧФ) коэффициент травматизма по группам Кт(ИП) коэффициент травматизма по группам
Компетентные 3 822 2,67 0,70 0,19 0,51
Малокомпетентные 2 007 3,33 1,66 1,15 0,51
Некомпетентные 1 019 5,67 5,56 5,05 0,51
Связь коэффициентов травматизма с уровнями компетентности травмированных работников Relation of injury rates to competence levels of injured workers
предложенной выше системы измерения человеческого фактора, которая через качественные и количественные показатели связывает человеческий фактор с показателями, характеризующими травматизм.
Опираясь на данные (см. таблицу), группу некомпетентных работников можно интерпретировать как группу повышенного риска травматизма. Действительно, в группу входит всего 15% от общего числа работников, однако почти 50% травмированных принадлежат к этой группе.
Снижение доли некомпетентных работников может достигаться двумя подходами: увольнением некомпетентных работников или повышением их компетентности до требуемого уровня за счет обучения.
Оценка надежности ЧФ и прогноз
рисков травматизма
Приведем определение надежности человеческого фактора, которое приведено в стандарте:
Надежность человеческого фактора — это способность человека выполнить задачу в заданных условиях в пределах установленного периода времени с учетом заданных ограничений.
Данное определение с учетом предлагаемой модели человеческого фактора будет выглядеть так:
Надежность человеческого фактора — это способность человека обеспечивать неотрицательное значение человеческого фактора в течение заданного временного интервала.
Развивая подходы теории надежности применительно к человеческому фактору, определим ЧФ, ТКС и ФКС как:
ЧФн — человеческий фактор;
ТКСн — требуемая вероятность работы без несчастных случаев в течение заданного временного интервала;
ФКСн — фактическая вероятность работы без несчастных случаев в течение заданного временного интервала.
Исследования на надежность по данным таблицы
Отметим, что вероятность работы без несчастных случаев, обусловленных человеческим фактором, в течение одного года ФКСН связана с коэффициентом травматизма КТ(ЧФ) по следующему соотношению:
ФКС
'Н(ЧФ)
:1 _ К (ЧФ)
1000
(2)
ФКС
Н(ЧФ)
(компетентного работ-
ника) = 0,999 812 66;
ФКС
Н(ЧФ)
(малокомпетентного
работника) = 0,998 852 05;
ФКСН(ЧФ) (некомпетентного работника) = 0,998 807 10.
В качестве требуемого уровня человеческого фактора (ТКСИ(ЧФ)} был выбран фактический уровень травматизма на предприятии, ТКСН(ЧФ) = 0,998 807 10, и проведена оценка надежности человеческого фактора с использованием вытекающего из формулы (1) следующего соотношения:
ЧФ
Н(ЧФ)
= ФКС
Н(ЧФ)
- ТКС
Н(ЧФ)
, (3)
ЧФН(ЧФ) (компетентного работника) = 0,999 812 66-0,998 807 10 = =0,001 005 56;
ЧФ
Н(ЧФ)
(малокомпетентного работ-
ника) = 0,998 852 05-0,998 807 10 = 0,000 044 95;
ЧФ
Н(ЧФ)
(некомпетентного работ-
ника) = 0,998 807 10 — 0,998 807 10 = = - 0,003 860 13.
Основываясь на данном определении надежности человеческого фактора и проведённых расчетах, можно сделать следующие утверждения:
- человеческий фактор компетентного работника имеет положительное
значение, так как ФКСН(ЧФ)> ТКСН(ЧФ), и на практике фиксируется более безопасное выполнение работы — коэффициент травматизма, обусловленный человеческим фактором, компетентного работника в шесть раз ниже коэффициента травматизма по компании, таким образом, надежность человеческого фактора соответствует предъявляемым требованиям;
- человеческий фактор малокомпетентного работника соответствует требуемому уровню, так как ФКСН(ЧФ) = = ТКСН(ЧФ), коэффициент травматизма, обусловленного человеческим фактором, близок к среднему значению по компании, таким образом, надежность человеческого фактора соответствует предъявляемым требованиям;
- человеческий фактор надёжности некомпетентного работника — отрицательная величина, так как ФКСН(ЧФ) < ТКСН(ЧФ), и на практике фиксируется менее безопасное выполнение работы, коэффициент травматизма, обусловленный неправильными действиями работника, коэффициент травматизма, обусловленный человеческим фактором, некомпетентного работника в пять раз выше среднего коэффициента травматизма по компании, таким образом, надежность человеческого фактора не соответствует предъявляемым требованиям.
Прогноз возможного числа
травмированных
С использованием данного подхода к оценке надежности человеческого фактора и методики оценки рисков «Вероятность. Вред. Риск» был разработан программный модуль численной оценки рисков травматизма работников и выполнен прогноз травматизма на предприятиях АО «СУЭК-Кузбасс».
Модуль оценки рисков на основании уровня компетентности работни-
ков рассчитывает персональный риск травматизма каждого работника, проходившего экспресс-обучение, и дает прогноз возможного числа травмированных на предприятиях АО «СУЭК-Кузбасс» по итогам года с учетом общей численности работников. Следует подчеркнуть, что при построении прогноза не используются данные о травматизме за предыдущий период на предприятии.
Рассмотрим пример прогноза общего числа травмированных по итогам 2019 года. В 2019 году число обучающихся работников непрерывно менялось и выросло с 6000 работников до 11000 работников. Оценка текущих рисков травматизма проводилась ежемесячно на базе 100 000 результатов экспресс-обучений.
Результаты прогноза представлены на рис. 3. Кривая — прогноз количества травмированных работников на конец года, который ежемесячно корректировался с учетом изменения численности обучающихся и персональных рисков травматизма каждого работника. Столбцы — это фактическое ежемесячное количество травмированных с нарастающим итогом.
На диаграмме видно, что в течение 2019 года происходит постоянный рост прогнозного числа травмированных, что обусловлено прежде всего ростом числа работников, проходящих экспресс-обучение, и в меньшей доле ростом персональных рисков травматизма отдельных работников.
В 2019 году прогнозное значение травмированных составило 24 работника, а фактическое значение — 26 травмированных работников.
Рассмотрим результаты аналогичного прогноза в 2020 году (рис. 4). Количество работников, проходящих экспресс-обучение, существенно не изменялось в течение года и составляло 11000 человек.
Рис. 3. Сравнение прогнозного и фактического значения травмированных работников в 2019 г. Fig 3. Comparison of predicted and actual value of injured workers in 2019
Рис. 4. Сравнение прогнозного и фактического значения травмированных работников в 2020 г. Fig 4. Comparison of the predicted and actual value of injured workers in 2020
На диаграмме видно, что прогнозное значение достаточно точно показывает возможное количество травмированных. Итоговое значение травмированных работников составило 25 человек, прогнозное — 27.
Как видно из результатов прогнозов, приведенных на рио 3 и 4, предложенная методика оценки количества травмированных с использованием элементов теории надежности человеческого фактора позволяет осуществлять достаточно точные прогнозы о возможном числе травмированных работников.
Заключение
Изложены основные элементы новой модели человеческого фактора, в которой
человеческий фактор определен как изменяющаяся во времени и пространстве разность между фактическим уровнем комплекса способностей человека и требуемым уровнем комплекса способностей.
Проведена оценка человеческого фактора на реальном предприятии и установлена связь вероятности травмирования в результате некомпетентных действий работника с уровнем его компетентности (компетентный, малокомпетентный, некомпетентный), показано, что у некомпетентных работников вероятность получения травмы в 27 раз выше, чем у компетентных.
Проведен прогноз рисков травматизма и показано, что методика оценки рисков дает достаточно точный про-
гноз. В 2019 году прогнозная оценка числа травмированных составляла 24 человека, а фактическое значение по итогам года — 26 травмированных,
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
а в 2020 году прогнозная оценка числа травмированных составляла 27 человек, фактическое значение по итогам года — 25 травмированных.
1. Fabianoa B., Pettinatoa M., Reverberib A., Curroa F. Human Factors and Safety Management: a Field Study on Safety Performance in the Process Industry // Chemical Engineering Transactions. 2019, no. 77, pp. 283-288.
2. Morais C., Ferson S., Tolo S., Moura R., Beer M., Edoardo P. Handling the Uncertainty with Confidence in Human Reliability Analysis // European Safety and Reliability Conference. 2021. DOI10.3850/978-981-18-2016-8_575-cd.
3. Wittmer A., Roth M. Human Factors in Aviation. Classroom Companion. St. Gallen: Springer, 2021, 236 p. DOI 10.1007/978-3-642-20080-9
4. Alvarado C. Cao C. Klein G. Wiinger M. Patterson E. Cook R. Carayon P. The Role of Human Factors in Healthcare. // Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting. 2020, no. 48, pp. 1764-1767.
5. Гершгорин В. С., Петухова Л. П. Человеческий фактор и культура безопасности в производственной деятельности. — Новокузнецк: НФИ КемГУ, 2016. — 447 с.
6. Гершгорин В. С., Петухова Л. П. Безопасность угольных шахт: человеческий фактор (зарубежный опыт). — Новокузнецк: НФИ КемГУ, 2014. — 466 с.
7. Матушанский Г. У., Завада Г. В. Роль человеческого фактора в предотвращении травматизма на предприятиях энергосистемы // Известия вузов. Проблемы энергетики. — 2015. — № 3—4. — С.12-19.
8. Девятченко Л. Д., Соколова Э. И. Каноническая связь травматизма и человеческого фактора в черной металлургии // Вестник МГТУ им. Г. И. Носова. -2014. — № 4 (48). — С. 20-29.
9. Воробьева О. В. Модель оценки риска травм и аварий с учетом влияния человеческого фактора //Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2009. — № 12. — С. 61-72.
10. Кулешов В. В., Ковальковская Н. О., Бакико Е. В., Сердюк В. С. Количественная оценка влияния человеческого фактора на уровень профессионального риска // Вестник научного центра по безопасности работ в угольной промышленности. — 2021. — № 2. — С. 47-54.
11. Лисовский В. В., Иванов Ю. М., Ворошилов А. С., Седельников Г. Е., Ли Х. У. Практическое использование методики количественной оценки рисков травматизма «Вероятность-Вред-Риск» (ВВР) на примере АО «СУЭК-Кузбасс» // Уголь. — 2018. — № 12. — С.41-46.
12. Ворошилов Я. С. Научное обоснование и разработка технических решений для контроля пылевой обстановки горных выработок угольных шахт с учетом человеческого фактора: Дис. докт. техн. наук. — Кемерово: ВостНИИ, 2020. — 308 с.
13. Иванов Ю. М. Краткий анализ производственного травматизма с учетом человеческого фактора на производственных единицах АО «СУЭК-Кузбасс» // Безопасность труда в промышленности. — 2017. — № 2. — С. 79-83. ti^re
REFERENCES
1. Fabianoa B., Pettinatoa M., Reverberib A., Curroa F. Human Factors and Safety Management: a Field Study on Safety Performance in the Process Industry. Chemical Engineering Transactions. 2019, no. 77, pp. 283-288.
2. Morais C., Ferson S., Tolo S., Moura R., Beer M., Edoardo P. Handling the Uncertainty with Confidence in Human Reliability Analysis. European Safety and Reliability Conference. 2021. D0I10.3850/978-981-18-2016—8_575-cd.
3. Wittmer A., Roth M. Human Factors in Aviation. Classroom Companion. St. GaLLen: Springer, 2021, 236 p. DOI 10.1007/978-3-642-20080-9.
4. ALvarado C., Cao C., KLein G., Weinger M., Patterson E., Cook R., Carayon P. The Role of Human Factors in Healthcare. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting. 2020, no. 48, pp. 1764-1767.
5. Gershgorin V. C., Petukhova L. P. Human factor and safety culture in industrial activity. Novokuznetsk: NFI KemSU, 2016, p. 447.
6. Gershgorin V. C. Petukhova L. P. Safety of coal mines: the human factor (foreign experience). Novokuznetsk: NFI KemSU, 2014, p. 466.
7. Matushansky G. U., Zavada G. V. The role of the human factor in preventing injuries at power system enterprises. Izvestiya vuzov. Problems of power engineering. 2015, no. 3 — 4, pp.12-19.
8. Devyatchenko L. D., Sokolova E. I. The canonical relationship of injuries and human factors in ferrous metallurgy. Bulletin of G. I. Nosov MSTU. 2014, no. 4 (48), pp. 20-29.
9. Vorobyeva O. V. Model of risk assessment of injuries and accidents taking into account the influence of human factor. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2009, no. 12, pp. 61-72.
10. Kuleshov V. V., Kovalkovskaya N. O., Bakiko E. V., Serdyuk V. S. Quantitative assessment of the human factor influence on the level of occupational risk. Bulletin of the Scientific Center for Safety of Work in the Coal Industry. 2021, no. 2, pp. 47-54.
11. Lisovsky V. V. M. Voroshilov A. S. Sedelnikov G. E. Lee H. U. Practical use of the quantitative assessment method of injury risks "Probability-Harm-Risk" (VHR) on the example of JSC "SUEK-Kuzbass". Ugol. 2018, no. 12, pp.41-46.
12. Voroshilov Y. S. Scientific rationale and development of technical solutions to control the dust situation in mine workings of coal mines, taking into account the human factor. Doctor's thesis, Kemerovo. VostNII, 2020, 308 p. [In Russ].
13. Ivanov Y. M. A brief analysis of industrial injuries taking into account the human factor at the production units of SUEK-Kuzbass JSC. Labor Safety in Industry. 2017, no. 2, pp. 79-83.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Иванов Юрий Михайлович — канд. техн. наук, АО «СУЭК-Кузбасс» 652507, г. Лениск-Кузнецкий, Россия, email: IvanovYM@suek.ru;
Куракина Наталья Владимировна — АО «СУЭК-Кузбасс» 652507, г. Лениск-Кузнец-кий, Россия, email: KurakinaNV@suek.ru;
Ворошилов Алексей Сергеевич — канд. техн. наук, ООО «Кузбасс-ЦОТ», 650002, Кемерово, Сосновый бульвар, 1;
Ворошилов Ярослав Сергеевич — докт. техн. наук, ООО «Кузбасс-ЦОТ», 650002, Кемерово, Сосновый бульвар, 1.
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Ivanov Yu. M., Cand. Sci. (Eng.), JSC SUEK-Kuzbass 652507, Leninsk-Kuznetskiy, Russia, e-mail: IvanovYM@suek.ru;
Kurakina N. V., AO "SUEK-Kuzbass" 652507, Leninsk-Kuznetskiy, Russia, e-mail: KurakinaNV@suek.ru;
Voroshilov А. S., Cand. Sci. (Eng.), OOO "Kuzbass-COT", 650002, Kemerovo, office@ kuzbasscot.ru;
Voroshilov Ya. S., Dr. Sci. (Eng.), OOO "Kuzbass-TsOT", 650002, Kemerovo, office@ kuzbasscot.ru.
Получена редакцией 14.01.2022; получена после рецензии 30.05.2022; принята к печати 10.05.2022. Received by the editors 14.01.2022; received after the review 30.05.2022; accepted for printing 10.05.2022.
