CC BY
20
I Е.В. Бакико // E.V. Bakiko bakiko@mail.ru
Старший преподаватель, ФГБОУ ВО «Омский государственный технический университет», Россия, 644050, г. Омск, пр. Мира, 11.
Senior Lecturer, FSBEI HE « Omsk State Technical University», 11, Mira avenue, Omsk, Russia, 644050.
I З.А. Баширов // Z.A. Bashirov zaur.beshirov@gmail.com
Руководитель службы ОТ и ТБ, НГДУ SOCAR, аспирант, ФГБОУ ВО «Ом-ский государственный технический университет», Россия, 644050, г. Омск, пр. Мира, 11. HSE Manager, SOCAR, Oil and gas production division, Researcher, FSBEI HE «Omsk State Technical University», 11, Mira avenue, Omsk, Russia, 644050.
I А.И. Фомин // A.I. Fomin ncvostnii@yandex.ru
д-р техн. наук, профессор, зав. каф. аэрологии, охраны труда и природы ФГБОУ ВО «КузГТУ имени Т.Ф. Горбачева»ведущий научный сотрудник отдела АО «НЦ ВостНИИ», Россия, 650002, г. Кемерово, ул. Институтская, 3 Doctor of technical sciences, professor, aerology, labor protection and ecology department head, FGBOU VO KuzGTU named after T.F. Gorbachev "of the of AO "ScC VostNII" department leading researcher, Russia, 650002, Kemerovo, Institutskaya st., 3
MmI
V
I Е.Э. Мелещенко // E.E. Meleshchenko meleshenko_evgen@mail.ru
Руководитель группы ОТ, ПБ и ООС, ООО «ТГКом», аспирант, ФГБОУ ВО «Омский государственный технический университет», Россия, 644050, г. Омск, пр. Мира, 11.
HSE Manager, "TGKom" LLC, Researcher, FSBEI HE «Omsk State Technical University», 11, Mira avenue, Omsk, Russia, 644050
I В.С. Сердюк // V.S. Serdyuk vitalyserdyuk@yandex.ru
Доктор техн. наук, профессор ФГБОУ ВО «Омский государственный технический университет», Россия, 644050, г. Омск, пр. Мира, 11.
Doctor of technical sciences, professor, FSBEI HE «Omsk State Technical University», 11, Mira avenue, Omsk, Russia, 644050.
УДК 331.45
ПРИМЕНЕНИЕ CТPУKТУPНOЙ МНOГOKOМПOНEНТНOЙ МOДEЛИ УПРАВЛЕНИЯ ВЛИЯНИЕМ ЧEЛOBEЧECKOГO ФАКТОРА НА ПPOФECCИOНAЛЬНЫЙ РИ^ PROFESSIONAL RISK HUMAN FACTOR INFLUENCE STRUCTURAL MULTI-COMPONENT MANAGEMENT MODEL APPLICATION
В данной работе представлено описание применения разработанной авторами ранее структурной многокомпонентной модели управления влиянием человеческого фактора на профессиональные риски. Актуальность проблемы заключается в том, что именно человеческий фактор является причиной большинства аварий и несчастных случаев на рабочем месте. Определение и учет компонентов его влияния должно способствовать в дальнейшем повышению эффективности управления человеческим фактором и, как следствие, повышению безопасности на рабочих местах. Ранее в предыдущих работах авторами была показана роль специалистов в области охраны труда в определении структуры многокомпонентной модели и выделены компоненты влияния человеческого фактора на профессиональный риск. Представлен процесс построения структурной многокомпонентной модели управления влиянием человеческого фактора на профессиональный риск с помощью стандартной программы Microsoft Exсel 5.0x. Разработан алгоритм действий по применению процедуры моделирования состояния человеческого фактора. Обоснована необходимость разработки программного обеспечения для автоматизированной корректировки структурной многокомпонентной модели человеческого фактора. Для прогнозирования опасных
ситуаций предложено определение «ошибочных действий» фактических, приемлемых, допустимых и критических значений компонент модели человеческого фактора методом применения теории нечетких множеств с использованием лингвистической переменной. Предложены опережающие индикаторы превентивных, эффективных и экстренных мер для управления влиянием человеческого фактора на профессиональный риск.
This paper presents a description of professional risk human factor influence managing with pre-viously developed structural multicomponent model. The urgency of the problem lies in the fact that it is the human factor that causes the majority of incidents and accidents in the workplace. Determination and consideration of the influence components should further improve the efficiency of human factor man-agement and, as a consequence, improve safety at workplaces. Earlier, in previous works, the authors showed the role of labor protection specialists in determining the multicomponent model structure and the components of the human factor influence on occupational risk were highlighted. Process of a structural multicomponent model constructing for managing the human factor influence on professional risk using the standard Microsoft Excel 5.0x program was presented. Human factor state modeling procedure application actions has been developed. Human factor structural multicompo-nent model algorithm automated adjustment software development necessity has been substantiated. To predict dangerous situations, the "wrong action" definition is proposed of the actual, acceptable, per-missible and critical values of the human factor model components by the method of applying the theory of fuzzy sets using a linguistic variable. There were proposed leading indicators of preventive, effective and emergency measures to manage the human factor influence on occupational risk.
Ключевые слова: ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ РИСК, ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ ФАКТОР, МНОГОКОМПОНЕНТНАЯ СТРУКТУРНАЯ МОДЕЛЬ, ОПЕРЕЖАЮЩИЕ ИНДИКАТОРЫ, КОМПЕТЕНТНОСТНЫЙ ПОДХОД, НЕЧЕТКИЕ МНОЖЕ-СТВА, ЛИНГВИСТИЧЕСКАЯ ПЕРЕМЕННАЯ, СПЕЦИАЛИСТ В ОБЛАСТИ ОХРАНЫ ТРУДА
KEY WORDS: PROFESSIONAL RISK, HUMAN FACTOR, MULTI-COMPONENT STRUCTURAL MODEL, LEADING INDI-CATORS, COMPETENCE APPROACH, FUZZY SETS, LINGUISTIC VARIABLE, LABOR PROTECTION SPECIALIST
По разным оценкам 80-90% несчастных случаев и аварий связаны с человеческим фактором (ЧФ). Для руководителей, которые ставят перед собой задачи повышения производительности труда и безопасность производства, эффективное функционирование системы управления охраной труда, детальное расследование и учет влияния ЧФ на причины аварий и несчастных случаев является важным элементом в их решении. Уроки, извлеченные из расследования корневых причин аварий и несчастных случаев, позволяют повысить эффективность системы управления профессиональными рисками (ПР). Квалифицированное расследование происшествий выявляет критические проблемы (системные недооцененные корневые причины) с использованием минимальных ресурсов и приводит к внедрению изменений, которые снижают риск повторения аналогичных происшествий.
В настоящее время ведущие компании в мире благодаря значительному теоретическому, а также обширному практическому опыту имеют уникальные возможности для сбалансированной оценки очень широкого спектра подходов и методов по расследованию происше-
ствии, аварии и несчастных случаев, которые используются в различных секторах. Изучением роли ЧФ в причинах происшествии занимались многие исследователи. Ими предлагались различные методики для контроля данных причин. Так, американский исследователь Strauch B. в своей работе [1] предлагает метод прямого изучения роли предприятии в возникновении несчастных случаев путем определения природы организационных ошибок и описания логики, которая может связать эти ошибки с причинно-следственными связями. В работе [2] Celik M. и Cebi S. предлагают создать аналитическую систему анализа и классификации ЧФ (САКЧФ), основанную на процессе нечеткой аналитической иерархии (ПНАИ), чтобы определить роль человеческих ошибок в возникновении несчастных случаях на судоходстве. Интеграция ПНАИ улучшает структуру САКЧФ, обеспечивая аналитическую основу и способность группового принятия решений для обеспечения количественной оценки аварий на судне. Авторы Chauvin C., Clostermann J. и Hoc J. [3] провели исследование влияния программ обучения на способность работников принимать решения в ситуациях предотвращения столкновений. Результаты по-
казали, что упражнения по принятию решений, как правило, улучшают способность обучаемых анализировать сложную ситуацию и имеют жизненно важное значение. Ruishan S. и Wang L. [4] пришли к выводу, что ключом к повышению безопасности полетов является анализ авиационных происшествий, инцидентов и других негативных событий с использованием модели ЧФ и принятие мер по их предотвращению. Они представили метод анализа, называемый интеграцией ЧФ на основе метода анализа элементарных событий. Владимиров В., Найда В., Чурилов Л. в своей статье «Человеческий фактор Чернобыля» [5] считают первостепенными элементами борьбы за надежность сложных систем с участием человека следующие вопросы: укрепление производственной дисциплины, повышение квалификации и общего уровня образования и социально-психологического благополучия различных специалистов, вовлечение их в активную производственную жизнь.
Исходя из анализа причин смертельных несчастных случаев, произошедших в строительной отрасли, нефтегазовом комплексе, в угольной промышленности и электроэнергетике, практикующими в соответствующей отрасли специалистами по охране труда, описание состояния ЧФ можно представить в виде многокомпонентной модели. Анализ позволил авторам
обозначить следующие категории участников неблагоприятного события: ЧФ высшего руководства (управляющий компонент); ЧФ специалистов по ОТ и / или ПБ (контролирующий компонент); ЧФ узкопрофильных специалистов (обеспечивающий компонент); ЧФ непосредственных руководителей работ (руководящий компонент); ЧФ исполнителей работ (исполняющий компонент), ЧФ других работников (участвующий компонент) и другие [6].
Так, например, для угольной промышленности исполняющий компонент - это проходчик, машинист горновыемочных машин, горнорабочий подземный, забойщик и т.д., а также другие работники, связанные с исполнителем на участке работ. Руководящий компонент составляют непосредственные руководители работ - это руководители и специалисты производственных участков по добыче угля, на выемочном участке лавы, подготовительного участка; участка аэрологической безопасности и прочее. Обеспечивающий компонент в модели описывает ошибки специалистов служб динамических явлений, геологов, горных диспетчеров, и т.д., а также лиц, ответственных за техническое состояние и обслуживание монорельсовой дороги, оборудования для перевозки грузов, горной выработки, конвейеров, грузоподъемных механизмов и прочее. Контролирующий - это специалисты по
Рисунок 1. Моделирование состояния ЧФ Figure 1. Modeling the state of the human factor
57
охране труда и промышленной безопасности. Управляющий - высшее руководство шахт, разрезов и т.д. Определение структуры многокомпонентной модели, отражающей влияние ЧФ на анализируемые ПР в угольной и других отраслях, показано авторами в работе [6].
Итак, в структурной многокомпонентной модели ЧФ может быть / компонент, для / = 1... к. Для оценки состояния каждой компоненты ЧФ авторами обосновано рассмотрение контрольных значений: приемлемое Нп. ; допустимое значение Нд. и критическое Ню [б]. Они определяются экспертным методом - экспертная оценка условной доли влияния компонента на состояние ЧФ. Фактическое состояние модели ЧФ можно оценивать по значениям hФi наложением на диаграммы приемлемого, допустимого и критического состояния.
Для понимания сущности процесса управления влиянием ЧФ на ПР с помощью структурной многокомпонентной модели (СММ) ЧФ в организации покажем это на лепестковой диаграмме [6]. Процесс построения СММ ЧФ для заданной организации компетентный специалист
по ОТ может осуществить в бюджетном варианте с помощью стандартной программы Microsoft Exсel 5.0x (рис. 1). Например, значения влияния /-ой компоненты ЧФ (доли участия) можно установить в %. Тогда количественная характеристика (значение) ее влияния hji = [0;100].
Задачи управления ПР для большинства работодателей остаются «задачами с неизвестным». Вопросы выбора и применения методологии, уровня компетентности персонала в области управления рисками и т.п. представляются им сложными и неприоритетными. Поэтому часто процедуры управления ПР здесь не внедрены, а формальны. В организациях, где внедрены и функционируют процедуры оценки ПР, поставлены задачи управления ими. Причем анализ влияния ЧФ на ПР 6] показывает актуальность задачи определения количественных характеристик влияния ЧФ на ПР, например с помощью структурной многокомпонентной модели (СММ). Для ее решения работодателю необходимо поставить соответствующую цель и определить последовательность задач для ее достижения.
Так, необходимо определить перечень со-
Рисунок 2. Схема постановки задач для снижения влияния ЧФ на ПР Figure 2. Scheme for setting goals to reduce the influence of the human factor to professional risks
бытий, для которых целесообразно применять СММ ЧФ (определение видов ПР); определить категории ЧФ в структуре ЧФ (перечень компонент СММ ЧФ); критерии оценки состояния ЧФ (например, приемлемое - допустимое - критическое); перечень мер по улучшению СММ ЧФ и критерии оценки их эффективности (рис. 2).
Ведущая роль здесь принадлежит специалисту в области охраны труда, высокий уровень профессиональной компетентности которого позволит ему реализовать трудовые функции по управлению ПР 6]. Здесь авторы показали подход к управлению влиянием ЧФ на ПР с помощью анализа состояния СММ ЧФ, выполняемого компетентным специалистом в области охраны труда.
При этом СММ ЧФ рекомендовано строить в зависимости от вида ПР. Авторам представляется возможным организовать процедуры управ-
ления ЧФ через введение соответствующего стандарта предприятия (СТП). До его разработки и введения в действие необходимо провести экспериментальные расследования первопричин т событий с учетом влияния ЧФ.
Итак, анализу должно подлежать каждое из п неблагоприятных событий, вероятность которых можно описать условной вероятностью негативного состояния ЧФ hf на данном рабочем месте ^ в зоне воздействия вредного и (или) опасного фактора f P(Sh/(Sf•Sн)) 7]. Причем первопричины события должны быть квалифицированно изучены, проанализированы и обозначены. Они доводятся до сведения экспертов, оценивавших состояние ЧФ в организации. Здесь может быть применен подход «пять почему», «Еп|е! подход», метод «Фишбоун (рыбий скелет)» и т.д.
В условиях задачи управления ЧФ компетентному специалисту по ОТ необходимо орга-
Рисунок 3. Алгоритм применения структурной многокомпонентной модели управления влиянием ЧФ на ПР Figure 3. The algorithm for applying a structural multicomponent model of managing the human factor influ-ence to
professional risks
низовать процедуру оценки состояния СММ ЧФ на ПР. Алгоритм применения СММ по управлению влиянием ЧФ на основе моделирования состояния ЧФ представлен на рис. 3.
После внедрения СТП «Управление ЧФ» целесообразно разработать программное обеспечение (ПО) для автоматизированной корректировки СММ ЧФ. IT-специалисты компании исходя из корпоративных подходов к созданию программных продуктов и работы в информационных системах компании способны внедрить подобное программное обеспечение. Interface (интерфейс) должен быть простым, удобным, привычным для персонала предприятия, так как экспертом для оценки состояния ЧФ может быть определено любое лицо из широкого круга сотрудников. Основные этапы работы в нем представлены на рис. 4-7 в 4 этапа выбора и ввода данных.
На 1-ом этапе необходимо выбрать вид ПР «Вид негативного происшествия» (рис. 4). В качестве вида ПР в данном контексте могут выступать любые неблагоприятные события, где необходимо исследовать влияния на них ЧФ: смертельные несчастные случаи, групповые, тяжелые, легкие и микротравмы, профессиональные заболевания, аварии, инциденты и т.п.
На 2-ом этапе ограничивается круг экспертов по ЧФ, участвующих в оценке состояния компонент ЧФ в зависимости от вида ПР. Они должны знать детали события n и быть компетентными в решении задачи, результатом которой явилось рассматриваемое неблагоприятное
событие (рис. 5). Тогда специалист по охране труда, как ведущий специалист управления влиянием ЧФ, единолично или с учетом мнения определенного круга лиц назначает экспертов для оценки ЧФ произошедшего негативного события.
На 3-ем этапе эксперт выбирает соответствующую компоненту ЧФ. Здесь для каждого эксперта должна быть доступна справочная информация с подробным описанием каждой компоненты i= [1; ^ (рис. 6). Приведем пример обобщенного (неподробного) описания каждой из компонент, предложенных для оценки на рис. 1. «Исполняющий» - непосредственный исполнитель работ на участке происшествия единолично или в составе бригады; «участвующий» - участник, другой(ие) работник(и), связанные с рабочей зоной исполнителя, члены бригады, третьи лица; «допускающий» - персонал, допускающий исполнителя, участника к работе, выдающий наряд-допуск, распоряжение и т.п.; «руководящий» - непосредственные руководители работ на участке; «контролирующий - (организующий)» - специалисты по ОТ и (или) ПБ; «обеспечивающий» - узкопрофильные специалисты из числа ИТР, лица, ответственные за исправное состояние и безопасную эксплуатацию оборудования, инструментов, зданий и сооружений и т.п.; «подрядный» - исполнители, специалисты и руководители подрядных организаций; «управляющий» - высшее руководство, собственник.
На 4-ом этапе эксперт выбирает долю участия (%) каждой компоненты в произошедшем
X о ri ®
Зтдп 1
Л
à
Вид негативы ото происшествия
Список экспертов предприятия по ЧФ
Перечень компонентов ЧФ
Процент участия в негативном событии
Смертельный несчастный случай Групповой несчастный случай Тяжелый несчастный случай Легкий несчастный случай
Микротравма
Профессиональное заболевание
Авария Инцидент
Технологическое нарушение
• Вы&ериие сщлн из _ представленных вариантов
щ
Длгке
Рисунок 4. Interface 1-го этапа моделирования состояния ЧФ. Выбор вида негативного события Figure 4. 1st stage interface of the human factor state modeling. Choosing the type of negative event
Вид негативного происшествия
Список экспертов предприятия поЧФ
Перечень компонентов ЧФ
негативном событии
Выберите подразделяй ие этапы?;
Сварочный участок
Ремонтный участок; начальни« ремонтного учзст«в [
Транспорт кый участок ит^ший мастер ремонт™™ ,
участка I
Участок Эксплуатации
Энергоучэсток
Администрация
ВНИМАНИЕ'
Бы ЙШЩфв №
В КЛЧ>-1-ЛМ. зхокртл
Мастер бригады № 1 Мастер бригады № ? Мастер бригады № 3
ВНИМАНИЕ! Вы аыбрали в качестве экспертов следующим лиц:
Ш Эксперт № 1
Ш Эксперт Nî 2
Гла лчынсввси&к ïWO
Эксперт Ш 3
ал рки M (ОФУОН ТЪ«Г4
цветка; ФИО
• Выверите эксперте®, Количество экспертов не ограничено"
Рисунок 5. Interface 2-го этапа. Определение экспертов Figure 5. 2nd stage interface. Definition of experts
событии п или вводит другое значение самостоятельно Иф. (рис. 7). Здесь для каждого эксперта должна быть доступна справочная информация о приемлемых, допустимых и критических значения для каждой компоненты i= [1; При этом для выборки устанавливается определенный шаг значений, например 5%.
Количественная оценка влияния компонент ЧФ на ПР изначально условна и определяется экспертным путем на основании экспертного мнения определенного круга лиц согласно поставленной задаче (2, 3) или компетентного
специалиста по ОТ. Здесь будет иметь место множество различных экспертных нечетких мнений о корневых причинах произошедших событий, повлекших за собой соответствующие виду события последствия. Поэтому в справочной информации этого этапа необходимо привести диапазоны значений приемлемого, допустимого и критического состояния компонента, то есть необходимо задаться минимальными и максимальными их значениями (И„,; йт), (Нп,; Нп) и (И ■
у П1 П2' у Д1 Д2' К1
Поэтому в рамках стратегического управ-
Л
à
Вид негативного происшествия
Список экспертов предприятия по ЧФ
Перечень компонентов ЧФ
Процент участия в негативном событии
В Эксперт N8 1 Исполняли ФИО Участвующий
Допускающий Р-,доводящий
Контролирующем (организующим)
Обеспечивающий
Подрядный
Управляющий
бнимднни --1
кяипмвнт (¡ГЧЛПЧШ«) -
СПРАВКА
Под РУКОВОДЯЩИМИ работниками следует понимать непосредственна!; руководителей работ на участие ¡брип^ир, хлетар и ТЛ.)
• Эксперт № I. Выберите один или
несколько представленных вариантов дп« * или добавьте свой вариант
Рисунок 6. . Interface 3-го этапа. Моделирование структуры многокомпонентной модели влияния ЧФ Figure 6. 3rd stage interface. Modeling the structure of a multicomponent model of the human factor in-fluence
61
ления профессиональными рисками для определения значений И.ф необходимо дать более объективную оценку, например, составить математическую формулировку определения влияния каждой из компонент на общую модель ЧФ.
Для этой цели уместно применить теорию нечетких множеств. Так, Номоконова О. В. применила нечеткие множества для прогнозирования опасных ситуаций в электроэнергетике [8]. Поскольку в качестве простого описания ЧФ можно описать его как «ошибка человека», которая происходит в результате комплекса «ошибочных действий» различных компонент модели ЧФ, то целесообразно применить теорию нечетких множеств с использованием лингвистической переменной. Такой подход имел место в работе А.С. Ворошилова С.П. Данилюка, Е.С. Ворошиловой при оценке знаний специалистов в сфере охраны труда [9].
Сформулируем для этого задачу. Рассмотрим лингвистическую переменную, описываемую набором [20]:
,
в которомX- название переменной; T(X) - терм-множество X, то есть совокупность ее лингвистических значений; Ux - универсальное базовое множество; Gx - синтаксическое правило, порождающее термы множества T(X); MX - семантические правило, которое каждому терму
из Т(Х) лингвистической переменной X ставит в соответствие его смысл, причем М(Х) обозначает нечеткое подмножество множества и.
В нашем случае используется лингвистическая переменная «ВЛИЯНИЕ». Исходя из рис. 1 она имеет соответствующие модели ЧФ - три базовые терм-множества состояния ЧФ:
ТВЛИЯНИЕ = { Тк; ТД ТП} = {«КРитиЧеСКОе»; «допустимое»; «приемлемое»}.
Смысл значения лингвистической переменной X («ВЛИЯНИЕ»), т.е. терма, которая характеризуется функцией совместимости (принадлежности): ^Х(и) : и ^ [0;1]. В нашем случае негативное влияние (участие) человека (компонента ЧФ) в общем состоянии ЧФ. Функция совместимости каждому элементу универсального базового множества и ставит в соответствие значение совместимости с заданным термом Т(Х). Это показывает, каково влияние компонента модели ЧФ для оценки значений Тк, Тя ТП.
Универсальным базовым множеством для лингвистической переменной «ВЛИЯНИЕ» является оценочный диапазон доли негативного участия (влияния) человека (компонента ЧФ) в произошедшем событии Р^^З^в диапазоне от 0% до 100% [6]. Отметим, что каждое из трех терм-множеств Т(Х) может быть определено на универсальном базовом множестве [0;100] при помощи нечеткого множества.
При необходимости границы нечетких чи-
х a ö
Згдг № 4
Вид негативного происшествий
А Список экспертов Ук предприятия по ЧФ
Перечень компонентов ЧФ
Ф Процент участия е негативном событии
Ш
Эксперт № 1
Исполняющей
Учао-лэующнй
Руководящие
Процент участия
<
Процент учас1
,иО
Лроц&нгучает
I I
ВНИМАНИЕ'
Информация о hpHHüTU* ил Предприятии Г ■ iHt-MJfi. ИМИ, нк ДОПУСТИМЫХ И КРИТИЧЕСКИХ ,'jftârtajù44* даяйн учидм компонентов ЧФ доступна при. нажаг/и *ног:-:и
SKtnépï № 1. Выберете процент участия для каждого из ранее еы&рзнных компонентов
Рисунок 7. Interface 4-го этапа. Оценка влияния компоненты ЧФ - моделирование состояния ЧФ Figure 7. 4th stage interface. Assessment of the human factor component influence - simulation of the human factor
state
сел каждого терма должен устанавливать компетентный специалист по управлению ЧФ (специалист по ОТ), который в дальнейшем будет принимать решение о разработке мер по снижению влияния ЧФ на ПР на основе экспертных оценок. Аналогично он может увеличить количество базовых термов для более детального определения влияния ЧФ на ПР.
Определяющим в понятии нечетких множеств является функция принадлежности цХ(д). В нашем случае она покажет, насколько доля влияния (участия) компонент D = [0;100] соответствует понятию, описанному нечетким множеством.
Для определения базовых термов и построения функции принадлежности соответствующих им нечетких множеств предлагается по аналогии с коллегами [9] использовать экспертный опрос N респондентов (экспертов). Например, определенную компетентным специалистом по ОТ выборку работников предприятия (рис. 6). Это реализует функцию 1.4. профессионального стандарта для специалиста в области охраны труда «... вовлечение работников в решение вопросов, связанных с охраной труда». Для этого им необходимо определить границы средней доли негативного влияния (участия) в событии Р^^З^) в текущем состоянии ЧФ на предприятии, соответствующие лингвистическим значениям переменной «ВЛИЯНИЕ». Здесь пП^), пД(д), пк(д) - число респондентов, определивших границы приемлемой, допустимой и критической доли негативного влияния (участия) компонент модели ЧФ в описываемых событиях из числа N.
Тогда оценить результаты и построить функции принадлежности ^П(д), ц(д), цк(д) нечеткого числа А ^ - R)-типа можно следующим образом [19]:
< [1п(<1) / с! > для Базового терма «приемлемое», А= при рп((1) = пп((1) / Ых;
< цд(<1) / с! > для Базового терма «допустимое», при цц(<1) = пд(<1) / Ых;
< рк((1) / >для Базового терма «критическое», при рк((1) = пк(<1) / Ых.
В результате построения функции принадлежности нечеткое число А может соответствовать как приближенной точной оценке (унимодальному нечеткому числу доли участия), так и приближенной интервальной оценке (толерантному нечеткому числу - диапазону доли участия).
Для упрощения арифметических операций над нечеткими числами ^ - R)-типа отобразим функции принадлежности при треугольном их задании (рис. 8) [8].
В результате использования теории нечетких множеств в применении структурной многокомпонентной модели ЧФ можно определить приближенные точечные или интервальные оценки доли негативного участия каждого из компонентов ЧФ. Эти приближенные числа могут служить значениями НП (для определения индикатора приемлемых значений состояния ЧФ - ИП), НД (для определения индикатора - ИД) и Нк (для Ик). Пи этом наиболее адекватная оценка долей участия — это интервал ее значений при ц(д) = цф:
1) приемлемое влияние компоненты ЧФ,
Рисунок 8. Функция принадлежности термов лингвистических значений переменной «ВЛИЯНИЕ» Figure 8. Terms membership function of the "INFLUENCE" variable linguistic values
— это диапазон значений фт; hП2)^;
2) допустимое влияние компоненты ЧФ, —
это диапазон значений ф-
д1 д2
3) критическое влияние компоненты ЧФ,
— это диапазон значений (ИК1; 100).
Фактический диапазон значений доли участия каждой компоненты в общей модели ЧФ определяется аналогичным образом. При этом необходимо довести до сведения экспертов, которые будут участвовать в определении Иф. описанные условия перед оцениванием ими доли негативного участия каждого компонента.
Предложенный подход поможет снизить субъективность экспертных оценок при их множестве (ё1; d2); dJ (ё5; d6) в отношении приемлемого, допустимого и критического влияния компонент ЧФ.
Таким образом, для определения состояния ЧФ можно выбрать следующие критерии их оценки:
- при Иф. > hК1 влияние компоненты ЧФ на
опасное;
- при ИД1 <Ьф. < h влияние компоненты ЧФ значительное;
- при Ит1 <ЬФ. < hК1 влияние компоненты ЧФ незначительное;
- при Иф. < hm влияние компоненты пренебрежительно мало, тогда будем считать, что компонент на ) не влияет.
Таким образом, в структурной многокомпонентной модели ЧФ определяются фактические значения к компонент ЧФ и контрольные значения трех нечетких чисел компонент: приемлемые (Нт, ... Нт), допустимые (Н , ... Ндк) и критические (НК1,... Нк).
Поскольку значения контрольных чисел состояний ЧФ задаются экспертами в условиях отсутствия практики применения таких значений, отсутствии статистических данных за прошлый период состояния компонент ЧФ как в организации, так и в отрасли при постановке задач по управлению влиянием ЧФ на ПР, то их значения «экспериментальны» и носят характер прогнозных значений на будущий заданный период Т - значения опережающего характера события ) (событие еще не наступило или не наступит вообще).
Во всем мире «опережающий индикатор» в сфере безопасности труда считается эффективным инструментом информирования (сигналом) работодателю (собственнику, высшему руководству), который позволяет управлять процессом безопасности до непосредственно-
го наступления неблагоприятного события ^) 10].
Экспертная оценка фактического состояния компонент модели ЧФ Иф. может дать основания для корректировки как в большую, так и в меньшую сторону первоначальных приемлемых, допустимых и критических значений компонент ЧФ. При этом диаграммы соответствующих состояний, построенные по их значениям, должны быть такими, чтобы изменение АНП. (Т); А н.
' mi х у ' Дi
(Т); АНК. (Т) были «потенциально достижимыми» в организации в условии следования концепции приемлемого риска. При следовании концепции
«Vizion zero» Н„
>0; Н„. ^0 и Н
0.
Щ ' Д1 К
Данного подхода для построения диаграмм контрольных состояний необходимо дифференцированно придерживаться по каждой компоненте СММ ЧФ: устанавливать контрольные состояния необходимо так, чтобы была возможность осуществлять мониторинг (систематически наблюдать) фактических величин компонент в течение периода Т, то есть управлять СММ ЧФ. Динамика фактических значений компонент в сравнении с контрольными значениями покажет специалисту по охране труда компоненту(ы), для снижения которой(ых) необходимо принятие конкретных мер. Это позволит в будущем периоде Т2 предотвращать влияние ЧФ на ПР, то есть предотвращать неблагоприятное событие п.
Тогда предложенные авторами индикаторы соответствующих состояний (И) [6] можно считать опережающими индикаторами. С помощью соответствующих опережающих «Индикаторов мер по управлению влиянием ЧФ на ПР» (индикатора приемлемого состояния (ИП) индикатора допустимого состояния (ИД) и индикатора критического состояния (ИК) ЧФ) можно оценивать необходимость принятия конкретных мер по управлению каждой компонентой ЧФ организации. Так, при:
Иш = — > 1 -э необходимы превентивные меры по
И л, = — > I —> необходимы эффективные меры по
управлению персоналом г-ой категории;
Ик- = — > 1 1 необходимы экстренные меры по нш
управлению персоналом г-ой категории.
управлению персоналом г о и категории;
Превентивные, эффективные и экстренные меры управления персоналом разрабатываются на основе выявления потребностей в обучении безопасным методам и приемам выполнения работ г-ой категории персонала,
необходимости увеличения количества и качества тренингов в области безопасности труда, усиления методов непосредственного контроля осуществляемых функций в сфере безопасности, мероприятий по повышению стрессоустой-чивости (снижение психо-социальных рисков), мероприятий по укреплению коммуникации между сотрудниками, мероприятий по улучшению социального климата в рабочем коллективе и с подрядчиками, мероприятий по повышению культуры безопасности работников предприятия в целом или отдельной /-ой категории персонала, в том числе мероприятий технического характера (связанных с модернизацией оборудования, применения защитных устройств и ограждающих конструкций т.п.). Выбор и оценку эффективности конкретных мероприятий, их количества и продолжительности, необходимых для приведения значений состояний ЧФ в пределах приемлемых и допустимых значений, можно осуществлять с помощью оценки рисков и превентивных мер.
Применение СММ управления влиянием ЧФ на ПР позволит научно обоснованно прогнозировать негативное влияние состояния ЧФ в целом и в отношении каждой компоненты в отдельности. Она обеспечит разработку направленных на корректировку компонент мер по снижению рисков. Для учета и оценки влияния ЧФ на ПР, включающего группу причастных категорий лиц к возникновению травмоопасной ситуации, построена структурная модель. Она дает наглядное представление о влиянии каждой категории участников (компонент ЧФ) на состояние ЧФ.
Ведущая роль в области применения СММ управления влиянием ЧФ на ПР отводится специалисту по охране труда. Компетентный специалист по охране труда способен определить
структуру многокомпонентной модели состояния ЧФ, например, с помощью стандартной программы Microsoft Ехсе1 5.0x и реализовать процесс управления влиянием ЧФ на ПР для различных категорий персонала на предприятии («исполняющий», «участвующий», «допускающий», «руководящий», «контролирующий (организующий)», «обеспечивающий», «подрядный». и т.п.).
На основе разработанного алгоритма действий по применению процедуры моделирования состояния ЧФ предложен интерфейс программного обеспечения для автоматизированной корректировки структурной многокомпонентной модели ЧФ.
Определение влияния каждой из компонент на общую модель ЧФ выполнено на основе применения теории нечетных множеств с использованием лингвистической переменной «влияние» и треугольной функцией принадлежности. Предлагается определение значений нечетких множеств каждого терма состояния ЧФ (приемлемое, допустимое и критическое) устанавливать компетентному специалисту по охране труда, который в дальнейшем будет принимать непосредственное участие в разработке мер по снижению влияния ЧФ на ПР на основе экспертных оценок.
Таким образом, использование индикаторов мер по управлению влиянием ЧФ на ПР соответствующих состояний компонент ЧФ носит опережающий характер. Они позволят разрабатывать дифференцированные превентивные, эффективные и экстренные меры для снижения влияния соответствующих компонент ЧФ на ПР и предупреждать неблагоприятные события (предотвращать влияние ЧФ на ПР).
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Barry Strauch. Can we examine safety culture in accident investigations, or should we? / Safety Science. 2015. № 77. P. 102-111
Celik M., Cebi S. Analytical HFACS for investigating human errors in shipping accidents. / Accident Analysis & Prevention. 2009. № 41 (1). P. 66-75
Chauvin C., Clostermann J., Hoc J. Impact of training programs on decision-making and situation awareness of trainee watch officers. / Safety Science. 2009. № 47. P. 1222-1231
Ruishan S. и Wang L. Analysis of Human Factors Integration Aspects for Aviation Accidents and Incidents. / Conference: Engineering Psychology and Cognitive Ergonomics, 7th International Conference, EPCE 2007, Held as Part of HCI International 2007. Beijing, China. July 22-27. 2007. Pro-ceedings. P. 833-841
Владимиров В., Найда В., Чурилов Л. Человеческий фактор Чернобыля. / Вестник Санкт-Петербургского университета. 2011. Сер. 11. Вып. 2. С. 206-214
Бакико Е., Сердюк В., Мелещенко Е., Баширов З. Роль специалистов в области охраны труда в определении структуры многокомпонентной модели управления влиянием человеческого фактора на профессиональные риски. / Вестник научного центра по безопасности работ в угольной промышленности. 2021. № 3. С.39-51 Бакико Е.В., Цорина О.А., Сердюк В.С., Фомин А.И., Добренко А.М. Математиче-ское моделирование профессионального риска с учетом влияния человеческого фактора // Вестник научного центра по безопасности работ в угольной промышленности. 2021. № 3. С. 29-38
Номоконова О. В. Применение нечетких множеств в оценке и прогнозировании опасных ситуаций // Авторефе-
рат. Южно-Уральский государственный университет 2003. 19 с.
9. Ворошилов А. С., Данилюк С. П., Ворошилова Е. С. Научный подход к оценке знаний специалистов // Безопасность и охрана труда. 2019. № 3. С. 28-33.
10. Pawlowska Z. Using lagging and leading indicators for the evaluation of occupational safety and health performance in industry // International Journal of Occupational Safety and Ergonom-ics. 2015. № 21(3). P. 284-290
REFERENCES
1. Barry Strauch. Can we examine safety culture in accident investigations, or should we? / Safety Science. 2015. № 77. P. 102-111 [in English].
2. Celik M., Cebi S. Analytical HFACS for investigat-ing human errors in shipping accidents. / Accident Analysis & Prevention. 2009. № 41 (1). P. 66-75 [in English].
3. Chauvin C., Clostermann J., Hoc J. Im-pact of training programs on decision-making and situa-tion awareness of trainee watch officers. / Safety Sci-ence. 2009. № 47. P. 1222-1231 [in English].
4. Ruishan S. и Wang L. Analysis of Hu-man Factors Integration Aspects for Aviation Accidents and Incidents. / Conference: Engineering Psychology and Cognitive Ergonomics, 7th Interna-tional Con-ference, EPCE 2007, Held as Part of HCI Interna-tional 2007. Beijing, China. July 22-27. 2007. Pro-ceedings. P. 833-841 [in English].
5. Vladimiriv, V., Naida, V., & Churilov, L. (2011). Chelovecheskiy faktor Chernobylya [The human factor of Chernobyl]. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta - Bulletin of St. Pe-tersburg University, 11, 2, 206-214 [in Russian].
6. Bakiko, Ye., Serdiuk, V., Meleshchenko, Ye., & Bashirov, Z. (2021). Rol' spetsialistov v oblasti okhrany truda v opre-delenii struktury mnogokom-ponentnoy modeli upravleniya vliyaniyem che-lovecheskogo faktora na professional'nyye riski [The role of specialists in the field of labor pro-tection in determining the structure of a multi-component model of managing the human factor influence on occupational risks]. Vestnik nauch-nogo tsentra po bezopasnosti rabot v ugolnoi promyshlennosti - Herald of Safety in Mining In-dustry Scientific Center, 3 [in Russian].
7. Bakiko, Ye.V., Tsorina, O.A., Serdiuk, V.S., Fom-in, A.I., & Dobrenko, A.M. (2021). Matematich-eskoye modelirovaniye professional'nogo riska s uchetom vliyaniya chelovecheskogo faktora [Mathematical modeling of professional risk taking into account the human factor influence]. Vestnik nauchnogo tsentra po bezopasnosti rabot v ugolnoi promyshlennosti - Herald of Safety in Min-ing Industry Scientific Center, 3 [in Russian].
8. Nomokonova, O.V. (2003). Primeneniye nechetkikh mnozhestv v otsenke i prognozirovanii opasnykh situatsiy [Application of fuzzy sets in assessing and predicting dangerous situations]. Abstract. South Ural State University [in Russian].
9. Voroshilov, A.S., Daniliuk, S.P., & Voroshilov, Ye.S. (2019). Nauchnyy podkhod k otsenke znaniy spetsialistov [Scientific approach to as-sessing the knowledge of specialists]. Bezopas-nost' i okhrana truda - Occupational safety and labor protection, 3, 28-33 [in Russian].
10. Pawlowska Z. (2015). Using lagging and leading indicators for the evaluation of occupational safe-ty and health performance in industry. Internation-al Journal of Occupational Safety and Ergonomics, 21(3), 284-290 [in English].
