Диссертация (Совершенствование методов анализа и прогнозирования производственного травматизма в хозяйстве пути), страница 6

с тяжелым исходом2012 2013 2014 2015 2016в т.ч. со смертельным исходомКч срРисунок 2.2 – Динамика коэффициентов частоты производственного травматизмав хозяйстве пути Куйбышевской железной дороги за период 2004-2016 гг.Нестабильнаядинамика,наличиенесчастныхслучаевстяжелым(инвалидным) и смертельным исходом объективно обуславливают актуальностьсовершенствования методов анализа и прогнозирования производственноготравматизма путем разработки новых методических подходов к решению вопросапрофилактики несчастных случаев [43, 59].На возникновение события травмирования работника в той или инойстепени могут повлиять различные факторы, предшествовавшие его наступлению.Поэтому необходимо установить и обосновать причинно-следственные связивозникновения несчастных случаев и оценить зависимость рисков травмированияот влияния этих факторов.В этой связи следует подтвердить или опровергнуть общепринятыегипотезы посредством проведения многофакторного статистического анализапроизводственноготравматизма:изученияобстоятельствпроисшедшихнесчастных случаев, исследования зависимости их наступления от влияния35различных факторов и причин.

Для реализации постановочной задачи былииспользованы акты о несчастных случаях на производстве по форме Н-1, данныекоторых ранжированы в соответствии с критериями и характеристикамиотраслевогоСборникаклассификаторовзадачи«Учетианализпроизводственного травматизма в структурных подразделениях ОАО «РЖД»[185] (Приложение 1).В целях соблюдения требований Федерального закона «О персональныхданных» [222], статьи ТК РФ «Защита персональных данных работников» [212],сохранения конфиденциальности полученных персональных данных, фамилия,имя, отчество работников, пострадавших от несчастных случаев на производствеи наименование организации – структурного подразделения хозяйства путиКуйбышевской железной дороги, не раскрываются и не распространяютсятретьим лицам.2.2Анализ и оценка зависимости рисков травмирования от влиянияпрофессиональноговозрастногоразвитияистажаработниковпоспециальностиПрофессиональную деятельность осуществляет человек, как субъекттрудовойдеятельности,последовательныепроходящийвозрастныеэтапы.всвоемПроцессстановлениистановлениячерезработника,опосредованный его возрастом и стажем работы по специальности, предполагаетнакопление его профессиональной компетентности в определенном видедеятельности, повышение уровня мастерства и ответственности не только висполнении его должностных обязанностей, но и в вопросах безопасности труда.Такимобразом,предположим,чтоработниквусловияхсвоегопрофессионального возрастного развития, должен состояться как грамотныйспециалист, владеющий знаниями и навыками безопасного производства работ,что в целом должно быть предпосылкой к снижению риска травмирования [131].Диаграмма Парето – инструмент, позволяющий анализировать, ранжировать и36выявлятьнаиболеесущественныефакторы,влияющиенапоказателипроизводственного травматизма, разделяя их на немногочисленные важные имногочисленные несущественные.

Принцип Парето говорит о том, что, какправило, порядка 20% наиболее значимых факторов приносят 80%-й вклад визменение характеристики. Целью применения диаграммы Парето в данномслучае является выбор такой возрастной категории пострадавших, в которойпострадало наибольшее количество работников в результате несчастного случая,на которую необходимо акцентировать внимание и сконцентрировать усилия припроведении профилактических мероприятий [27, 194].Используяидентифицированныестатистическиеданныеколичествапострадавших в различных возрастных категориях за период 2004-2016 гг.,построим соответствующую диаграмму Парето (рисунок 2.3), где на левой осиординат обозначим количество пострадавших работников за рассматриваемыйпериод времени, а на правой ‒ шкалу с интервалами от 0 до 100%, где 100%соответствует общей сумме пострадавших работников.

На оси абсцисс построимстолбиковую диаграмму от максимального к минимальному, где каждый изстолбцов соответствует количеству пострадавших работников с определеннымпотенциально воздействующим фактором [27, 194], в данном случае – возраст.Для начертания кумулятивной кривой на поле графика нанесем точкинакопленныхсумм,которыепоправойосиординатбудутравныколичественному значению накопленного кумулятивного процента по каждомуфактору и соединим их между собой отрезками прямых.Далее отчерчиваем горизонтальную линию, начинающаяся в точке на осикумулятивного процента − 80% и оканчивающуюся в точке пересечения с кривойПарето и из этой точки опустим перпендикуляр на ось абсцисс.

Этотперпендикуляр разделяет фактор возраста на значимые, расположенные от негослева и незначимые − справа [27, 194].Рейтингпострадавшихдиаграмме Парето (рисунок 2.3).повозрастнымкатегориямпредставленна37403530252015105035100,0%90,0%80,0%70,0%60,0%50,0%40,0%30,0%20,0%10,0%0,0%353131от 18 до 25 летот 50 до 60 летот 34 до 41 годот 42 до 49 летот 26 до 33 лет21Рисунок 2.3 ‒ Диаграмма Парето – распределение по фактору «возраст»Из диаграммы Парето следует, что основными категориями пострадавшихот несчастных случаев на производстве, явились работники хозяйства путивозрастом от 26 до 33 лет и от 42 до 49 лет – по 35 человек, что составляет по22,88% от общего количества пострадавших соответственно.

Равное количествоработников, по 31 человеку (20,26%), пострадало в следующих возрастныхкатегориях: от 34 до 41 года и от 50 до 60 лет.Длянаучногоподтвержденияилиопроверженияпредполагаемойзависимости определим наличие или отсутствие соответствующей взаимосвязи.Статистические данные, ранжированные по фактору «возраст», представлены нарисунке 2.4.Количество пострадавших, чел.988787766 655455436211 11 1 1 1 1 10182654 4432 26543621 143232143 32 22 211 1433 32 2 2 21 1 141 1 132 22 211 11 111 1100 00 0 0 000 00 0 0 0 0 00 0 00 0 00 0 0 00 0 0 0 000020 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60Всего пострадавшихв т.ч. с тяжелым исходомв т.ч.

со смертельным исходомРисунок 2.4 ‒ Зависимость риска травмирования от влияния возраста38Диаграмма показывает весьма заметный вариационный разброс количествапострадавших по отношению к их возрасту, что противоречит постановочнойгипотезе. Линии тренда отражают отсутствие предполагаемой взаимосвязи.Следует выяснить, существует ли этим фактам научное объяснение.Так как показатели возраста и количества пострадавших от несчастныхслучаев на производстве – это случайные величины, их степень взаимосвязихарактеризует статистическая зависимость, математической мерой которыхслужит коэффициент корреляции Пирсона [45, 111, 128, 187, 196, 213].Возрастпострадавшегонамоментпроисшествиярассмотрим,какколичественный и нормируемый факторный признак, используя дискретнуюшкалу измерений: 18; 19; 20;…; 60 лет [54, 131].Корреляционная зависимость предполагает, что пара рассматриваемыхпеременных: «возраст» и «количество пострадавших», измерены в дискретнойшкале, где– входная переменная и независимая случайная величина,–выходная переменная и зависимая величина.

Для определения наличия и оценкизависимости между ними, следует знать величину взаимосвязи и ее значимость.Для расчета коэффициента корреляции rxy используем идентифицированныеи ранжированные количественные значения по общему количеству пострадавшихпо фактору «возраст пострадавшего» и подставляем их в формулу вычислениякоэффициента корреляции 2.1 [45, 111, 128, 187, 196, 213].∑√∑̅̅̅∑̅где xi ‒ значения, принимаемые переменной x,yi ‒ значения, принимаемые переменной y.Полученные данные для расчета коэффициента корреляции rxy, какпоказателя зависимости риска травмирования от влияния возраста пострадавших,сведем в таблицу 2.1.39Таблица 2.1 ‒ Данные для расчета коэффициента корреляции rxy [54].№ п/п,ВозрастКоличествоn,кол- пострадавших, пострадавших,во пар, летy, чел.1.1802.1903.2014.2115.2236.2377.2458.2549.26610.27611.28412.29513.30314.31415.32416.33317.34218.35119.36520.37621.38222.39323.40824.41325.42426.43127.44428.45529.46830.47331.48232.49333.50234.51235.52636.53537.54638.55339.56140.57041.58342.59143.600Получаем, что̅– 21– 20– 19– 18– 17– 16– 15– 14– 13– 12– 11– 10–9–8–7–6–5–4–3–2–10123456789101112131415161718192021̅– 3,1875– 3,1875– 2,1875– 2,1875– 0,18753,81251,81250,81252,81252,81250,81251,8125-0,18750,81250,8125– 0,1875– 1,1875– 2,18751,81252,8125– 1,18750,81254,8125– 0,18752,8125– 2,18750,81252,81254,81250,8125– 1,18750,8125– 1,1875– 1,18753,81251,81252,8125– 0,1875– 2,1875– 3,1875– 0,1875– 2,1875– 3,1875̅552,25506,25462,25420,25380,25342,25306,25272,25240,25210,25182,25156,25132,25110,2590,2572,2556,2542,2530,2520,2512,256,252,250,250,252,256,2512,2520,2530,2542,2556,2572,2590,25110,25132,25156,25182,25210,25240,25272,25306,25342,25̅10,1601510,160154,785154,785150,0351514,535153,285150,660157,910157,910150,660153,285150,035150,660150,660150,035151,410154,785153,285157,910151,410150,6601523,160150,035157,910154,785150,660157,9101523,160150,660151,410150,660151,410151,4101514,535153,285157,910150,035154,7851510,160150,035154,7851510,16015– средняя по x = 39, – средняя по y = 3,188.̅74,9062571,7187547,0312544,843753,65625– 70,53125– 31,71875– 13,40625– 43,59375– 40,78125– 10,96875– 22,656252,15625– 8,53125– 7,718751,593758,9062514,21875– 9,96875– 12,656254,15625– 2,03125– 7,218750,093751,40625– 3,281252,031259,8437521,656254,46875– 7,718756,09375– 10,09375– 11,2812540,0312520,8437535,15625– 2,53125– 31,71875– 49,40625– 3,09375– 38,28125– 58,96875̅40Произведем расчет коэффициента корреляции rxy, используя формулу (2.1) ирасчетные данные из таблицы 2.2:√В целях подтверждения или опровержения постановочной гипотезы следуетвыяснить, о чем свидетельствует полученное значение.