Управление производственными рисками на объектах машиностроительного комплекса

МАШИНОСТРОЕНИЕ И МАШИНОВЕДЕНИЕ

УДК 621:331.45

DOI: 10.25206/1813-8225-2019-167-5-9

В. С. СЕРДЮК А. М. ДОБРЕНКО О. А. ЦОРИНА Е. В. БАКИКО

Омский государственный технический университет, г. Омск

УПРАВЛЕНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ РИСКАМИ НА ОБЪЕКТАХ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОГО КОМПЛЕКСА

С целью обеспечения безопасных условий труда в машиностроении необходимо развивать методы управления производственными рисками на рабочих местах.

В работе предложен инженерный подход на основе использования математических моделей определения вероятностей возникновения неблагоприятных событий на рабочих местах для разработки методологии количественной оценки производственных рисков для заданных технологических процессов (операций) на объектах машиностроительного комплекса. Использование математических моделей позволяет однозначно оценивать изменения параметров технологического процесса с точки зрения их влияния на факторы риска и таким образом управлять безопасностью технологических процессов и повышать безопасность на рабочих местах.

Ключевые слова: производственные риски, факторы риска, количественная оценка риска, математические модели определения вероятностей событий, управление безопасностью технологических процессов.

Введение. Научно обоснованной разработкой методов оценки рисков и управления рисками исследователи активно занялись более 45 лет назад, хотя понятие риска и первые его оценки появились почти два с половиной века назад. За последнее время были разработаны различные стратегии, принципы, методологическое подходы и методики оценки, анализа и управления рисками для организаций различных секторов экономики. Были достигнуты многочисленные значительные успехи, связанные с разработкой как теоретической базы методологических платформ, так и с разработкой практических методик, процедур и моделей [1].

Несмотря на зафиксированное Росстатом с 2001 по 2018 гг. [2] снижение показателей уровней производственного травматизма, потерянное производ-

ственное время на одного пострадавшего растет, то есть повышается тяжесть травматизма. В десятку самых опасных профессий попали и профессии машиностроительного комплекса.

В настоящее время в связи с вовлечением международных, а с декабря 2017 года и российских передовых крупных компаний и холдингов в концепцию видения нулевого травматизма «Vision Zero» потребность в количественной оценке производственных рисков возрастает.

Международный стандарт ISO 450001:2018 [3], в котором учитываются OHSAS 18001, Руководство ILO-OSH международной организации труда и другие различные международные и национальные стандарты и конвенции определяют, что эффективно функционирующая система управления охраной

о

го >

труда и промышленной безопасностью на основе оценки и управления рисками и возможностями является стратегическим и оперативным решением для любой организации. То есть совершенствование технологических операций и, как следствие, технологических процессов должно сопровождаться минимизацией производственных рисков [4].

Концепция стремления к созданию безрисковых рабочих мест («стремление к нулю») посредством количественной оценки рисков и управления ими для ряда передовых в данной научной области секторов экономики является одной из приоритетных. Так, например, прошедшая в 2016 г. 10-я Международная конференция «Оценка мероприятий по обеспечению безопасности в нефтегазовой компании» показала единство участников конференции во мнении, что для повышения безопасности нефтегазового комплекса необходима количественная оценка рисков и управление ими [5]. Исследователи считают, что управление производственными и техногенными рисками является одной из ключевых возможностей международной конкурентоспособности [6].

Постановка задачи. На основе анализа публикаций известно, что наиболее исследованной областью является риск-менеджмент. То есть проведение анализа риска в соответствующей области для принятия управленческих решений. Авторы данной работы в своем исследовании используют инженерный подход для разработки методологии количественной оценки производственных рисков на объектах машиностроительного комплекса.

Вероятностные подходы к управлению рисками имеют давнюю традицию в инженерии. Большое разнообразие инструментов и методов оценки производственных рисков вызывает проблемы, в первую очередь, прикладного и практико-ориен-тированного характера. На практике при оценке рисков специалисты в организациях сталкиваются с неопределенностями, которые возникают из-за отсутствия статистических значений и передовой практики управления производственными рисками в России. Поэтому качество входных данных (экспертных оценок) влияет на представление результатов лицам, принимающим решения внутри компании [7].

За последние 10 лет необходимость применения риско-ориентированного подхода к управлению безопасностью через оценку рисков отмечают многие ученые в России. Так, профессор, д.т.н. Файн-бург Г. З. обращает внимание, что управлять риском можно через управление поведением людей и совершенствование технических систем [8].

Управлять производственными рисками на основе их количественной оценки на объектах машиностроения возможно с применением инженерных комплексных систем. Так, например, методология анализа многомерных функций, основанная на комплексном системном моделировании на основе практических данных, соответствующих инструменту управления рисками, была разработана для организаций горнодобывающего сектора [9].

Возникающие проблемы снижения рисков на предприятиях машиностроительного комплекса можно решать на основе подхода, предложенного авторами. Его использование позволяет прогнозировать производственные риски и управлять ими по заданным технологическим процессам как в организациях машиностроения, так и в других отраслях.

Существующие в России методы оценки производственных рисков больше ориентированы непосредственно на их оценку и анализ, чем непосредственно на управление ими. Однако в ряде отраслей есть разработанные и исследованные методологические подходы управления рисками. Так, математическое описание расчета производственных рисков посредством совокупности уравнений регрессии для получения одномерной величины, описываемой вероятностью с целью выбора стратегии управления рисками охраны труда, исследовалось профессором, д.т.н. Пушенко С. Л. в стройиндустрии.

Предложенный авторами подход показывает связь исходного состояния технологического процесса с итоговой величиной полученного производственного риска, что позволяет, изменяя состояние исходной производственной среды, прогнозировать изменение уровня итогового риска.

Возможность применения моделирования для оценки производственных рисков в различных областях машиностроения исследовали ученые разных стран, в том числе России. Для этого необходимо иметь четкое представление о характере исходных входных данных модели, области ее практического применения и значении полученного результата. Однако применение предложенных авторами или каких-либо иных математических моделей для оценки производственных рисков на рабочих местах машиностроительного комплекса для повышения безопасности труда (снижения рисков технологических операций) в настоящее время отсутствует.

В работе использована математическая модель зависимости снижения общего уровня рисков технологических процессов от снижения вероятностей воздействия опасных производственных факторов на рабочие места [8]. Рассматриваются примеры ее использования при решении вопросов снижения рисков технологического процесса обеспечения сжатым воздухом высокого давления производственных подразделений на объектах машиностроительного комплекса.

Для контроля снижения рисков заданного технологического процесса (операции) определенного объекта машиностроительного комплекса необходимо дать количественную оценку производственных рисков. Она может быть основана на применении экспертных оценок, результатах проведенных экспериментов или накопленных статистических данных на рабочих местах заданного объекта [10].

Теория. Пусть в компрессорном цехе технологический процесс обеспечения сжатым воздухом высокого давления производственных подразделений на временном промежутке Т обслуживается п рабочими местами w1,...,wn. Для анализа его уровня опасности выделены т независимо действующих опасных факторов I ,...,!т. Для определения входных величин были использованы данные из практического опыта работы в машиностроительной отрасли [11, 12].

Этой ситуации соответствует карта уровней рисков технологического процесса на временном промежутке Т

Р,,

Т.1

где Р. — вероятность воздействия фактора риска /. на рабочее место ш (г = 1,...,т;у = 1,...,п).

Т

тп

Согласно работе [11] Р = Р.• д , где Р. — оценка вероятности вознркновенря фактора д. — оценка вероятности попадания работающего на рабочем месте ш в зону его воздействия при условии его возникновения. Общийуровень риска (уровень опасности технологически го про це сса относительно f1,...,fn) оцениваерся пр формуле

Р =1 -ПШ-Р»).

,=1 -=1

При решенир проблем упрсвления безопасностью при ]нр(5отах в ком=ресеорном цехе достаточно важными представлеются след^теощие вопросы:

1. На сролько снизится общий уровень производственного риска Р, если удалоке снисить некоторые нременты РОр карты рровнер рискор при обслуживании кокпрессо]сных устаровок.

2. Каксе из э;\.ементов Р. кар с ы уроеоей риско в рабочих, сэищцневеяющио работе1 в комццее сорном цехе, и наскорько нужно соиситм, чтобы добиться сниженре ебщео)н уновиц к=скзводственно-го риска Р на заданную вноичину.

Для поицченне рц^р-имости изменерия обще -го уровня =иекв В он изменени0 елицентнв мо уровней рисков Р воепользуемер сле=ующим хврц-шо изврстным фкктон не матеметсческооо анаеиза:

для фунмцмм р(н ,...,хе) р точке й 0 (х[0).....це) с и ра-

ведливо п]зн^(5с]]и:>^ен10![0)рз рцоонство

С (хО'оКе,.....хЮ»^^„)цС(^0).....НТ)с

df

dxf

• /fjc1 + ... П

df

Вх +

- ^f

f(x=.

'о^ПШ-р.)

1=1 +=1

для которой

dx;;

m n

= П Па-р-Нт

k = 1 s = 1 1

1 PE-

k т-i s t j

Пусть ф-- > _ . Тогда

/(РцрДР^рДР^.....I3p!n-P-If,mn)-

- доц.-.....0=0.72; 7

i=1 1=1 =

12''"' mn p ^ mn

mm n 1 _1 p

Следователю, обознач-в '-ерез Ph общийуро-вень риска при уменьшении Р. ра величину =H=(i = = 1,..., m; j = 1,..., n=, -ол-чаем фoрчилy

m n - - P ЬР = P - Рн е; 7 Y.— • (ЬРi[

ph^ EE-

i=1 j=1 1

j-1 1 P7

Порядок ошибки формулы max )2).

Результат преобразований дает возможность выполнять количественный анализ различных изменений технологического процесса и соответствующего уровня риска.

Рассмотрим применение полученного соотношения.

Ситуация 1. Необходимо количественно оценить величину снижения общего уровня риска при уменьшении вероятностей возникновения факторов риска (изменение технологических параметров в компрессорном цехе) и (или) при уменьшении вероятностей попадания работников в зону их воздействия (организационные изменения технологических процессов цеха).

Ситуация 2. Необходимо количественно оценить величину Ар снижения вероятности воздействия какого-либо i-го фактора риска на j-ое раСючев место (при наличии такой возможности) для снижения общего уровнярисаана ваданную величАну АР .

В первой ситуац и и используется формула (2), во второй — следующая, получаемая из (2), формула

АР

1 - р 1 - Р

•АР.

(правая частх хавен—ва — xoлнв_+ дифферьхщхал функции f(el,...,xN) в аопк+ +П+. то-вдох оши этого равенчтва можко .ценить как max((bme,)2 ). Рассмотрим Ч ках фцнкцию O = m'- n поремек-

dd m n BX-=n n--bu.

ицЧ к Ь Sf1k k .s t m

BO

Вычислим - в точке M.(-Ч,»lPч,...,P ), исполь-

0V Ч1 o ' mn''

зуя равено вво (1).

Результаты экс периментов. Рассмотрим эти ситуации на примере выполнения работ в компрессорном цехе по вбеспечению ежатым воздухом высокого давления производственных подразделе-00 ний с заданными В акгич есююми условиями, полученными при обработке статистических данных на предприятиях машиессероепия. Осноыаае оборудование — компрессорная установка.

Вкачествевремени, в течение кото]ртго оценивается воздействие факторов риска, возьмем продолжительность рабоче° смыны о ютхе 12 часов. На данной операцип заняты2 реботникы, обслуживается 80 приборов (задвыжек, манометпрв, датчиков и др.), которыми оборудованы установки.

Для упрощения, выделим и рассмотрим три встречающихся опасных произевдезвеыныы фактора риска: 1) отказ запорной арматуры магистра-лисжатого воздуха, экспертная оценка количества возможных отказов — 1 на 400 циклов открытия-закрытия; 2) возникно с ение инцидента, при котором происходит замыкание электрической цепи через тело работника цеха, эпспертная оценка количества возможных инцидентов — 1 на 1300М с псов работы; 3) разрушение компрессорной установки — 1 случайна 20000 часов работы.

В качестве экспрртных оценокв ремени попадания рассматриваемых работников в еорау воздействия соответствующих факторов рисеа примем: для машиниста компрессорных установок: фактор риска ^ — 3,5 ЫЫыремени рабыыеЫ емнпы; /2 — 25 % времени рабозый оюенп!, е — 20Ы7 вн>пме-нирабочей смены;

для механика: f1 — 0,3 % времени рабочей сме -ны; /2 — 10%времени рабочей смены, О, — 0,5 % временирабочей сцень^

Вычислим карту уровней рисков технологической операции отпесительно фактореы риска /1, /2, ^(т = 3) на временнзм промежрююоТ = 12 часов для работников соответствующих рабочих мест ш1, ш2 (машинист компрессорных установок, механик, п = 2).

Вычислим оценку вероятности возникновения фактора риска f и используя распределение Пу-

о

го >

ных

ассона, по формуле Р = 1 - e NPo, взяв, согласно исходным данным для Гр N = 80, Р0= 1/400:

P и Г - я-0,2 и 0,181269

Тогда в обновленной ка]гте уровней рисков будет

Вычислим оценки вероятностей возникновения факторов риска / и д3 по формуле Цн1-е>,о1 приняв, согласно исходным данным, =, = 1/13000, Х3 = при этом = 1/20000 (соцтнесст-тнно для /2 и /3), Т=12:

P(H) = Р(Н) • q j j = 0,000476,

РН = РГН) • q12 = 0,000285,

* -i ' 1-е

7 0,0009220, и 0,0006,

Р =

0,000906 0,0005441 0,0002]] 1 0,000092 0,000120 0,040003

Общий ур0веР0 рисЮ9 сотласно (^ормуле P), будет

0

Р = 1 - ПИР " Рл- = 0l,001i^fЭ¿•.

9 ^г

После гычисления :ко;э(1ес0)ещи0Н0013 из формулы (Л):

1 - Р

1-Р

1 - Р 1 1^11

1- 11

1 - Р

1 г21

1 - Р

¡ 0,998035, ¡ 0,998030,

1 - Р

1 - Р

1 Р12

1 -Р

0 0 Р

0 г22

1-Р

0,9986^8, Р 0,998197: Р 0,t9tí8077

1 - 131 0 0 Р22

формула (2) IIpирoeт гид:

йР = 0,999011 = йРц л- 0,9ÍЭ8(o4011 • ((sP1.г л л 0,998335 • ЙРр -л 0,998197 • -л л 0,Р98Т55 • йРгг -л 0,998108 • йР,,

Д Гц

Д Pi) Д P,,

,рп- P1(f) = 0,0004305, -D _ D(h) -nnm™

ДР)) =ДДРз1

Д P32 = 0.

Тогда оценки oepoятнooтeй попадания работников соотв2та2виющил poбooзx юрт w1, w2 в зону действия факторо= р-ока /j, ^ Р3 в случае 9Х возникновения, соглаянзР :)зc:((:]-l10lитм данным, будут

gя = 0]00^, -^030 0101= 0,25,

Чр= 0,1, ?31= 0,2, ?32= 0,005.

Вычислим КРррр e^)Po:в,н6^01 I9]иc]Poт заданной =с20слeгичeзooйoперации в компреРорг ном цехе за вг-гр- рaЯoзeр см5ны Т 1P.. = Piу.9

Тогда о00знат0нн0й (р), получаем

ДХ о 0,999)0 0 0 • 0,00043305 + + 0,998648 • 0,0002583 о 0,000688 .

Таким образом, при увеличении надежности запорной армаеуры з 2 разе у^000Н0 (юса снизится на 36 % от общего уровня риска.

Пример 2. В цехп зребуется онизюи о3щий уровень риска ззея паздехженной тзннoлоиичмcкой операций на 10 %, т.е° п уэовня Т = 0,001895 до уровня ДУ = 0,000183а.

По фо^м°е=и.9 18^ ПХЛ0Ч0еб

AP„ =

^1Рр = ЛР= =0

ЛР31 =

1-Р

ЛР° =

1- -Рп

1 -Р

1- "Р)2

1 -Р

1- "Р))

9 -Р

1- - Р 2 21

1 - Р

1-

11 -9 Р

1-Р,.

ЛР = 0,00001893, ЛР = 00)0001892, ЛР = 0,00001889 2, •ЛР = 0,00001891, ЛР =1 0,00001891, • Л Р = 0,00001891.

Рассмцтрим дви примера идпользования полуденных результато= для упрдвлееио производственными реелс^еЕнгш^зи: в иснлд=уемом компрессоре]юм цехе.

Примцр 1. В рассматри-аемом компрессорнод цехе необходимо определить рнижзние общего уровня риска (дроеень опасностд) еея =редложен-ной техноло гической операции, если надежность запорной арматуры увеличить в два раза (оценка возможности отказов 1 на 800 циклов открытия-зце крытия задвижкг).

Исходя из задаееыд значение, яодучим

Ц(Н) с 1 - т-80(лрдд' д 1 - т-од д д,дее1бг

Сравнение ДХи , зР12 0 0] , Р12 пхказьсвает, что дляэтого необходимо снизить вероятность воздействия фаотора 0>рзка / Н0 0008906 место ш1 на 2,1 % пли снизиоь вероятность воздействия f1 на рабочее мезто ш2 на 3,5 %.

Сраензние /^33б1, /ДХИ2 с Р21, Р22 показывает, что дли этого необходимо снизить вероятность воздействия Hнaктopa 0>иска /2 нарабочееместо ш1 на 8,2 % пли снизить вероятность воздействия /2 на рабочее место ш2 на 20,5 %.

знав нзние Д13]^1 сР31 показывает, что для этого необходимо снизить вероятность воздействияфак-торариска I на рабочее место ш1 на 15,8 %; а срав-нз]зие зр2 с Р32 показывает, что снижением вероятности воздействия фактора риска /3 на рабочее место ш2 добиться такого снижения общего уровня риска невозможно.

Предложенная модель расчета производственных рисков применялась авторами для количественной оценки производственного риска на рабочих местах других технологических процессов ворганизациях машиностроения [12].

Обсуждение экспериментов. Применение предложенного инженерного подхода расчета производственных рисков технологических процессов

0,000077

Рт Р 1 - я

8

с использованием математического моделирования позволяет:

1. Повысить мотивацию руководителей к организации и анализу статистики инцидентов в подразделениях для получения объективных экспертных оценок с целью повышения достоверности расчета факторов риска в подразделении.

2. Прогнозировать происшествия в подразделении на основе расчета производственных рисков.

3. Прогнозировать простой оборудования и временную нетрудоспособность работников подразделения по причинам факторов риска.

4. Оценивать влияние на технологические процессы изменения факторов риска на рабочих местах.

5. Управлять факторами риска для снижения и предотвращения общего уровня риска технологических процессов (операций) на рабочих местах, в подразделениях и предприятии в целом.

Заключение. Предложенный инженерный подход к оценке производственных рисков с использованием математической модели позволяет автоматизировать количественную оценку производственных рисков различных технологических операций. Такой подход дает не только однозначно математическую оценку, анализ и прогноз рисков, но и обеспечивает управление производственными рисками на объектах машиностроительного комплекса.

Библиографический список

1. Terje A. Risk assessment and risk management: Review of recent advances on their foundation // European Journal of Operational Research. 2016. Vol. 253, Issue 1. P. 1-13. DOI: 10.1016/j.ejor.2015.12.023.

2. Росстат. Федеральная служба государственной статистики. URL: https://gks.ru/working_conditions (дата обращения: 17.07.2019).

3. MANAGEMENT. URL: http://iso-management.com/iso-45001-2018/ (дата обращения: 17.07.2019).

4. Karkoszka T. Operational monitoring in the technological process in the aspect of occupational risk // Procedia Manufacturing. 2017. Vol. 13. P. 1463-1469. DOI: 10.1016/j. promfg.2017.09.192.

5. Hussain M. A., Ahmed A., Rubiee S., Masud A. K. M. Safety Interventions Evaluation in an Oil and Gas Company // Procedia Engineering. 2017. Vol. 194. P. 315-322. DOI: 10.1016/j. proeng.2017.08.151.

6. Shuen A., Feiler P. F., Teece D. J. Dynamic capabilities in the upstream oil and gas sector: Managing next generation competition // Energy Strategy Reviews. 2014. Vol. 3. P. 5-13. DOI: 10.1016/j.esr.2014.05.002.

7. Tegeltija M., Oehmen J., Kozin I. Risk Management challenges in large-scale energy PSS // Procedia CIRP. 2017. Vol. 64. P. 169-174. DOI: 10.1016/j.procir.2017.03.023.

8. Файнбург Г. З. Безопасность и управление рисками трудовой деятельности: принципы и методы их реализации // Вестник Пермского национального исследовательского поли-

технического университета. Безопасность и управление рисками. 2014. № 1. С. 174-186.

9. Domingues M. S. Q., Baptista A. L. F., Diogo M. T. Engineering complex systems applied to risk management in the mining industry // International Journal of Mining Science and Technology. 2017. Vol. 27, Issue 4. P. 611-616. DOI: 10.1016/j. ijmst.2017.05.007.

10. Kudryavtsev S. S., Yemelin P. V., Yemelina N. K. The Development of a Risk Management System in the Field of Industrial Safety in the Republic of Kazakhstan // Safety and Health at Work. 2017. Vol. 9, Issue 1. P. 30-41. DOI: 10.1016/j. shaw.2017.06.003.

11. Горяга А. В., Сердюк В. С., Добренко А. М. [и др.]. Математические модели производственных рисков и систем защиты: моногр. Омск: Изд-во ОмГТУ, 2014. 102 с. ISBN 9785-8149-1903-8.

12. Serdyuk V. S., Dobrenko A. M., Tsorina O. A. [et al.]. Mathematical models for estimating production risks // IOP Conf. Series: Journal of Physics. 2018. Vol. 1050. P. 012077-1-012077-5. DOI: 10.1088/1742-6596/1050/1/012077.

СЕРдюк Виталий Степанович, доктор технических наук, профессор (Россия), профессор кафедры «Промышленная экология и безопасность». SPIN-код: 9729-9391 AuthorlD (РИНЦ): 175179 AuthorlD (SCOPUS): 57203345215 Адрес для переписки: ibgd.omsk@yandex.ru дОБРЕнкО Александр Максимович, кандидат технических наук, доцент (Россия), доцент кафедры «Промышленная экология и безопасность». SPIN-код: 1929-0820 AuthorlD (РИНЦ): 739377 AuthorID (SCOPUS): 57203338423 Адрес для переписки: bgdomgtu@mail.ru ЦОРинА Ольга Александровна, доцент кафедры «Промышленная экология и безопасность». SPIN-код 5418-4924 AuthorlD (РИНЦ): 736396 ORCID: 0000-0002-4302-7444 AuthorID (SCOPUS): 57203343595 Адрес для переписки: olika-ts@yandex.ru БАкикО Елена Владимировна, доцент кафедры «Промышленная экология и безопасность». SPIN-код: 2103-4976 AuthorID (РИНЦ): 893612 ORCID: 0000-002-7673-4428 AuthorID (SCOPUS): 57203343551 Адрес для переписки: Bakiko@mail.ru

для цитирования

Сердюк В. С., Добренко А. М., Цорина О. А., Бакико Е. В. Управление производственными рисками на объектах машиностроительного комплекса // Омский научный вестник. 2019. № 5 (167). С. 5-9. DOI: 10.25206/1813-8225-2019-167-5-9.

Статья поступила в редакцию 17.09.2019 г. © В. С. Сердюк, А. М. добренко, О. А. Цорина, е. В. Бакико