Информационные технологии в анализе и прогнозировании производственного травматизма

ЭКОНОМИКА ТРУДА

Том 6 • Номер 2 • Апрель-июнь 2019 ISSN 2410-1613 Russian Journal of Labor Economics

>

Креативная экономика

издательство

информационные технологии в анализе и прогнозировании

производственного травматизма

Графкина М.В.1, Свиридова Е.Ю.1, Королев В.И.1

1 Московский политехнический университет, Москва, Россия АННОТАЦИЯ:

Информационные технологии являются эффективным инструментарием для моделирования и анализа процессов, отражающих тенденции изменений тех или иных показателей экономической деятельности. В сохранении экономически активного трудоспособного населения большая роль отводится организации и управлению охраной труда, где особое место занимает профилактика производственного травматизма. Особо следует выделять несчастные случаи на производстве со смертельным исходом и несчастные случаи с тяжелыми последствиями, так как они наносят невосполнимый урон трудовым ресурсам. Использование современных информационных технологий как инструмента для обработки статистических данных по видам несчастных случаев на производстве с тяжелыми последствиями позволило провести более глубокий анализ и спрогнозировать тенденции в изменении показателей травматизма. В результате выявлены наиболее значимые виды негативного воздействия производственной среды для определения приоритетных направлений деятельности в области охраны труда по профилактике производственного травматизма.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: информационные технологии, производственный травматизм, охрана труда, анализ причин травматизма, система управления охраной труда.

Information technologies in the analysis and forecasting of industrial injuries

Grafkina M.V.1, Sviridova E.Yu.1, Korolev V.I.1

вать процессы, отражающие тенденции изменений тех или иных показателей экономической деятельности, которая невозможна без экономически активного населения (трудовых ресурсов). В сохранении трудовых ресурсов большая роль отводится организации и управлению охраной труда, где особое место занимает профилактика производственного травматизма. Отдельно следует выделять несчастные случаи на производстве со смертельным исходом и несчастные случаи с тяжелыми последствиями, так как они наносят невосполнимый урон трудовым ресурсам.

1 Moscow Polytechnic University, Russia

Введение

овременные информационные технологии позволяют моделиро

Использование возможностей программной среды Excel и математических моделей тренда для обработки статистических данных Федеральной службы по труду и занятости РФ (Ротсруд) по видам несчастных случаев на производстве с тяжелыми последствиями для анализа и прогнозирования тенденций в изменении показателей травматизма, позволяет выявить наиболее значимые виды (факторы) негативного воздействия, определить приоритетные направления деятельности по совершенствованию системы управления охраной труда и сосредоточить усилия на преодолении этих проблем. Это позволит также сформулировать предложения по совершенствованию сложившейся системы сбора информации и обработки данных о производственном травматизме, которые в настоящее время не полностью удовлетворяют требованиям по повышению эффективности контрольно-надзорной деятельности и сокращению производственного травматизма.

Несмотря на то, что показатели производственного травматизма имеют общую тенденцию к снижению, они являются значимыми и характеризуют как невосполнимые потери трудовых ресурсов (смертельные случаи; несчастные случаи с тяжелыми последствиями, которые зачастую приводят пострадавших к инвалидности), так и потерю трудоспособности экономически активного населения на определенный период времени. В связи с этим проблема использования современных информационных технологий в системе для сбора и обработки информации по производственному травматизму крайне актуальна.

ABSTRACT:_

Information technologies are an effective tool for modeling and analysis of processes that reflect trends in certain indicators of economic activity. In the preservation of the economically active working population, a large role is given to the organization and management of labor protection, where a special place is occupied by the prevention of industrial injuries. Special attention should be paid to fatal accidents at work and accidents with serious consequences, as they cause irreparable damage to the workforce. The use of modern information technologies as a tool for processing statistical data on types of accidents at work with severe consequences allowed to conduct a more in-depth analysis and predict trends in injury rates. As a result, the most significant types of negative impact of the working environment were identified to determine the priority activities in the field of labor protection for the prevention of industrial injuries.

KEYWORDS: information technologies, industrial injuries, labor safety, analysis of the causes of injuries, the system of occupational safety management

JEL Classification: J81, J83, J 89 Received: 19.06.2019 / Published: 30.06.2019

© Author

CITATION:_

Grafkina M.V., Sviridova E.Yu., Korolev V.I. (2019) Informatsionnye tekhnologii v analize i prognoziro-vanii proizvodstvennogo travmatizma [Information technologies in the analysis and forecasting of industrial injuries ]. Ekonomika truda. 6. (2). - 913-922. doi: 10.18334/et. 6.2.40793

Исследованию подвергалисьданные Ротсруда, характеризующие показатели несчастных случаев на производстве с тяжелыми последствиями. Например, по данным Роструда, за 2018 год в Российской Федерации произошло 5 394 несчастных: случая с тяжелыми последствиями, в результате которых в организациях всех видов экономической деяоельн ости поиибли 1470 работников [1 ].

Высокий уровень производственного травматизма со смертельным исходом наблюдается в организациях таких видов экономической деятельности, как строительство, обрабатывающие производства, сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство, транспортировка и хранение, добыча полезных ископаемых (рис. 1) [2].

25% 20% 15% 10%

5%

0%

2018 год

Строительство  Обрабатывающие производства

Сельское, лесное хозяйство. охота.  Транспортировка и хранение рыболовство н рыбоводепш

Добыча полезных ископаемых

Рисунок 1. Соотношение количества погибших на производстве в организациях различных видов экономической деятельности к общему количеству погибших Источник: доклады об осуществлении и эффективности федерального государственного надзора за соблюдением трудового законодательства и иных нормативных правовых актов, содержащих

нормытрудового права

ОБ АВТОРАХ:_

Графкина Марина Владимировна, доктор технических наук, профессор, заведующая кафедрой экологической безопасности технических систем

Свиридова Евгения Юрьевна, кандидат технических наук, доцент кафедры экологической безопасности технических систем

Королев Владислав Игоревич, студент магистратуры по направлению подготовки «Техносферная безопасность»

ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_

Графкина М.В., Свиридова Е.Ю., Королев В.И. Информационные технологии в зировании производственного травматизма // Экономика труда. - 2019. - Том 6 doi: 10.1830/:.6.2.аОС93

анализе и прогно-. - № 2. - С. 913-922.

Одним из основных методов снижения уровня производственного травматизма является совершенствование системы управления охраной труда, в том числе и за счет осуществление планомерных мероприятий по федеральному государственному надзору за состоянием условий и охраны труда в организациях и обеспечение максимального охвата проверяемых предприятий. Использование математических моделей трендов показателей производственного травматизма позволит повысить эффективность этих мероприятий, так как выявляет те направления деятельности, где необходимы дополнительные усилия как на государственном уровне, так и в отдельных организациях по совершенствованию системы управления охраной труда, разработки дополнительных мероприятий по обеспечению безопасности производственных процессов, методов контроля и надзора за охраной труда и ведением работ, обучения работников методам безопасного выполнения технологических операций и др.

В исследованиях были использованы статистические данные по видам несчастных случаев на производстве с тяжелыми последствиями Роструда за 2011-2018-ый годы, которые представляются в официальных ежегодных отчетах и докладах.

Анализ этих данных показывает, что количество несчастных случаев, связанных с падением пострадавших с высоты (по доле среди общих показателей травматизма), на протяжении 6 лет занимает среди прочих несчастных случаев первое место. Следует также отметить, что в 2018-ом году доля данного вида травматизма была максимальной по сравнению с предыдущими годами.

Данные за период 2011-2018-ого гг. были внесены в программную среду Excel, где для сглаживания временных рядов используются встроенные функции: «Скользящее среднее» и «Экспоненциальное сглаживание», входящие в «Пакет анализа». Современные информационные технологии и программные продукты позволяют описать тренд при помощи некоторой математической модели тренда, как функции времени, в функциональной форме и параметрах которой концентрировалась бы вся существенная информация о тенденции развития временного ряда. Простейшими математическими моделями тренда, широко используемыми при анализе временных рядов, в том числе и в программной среде Excel, являются следующие модели [3-5] (Yanchiy, Degtyarev, 2017; Maystruk, Borkin, 2014; Grafkina, Klindukh, Sviridova, 2018):

• линейная модель x(t) = b0 + bxt описывает тренд, скорость изменения которого постоянна и равна bj. При ь > 0 тренд равномерно возрастает, а при b < 0 - равномерно убывает;

• логарифмическая модельx(t) = b0 + bjlnt, которая описывает тренд с

постепенным уменьшением скорости роста; 9 m

x(f) = bn + b,t + b7t +... + bmt m

• полиноминальная модель v J n 1 2 m , где m - степень полинома (в Excel m — 6). Частным случаем этой модели является

x(t) = b0 + b,t + b2t2 полином второй степени v ' 0 1 2 , который описывает тренд

2b rr b > 0

с постоянным ускорением измене^и^^-равным 2. При 2 скорость изменения тренда возрастает, при 2 - убывает. Полином третьей сте-

пени x(t) = b0 + bjt + b2t2 + b3t3 описывает тренд с переменным ускорением изменения. Коэффициент b3 характеризует вид изменения. При b3 > 0 ускорение возрастает, при b3 < 0 - уменьшается;

• степенная модель Xx(t) = b0tbl характеризует монотонное возрастание и убывание величины, ее применение невозможно, если данные имеют отрицательные и нулевые значения;

• экспоненциальная модель X(t) = b tbl = b exp(b t) описывает тренд, у которого скорость и ускорение изменения пропорциональны величине самого тренда.

На основе использования современных информационных технологий и программной среды Excel обработана статистика по видам несчастных случаев на производстве с тяжелыми последствиями за период 2011-2018-го гг. и сделаны прогнозы в изменении доли видов несчастных случаев в общей картине производственного травматизма в перспективе до 2022-го года.

Результаты, полученные при проведении исследований, представлены на рисунках 2-5. Анализировались данные по доле в общем количестве несчастных случаев с тяжелыми последствиями того или иного вида травматизма, связанного с:

• падением пострадавших с высоты;

• воздействием движущихся, разлетающихся, вращающихся, предметов, деталей машин и т. д.;

• транспортными происшествиями;

• падением, обрушением, обвалом предметов, материалов и пр.

Полученные результаты показывают снижение в перспективе доли в общем числе

травматизма с тяжелыми последствиями несчастных случаев, связанных с падением пострадавших с высоты. Такая тенденция может быть объяснена прежде всего:

• введением новых Правил по охране труда при работе на высоте, утвержденных приказом Министерства труда и социальной защиты РФ от 28 марта 2014 г. № 155н, и эффективностью их применения;

• осуществлением контроля и надзора за выполнением требований безопасности к проведению этого вида работ;

• повышением качества обучения, инструктирования и подготовки работников к проведению работ на высоте и др.

Как мы видим из прогноза, процент несчастных случаев, связанных с воздействием движущихся, разлетающихся, вращающихся, предметов, деталей машин и т. д., в общих показателях травматизма с тяжелыми последствиями также снижается, и к 2022 году может составить 23,73%. Объяснить эту тенденцию, на наш взгляд можно, прежде всего, тем, что Решением Комиссии Таможенного союза от 18 октября 2011 года № 823 утвержден Технический регламент Таможенного союза ТР ТС 010/2011 «О безопасности машин и оборудования». Технический регламент устанавливает минимально необходимые требования безопасности машин и (или) оборудования при разработке (проектировании), изготовлении, монтаже, наладке, эксплуатации,

40% 35°/о 30% 25% 20°/ 15°/ 10% 5% 0%

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023

Период

•Падение пострадавшего с высоты ""в-Прогноз

31 о : 32% 34%

/о 30,60% 27,20% 29,70% 29,( 38%

32 % 24% * * • 29,71% 29, » * 69%

27,20%

Рисунок 2. Статистика и арогноз до 2022 года по несчастным случаям, связанным с падением

пострадавших с высоты Источрик: составлеао авторами

26,5% 26,0% 25,5% 25,0% 24,5% 24,0% 25%% 24,0% 25%%о 24,0%

26,0%

24,5% 24,5% 10 : - _ / \

23,9% 23,80% 23,73%

23,9% 23, 0%23,83% 23,76%

2X0%

Рисунок 3. Статистика и прогноз до 2022 года по несчастным случаям, связанным с воздействием движущихся, разлетающихся, вращающихся, предметов, деталей машин и т.д. Источник: составлено авторами

хранении, транспортировании, реализации иутилизации в целях защиты жизни или здоровья человека, охраны окружающей среды и др., а производственные машины и оборудование, прошедшие процедуры подтверждения соответствия, установленные Техническим регламентом, действительно обеспечивают безопасность, защиту жизни и здоровья работников.

Анализ прогнозных данных по несчастным случаям, связанным с транспортными происшествиями, показывает, что доля несчастных случаев, должна заметно умень-

20,0% 15,0% 10,0% 5,0% 0,0%

Рисунок 4. Статистика и прогноз до 2022 года по несчастным случаям, связанным с транспортными происшествиями Источник: составлено авторами

5О7%10=0%13°8О/о 14, 0% 0%

» з 'Ч\9,2% 9,2% Ю, ОУО12 - 00,ЗР/о к-&__ / 51%

10,70% 9,91%

13,0%

12,4%

,0% 11,7% 12,0%

11,7%

13,5% 13,0% 12,5% 12,0% 11,5% 11,0%

10,5% -11,0%

2010 2011 2012 2013 2014 2015 201Н 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023

12,42%

"Падение, обрушение, обвалы предметов, материалов % пр.

Прогноз

Рисунок 5. Статистика и прогноз до 2022 года по несчастным случаям, связанным с падением, обрушением, обвалом предметов, материалов и пр.

Источник: составлено авторами

шиться и к 2022 году будет составлять 9,51%. Эту тенденцию, на наш взгляд, можно объяснить также принятием Технического регламента Таможенного союза ТР ТС 018/2011 «О безопасности колесных транспортных средств», что повысило качество и безопасность транспортных средств, совершенствованием Правил организации дорожного движения и т. д. [6] (Grafkina, Safrina, 2017).

Представленные результаты прогноза по несчастным случаям, связанным с падением, обрушением, обвалом предметов, материалов и пр., показывают, что доля таких несчастных случаев в последующие годы может возрастать и к 2022 году достигнуть 12,80%. Причинами этих несчастных случаев могут быть нарушения в проведении работ по складированию предметов и материалов, в исполнении технологических регламентов, в недостаточном обучении и подготовке работников к проведению работ, отсутствии или ненадлежащем контроле за проведением работ и др.

Выявленная тенденция требует более тщательного определения причин производственного травматизма, связанного с падением, обрушением, обвалом предметов, материалов и т. д., а также совершенствования нормативной правовой базы по требо-

ваниям безопасности к проведению работ, при которых могут иметь место подобные несчастные случаи, и контрольно-надзорных мероприятий за проведением этих работ.

Практическая значимость проведенных исследований состоит в том, что использование математических моделей тренда позволило выявить в распределении видов несчастных случаев на производстве с тяжелыми последствиями те несчастные случаи, доля которых в общих показателях травматизма имеет тенденцию к повышению, а соответственно, требует при управлении охраной труда дополнительного внимания и ресурсов для снижения (исключения) подобного травматизма.

Заключение

1. Применение современных информационных технологий позволяет моделировать процессы, отражающие тенденции изменений в показателях производственного травматизма, и прежде всего несчастных случаев с тяжелыми последствиями, так как они наносят невосполнимый урон трудовым ресурсам.

2. Обработка статистических данных Роструда с помощью современных информационных технологий с использованием для моделирования математических моделей трендов позволяет провести более глубокий анализ и спрогнозировать тенденции в изменении показателей травматизма. В результате проведенных исследований выявлены виды производственного травматизма - несчастные случаи, связанные с возможным падением, обрушением, обвалом предметов, материалов и пр., которые имеют тенденцию к повышению доли в общих показателях за определенный период и требуют большего внимания при выявлении причин возникновения, совершенствования контроля и надзора за проведением работ, обучения безопасным приемам выполнения работ и модернизации рабочих мест с устранением действующих опасных и вредных производственных факторов.

3. Определены наиболее значимые виды (факторы) негативного воздействия производственной среды, которые должны учитываться в приоритетных направлениях деятельности по совершенствованию и повышению эффективности системы управления охраной труда, в том числе и по профилактике производственного травматизма как на государственном уровне, так и в отдельных организациях.

ИСТОЧНИКИ:

1. Отчет о деятельности Федеральной службы по труду и занятости за 2018 год.

[Электронный ресурс]. URL: https://www.rostrud.ru/upload/Doc/report%202018.pdf.

2. Доклады об осуществлении и эффективности федерального государственного над-

зора за соблюдением трудового законодательства и иных нормативных правовых актов, содержащих нормы трудового права. [Электронный ресурс]. URL: https:// www.rostrud.ru/press_center/doklady/doklady-ob-osushchestvlenii-i-effektivnosti-federalnogo-gosudarstvennogo-nadzora-za-soblyudeniem-tru/.

3. Янчий С.В., Дегтярев Н.Д. Анализ причин производственного травматизма в орга-

низации на основе применения статистического метода // Молодой ученый, 2017. - № 4.

4. Майструк А.В., Боркин В.С. Системный анализ и моделирование потенциально

опасных технологических процессов // Безопасность в техносфере, 2014. - № 3.

5. Графкина М.В., Клиндух М.А., Свиридова Е.Ю. Моделирование существующей тен-

денции и прогнозирование изменений показателей производственного травматизма // Экономика труда, 2018. - № 1.

6. Графкина М.В., Сафрина Н.А. Анализ и профилактика производственных несчаст-

ных случаев, происшедших в результате дорожно-транспортных происшествий // Организация и безопасность дорожного движения: Материалы X Международной научно-практической конференции, посвященной 85-летию со дня рождения д. т. н., профессора Л. Г. Резника: в 2 томах. 2017.

references:

Grafkina M.V., Klindukh M.A., Sviridova E.Yu. (2018). Modelirovanie suschestvuyus-chey tendentsii iprognozirovanie izmeneniypokazateley proizvodstvennogo travma-tizma [Modeling the current trend and predicting changes in indicators of occupational accidents]. Russian Journal of Labor Economics. (1). (in Russian). Grafkina M.V., Safrina N.A. (2017). Analiz iprofilaktikaproizvodstvennyh neschastnyh sluchaev, proisshedshikh v rezultate dorozhno-transportnyh proisshestviy [Analysis and prevention of occupational accidents that occurred as a result of road accidents] In the book: Organization and traffic safety Materials X international scientific-practical conference dedicated to the 85th anniversary of the birth of doctor of technical sciences, Professor L. G. Reznik: in 2 volumes. (in Russian). Maystruk A.V., Borkin V.S. (2014). Sistemnyy analiz i modelirovanie potentsialno opasnyh tekhnologicheskikhprotsessov [System Analysis and Modeling of Potentially Hazardous Operating Procedures]. Bezopasnost v tekhnosfere. (3). (in Russian). Yanchiy S.V., Degtyarev N.D (2017). Analizprichin proizvodstvennogo travmatizma v organizatsii na osnove primeneniya statisticheskogo metoda [Analysis of the causes of accidents in organizations through the application of statistical method]. The young scientist. (4). (in Russian).