AFRIKAANSE OPSOMMING: Mynbou ongeluk statistieke dui aan dat die potensiaal vir besering of dood as gevolg van beroepsongelukke relatief hoog is. Die studie poog om by te dra tot die voortdurende verbetering van beroepsveiligheid in die mynbedryf deur middel van ’n model wat die risiko van beroepsongelukke voorspel. Die model vereis die tyd, tyd verstreke in die skof, temperatuur, humiditeit, reënval en produksie tydens die ongeluk as inset. Die benadering tot hierdie model maak gebruik van ’n Kunsmatige Neurale Netwerk (KNN) om patrone tussen die insette te erken en om die risiko van ’n voorval te beraam. As ’n voorloper tot die model ontwikkeling, is ’n omvattende literatuurstudie onderneem. Die doelwitte van die literatuur studie was om beroepsveiligheid beter te verstaan, verskeie voorspellings tegnieke te ondersoek en kennis van bydraende faktore wat lei tot voorvalle te ondersoek. Nog ’n doelwit sluit die kwantifisering in van geidentifiseerde bydraende faktore, asook die opsporing van die sensitiwiteit tussen hierdie faktore en hierdeur ’n fondasie vir die voorgestelde model te skep. Na afloop van die literatuurstudie is die model ontwikkel, opgelei en gevalideer. Die opleiding en validasie is deur middel van ’n gevallestudie in ’n platinummyn naby Rustenburg in Suid Afrika gedoen. Die data is verdeel in drie afdelings, d.i. ondergronds, ingenieurswese en ander. Die model is vir elke afdeling apart opgelei en gevalideer op ’n jaarlikse basis. Hierdie het gelei tot ’n betekenisvolle korrelasie tussen die voorspelde risiko en die werklike ongelukke met die meerderheid van die werklike ongevalle wat voorgekom het terwyl die risiko 80% oorskry het. In die ondergrondse afdeling is so baie voorvalle waarneem dat die risiko permanent hoog is. Die ander afdelings het wel resultate verskaf wat sinvol gebruik kan word in bestuursbesluite.