企業(yè)安全碼在安全生產(chǎn)中應用

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摘要：近年來，隨著經(jīng)濟體量的增大，生產(chǎn)規(guī)模的擴張，國內(nèi)各行業(yè)安全事故頻發(fā)，安全生產(chǎn)不能只依靠傳統(tǒng)的方式進行監(jiān)管。本文結(jié)合二維碼的主要特點，論述了“企業(yè)安全碼”在安全生產(chǎn)監(jiān)管工作中的應用以及對應的評價模型，為安全生產(chǎn)監(jiān)管的改革、創(chuàng)新、發(fā)展提供了新的思路，推動安全生產(chǎn)監(jiān)管再上一個新臺階。安全生產(chǎn)監(jiān)管工作專業(yè)性較強，信息化是創(chuàng)新安全監(jiān)管方式、提升安全監(jiān)管效能的技術(shù)保障，是安全生產(chǎn)現(xiàn)代化管理的必然趨勢。在全球互聯(lián)網(wǎng)大發(fā)展的背景之下，將二維碼引入安全生產(chǎn)監(jiān)管當中，依靠科學完備的評價模型，形成“企業(yè)安全碼”，為安全生產(chǎn)監(jiān)管和決策提供及時、全面的數(shù)據(jù)分析，提升安全生產(chǎn)監(jiān)管效率。以下結(jié)合山東省日照市安全生產(chǎn)智能監(jiān)管信息化平臺建設(shè)成果闡述企業(yè)安全碼的特點及評價模型。

一、科學構(gòu)建企業(yè)安全碼評價模型

目前，大部分安全生產(chǎn)評價是通過研判企業(yè)風險點、隱患點以及日常對風險隱患的排查情況三個數(shù)據(jù)項，按照一套數(shù)據(jù)算法模型形成的“紅、橙、黃、藍”四色安全碼。該算法模型雖能一定程度反應企業(yè)安全生產(chǎn)現(xiàn)狀，但隨著系統(tǒng)持續(xù)推進運行和企業(yè)安全生產(chǎn)監(jiān)管內(nèi)容的不斷細化，逐漸凸顯出數(shù)據(jù)來源單一，無法充分描繪企業(yè)的完整情況，具有一定的片面性、評分滯后性。科學的“企業(yè)安全碼演算模型”需從多維度描繪一個企業(yè)的安全生產(chǎn)現(xiàn)狀，模型測算因子除包括風險隱患和點檢情況外，還包含：應急預案、值班值守情況、安全培訓、執(zhí)法檢查、專項檢查、特殊作業(yè)、外包作業(yè)、人員證照、第三方監(jiān)察數(shù)據(jù)等多個因子，模型可結(jié)合企業(yè)行業(yè)特點、動態(tài)調(diào)整測算閾值比例。

二、多角度完善安全生產(chǎn)指標體系

驗證指標-事故指標。事故指標指一定時間段內(nèi)企業(yè)是否發(fā)生或事故，本文中時間段選取的時間長度為1年。訓練指標。企業(yè)安全生產(chǎn)碼進行模型演算的前提是確立風險預警的指標因子，結(jié)合國內(nèi)外相關(guān)風險評估與指標體系建議標準以及我國安全生產(chǎn)相關(guān)政策法規(guī)和生產(chǎn)實際，根據(jù)歷年企業(yè)安全生產(chǎn)檢查情況結(jié)合具體指標數(shù)據(jù)進行梳理，確立了涵蓋企業(yè)安全生產(chǎn)各方面的評價指標因子。風險辨識：根據(jù)企業(yè)安全生產(chǎn)風險的形態(tài)，將風險點劃分為靜態(tài)風險即設(shè)備設(shè)施類、動態(tài)風險即作業(yè)活動類和混合類三個類型。管控措施：根據(jù)《危險化學品雙重預防機制建設(shè)指導手冊》針對風險事件，企業(yè)應從工程技術(shù)、維護保養(yǎng)、人員操作、應急措施等方面識別評估現(xiàn)有管控措施的有效性，將以上四個作為分類評價指標。隱患排查：生產(chǎn)經(jīng)營單位應當定期組織安全生產(chǎn)管理人員、工程技術(shù)人員和其他相關(guān)人員排查本單位的事故隱患。隱患根據(jù)危害及整改難易程度實行分類認定，一般分為一般隱患和重大隱患。針對查出的隱患確定整改方案，并根據(jù)隱患的整改狀態(tài)動態(tài)監(jiān)測隱患整改率。應急預案：應急預案的編制和修訂成為各級政府和企事業(yè)單位應急工作的重點任務，應急預案的完備性與否將直接影響應急預案發(fā)揮作用產(chǎn)生的效果。應急預案的評價因子分為預案報備、演練計劃和演練實施。值班值守：通過AI自動在離崗算法模型，利用企業(yè)值班室視頻監(jiān)控探頭實時影像數(shù)據(jù)，根據(jù)企業(yè)值班值守制度，自動化判別在離崗情況，相關(guān)評價因子為排班方案上報和脫崗情況。安全培訓：生產(chǎn)經(jīng)營單位從業(yè)人員應當接受安全培訓，熟悉有關(guān)安全生產(chǎn)規(guī)章制度和安全操作規(guī)程，具備必要的安全生產(chǎn)知識，掌握本崗位的安全操作技能，增強預防事故、控制職業(yè)危害和應急處理的能力。相關(guān)評價因子為培訓參與度、培訓考試完成度、培訓考試及格率。執(zhí)法檢查：針對具體的執(zhí)法行動，編制具體的執(zhí)法檢查方案、進行現(xiàn)場檢查，對檢查事項中發(fā)現(xiàn)的問題，開具執(zhí)法意見，督導其進行現(xiàn)場處置或查處整改，然后進行整改復查，形成業(yè)務閉環(huán)。相關(guān)評價因子為發(fā)現(xiàn)隱患數(shù)、行政處罰次數(shù)和隱患整改率。危險作業(yè)：針對安全生產(chǎn)企業(yè)的特殊作業(yè)進行信息化全流程管理，同時滿足危化類企業(yè)危險作業(yè)審批制和工貿(mào)類企業(yè)特殊作業(yè)報備制兩種監(jiān)管方式，基于系統(tǒng)實現(xiàn)企業(yè)安全措施確認。相關(guān)評價因子為上報審批、持證上崗和作業(yè)過程上傳。企業(yè)基本信息：企業(yè)信息完備度也是安全生產(chǎn)評價的評價指標之一，主要包括：安全生產(chǎn)管理架構(gòu)、基本信息完備度和視頻接入情況。所有評價指標及層次見表1。通過邀請專家對上述指標分別進行人工打標，提取上述指標的關(guān)鍵詞。

三、精準量化安全生產(chǎn)評價指標

通過移動APP、小程序、網(wǎng)頁端、公眾號等多途徑采集信息，結(jié)合企業(yè)歷年來對生產(chǎn)現(xiàn)狀進行檢查形成的成果記錄文件，同時獲取全市56個職能部門開展的以隱患排查治理為重點的安全生產(chǎn)大排查大整治活動成果數(shù)據(jù)。由于2010年以前數(shù)據(jù)來源不完整，存在嚴重的數(shù)據(jù)缺失情況，所以以2010年為基準，整理2010年以后的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)清洗、過濾、消噪，基于企業(yè)基本信息庫、風險信息庫、隱患信息庫、預案信息庫、監(jiān)控信息庫、特殊作業(yè)信息庫、安全培訓信息庫，應用詞頻-逆向文件頻率算法將成果數(shù)據(jù)庫文本與各評價指標進行關(guān)聯(lián)挖掘匹配，實現(xiàn)基于成果數(shù)據(jù)庫文本的客觀指標賦值。并建立它們與企業(yè)安全信息的關(guān)聯(lián)，構(gòu)建特征值與特征向量。通過使用主成分分析法，對數(shù)據(jù)進行降為，取權(quán)重占比達到98%的特征作為主要因素，使用熵權(quán)法對評價指標要素進行分級，可求得各級指標的權(quán)重，獲得相關(guān)系數(shù)矩陣，以2010年至2018年的數(shù)據(jù)構(gòu)建訓練集，構(gòu)建特征模型。對所有企業(yè)安全生產(chǎn)狀況進行模型演算，獲取企業(yè)評分，依照評分標準生成相應企業(yè)安全碼，如圖1所示：將2019年至2021年的數(shù)據(jù)構(gòu)建驗證集，代入特征模型，將得出的企業(yè)事故發(fā)生情況與實際對比基本相符，模型準確性得到了有效的驗證。日照市應急管理局將企業(yè)安全碼應用到“日照市安全生產(chǎn)智能監(jiān)管信息化平臺”項目建設(shè)中，全市所有企業(yè)都已納入平臺管理，將地理信息與安全生產(chǎn)監(jiān)管結(jié)合，大幅提升了安全生產(chǎn)的可視化、動態(tài)化、精準化管理水平，較大程度的遏制安全生產(chǎn)事故發(fā)生率，安全生產(chǎn)事故數(shù)量與死亡人數(shù)逐年下降。企業(yè)安全碼在安全生產(chǎn)智能監(jiān)管工作中的應用，實現(xiàn)了信息化技術(shù)與安全生產(chǎn)監(jiān)管的深度融合，提高了安全生產(chǎn)管理工作的科學性和高效性，并具有較強的先進性和推廣性。隨著評價模型的逐步成熟，應用范圍會更加廣泛，對安全生產(chǎn)管理工作將會起到更加有益的作用。

作者:田文波 李彬 呂紅梅 袁寧 單位:山東省第八地質(zhì)礦產(chǎn)勘查院 日照市應急管理局