Применение методов математического моделирования к базе данных производственного травматизма на примере ООО ПК НЭВЗ

Актуальность темы
Актуальность травматизма не вызывает сомнения. Проблемы безопасности и охраны труда и создание соответствующих условий труда для работников имеют первостепенное значение для всех государств . Поэтому мы попытались сделать прогноз травматизма с помощью математического моделирования на Новочеркасском электровозостроительном заводе «Нэвз».

Производственный травматизм - совокупность повреж­дений, встречающихся у людей в процессе исполнения ими профессиональных обязанностей.
Травматизм является одной из важнейших медико-соци­альных проблем современности для большинства стран мира. Ежегодно, от несчастных случаев и профессиональных заболеваний в мире погибают 2,2 миллиона человек. Жертвами несчастных случаев и профзаболеваний становятся более 430 миллионов трудящихся.
По данным Международной организации труда (МОТ) при ООН в мире каждые 3 минуты погибает один рабочий, каждую секунду четверо из рабочих получают травму.

Опасные вещества убивают ежегодно примерно 340 тыс. работающих.
По оценкам МОТ вследствие травматизма и заболеваемости в мире ежегодно теряется 4 % ВВП мировой экономики.
По данным Федеральной службы по труду и занятости (Роструд) в результате несчастных случаев в Российской Федерации в организациях всех видов экономической деятельности и на производстве в 2012 году погибло 2 999 человек, а в 2013 году - 2 757 работников.
Самыми опасными в отношении производственного травматизма со смертельным исходом являются газоснабжение (27,0% всех смертельных исходов), горнодобывающие производства (25,4%), добыча угля (25,1%).

С целью дальнейшего снижения производственного травма­тизма необходимо совершенствовать методы профилактики не­счастных случаев и разрабатывать новые, более эффективные пути решения этой проблемы.

Прогнозирование
Прогнозированию как одной из форм научного предвиде­ния в настоящее время уделяется большое внимание. Этот ме­тод широко применяется для научно-технического предсказа­ния перспектив развития фундаментальных исследований, воз­можной скорости, направлений и результатов практического использования достижений науки и техники, для предвидения освоения природных ресурсов, а также экономических и со­циальных последствий такого освоения, и много другого.

К основным методам прогнозирования относят:
Статистические методы;
Экспертные оценки;
Методы моделирования;
Интуитивные.

Методы моделирования

Экспертиза проводится групповым методом или посредством получения индивидуальных оценок (мнений) экспертов. Индивидуальный метод представляет собой анкетный опрос специалистов, проводимый в один тур путем одноразового заполнения анкет, и экспертный опрос, проводимый в несколько туров путем многократного заполнения анкет экспертами с целью последовательного уточнения оценок.

Интерполяция, в математике (от лат. interpolatio — изменение, переделка), в математике и статистике — отыскание промежуточных значений величины по некоторым известным ее значениям. Напр., отыскание значений функции f( x) в точках x, лежащих между точками xo по известным значениям yi = f( xi) (где i = 0,1,...n). Если x лежит вне интервала ( xo, xn), аналогичная процедура называется экстраполяцией.

Экстраполяция предполагает, что процесс изменения переменной представляет собой сочетание двух составляющих регулярной и случайной.
y(x) = f(a¯,x) + n(x)
а – коэффициенты в описании процесса;
х – переменная
f (a¯,х) - регулярная составляющая
n (х) - случайная составляющая
Экстраполяционные методы основаны на выделении лучшего описания тренда и на определении прогнозных значений путем его экстраполяции.
Экстраполяция может быть представлена в виде нескольких этапов:
предварительная обработка исходной информации
вычислительный этап – определение описания тренда
определение прогнозных значений
расчет точностных характеристик прогноз

Математический прогноз производственного травматизма для машиностроительного предприятия ООО «ПК «НЭВЗ».
Новочеркасский электровозостроительный завод – крупнейший российский производитель магистральных и промышленных электровозов.

ООО «ПК «НЭВЗ». Общая информация
НЭВЗ сегодня - крупнейшее предприятие в России по выпуску магистральных грузовых и пассажирских электровозов
С начала выпуска продукции в 1936 году заводом создано 65 типов подвижного состава, выпущено более 16 000 локомотивов. Максимальный годовой выпуск магистральных электровозов - 397 единиц (1986 г.).
Производственная структура предприятия включает в себя 11 видов основных технологических производств, необходимых для электровозостроения:
- металлургическое (стальное (в т.ч. крупногабаритное), цветное и чугунное литье);
- кузнечное;
- заготовительно-штамповочное;
- сварочно-кузовное;
- аппаратное;
- гальваническое;
- обмоточно-изоляционное;
- производство пластмасс;
- тележечное;
- производство тяговых электродвигателей;
- сборочное.

Данные об уровне ПТ по ООО «ПК НЭВЗ» в период с 1946 по 2013 г.

С учетом этого была предпринята попытка, дать математический прогноз производственного травматизма для машиностроительного предприятия ООО «ПК «НЭВЗ» методом экстраполяции с помощью Mathcad.
Mathcad — система компьютерной алгебры из класса систем автоматизированного проектирования, ориентированная на подготовку интерактивных документов с вычислениями и визуальным сопровождением, отличается легкостью использования и применения для коллективной работы.
Разработка прогноза начата с анализа производственного травматизма за период с 1946 по 12013 годы. Выкопировка мате­риалов проведена из первичных документов, в качестве кото­рых попользовали акты о несчастных случаях, материалы отдела охраны труда и окружающей среды.

Набираем данные о травматизме в exsel,затем делаем импорт данных в Mathcad
(Отладка)
1)Создаем индексные переменные i:=0..63- количество строк, j:=0..3 – годы которые мы прогнозируем.
2) затем присваиваем X- годы, Y- количество случаев травматизма. Из матрицы S выбираем данные. XA-прогнозируемые годы, YА-набор данных для отладки метода прогноза.

р= predict это вызов функции предсказания поведения вектора данных(экстраполяция)
Predict(v ,m, n) Возвращает n предсказанных значений ,основанных на m последовательных значениях вектора данных v .
p_med –среднее арифметическое значение прогнозируемых значений,
YA_med это среднее арифметическое проверочных значений.

Определяем погрешность метода. Она определяется отношением дисперсией вектора предсказанных значений к дисперсии проверочных значений .
Таким образом, мы получаем коэффициент R2, который должен уложиться в 10% доверительный интервал.
p_med –среднее арифметическое значение прогнозируемых значений, YA_med это среднее арифметическое проверочных значений.

(Прогноз)

Мы рассчитали доверительный интервал на основании последних 5-15 лет и сделали вывод что 9 лет является самым оптимальным вариантом, так как имеет самый маленький доверительный интервал , таким образом отладка позволила проверить соблюдение 10% доверительного интервала, а так же позволила составить прогноз на ближайшие годы.

Список Литературы
1.Гражданкин А.И., Лисанов М.В., Печеркин А.С. Использование вероятностных оценок при анализе безопасности опасных производственных объектов // Безопасность труда в промышленности. 2001. № 5, С.33-36.
2.Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Высшая школа. 1998. 576с.: ил.
3.Гражданкин А.И., Дегтярев Д.В., Лисанов М.В. Риск аварии и оценка нежелательных последствий // Безопасность жизнедеятельности. 2002. № 2, С.7-11.
4.Власов А.Ф. Итоги и пути дальнейшего снижения показателей производственного травматизма // Технический прогресс и охрана труда: Сб. науч. работ ин-тов охраны труда ВЦСПС.- М., 1975.- С.177 - 183.
5.Горбалетов Ю.В., Денисов А.А. Анализ факторов производственного травматизма на федеральном и региональном уровнях // Охрана труда. Практикум. 2004. № 2, С.3-7.
6.Иоффе В.М., Лобова М.А. О применении метода нечетких множеств в исследованиях по охране труда // Проблемы охраны труда и их решение: Сб. науч. работ ин-тов охраны труда ВЦСПС.- М., 1983.- С.72 - 75.
7.Кузьмин А.П., Семенов В.И., Шестаков Ю.Г. Применение метода ранговой корреляции для оценки причин производственного травматизма // Вестник машиностроения. - 1974.- № 8.- С.78 -81.
8.Попадейкин В.В. К вопросу моделирования при расследовании несчастных случаев // Охрана труда в промышленности: Сб. науч. работ 15. Юсупов Р.Х., Горшков Ю.Г., Зайнишев А.В. Прогнозирование состояния производственного травматизма и производственно-обусловленной заболеваемости рабочих коллективов на основе теории информационных цепей. // Вестник Южно-Уральского Государственного университета. Серия: Энергетика. Выпуск 20 (92), - Челябинск, 2007 г.
16. Муллер Н.В. Прогнозирование риска производственного травматизма методом Вейвлет и фрактального анализа // Вестник САмГУ. Естественно-научная серия. № 2 (68). Самара, 2009.