企業(yè)安全碼在安全生產(chǎn)中應(yīng)用

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摘要：近年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)體量的增大，生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)張，國(guó)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(jìn)行監(jiān)管。本文結(jié)合二維碼的主要特點(diǎn)，論述了“企業(yè)安全碼”在安全生產(chǎn)監(jiān)管工作中的應(yīng)用以及對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)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(dòng)安全生產(chǎn)監(jiān)管再上一個(gè)新臺(tái)階。安全生產(chǎn)監(jiān)管工作專業(yè)性較強(qiáng)，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(shì)。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(dāng)中，依靠科學(xué)完備的評(píng)價(jià)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(shí)、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(tái)建設(shè)成果闡述企業(yè)安全碼的特點(diǎn)及評(píng)價(jià)模型。

一、科學(xué)構(gòu)建企業(yè)安全碼評(píng)價(jià)模型

目前，大部分安全生產(chǎn)評(píng)價(jià)是通過(guò)研判企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、隱患點(diǎn)以及日常對(duì)風(fēng)險(xiǎn)隱患的排查情況三個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)，按照一套數(shù)據(jù)算法模型形成的“紅、橙、黃、藍(lán)”四色安全碼。該算法模型雖能一定程度反應(yīng)企業(yè)安全生產(chǎn)現(xiàn)狀，但隨著系統(tǒng)持續(xù)推進(jìn)運(yùn)行和企業(yè)安全生產(chǎn)監(jiān)管內(nèi)容的不斷細(xì)化，逐漸凸顯出數(shù)據(jù)來(lái)源單一，無(wú)法充分描繪企業(yè)的完整情況，具有一定的片面性、評(píng)分滯后性?？茖W(xué)的“企業(yè)安全碼演算模型”需從多維度描繪一個(gè)企業(yè)的安全生產(chǎn)現(xiàn)狀，模型測(cè)算因子除包括風(fēng)險(xiǎn)隱患和點(diǎn)檢情況外，還包含：應(yīng)急預(yù)案、值班值守情況、安全培訓(xùn)、執(zhí)法檢查、專項(xiàng)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(gè)因子，模型可結(jié)合企業(yè)行業(yè)特點(diǎn)、動(dòng)態(tài)調(diào)整測(cè)算閾值比例。

二、多角度完善安全生產(chǎn)指標(biāo)體系

驗(yàn)證指標(biāo)-事故指標(biāo)。事故指標(biāo)指一定時(shí)間段內(nèi)企業(yè)是否發(fā)生或事故，本文中時(shí)間段選取的時(shí)間長(zhǎng)度為1年。訓(xùn)練指標(biāo)。企業(yè)安全生產(chǎn)碼進(jìn)行模型演算的前提是確立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的指標(biāo)因子，結(jié)合國(guó)內(nèi)外相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與指標(biāo)體系建議標(biāo)準(zhǔn)以及我國(guó)安全生產(chǎn)相關(guān)政策法規(guī)和生產(chǎn)實(shí)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(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理，確立了涵蓋企業(yè)安全生產(chǎn)各方面的評(píng)價(jià)指標(biāo)因子。風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)：根據(jù)企業(yè)安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的形態(tài)，將風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)劃分為靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)即設(shè)備設(shè)施類、動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)即作業(yè)活動(dòng)類和混合類三個(gè)類型。管控措施：根據(jù)《危險(xiǎn)化學(xué)品雙重預(yù)防機(jī)制建設(shè)指導(dǎo)手冊(cè)》針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件，企業(yè)應(yīng)從工程技術(shù)、維護(hù)保養(yǎng)、人員操作、應(yīng)急措施等方面識(shí)別評(píng)估現(xiàn)有管控措施的有效性，將以上四個(gè)作為分類評(píng)價(jià)指標(biāo)。隱患排查：生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)單位應(yīng)當(dāng)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(shí)行分類認(rèn)定，一般分為一般隱患和重大隱患。針對(duì)查出的隱患確定整改方案，并根據(jù)隱患的整改狀態(tài)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)隱患整改率。應(yīng)急預(yù)案：應(yīng)急預(yù)案的編制和修訂成為各級(jí)政府和企事業(yè)單位應(yīng)急工作的重點(diǎn)任務(wù)，應(yīng)急預(yù)案的完備性與否將直接影響應(yīng)急預(yù)案發(fā)揮作用產(chǎn)生的效果。應(yīng)急預(yù)案的評(píng)價(jià)因子分為預(yù)案報(bào)備、演練計(jì)劃和演練實(shí)施。值班值守：通過(guò)AI自動(dòng)在離崗算法模型，利用企業(yè)值班室視頻監(jiān)控探頭實(shí)時(shí)影像數(shù)據(jù)，根據(jù)企業(yè)值班值守制度，自動(dòng)化判別在離崗情況，相關(guān)評(píng)價(jià)因子為排班方案上報(bào)和脫崗情況。安全培訓(xùn)：生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)單位從業(yè)人員應(yīng)當(dāng)接受安全培訓(xùn)，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(shí)，掌握本崗位的安全操作技能，增強(qiáng)預(yù)防事故、控制職業(yè)危害和應(yīng)急處理的能力。相關(guān)評(píng)價(jià)因子為培訓(xùn)參與度、培訓(xùn)考試完成度、培訓(xùn)考試及格率。執(zhí)法檢查：針對(duì)具體的執(zhí)法行動(dòng)，編制具體的執(zhí)法檢查方案、進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)檢查，對(duì)檢查事項(xiàng)中發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，開(kāi)具執(zhí)法意見(jiàn)，督導(dǎo)其進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)處置或查處整改，然后進(jìn)行整改復(fù)查，形成業(yè)務(wù)閉環(huán)。相關(guān)評(píng)價(jià)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(xiǎn)作業(yè)：針對(duì)安全生產(chǎn)企業(yè)的特殊作業(yè)進(jìn)行信息化全流程管理，同時(shí)滿足?；惼髽I(yè)危險(xiǎn)作業(yè)審批制和工貿(mào)類企業(yè)特殊作業(yè)報(bào)備制兩種監(jiān)管方式，基于系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全措施確認(rèn)。相關(guān)評(píng)價(jià)因子為上報(bào)審批、持證上崗和作業(yè)過(guò)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(píng)價(jià)的評(píng)價(jià)指標(biāo)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(píng)價(jià)指標(biāo)及層次見(jiàn)表1。通過(guò)邀請(qǐng)專家對(duì)上述指標(biāo)分別進(jìn)行人工打標(biāo)，提取上述指標(biāo)的關(guān)鍵詞。

三、精準(zhǔn)量化安全生產(chǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)

通過(guò)移動(dòng)APP、小程序、網(wǎng)頁(yè)端、公眾號(hào)等多途徑采集信息，結(jié)合企業(yè)歷年來(lái)對(duì)生產(chǎn)現(xiàn)狀進(jìn)行檢查形成的成果記錄文件，同時(shí)獲取全市56個(gè)職能部門(mén)開(kāi)展的以隱患排查治理為重點(diǎn)的安全生產(chǎn)大排查大整治活動(dòng)成果數(shù)據(jù)。由于2010年以前數(shù)據(jù)來(lái)源不完整，存在嚴(yán)重的數(shù)據(jù)缺失情況，所以以2010年為基準(zhǔn)，整理2010年以后的數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、過(guò)濾、消噪，基于企業(yè)基本信息庫(kù)、風(fēng)險(xiǎn)信息庫(kù)、隱患信息庫(kù)、預(yù)案信息庫(kù)、監(jiān)控信息庫(kù)、特殊作業(yè)信息庫(kù)、安全培訓(xùn)信息庫(kù)，應(yīng)用詞頻-逆向文件頻率算法將成果數(shù)據(jù)庫(kù)文本與各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)挖掘匹配，實(shí)現(xiàn)基于成果數(shù)據(jù)庫(kù)文本的客觀指標(biāo)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(guò)使用主成分分析法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降為，取權(quán)重占比達(dá)到98%的特征作為主要因素，使用熵權(quán)法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)要素進(jìn)行分級(jí)，可求得各級(jí)指標(biāo)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(xùn)練集，構(gòu)建特征模型。對(duì)所有企業(yè)安全生產(chǎn)狀況進(jìn)行模型演算，獲取企業(yè)評(píng)分，依照評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)生成相應(yīng)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(yàn)證集，代入特征模型，將得出的企業(yè)事故發(fā)生情況與實(shí)際對(duì)比基本相符，模型準(zhǔn)確性得到了有效的驗(yàn)證。日照市應(yīng)急管理局將企業(yè)安全碼應(yīng)用到“日照市安全生產(chǎn)智能監(jiān)管信息化平臺(tái)”項(xiàng)目建設(shè)中，全市所有企業(yè)都已納入平臺(tái)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(dòng)態(tài)化、精準(zhǔn)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(yīng)用，實(shí)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(xué)性和高效性，并具有較強(qiáng)的先進(jìn)性和推廣性。隨著評(píng)價(jià)模型的逐步成熟，應(yīng)用范圍會(huì)更加廣泛，對(duì)安全生產(chǎn)管理工作將會(huì)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(yīng)急管理局