企業生產安全事故防控系統的構建

侯振遠

摘? 要：安全生產事關人民生命財產安全，事關經濟發展與社會穩定大局。面對慘痛的生產安全事故，企業必須將管理與技術有機融合，構建“二元結合”的企業生產安全系統，以“三維閾控”為核心，以“規律分析”為優勢，最終實現生產安全隱患排查與事故防控方面的政企互動。

關鍵詞：生產安全 事故防控 管理系統

中圖分類號：G471? ? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：2096-3769（2019）04-051-05

人類的一切生產活動均是“為人”和“人為”的，既然是“為人”的，生產就必須安全;既然是“人為”的，生產就可以安全。然而，隨著技術和經濟的不斷發展，生產過程變得復雜，風險因素變得多變，觸目驚心的安全事故一再挑戰人們的承受底線。這就要求企業依照管理科學規律，運用專業技術方法，以確保生產安全為目的，實施隱患排查與事故防范，實現各種生產活動中“人、機、料、法、環”的和諧運作，使生產過程中潛在的事故風險和傷害因素始終處于有效受控的狀態，切實保障人身、財產、環境的安全與健康。

一、生產安全管理的發展狀況

回顧生產安全管理的發展史，從鉆木取火到火箭飛天，人類對火的認識、運用與控制，就是生產安全管理的價值實證，也是其必然伴隨人類生產的發展而不斷深化的寫照。現代意義上的生產安全管理始自20世紀50年代初，經過七十年的發展嬗變，國外生產安全管理研究的成果可概括為三類觀點：其一，事故因果鏈觀點：法默和查姆勃為代表的事故頻發傾向理論、科爾為代表的社會環境理論等單因素理論，海因里希為代表的因果連鎖理論、博德為代表的管理失誤連鎖理論等;其二，系統安全觀點：吉布森和哈登為代表的能量意外釋放理論，以及軌跡交叉理論、瑟利的失誤模型及其擴展、P理論、事故致因突變理論等;其三，流行病學觀點：以熊本和小亨利厄斯特為代表。我國學者對生產安全管理的研究顯現三個主要特點：第一，偏重于技術性研究;第二，偏重于一般概念下的事故研究;第三，偏重于事故一般性管理對策的研究。在實踐成果方面，我國的生產安全管理多致力于協助政府完成盡職留痕、要點布控、可視展現、事故調查等任務，尚未形成“數據分析支持行動流程與技術解析”的專業化系統。

隨著工業化和城鎮化的加速發展，我國生產安全管理方面的基礎性、綜合性、系統性問題和種種瓶頸逐漸凸顯。針對生產安全問題，我國近年來不斷出臺相關的法律法規，主要包括《中華人民共和國安全生產法》、《國務院關于進一步加強安全生產工作的決定》、《國務院關于進一步加強企業安全生產工作的通知》等。黨的十八大以來，相繼推出了《國務院辦公廳關于加強安全生產監管執法的通知》、《中共中央國務院關于推進安全生產領域改革發展的意見》和《安全生產“十三五”規劃》等政策文件。2018年中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《地方黨政領導干部安全生產責任制規定》。2019年3月1日，剛剛組建的國家應急管理部，最新發布了《生產安全事故應急條例》。習近平總書記對生產安全高度重視，曾指示并強調：各級安全監管監察部門要牢固樹立發展決不能以犧牲安全為代價的紅線意識，以防范和遏制重特大事故為重點，堅持標本兼治、綜合治理、系統建設，統籌推進安全生產領域改革發展[1]。

二、我國企業生產安全管理的問題分析

當前我國企業的生產安全管理的思路正逐步由“事后問責”轉向“事故預防”，但實踐中仍然以宣傳口號、嚴防死守和免責取證為主，企業尚未認識到生產安全事故防控是管理與技術有機結合的系統科學，尚未主動建立起以管理推進流程、以技術解決要點、以要素建立閾控、以數據把握規律的防控系統，無法真正實現對生產安全事故的主動預防、有效預防和協同預防。

第一，在動力方面，目前我國企業的生產安全管理是以政府律令稽查為主導、以普遍爆發漏洞為靶向、以問責懲戒為壓力。企業對生產安全管理的自主認識和自發應用尚未形成風氣。企業必須認清：生產安全不僅是企業的主體責任，更是企業的自身利益。外部法規壓力必須得到內部主動要求的響應，要將“問責制”逐步轉變為“交互制”，必須建立企業內部形成內外合力才能實現企業將生產安全作為主動價值追求，才能建立可實施、可見效、可推廣、可成長的社會化安全共管系統。

第二，在機制方面，忽視管理流程，專業技術只能惶恐救火;忽視專業技術，管理流程只能流于空談。生產安全管理不是“頭痛醫頭腳痛醫腳”，而是企業管理的一個內在構成系統。在該系統的持續運行中，既要劃定安全生產的管理流程線路，又要明確安全生產的專業技術要求，并在這一框架下確定企業生產的安全空間和風險因素，界定其分布、量化其指標、分析其原因、把握其規律，才能實現對生產安全事故的防控。

第三，在方法方面，生產安全管理是一項龐雜的系統工程，不應依靠對“一般”案例的分析成果來防控“特殊”的安全事故，更不應刻板牽強地引例，證實自以為是的事故規律，而應該扎實地采用共性研究和特性研究并重的科學體系，建立實踐積累、范圍界定和數據分析的可靠系統，才能捕捉因素、量化分析、確立關聯、把握規律。

正如我們不能僅通過幾個典型癌癥患者，來研究預防癌癥的可靠方法，更不能以為治愈了幾個癌癥患者，就可以讓眾人遠離癌癥。癌癥的病因種類何其繁多復雜，錯過一個病源因子分析都可能是致命的。安全隱患如同癌癥病因，在我們周圍暗自滋長，如不系統分析、深究根源、科學控制、通力協作，它們將以各種不可預期的駭人的面目一再出現，不斷地侵害我們的生命、財產、環境安全。構建企業生產安全事故防控系統刻不容緩。

三、 生產安全事故防控系統的結構

以“隱患排查、事故防控”為方向，有機地構建“二元結合”的企業生產安全事故防控系統，以“三維閾控”為核心，以“規律分析”為優勢，實現針對生產安全隱患排查與事故防控的政企互動（如圖1）。

1.生產安全管理流程與專業技術的結合

所謂管理與技術的結合，是指管理流程負責推進安全管理的行動路徑，專業技術負責解析技術節點。“二元結合”的基礎結構支撐起完整的有機整體，猶如人體的生命組織，既各司其職，又密切配合。企業由此對內實現了可執行和可解析的機制，保障系統的持續改進和技術對路;對外奠定了可抽象和可共享的基礎，保障系統的政企交互和經驗共享。“二元結合”的生產安全管理系統，既是基于標準化的“一般”，可以彼此接口、互動共享;又是符合個性化的“特殊”，可以為我所用、本地成長。秉持“二元結合”的安全管理系統觀，才能真正將生產安全管理推向積極預防，才能使政企交互執行系統真正成為可能和有效。

2.生產安全風險的關鍵因素歸納與閾控

大量的國內外研究成果均指向生產安全事故的關鍵因素，雖視角不同，仍不妨歸納為三個方面及其組合：其一，人的不安全行為;其二，物的不安全狀態;其三，環境的不安全影響。在“二元結合”的基礎結構下，為明確安全管理系統的運作范圍和控制目標，首先可利用這三個矢量建立三維安全管理空間，形成“閾”;進而結合本企業生產規律，劃定自身的安全空間、警戒空間和事故空間，形成“界”;然后歸納三類因素并分別投射出現實的控制指標群，形成“項”;最后瞄準各項指標運行安全管理系統，保證生產過程始終保持在近似六面體的安全閾內浮動。生產事故看似防不勝防，實則事出有因。運行“二元結合”系統，在“閾”內，狠抓“項”，提升“界”，既可實現安全管理體系的持續改進，又可對安全空間進行應需的修正。

3.生產安全事故的數據分析與規律把握

政企交互的生產安全系統絕不僅是計算機軟件或網絡平臺，但仍然需要大量的數據支持才能強化其功能與效果。 一方面，安全管理系統至少可以導出遞進的三個方面的信息：其一，同類生產的安全風險因素種類與相關性挖掘（what）;其二，各種風險因素出險的頻率與分布（how）;其三，逐個風險因素的出險原因與條件（why）。基于“大數據”分析，運用數理統計和概率論的方法，安全管理系統甚至可以發現“事故-因素-成因”鏈條下的多重函數因果數量關系，以及事故預測基礎上的治理風險成本預算。 另一方面，安全管理系統至少可以分析相互關聯的三個方面的動作：其一，物料與設備的加工狀態分析（material）;其二，人員及技法的操作效果分析（human）;其三，環境與條件的影響指數分析（influence）。百年前的科學管理提供了嚴謹的分析先例，今天的信息化數據分析使我們可為前人之不能。在后臺統計數據、因子分析、多重算法和抽取邏輯的支持下，重走“動作分析”之路會有嶄新的發現，接駁大數據的“產業黑匣子”呼之欲出！

4.生產安全管理內外驅動力的交互協作

如何建立內外驅動力的合力，既保持全局把控的統一化和標準化，又推動自主建設的個性化和系統化，顯然是保證我國生產安全管理持續健康發展的核心問題。為此，生產安全防控系統需要具備政企交互和系統共享的功能。

在政企交互方面，企業可綜合分解政令要求，與企業的自主要求相結合，導入生產安全事故防控系統，改進閾控要素內容和賦值，修正安全閾形狀和范圍，分析數據的分布和規律。使企業生產始終在安全閾內自由運行，使生產安全事故防控不再是一項“額外負擔”，由此可同時完成政府的安全政令和企業自身的安全需求。建立“好政策、好安全、好收益”的良性可持續循環機制。

在系統共享方面，基于系統可抽象、可共享的特點，當多個企業面對類似的單個危險源或組合風險時，可以不受行業和地域限制，在共享安全交流平臺上提交自己的安全閾“模樣”，共享因素歸納、數據信息、規律捕捉、抽取邏輯等防控經驗，最終可綜合出該領域標準化的總體安全閾（甚至3D打印出該安全閾的六面體模型），整體提高安全事故防控能力。實現可見效、可推廣、可共享的良性可持續成長機制。

四、生產安全事故防控系統的支持

為了確保將企業生產活動始終控制在“安全閾”之內，必須獲得系統化的后臺支持，需要大量的后臺統計數據、因子分析、多重算法和抽取邏輯的支持，在數據分析的基礎上實現規律把握。

1.總體結構

基于結構化的設計，該系統總體可分為，數據集成引擎、多維數據倉庫、算法引擎、模版倉庫、數據挖掘組件、信息展示門戶、仿真預測等七大主要組件。系統可大量利用物聯傳感器，定位裝置，視頻監控視頻分析，配合有線、無線、移動網絡進行分布式數據收集、并由數據倉庫集中存儲，通過數據倉庫北向接口為算法引擎、挖掘組件、仿真預測組件提供基礎數據。頂層提供應急指揮中心，可實時企業全景系統運行情況展示，歷史數據統計分析，未來風險預測仿真，為企業、政府提供風控依據，改進決策依據，從而有效降低風險，避免事故降低成本

2.組件成分

數據集成引擎：實時抽取數據為數據倉庫提供基礎數據，引擎真對，人、物、環境等三方面抽取數據，抽取的數據即包括靜態定義數據（定量數據），還包括運行時動態數據（時間參與變化）。數據集成引擎分為，數據采集代理Agent，數據采集服務器Server組成，數據采集服務器負責Agent采集的數據的統一收集、校驗、清晰后將數據存儲到數據倉庫中。Agent負責由企業業務子系統中抽取支撐企業運行的業務數據以及由各類物聯傳感器采集到的實時運行數據，經過有限網絡、無線網絡、4/5G移動網絡，回傳到采集服務器。性能方面，Agent可實現秒級數據采集、Server端集群部署可實現任意規模的Agent接入。

多維數據倉庫：數據引擎采集到的數據進入數據引擎后，首先通過“數據治理”進行行業標準化處理，形成通用行業標準數據，而后存入數據倉庫中，多維數據倉庫的目標是實現任意維度數據的統一存儲。多維數據倉庫利用傳統數據倉庫技術結合搜索引擎技術實現，其設計目標是可在任意緯度上對數據進行實時查詢抽取、實時計算、實時聚合等，實現靈活的維度查詢的同時還提供高速數據查詢能力。

算法引擎：算法引擎包括模型訓練和模型應用兩個部分。模型訓練： 利用數據倉庫的基礎數據，結合“行業模型”，進行風險預測模型訓練。模型應用：訓練后的模型，加載到算法引擎后，形成數據流通道，系統中采集到的數據將實時流經這些數據通道，引擎將給出風險預測評估值，并實時反饋到上層系統中。

模版倉庫：真對行業特點，定義出相關數據維度模版、數據治理模版等，為數據的統一、范圍節點提供依據。

數據挖掘組件：系統中存儲了企業全部的生產業務數據，數據挖掘組件通過數據倉庫，根據決策者需要，提供實時數據的展示、為企業建立應急指揮中心提供決策數據依。

信息展示門戶：信息門戶中利用傳統2D圖表，報表展示企業實時運行情況，同時還提供基于3D技術的多維全景呈現，多維全景在3D空間的基礎上疊加，時間維度、狀態維度等多種維度，全方位實時展示企業運行情況，第一時間發現風險點。

仿真推演預測：利用邏輯、物理引擎，利用數據倉庫數據，利用行業模版，風控模型等，定義出關鍵指標，通過各個關鍵指標的實時調整，對整個企業系統進行仿真預測，提前發現風險點，繼而預防風險的爆發。

企業必須同時綜合管理和技術兩方面的功能，建立“二元結合”的安全生產事故防控系統，基于“項”“界”“閾”的控制，不斷確立因素、分析數字、抽取規律，最終形成政企交互和系統共享。企業首先需要嚴謹地把生產活動控制在安全閾之內，然后才能享受“自由生產”的無憂效率。這樣的系統構建思想啟發我們：在任何控制系統中，空泛的管理要求或局部的工藝技術均難以獨立地實現系統化控制效果——即使是理論化管理規律，也是脫胎于專業技術的分析;即使是一體化智能設備，也是打磨自管理思想的論證。進而，控制思想中管理與技術相融合也同樣提示我們：在當前人才培養中，應充分考慮“工管結合”的培養方式和路徑，既懂管理又懂技術的應用型人才，才是能夠把握企業當下和未來的主力軍！

參考文獻：

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