基于系統動力學的危化品物流企業安全管理策略仿真研究

趙江平，劉小龍 ZHAO Jiangping,LIU Xiaolong

（西安建筑科技大學 資源工程學院，陜西 西安 710055）

0 引言

“十三五”規劃以來，我國石化與工業經濟一直保持持續增長態勢，根據工業和信息化部的數據統計顯示，截至2018年末，石油化工行業全年增加值同比增長4.6%，主營業務收入12.40萬億元，同比增長13.6%。石油化工行業高速發展的同時衍生出大量物流需求，促進了危化品物流行業的快速發展，使得國內運輸貨物總量、企業數量、業務覆蓋范圍都處于穩步增長趨勢。據相關數據統計[1]，道路運輸是危化品物流行業的重要組成部分，約占各種運輸方式的60%，截至2017年底，國內從事危化品道路運輸服務的物流企業達到了1.15萬家，從業人數超過120萬人，運輸車輛超過30萬輛，年運輸總量達10億多噸，且運輸量以10%的年增長率上升，但與此同時，危化品道路運輸事故近年來也呈現逐年遞增的趨勢。其中在2014年3月1日發生在山西省晉濟高速的槽罐車甲醇泄漏起火爆炸事故，造成了40人死亡，9人受傷，直接經濟損失8 197萬元；2014年7月19日發生在滬昆高速湖南邵陽段的危化品運輸爆燃事故，造成了54人死亡，6人受傷，直接經濟損失5 300萬元，可見危化品運輸事故對社會公共安全和企業經濟效益都會造成巨大損失。對于物流企業來說經濟效益是其主要目標，也是其提高安全管理水平的動力。因此探究安全管理策略對運輸風險及企業經濟效益之間的長期動態影響關系，尋求科學合理的安全管理策略降低運輸風險，提高企業經濟效益，對于保障物流企業的長期生存發展至關重要。

目前國內學者對此進行了大量研究，如錢永坤等以中國鄉鎮煤礦為例，構建數學模型分析了安全投入與經濟效益的關系[2]；張杰建立了安全效益評價函數關系模型對安全投入與安全管理水平、安全效益的關聯關系進行了定性分析[3]；李楠建立安全投入與事故率可能性邊界的“P-S”模型，得到最佳安全投入和最佳安全經濟效益事故率[4]；王永剛運用系統動力學方法構建了機場安全管理運行保障能力模型，通過政策模擬，得出了最佳投資政策[5]；閆緒嫻基于面板門限模型分析了中國煤炭上市公司安全投入對經濟效益的影響，得出提高安全投入資金使用效率是提升企業安全管理水平和推動企業經濟效益的關鍵因素[6]。

以上研究主要是從純數學模型角度靜態描述了，缺少動態對比分析，且大部分研究還是從“人—機—物—環—管”的角度去尋求影響運輸風險的因素，并不能很好體現出因素之間相互反饋關系，因此本文基于STAMP（System-Theoretic Accident Model and Process）理論，從過程控制角度對物流企業的運輸管理工作進行了分析，進而建立危化品運輸安全的系統動力學模型。從企業經濟效益目標出發，以運輸量作為重要切入點，模擬了不同安全管理策略對企業經濟效益和運輸風險的長期動態影響，并根據實際調研情況分析其原因，提出具有針對性的措施建議，為企業管理者提供了決策參考。

1 基于STAMP模型的系統分析

1.1 STAMP模型介紹。STAMP模型是2004年由美國麻省理工學院N.G.Levenson提出的一種新的系統事故致因理論模型[7]，該模型基于控制理論將安全問題認為是系統的涌現性，控制涌現性的方法是給組件的行為及組件間的交互施加安全約束。構成STAMP模型的三種基本結構包括分層控制結構、安全約束和過程模型[8]。分層控制結構把系統視為一種分層結構，高層通過執行器約束低層的行為，低層次將執行情況通過傳感器反饋給高層，安全約束是控制動作和反饋的具體執行措施，過程模型是高層根據低層反饋信息進行決策的過程，三者構成系統的安全控制反饋結構，如圖1。由于結構回路中存在不恰當和錯誤的控制使安全約束沒有被有效執行，或者延遲導致系統往高風險狀態遷移，最終導致事故的發生，如圖2。STAMP理論認為只有安全約束有效，控制作用合理且可行，反饋信息及時、準確、過程模型正確完整，才能保證系統的正常運行，確保系統的安全[9]。

圖1 安全控制反饋結構

圖2 事故致因理論模型

1.2 企業安全運輸過程的STAMP模型和系統邊界。政府監管機構對物流企業負有監管等責任，物流企業有義務將資質文件和事故等情況及時匯報給監管機構，同時企業管理者根據政府頒布的法律規章制定符合企業自身發展的安全管理策略，指導安全工作的開展，員工把實際工作中發現的運輸風險信息反饋給企業管理者，企業管理者根據反饋的運輸風險信息可以更有針對性進行安全投入，與此同時企業也受到市場因素的影響，企業管理者根據經營運輸情況制定合理的運費反饋市場。根據上述邏輯關系搭建物流企業安全運輸過程的STAMP模型。因為本文研究目標是安全管理策略對運輸風險及企業經濟效益的關系，所以將系統邊界分為安全管理子系統和經濟效益子系統，如圖3。只有當圖3中的安全控制反饋回路運行正常，企業危化品運輸過程才能保證安全。

圖3 企業安全運輸過程的STAMP模型

2 危化品運輸安全系統動力學模型構建

2.1 模型構建。系統動力學由Forrester教授在20世紀50年代創立，通過變動模型中的參數或政策變量，模擬不同情景、不同政策下系統未來發展趨勢，從而為決策提供科學的參考依據。根據安全管理子系統和經濟效益子系統中的安全約束之間因果關系，構建物流企業的危化品運輸安全系統動力學模型，如圖4。利用變量之間函數關系描述系統內部邏輯聯系和控制過程，主要變量表達式，如表1。

2.2 模型檢驗。極限情況檢測是將參數值設置成為極值時，檢測模型行為與真實系統在極端條件下的行為是否相同。在本模型中把運費收入設為0元，那么企業的運營收入和經濟效益應隨著時間變化逐漸降低為0元。運行模擬結果如圖5、圖6所示，與預期相符合，所以模型通過了極值檢驗。

圖4 危化品運輸安全系統動力學模型

表1 主要變量的表達式

圖5 運營投入極限測試

圖6 企業經濟效益極限測試

3 仿真分析

基于建模目的和普適性原則，對模型作如下假設：

假設1：仿真時間內，物流市場上運價不會發生較大起伏，保持不變。假設2：安全工作的開展到企業安全管理水平的提升具有一定滯后性。

本文選取西安市某危化品道路運輸企業為研究對象，通過對該企業管理者訪談和實際調研情況，收集相關數據資料對模型參數進行初始賦值，其中運輸風險值參考《危險貨物道路運輸規則》 （JT/T 617-2018）并結合專家經驗，初始值賦予100，當大于120時運輸系統處于高風險狀態，模擬未來26個月物流企業的運營情況。通過調整安全投入延遲，處罰措施力度和信息反饋渠道建設等參數值變化，觀察對運輸風險及企業經濟效益等因素的影響。

3.1 安全投入延遲對運輸風險和企業經濟效益的影響。安全投入延遲反應了企業安全投入的快慢程度，利用Vensim里面Delay1I延遲函數來表示，設置不同的參數值如表2，數值越小說明安全投入越早，企業對于安全管理的重視度越高。將各個參數值帶入模型中，得到運輸風險和企業經濟效益變化趨勢，如圖7、圖8所示。

表2 不同安全投入延遲參數值

圖7 運輸風險變化情況

圖8 企業經濟效益變化情況

通過圖7可知，在策略1中，運輸風險值一直在76～102之間波動，一直處于低風險狀態，后期隨著運輸量增長時運輸風險漲幅較小，反之策略2前期安全投入較慢，運輸風險值之在第23個月后達到120之后繼續遞增，在第26個月達到150，這是因為隨著運輸量增長，企業安全投入速度跟不上企業運輸發展的需求，使運輸系統隨著時間不斷向高風險狀態遷移，運輸風險增大。

通過圖8可知，在前24個月中，策略1小于同期策略2的企業經濟效益漲幅，這是因為一定時期內，企業掌握的資源是有限的，增加安全投入，就會減少一部分運營投入，企業經濟效益會受影響。但隨著運輸量增長，策略2企業經濟效益在第24個月達到483萬元之后急劇下降到第26個月的93.7萬元，而策略1一直處于穩步增長趨勢。這是因為策略2在第23個月之后運輸系統進入高風險狀態，而在高風險狀態下運輸必然會導致事故發生，由于危化品道路運輸行業本身特點，一旦事故發生將會造成巨大經濟損失和社會負面影響，使企業經濟效益急劇下降。

3.2 處罰措施力度對運輸風險信息總量、運輸風險和企業經濟效益的影響。處罰措施力度反映了企業對違規行為的問責和處罰強度，根據力度不同制定了三種策略，如表3。數值越大表示處罰措施強度越大。將參數值帶入模型中，得到運輸風險信息總量、運輸風險和企業經濟效益變化趨勢如圖9、圖10和圖11所示。

表3 不同處罰措施力度參數值

通過圖9、圖10可知，處罰措施力度越大，企業管理者關于員工反饋的運輸風險信息就越少，后期當運輸量增長時運輸風險越大。這是因為當企業管理者把問責和處罰作為主要安全管理策略時，員工就會把工作的重點放在責任劃分上，只有當確認風險與自己無責任關系時，才會向企業管理者匯報有關運輸過程中存在的潛在風險信息，甚至有時會阻礙獲取相關運輸數據。根據實際調研了解到，部分司機擔心運輸途中因疲勞駕駛或抽煙等違紀行為受到處罰，關閉車載監控設備等情況時有發生，大大降低了相關數據的獲取，增加運輸風險。企業管理者應把安全工作重點放在改善運輸系統的安全性上，如通過調整作息時間來改善司機的工作狀態，而不是加大對疲勞駕駛的處罰力度。

通過圖11可知，處罰措施力度越小，企業管理者獲得運輸風險信息總量越多，企業經濟效益增幅越大；反之增幅較小，甚至會導致企業經濟效益下降。這是因為運輸風險信息是改善運輸系統安全性的關鍵因素，企業管理者根據員工反饋的運輸風險信息，制定更加為之有效的工作操縱流程，提高運輸系統的安全性。如根據司機在運輸途中發現的潛在風險因素或安全需求信息，指導企業設計更加合理的危化品運輸監控系統平臺，采集和監控運輸過程中的關鍵數據，保障運輸過程的安全。

3.3 信息反饋渠道建設對運輸風險信息總量、運輸風險和企業經濟效益的影響。信息反饋渠道建設反映了運輸風險信息交流的有效程度，數值越大表示輸運輸風險信息反饋越高效。根據建設程度不同制定了三種策略，如表4。將參數值帶入模型中得到運輸風險信息總量、運輸風險和企業經濟效益變化趨勢入圖12、圖13、圖14所示。

通過圖12、13可知，可知信息反饋渠道建設程度越低，企業管理者獲得運輸風險信息總量越少，隨著運輸量增長運輸風險漲幅越大。這是因為過于單一低效的信息反饋渠道不利于運輸風險信息的反饋和有效利用。在實際調研中發現，司機常常口頭報告給企業安全管理者運輸途中存在的風險因素，并沒有形成正式的匯報文件，導致運輸風險信息利用率不高，缺少員工與企業管理者之間規范化和程序化的信息反饋渠道。

圖9 運輸風險信息總量變化情況

圖10 運輸風險變化情況

圖11 企業經濟效益變化情況

表4 不同信息反饋渠道建設參數值

圖12 運輸風險信息總量變化情況

圖13 運輸風險變化情況

圖14 企業經濟效益變化情況

通過圖14可知，策略3的企業經濟效益最高，在第26個月達到了443萬元，并且持續穩定增長。策略2為390萬元，漲幅小于策略3，策略1在第23個月達到210萬元，隨后因為運輸系統進入高風險狀態，在第26個月下降至100萬元。可以看出反饋渠道建設對企業經濟效益有著重要影響，加強信息反饋渠道建設是企業管理者應該堅持的一項長期重要工作。

4 結束語

本文根據STAMP理論，構建物流企業的安全運輸過程模型，明晰了在運輸過程中每個組件相應的安全約束，在此基礎上結合系統動力學理論建立了危化品運輸安全模型，并利用Vensim軟件進行了仿真，根據仿真結果得到以下啟發：

（1）在短期內安全投入與企業經濟效益存在沖突，但是從企業長期發展角度來看，兩者目標是一致的，只有在保證安全投入充足的前提下企業才能持續穩定發展，企業在運營早期就應把安全理念構筑到運輸系統之中，加強日常應急知識教育培訓、安防設備設施采購、運輸車輛檢查次數和安全專職人員配備等工作，做到了防患于未然。

（2）處罰措施力度與運輸風險信息總量呈負相關關系，企業經濟效益并不會因為處罰力度加大而增長，過度的處罰與問責制度導致企業管理者獲取運輸風險信息量不足，潛在的運輸風險因素得不到反饋，隨著后期運輸量增加時，運輸系統將會處于高風險狀態。企業管理者應當把注意力集中放在改善運輸系統的安全性上，而不是通過加大處罰措施力度來防止事故發生。

（3）信息反饋渠道建設與運輸風險信息總量呈正相關關系，長期低效的信息反饋會降低企業經濟效益。良好的信息反饋渠道能幫助企業管理者從員工中獲取更多的運輸風險信息，是提高安全投入有效性的關鍵因素，定期組織與員工之間關于運輸風險交流會議的次數，根據反饋的信息識別潛在的不安全因素，建立企業運輸風險日志，并根據具有建設性的信息形成正式的安全管理措施改進辦法，更有針對性地進行安全投入，避免過度低效的安全投入影響企業正常運營資金的周轉，提高企業經濟效益。