Презентация Применение методов математического моделирования к базе данных производственного травматизма на примере ООО «ПК «НЭВЗ» онлайн

Содержание слайда: Применение методов математического моделирования к базе данных производственного травматизма на примере ООО «ПК «НЭВЗ»

Содержание слайда: 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».

Содержание слайда: Производственный травматизм - совокупность повреж­дений, встречающихся у людей в процессе исполнения ими профессиональных обязанностей. 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.

Содержание слайда:

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

Содержание слайда: 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.

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

Содержание слайда: Методы моделирования

Содержание слайда: 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. 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.

Содержание слайда: 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.

Содержание слайда: Экстраполяция предполагает, что процесс изменения переменной представляет собой сочетание двух составляющих регулярной и случайной. 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

Содержание слайда:

Содержание слайда: ООО «ПК «НЭВЗ». Общая информация

Содержание слайда:

Содержание слайда:

Содержание слайда: 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.

Содержание слайда:

Содержание слайда:

Содержание слайда: 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.

Содержание слайда: 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.

Содержание слайда:

Содержание слайда: (Прогноз)

Содержание слайда:

Содержание слайда: 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.

Содержание слайда: 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.

Содержание слайда: