施工企业安全生产能力评价分析

施工企业安全生产能力评价分析 本文关键词：生产能力，施工企业，评价，分析

施工企业安全生产能力评价分析 本文简介：摘要：基于模糊逻辑理论建立施工企业安全生产能力评估体系，详细描述基于模糊逻辑方法的施工企业安全生产能力评价计算过程，并且使用案例研究证实该方法的可行性。通过模糊逻辑方法弱化目前较为复杂的安全生产能力评价和控制的过程，更为合理地帮助企业进行安全评价。关键词：施工企业；安全生产能力；评价体系；模糊逻辑1

施工企业安全生产能力评价分析 本文内容：

摘要：基于模糊逻辑理论建立施工企业安全生产能力评估体系，详细描述基于模糊逻辑方法的施工企业安全生产能力评价计算过程，并且使用案例研究证实该方法的可行性。通过模糊逻辑方法弱化目前较为复杂的安全生产能力评价和控制的过程，更为合理地帮助企业进行安全评价。

关键词：施工企业；安全生产能力；评价体系；模糊逻辑

1引言

建筑施工安全管理工作涉及面广，涉及到的人员和事件交织复杂。随着建筑业的快速发展，安全施工事故的发生频率也逐渐增加，对建筑企业施工带来了新的挑战。针对该问题国家相关部门已经制定了安全管理办法，尤其是对于施工企业的安全生产能力评价制定了相关的规定，如：《建筑施工企业安全生产许可证管理规定》，《施工企业安全生产评价标准》和《建筑施工安全检查标准》等，为施工企业的安全生产评价提供了科学的依据。施工企业安全生产能力评价工作主要是来促进企业安全管理工作的程序化、制度化、规划化、改善企业的本质安全管理态度，完善安全生产。施工企业安全生产能力评价的开展需要针对施工企业的全体组织团队和各个部门，构建一体化的管理和控制安全工作，并达到有效地控制。施工企业要针对相关法律、法规、标准和规范制定企业安全生产管理规章并有效落实该制度，安全生产能力评价制度也会促进企业健全安全生产管理保证体系。施工企业安全生产能力评价工作不仅要由政府部门促进和监督，企业也需要自主地推动安全生产管理工作，而且企业不仅要针对管理制度方面开展管理工作，还应将安全生产能力评价制度落实到更具体和更实际的工作上，如设备与设施的管理，提升员工素质和对施工日常工作中遇到的所有问题进行定量地、动态地评价施工企业的安全生产能力。

2施工企业安全生产能力评价存在的问题

企业如何合理评价自身的安全生产能力，如何在评价过程中反映施工过程中的实际安全问题是目前存在的问题，这也是政府监管部门关注的重要问题。目前也有一些学者基于风险分析和评价的方法对施工安全生产评价能力进行定量评价，如表单调查分析法、事件树分析法、概率风险分析、综合安全评估和层次分析法等。表单调查分析法：对施工现场的安全危险源进行识别，目前工地现场主要通过安全检查的方式来识别并控制隐患，但是安全检查法有容易遗漏隐患的缺点。众多研究也表明隐患识别过程中的漏检普遍存在。事件树分析法：该方法比较灵活、使用范围广泛，可通过分析可能或潜在的事故隐患从而对系统进行彻底检查，并且能够对结果进行细化分析，展示事故发生到结束的全部过程，能够看到事故发生的动态发展过程，提供事故导致的后果。但是由于事故树中的事故事件众多、复杂性高，其展示杂乱，一般难以理解。概率风险分析法：建筑施工过程中找出所有潜在的事故，并估算风险发生概率和风险所带来的后果，是一个事件树和故障树相结合的分析方法。但是施工过程中不确定因素过多，难以达到精确评价。这些方法大多是基于概率统计，然而，如果不确定因素过多、统计数据不完善，运用上述方法分析评估系统的风险结果容易产生偏差，造成安全管理的失效。更重要的是一些方法的实际操作性不强，难以推广应用，并且给施工企业安全生产能力评价工作带来太多主管因素。因此，需要有简单易懂并且能够解决较为复杂的安全生产能力评价和控制过程的评价方法。

3安全生产能力的模糊逻辑模型

3.1模糊逻辑系统的概述

模糊逻辑是由专家语言信息转化为控制策略的一种推理方法，能够解决许多复杂而无法建立精确数学模型控制系统的问题。模糊逻辑方法采用可用的统计数据和专家经验相结合，将多种数据源与风险矩阵融入到模糊逻辑系统中，形成一套基于模糊逻辑的安全评估体系，能够解决这一问题，从而合理地评估系统的风险。对此，一些学者也尝试应用模糊逻辑方法解决安全、风险评估的问题，取得了一些成果。本文将模糊逻辑系统引入政府对施工企业的安全生产能力评价系统，建立了基于模糊逻辑的企业安全能力评估体系，并在实际应用中取得了良好的效果。模糊逻辑系统（fuzzylogicsystems）是一个建立在知识库、模糊规则库基础上的逻辑推理系统，其信息处理流程如图1所示。本文仅讨论多输入单输出的模糊逻辑系统。多输出的模糊逻辑系统可分解为多个单输出系统进行分析。在风险评估中，输入信号（风险参数）经系统处理后，得到输出信号（即评估等级）

3.2模糊逻辑安全生产能力模型的建立和评估流程

3.2.1模糊集理论中的语言变量如果一个变量能够用普通语言的单词来进行赋值，则这个变量就被称为语言变量，语言变量的单词用来描述变量所定义的空间集合的特征。一个语言变量被描述成（X，T，U，M）的形式，这里：X是语言变量的名称，例如：X是P的一个值；T是语言变量可以赋的值，例如：T=（不合格，合格，良，优）；U是将语言变量进行数值化的法则，例如：U=[F优，F合格]；M是联系T中的语言变量和U中的模糊集之间的语义规则，例如：M将“不合格”、“合格”、“良”、“优”与特定的模糊函数联系起来。模糊语言变量是数字变量的延伸，模糊语言变量能够通过赋值表达出在一个给定了区间的模糊集中该变量的情况，能够将模糊的自然语言用精确的数学语言描述清楚，用赋值的方法来拓展模糊语言变量被称为模糊方法。这些所赋的值即为度量变量的标准。本文中所讨论的安全生产能力主要由安全管理行为（MB）和安全生产业绩（P）决定，这里采用语言值集合MB={不合格，合格，良，优}表示安全管理行为；采用语言值集合P={不合格，合格，良，优}表示安全生产业绩等级；采用语言值集合C={不合格，合格，优良}表示安全生产能力等级。用[-2，2]上的模糊等级与各个语言值集合对应。当MB或P的转化后得分大于2时取为2，小于-2时取为-2。表1～表3分别为安全管理行为语言值、安全生产业绩语言值与安全生产能力语言值的定义。安全管理行为（MB）和安全生产业绩（P）这两个参数在这里用语言赋值，而所赋的语言值再经过组成函数被描绘出来。这里，一个组成函数被定义为一条由输入值经过函数取值得到的点构成的曲线，函数值的范围为[0，1]。最简单的组成函数形式是直线，一般直线函数包括三角形状的和梯形形状的函数。这两种函数都经常被用来描述安全评估中的风险。在本文中，采用的直线函数为梯形形状的函数。各个语言变量之间并不是相互独立的，而是在某两个变量之间有交叉部分，交叉的部分可以使评估安全生产能力水平更加方便。函数的交叠部分表示这一部分的语言变量具有两种特征，用以解决专家在评估安全生产能力时遇到评估标准的不同层次边界交叉处难以界定的情况。3.2.2模糊规则的建立在统计数据和信息分析的过程中，模糊规则是根据以前该事件的经验统计建立。例如本文对于施工企业安全生产能力、安全管理行为和安全生产业绩的模糊等级以及之间的影响关系，就是按照根据现场监督检查人员的经验、按照日常检查中实际得分情况确定。在实际应用中，模糊逻辑规则建立了一个自然平台，使得专家的判断和工程师的知识可以用语言的形式转化为数字形式。模糊规则建立的形式为：IFx1isAl1andxnisAln，THENyisBl。这里的Aln以及Bl等都使用的是语言变量，这样的模糊规则较数字形式更加自然，也更易于表述。本文中所建立的模糊规则，由表4中的安全生产能力评估矩阵表得到：3.2.3安全生产能力评估流程评估流程共分五个步骤：（1）输入变量的模糊化系统的输入变量是表征安全生产业绩和安全管理行为的两个参数，其可以是P、MB模糊集中的语言值，也可以是[-2，2]域上的实数值（模糊等级）。语言值直接进行模糊推理，实数值则需要进行模糊化，判断其隶属于模糊集上的哪些语言值及隶属度。（2）模糊推理运算输入变量模糊化后，其可能隶属于多个语言值，则进行模糊推理可能涉及到多个模糊规则。若输入变量在其涉及到的第i（i=1，2，…，I）个模糊规则中，对该规则中安全生产业绩语言值的隶属度为μP，i、安全管理行为语言值的隶属度为μMB，i，则事件Ek的安全生产能力评估对于该规则中安全生产能力语言值的隶属度μi如下所示：μi=min{μP，i，μMB，i}（3）形成模糊推理的结果将上一步影响输入变量的模糊规则所得到的μi整理出来，得到模糊推理的结果，形成的形式为：规则﹟，相对应的语言变量，输入变量对于该规则的隶属度。（4）模糊规则结果集合将所有经过模糊规则推理后输出的变量进行集合化。集合化的过程是将经过每条规则输出后得到的多个模糊集整合成为一个模糊集。这里使用“最大化”的方法实现这一过程：例如：Lrk={max（β1，i，“不合格”）；max（β2，i，“合格”）；max（β3，i，“优良”）}式中，β1，i表示经过模糊推理运算后，第i（i=1，…，I）个模糊规则中的安全生产能力评估对安全生产能力语言值“不合格”的隶属度；同理，β2，i，β3，i分别表示其对安全生产能力语言值“合格”、“优良”的隶属度。（5）模糊集清晰化利用质心法将事件的安全生产能力语言值模糊集Lrk转化为一个实数值y△，用[-2，2]上的模糊等级rk=y△反映企业安全生产能力的大小。

3.3实例应用

根据表4建立中国路桥分公司施工企业安全生产能力评估矩阵，可以得到如下的规则：注：MB=安全管理行为；P=安全生产业绩；C=施工企业安全生产能力；Rule1：IF（MB是不合格的）and（P是不合格的）Then（C是不合格的）Rule2：IF（MB是不合格的）and（P是合格的）Then（C是不合格的）Rule3：IF（MB是不合格的）and（P是良）Then（C是不合格的）Rule4：IF（MB是不合格的）and（P是优）Then（C是不合格的）Rule5：IF（MB是合格的）and（P是不合格的）Then（C是不合格的）Rule6：IF（MB是合格的）and（P是合格的）Then（C是合格的）Rule7：IF（MB是合格的）and（P是良）Then（C是合格的）Rule8：IF（MB是合格的）and（P是优）Then（C是合格的）Rule9：IF（MB是良）and（P是不合格的）Then（C是不合格的）Rule10：IF（MB是良）and（P是合格的）Then（C是合格的）Rule11：IF（MB是良）and（P是良）Then（C是合格的）Rule12：IF（MB是良）and（P是优）Then（C是优良的）Rule13：IF（MB是优）and（P是不合格的）Then（C是不合格的）Rule14：IF（MB是优）and（P是合格的）Then（C是合格的）Rule15：IF（MB是优）and（P是良）Then（C是合格的）Rule16：IF（MB是优）and（P是优）Then（C是优良的）例：中国路桥分公司的安全管理行为（MB）等级为0.2，安全生产业绩（P）为1，求该施工企业的安全生产能力（C）。（1）评估步骤1将路桥分公司系统的输入变量分为安全生产业绩和安全管理行为的两个参数，其可以是P、MB模糊集中的语言值。每个参数分为四个等级，优、良、合格、不合格。（2）评估步骤2当路桥分公司的安全管理行为（MB）等级为0.2，隶属于的安全管理行为的语言值为“合格”和“良”；安全生产业绩为1，隶属于的安全生产业绩（P）的语言值为“良”和“优”。因此其涉及到4条模糊逻辑规则（表5）：Rule7：IF（MB是合格的）and（P是良）Then（C是合格的）Rule8：IF（MB是合格的）and（P是优）Then（C是合格的）Rule11：IF（MB是良）and（P是良）Then（C是合格的）Rule12：IF（MB是良）and（P是优）Then（C是优良的）根据隶属函数得到表5中的结果表示为优良和合格的安全生产能力，因此以下模糊推理可以表示为当安全管理行为（MB）≥0.5、安全生产业绩（P）≥0.25时安全生产能力表示为优良；当安全管理行为（MB）大于0.5但安全生产业绩（P）不小于0.25时安全生产能力为合格。（3）评估步骤3根据以上两步，得到四个规则的输出为（表6）：（4）评估步骤4中国路桥分公司安全生产能力的语言值集合可以表示为：Lr1={max（0，0，0，0，“不合格”）；max（0.623，0.333，0.377，0，“合格”）；max（0，0，0，0.333，“优良”）}={0，“不合格”；0.623“合格”；0.333，“优良”}（5）评估步骤5采用质心法进行清晰化，本文采用Matlab中Toolboxes中的FuzzyLogic工具箱进行计算，得到y1=0.251由此可以得到中国路桥分公司的安全生产能力为“合格”。

4结语

本文基于模糊逻辑理论，建立了建筑施工企业安全能力评价体系，解决了以往安全生产能力评价复杂性高、难以建立较准确的系统、同时实际操作性不强和难以推广应用等问题。在实际应用中，模糊逻辑规则建立了一个自然平台，使得专家的判断和工程师的知识可以用语言的形式转化为数字形式，所以能够反映较准确的实际情况。本文通过评价体系在中国路桥分公司的应用，证明了其可以较好的达到中国路桥分公司所预期制定的目标，为实施建筑施工企业安全生产能力评价、提高监管水平和效率、改善中国路桥分公司施工企业总体安全绩效提供帮助和支持。同时，本方法也可对其它行业的安全评价提供借鉴并推广应用到政府监管部门。

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作者：黑世强 清谷 高尚德 单位：中国路桥工程有限责任公司 清华大学建设管理系 中央财经大学管理科学与工程学院

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