[发明专利]一种人因要素隐患分析诊断方法

说明书

技术领域

本发明涉及安全管理领域，具体涉及一种人因要素隐患分析诊断方法。

背景技术

安全生产是我国的一项基本国策，是保证经济建设持续、稳定、协调发展和社会安定的基本条件，也是社会文明进步的重要标志。电力的安全生产不仅是电力工业发展的前提和基础，也是电力企业发挥社会效益和提高企业经济效益的保证，“安全第一，预防为主”的方针是电力生产建设的永恒主题。

电力生产系统是由物质设备、人员等多种要素构成的庞大系统。其中，作为重要组成部分的物质技术系统、人文社会系统以及个体成员系统等三大系统，以人因要素(生理、心理、体征)也即“人因的主导性”为联结整个安全生产系统的关键纽带，相互影响、相互作用，共同构成了电力企业安全生产的物质条件、人文环境和参与主体，使得电力安全生产呈现显著的时变动态性和系统复杂性特点，决定了探索电力企业安全生产的过程中，需要把握其安全生产规律。

从电力企业安全生产系统来看，人、物、环是维持其安全状态的基本要素，这三种要素在企业安全生产中的作用和地位都毋庸置疑。但在实际生产中，人、物、环三要素对于维持系统的安全可靠性的价值却是存在显著差异，其中，环境因素可随“人”和“物”的变化而改变；同时，“物”因的不安全性水平已大为下降，提高“物”因安全水平需要大量的科技投入才有可能收效；而“人”因作为造成电力企业生产事故的首要原因，由于“人”因所具有的可学习性、可调控性等突出特点，其可靠性仍具有广阔的提升空间。

但目前，对人因要素作用机理及其可靠性的研究实践仍然处于起步阶段，依赖员工自主性和设备辅助减压的浅层应用探索效果欠佳。特别是缺乏统一、规范、有效的人因要素认知和评估方法，因此，通过对人因要素的干预调控来提高电力安全生产、促进降本增效仍然任重而道远。其难点主要体现在：

(1)人因要素表观认知复杂，指标变量规范性、可用性难

人体作为复杂的生物学系统，其生理、心理、体征等人因要素主要表现为复杂的神经、运动系统对外界信号的综合感知响应，因此，对其复杂的作用机理的表观认知仍然难度较大。经过近年来的不断发展，目前，应用研究中采用的两种主要技术手段包括基于生物电、物理脉搏、呼吸等生理信号的客观可测感知，以及基于主观心理素质的文本测评。但上述两种方法，其感知机理和结果呈现方式均存在较大差异，为人因要素关联机理认知和进一步分析利用调控带来了极大的困难。

(2)既有评估方法主观依赖性强，诊断决策结果片面单一

基于电力大数据分析的人工智能算法在电力系统调度运行与设备状态评估等多个领域均得到广泛应用，如模糊监督学习能力较强的人工神经网络算法、线性空间划分性能较好的高斯贝叶斯线性回归过程、以及高维非线性空间分割性能较好的支持向量机分类等智能多分类方法。

但上述单一算法的实施应用存在以下问题：其一，算法关键性能参数以及关联输入指标需要依赖主观经验选取，算法本身不具备参数指标关联性挖掘的能力；其二，单一算法问题分析适用性不同，采用单一算法得到的诊断决策结果片面单一，导致误诊率高。

(3)忽视不同员工群体岗位特征，系统有效复用性欠佳

对于电力一线作业人员而言，根据工作岗位特征和作业要求的不同，可划分为变电站检修调试、站端调度运维、线路带电作业等多种员工群体，反映出的不同员工群体人因要素作用来源和主次特征也不尽相同，而目前以设备辅助减压为目标的人因要素干预浅层应用，并没有充分考虑上述岗位特征差异性对算法指标关联性以及诊断决策可靠性的影响。

(4)成效验证反馈流程冗余，快速响应反馈机制欠缺

目前，成效验证反馈机制通常由反馈联络表填写以及用户走访等人力反馈验证方式构成，成效验证反馈过程冗余繁琐，人力成本高，时效性不佳，无法满足电力安全生产对人因要素评估时效性的要求。

发明内容

本发明的目的是提供一种人因要素隐患分析诊断方法，以解决上述现有技术所存在的问题。

为达到上述目的，本发明提供了一种人因要素隐患分析诊断方法，包含以下步骤：

步骤S1、采集一线员工全覆盖人因要素信息，构建人因要素基本指标数据集合；

步骤S2、根据人因要素基本指标数据集合构建人因要素可拓分析模型；

步骤S3、构建人因要素隐患分析诊断决策模型；

步骤S4、输入待测员工样本数据，得到人因要素综合诊断决策及其置信评估。

上述的人因要素隐患分析诊断方法，其中，还包括步骤S5、由后台系统对诊断决策结果进行发布推送，指导进行人因要素隐患回溯治理。