ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ПРИ ОЦЕНКЕ РИСКОВ НА ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ОБЪЕКТАХ

​APPLICATION OF PROBABILITY THEORY IN RISK ASSESSMENT AT INDUSTRIAL FACILITIES

Zhukova Elizaveta Konstantinovna

student gr. 473904, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics,

Republic of Belarus, Minsk

Asipenko Ekaterina Sergeevna

student gr. 473904, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics,

Republic of Belarus, Minsk

Fedosyuk Lyudmila Petrovna

scientific supervisor, senior lecturer at the Department of Economics. Computer Science, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics,

Republic of Belarus, Minsk

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается актуальная проблема повышения уровня безопасности на производстве путем внедрения математических методов анализа. Цель исследования – продемонстрировать эффективность применения аппарата теории вероятностей и математической статистики для количественной оценки и прогнозирования рисков возникновения несчастных случаев. Применены методы расчёта вероятности, анализа распределения Пуассона и построения доверительных интервалов. Это позволяет перейти к активной модели охраны труда, оптимизируя ресурсы и планируя мероприятия. Разработанная методика применима на других предприятиях для обоснования управленческих решений.

ABSTRACT

The article discusses the pressing issue of improving safety in the workplace through the introduction of mathematical analysis methods. The aim of the study is to demonstrate the effectiveness of applying probability theory and mathematical statistics to quantitatively assess and predict the risk of accidents. Methods of probability calculation, Poisson distribution analysis, and confidence interval construction are applied. This allows for a transition to an active occupational safety model, optimizing resources and planning activities. The developed methodology can be applied at other enterprises to justify management decisions.

Ключевые слова: теория вероятностей, производственный риск, оценка рисков, производственный травматизм, распределение Пуассона, охрана труда.

Keywords: probability theory, production risk, risk assessment, occupational injuries, Poisson distribution, occupational safety.

Современное промышленное производство, несмотря на высокий уровень автоматизации, остается областью потенциально высокого риска для жизни и здоровья работников. Традиционные подходы к управлению охраной труда, основанные на качественных оценках и выполнении нормативных требований, зачастую активизируются лишь после уже произошедших инцидентов. В этой связи возникает объективная необходимость в разработке и внедрении количественных методов, позволяющих не только констатировать факт нарушения, но и прогнозировать вероятность его возникновения, а также оценивать эффективность планируемых предупредительных мер.

Целью данного исследования является демонстрация практического применения вероятностных и статистических методов для оценки уровня профессиональных рисков на конкретном промышленном предприятии.

В качестве объекта исследования выступило крупное металлургическое предприятие с численностью персонала 2500 человек.

Таблица 1.

Статистика производственного травматизма на предприятии

Рассчитывается вероятность (P) того, что произойдет хотя бы один тяжелый несчастный случай в течение следующего года. Для этого используется модель распределения Пуассона:

                                                                                 (1)

где  обозначает среднее число появлений события в n испытаниях.

В нашем случае = 0,6

Вероятность P, что не произойдет ни одного тяжелого несчастного случая равна:

Значит, вероятность того, что на предприятии в течение года следует ожидать как минимум одного тяжелого несчастного случая, равна:

Частота микротравм, регистрируемая на предприятии со средним значением 27 случаев в год (λ = 27), рассматривается в качестве опережающего показателя безопасности труда. Для эффективного использования данного индикатора в системе прогнозирования необходима оценка возможных статистических колебаний их количества, позволяющая отличить случайную вариацию от значимой тенденции.

Дисперсия в распределении Пуассона равна λ. Стандартное отклонение

Для 95% доверительного интервала используется коэффициент 1.96:

Таким образом, с доверительной вероятностью 95% можно утверждать, что количество микротравм в следующем году составит от 17 до 37. Если фактическое число выйдет за эти рамки (например, будет 40), это статистически значимое указание на то, что система безопасности ухудшилась, и требуются немедленные меры.

Предприятие может оценить годовой риск с помощью интегральной оценки риска. Проведем упрощенную интегральную оценку риска, присвоив коэффициенты тяжести (S) для разных типов инцидентов: несчастные случаи со смертельным исходом (S=100), ТНС (S=50), ЛНС (S=10), МТ (S=1).

Суммарный годовой риск (R) будет равен:

Данный интегральный показатель позволяет количественно оценить общий уровень опасности на производстве и отслеживать его динамику во времени. Снижение этого показателя будет свидетельствовать об эффективности принимаемых мер.

Проведенное исследование наглядно демонстрирует, что теория вероятностей и математическая статистика являются мощным инструментом для перехода от субъективных, качественных оценок производственных рисков к объективным, количественным. Внедрение предложенной методики в систему управления охраной труда промышленных предприятий позволит повысить обоснованность управленческих решений, эффективно распределять ресурсы и, как следствие, достичь существенного снижения уровня производственного травматизма.

Список литературы:

1. Глушков, И.В. Основы теории вероятностей и ее применение в экономике / И.В. Глушков. — Москва: Экономика, 2020. — 190 с. — С. 45–78.
2. Краснов, А.П., Никулин, С.В., Трофимов, Р.Ю. Управление производственными рисками / А.П. Краснов, С.В. Никулин, Р.Ю. Трофимов. — Санкт-Петербург: Наука, 2019. — 256 с. — С. 123–157.