автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Модели и методы управления безопасностью труда производственного персонала

Беленький Владимир Михайлович

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТЬЮ ТРУДА ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПЕРСОНАЛА

Специальность: 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах» (технические науки)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

005557035

005557035

Беленьким Владимир Михайлович

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ БЕЗОПАС1 ЮСТЫО ТРУДА ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПЕРСОНАЛА

Специальность: 05.13. К) «Управление в социальных и экономических системах» (технические науки)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Работа выполнена в научно-образовательном комплексе организационно-управленческих проблем ФГБОУ «Академия Государственной противопожарной службы МЧС России»

Научный консультант: Прус Юрий Витальевич

начальник научно-образовательного комплекса организационно-управленческих проблем Академии ГПС МЧС России, доктор физико-математических наук, профессор

Официальные оппоненты: Мельников Борис Феликсович,

зав. каф. "Прикладная математика и информатика" Тольяттинского филиала Самарского государственного университета, доктор физико-математических наук, профессор Бахтадзе Наталья Николаевна, зав. лабораторией Института проблем управления РАН, доктор технических наук, профессор Пушенко Сергей Леонардович, зав. кафедрой «Безопасность техноло-логических процессов и производств" Ростовского государственного строительного университета, доктор технических наук, профессор Ведущая организация: ФГБУ «Всероссийский научно-иссле-

довательский институт охраны и эко-мики труда»

Защита состоится 03 декабря 2014 г. в 11— ч. на заседании диссертационного совета Д205.002.01 в Академии Государственной противопожарной службы МЧС России по адресу: 129366, Москва, ул. Б. Галушкина, 4, зал Совета.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Академии Государственной противопожарной службы МЧС и на сайте http://agps-2006. narod.ru /aftoreferat/2014-1-1 /dissertation-Bel enkiy. pdf

Автореферат разослан 2 сентября2014 года.

Отзыв на автореферат с заверенной подписью и печатью просим направить в Академию Государственной противопожарной службы МЧС России по указанному адресу.

Ученый секретарь диссертационного совета, д.т.н., доцент

С.Ю. Бутузов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В XXI век мировое сообщество вошло с концепцией «устойчивого развития», положения которой были сформулированы на конференции ООН по окружающей среде и развитию в 2002 г. в Йоханес-бурге, провозгласившей эту концепцию как основу новой парадигмы будущего развития цивилизации и инициировавшей разработку национальных путей устойчивого развития. При этом под устойчивым развитием понимается такое «развитие, которое позволяет удовлетворять потребности нынешнего поколения, не ставя под угрозу потенциальные возможности по удовлетворению потребностей грядущих поколений».

Важно отметить, что контроль развития населения должен быть связан с экологическим мониторингом и контролем факторов производственной среды. В этом случае на передний план встает проблема обеспечения безвредных и безопасных условий труда, решение которой определяет управление безопасностью труда производственного персонала.

Н. А. Амосов, H.H. Моисеев, В. М. Глушков и др. обосновали создание так называемых больших систем, получивших название автоматизированных систем управления (АСУ различного уровня и назначения), где в связи со стохастическим характером протекающих в них процессов принятие решений невозможно без участия человека (ЛПР - лица, принимающего решения). Примерами таких систем являются экологические, геополитические, социально-экономические, медико-биологические системы, к которым может быть отнесена система управления безопасностью труда. Данная система, производя автоматизированную обработку соответствующей информации, позволит минимизировать профессиональные риски за счет оптимального планирования организационных, технических, оздоровительных и медико-профилактических мероприятий в промышленном производстве и других сферах деятельности населения.

Указанной проблеме посвящено большое число работ. Еще в 70-х годах прошлого века Е. Н. Шиган, А.П. Купчин, JI.H. Зимонт указывали на необходимость системного подхода к управлению безопасностью труда. Комплексной оценкой влияния производства на травматизм и заболеваемость работающих занимались Н.Ф. Измеров и JT.C. Розанов. В экономические аспекты и прогнозирование показателей профессионального риска внесли свой вклад Н. Н. Карнаух, Н. С. Мисюк, А.И. Амоша. Из современных исследований следует отметить работы В.М. Минько - по моделированию безопасности труда в рыбном хозяйстве и А. И. Харитонова - по управлению безопасностью труда в строительстве.

При этом необходимо подчеркнуть, что многие вопросы, касающиеся управления безопасностью труда, до сих пор остаются слабо разработанными, основная их часть носит односторонний характер, касаясь либо анализа условий труда, либо оценки производственного травматизма, либо - заболеваемости персонала. Практически отсутствуют исследования системного характера, содержащие замкнутый контур управления и охватывающие всю

многофакторность этого важнейшего комплекса социально-экономических задач.

В связи с вышеизложенным, объектом исследования в настоящей диссертационной работе явилось управление безопасностью труда производственного персонала.

Предмет исследования - управление факторами производственной среды и показателями профессионального риска на основе оптимального планирования мероприятий по безопасности труда.

Целью настоящей диссертационной работы явилась разработка методов управления безопасностью труда, построение идентификационных моделей профессионального риска и, на основе проведенных теоретических исследований - апробация базовых элементов автоматизированной системы управления безопасностью труда в условиях реального производства.

В процессе проведения работы по названным направлениям предложен ряд научно-технических решений, создан комплекс программных продуктов и реализованы следующие теоретические, исследовательские и практические задачи.

1. Предложен принципиальный подход к автоматизированному управлению безопасностью труда на производственных объектах. Спроектированы структура соответствующей системы управления и технологический процесс обработки информации в составляющих её подсистемах.

2. Разработана методология идентификации профессионального риска, использующая методы факторного анализа, в сочетании с моделями множественной нелинейной регрессии.

3. Создан метод формирования базы данных по безопасности труда, как важнейшей подсистемы в системе управления, содержащий: описание предметной области; структуру и семантический состав базы данных; классификацию основных показателей базы данных и алгоритмы их расчета; набор входных документов для фиксации первичной информации и формы выходных документов, необходимых для последующего моделирования и управления.

4. Предложен метод оптимального планирования профилактических мероприятий по безопасности труда на основе формализованного критерия оптимизации и с учетом их удельной эффективности. Указанный критерий оптимизации минимизирует показатели профессионального риска для выбранных групп работающих на заданном множестве производственных воздействий, форм заболеваний и видов травматизма.

5. Построен алгоритм оптимизации мероприятий по безопасности труда, использующий один из методов эвристического целочисленного программирования - метод «ветвей и границ». Последовательным перебором дерева возможных решений алгоритм позволяет составить точные оптимальные планы рационального расходования выделяемых ресурсов с использованием всех получаемых остатков.

6. Формализована альтернативная идентификационная модель заболеваемости персонала с использованием нейроподобной сети, содержащей многослойный персептрон с обучением по методу обратного распространения ошибки.

7. На основе методологии идентификации профессионального риска построены типовые модели для ряда форм производственно-обусловленной заболеваемости в зависимости от конкретных значений факторов условий труда.

8. Полученные идентификационные модели и разработанные методы управления безопасностью труда апробированы на промышленных предприятиях, где внедрена разработанная автоматизированная система управления.

Новизна проведенного исследования

В диссертации получены научные результаты, характеризующиеся следующей научной новизной:

1) Разработаны принципы автоматизированного управления безопасностью труда на основе системного подхода, математического моделирования и принятия оптимальных решений.

2) Обоснована структура автоматизированной системы управления безопасностью труда, содержащая: базу данных, модель идентификации, блок принятия решений, подсистему прогнозирования профессионального риска и оценки социально-экономического эффекта.

3) Разработан метод формирования и поддержки базы данных по безопасности труда на производственном объекте, использующий СУБД MS Access в совокупности с программным интерфейсом, созданным в среде DELPHY 7.0 и позволяющим обрабатывать исходные данные и получать выходные аналитические таблицы, а также прогноз показателей профессионального риска.

4) Формализована методология идентификации профессионального риска, использующая методы факторного анализа в сочетании с нелинейными регрессионными моделями и моделями нейроподобных сетей.

5) Сформулирован критерий оптимального управления мероприятиями безопасностью труда, минимизирующий суммарный уровень профессионального риска, достигаемого на выбранном производственном объекте, с учетом воздействующих факторов и заданных технико-экономических ограничений.

6) Создан метод оптимального планирования профилактических мероприятий, предполагающий оценку их удельной эффективности по оздоровительному эффекту и стоимости реализации принимаемых решений.

7) Построен алгоритм оптимального управления мероприятиями безопасности труда, использующий эвристический метод целочисленного программирования - метод «ветвей и границ».

8) Спроектирован технологический процесс обработки информации в автоматизированной системе управления безопасностью и охраной труда содержащей подсистемы:

• формирования и сопровождения базы данных (БД);

• моделирования статистических зависимостей для идентификации объекта управления;

• принятия решений для выбора профилактических мероприятий;

• прогнозирования показателей профессионального риска и оценки эффективности работы системы;

• объяснений.

Практическая значимость

1. Апробированы в реальных производственных условиях основные элементы системы управления безопасностью труда - подсистема формирования и поддержки базы данных, подсистема моделирования и идентификации, подсистема оптимального планирования и принятия решений, а также подсистема прогнозирования показателей профессионального риска.

2. Создана и практически реализована на ряде предприятий база данных по безопасности труда, содержащая систему первичных и расчетных показателей с уникальными алгоритмами, формами входных и выходных документов, которые могут быть получены по запросам пользователей.

3. Предложен метод расчета минимальных уровней травматизма и заболеваемости работающих, а также оптимальных и реально достижимых значений факторов условий труда с учетом конкретного процесса производства и занятого в нем персонала работающих.

4. Разработано Техническое задание на создание базы данных по условиям и охране труда для Департамента труда и занятости населения города Москвы.

5. На предприятиях радиоэлектронной промышленности (ОАО «Конструкторское бюро опытных работ» и ООО «Мастер Свет») проведена опытная апробация автоматизированной системы управления безопасностью и охраной труда (АСУ БиОТ), что позволило рекомендовать данную систему к внедрению в промышленную эксплуатацию.

6. На основе методологии идентификации получены типовые модели профессионального риска, описывающие количественную связь показателей риска (по конкретным нозологическим формам) с соответствующими факторами условий труда для выбранных производственных объектов.

7. Разработаны программные продукты, зарегистрированные во ВНТИ-Центре РФ, в ВИНИТИ РФ, в Государственном фонде алгоритмов и программ, и позволяющие:

• рассчитывать показатели профессионального риска по различным видам, уровням и разрезам;

• строить типовые модели идентификации объекта управления;

• оценивать прогнозные значения риска для производственного персонала.

8. Получен патент на программу «Нейросетевой предсказатель», позволяющую прогнозировать показатели производственно-обусловленной заболеваемости в зависимости от значений факторов условий труда.

9. Предложены изменения классификации профилактических мероприятий путем включения в их номенклатуру средств индивидуальной защиты и медико-профилактических мероприятий, оптимальное планирование которых позволит снизить показатели профессионального риска.

Достоверность научных результатов, выводов и рекомендации

Достоверность полученных в диссертационной работе научных результатов подтверждается адекватностью построенных моделей реальным процессам формирования производственно-обусловленной заболеваемости, которые имеют место на производственных объектах. Комплексы профилактических мероприятий, составленные с использованием базы данных, методик идентификации и оптимального планирования, а также разработанного алгоритма оптимизации, показали их высокую эффективность при апробации в условиях реального производства.

Авторский вклад в получении научных и практических результатов

Все приведенные в диссертации методологические разработки и решения научно-технических задач выполнены непосредственно автором. Программные продукты, используемые при работе АСУ БиОТ, либо являются авторской разработкой, либо выполнены совместно с коллегами на основе алгоритмов и математических моделей, созданных в процессе диссертационного исследования.

Положения, выносимые на защиту

1. Принципы автоматизированного управления безопасностью труда, предполагающие системный подход к оценке профессионального риска, создание многомерной базы данных, моделей идентификации, подсистемы принятия решений, а также подсистемы прогнозирования и оценки показателей профессионального риска.

2. Метод формирования базы данных по безопасности труда, позволяющий накапливать информацию по всем её семантическим разделам, рассчитывать показатели и получать необходимые пользователям выходные аналитические формы.

3. Методология идентификации показателей профессионального риска, содержащая сочетание одного из методов факторного анализа (метод глав-

ных компонент) с моделями множественной полиномиальной регрессии, а также с моделями, построенными на основе нейроподобных сетей.

4. Метод оптимального планирования профилактических мероприятий, служащий для построения комплексов управляющих решений с учетом их экономической и оздоровительной эффективности.

5. Алгоритм оптимизации мероприятий по безопасности труда, использующий метод целочисленного программирования «ветвей и границ» и позволяющий с помощью формализованного критерия оптимальности и с учетом технико-экономических ограничений формировать эффективные комплексы оптимальных (рациональных) управленческих решений.

6. Технологический процесс автоматизированной обработки данных на предприятии, позволяющий формировать необходимые разделы базы данных, строить идентификационные модели, планировать оптимальные профилактические мероприятия и прогнозировать уровни снижаемого профессионального риска.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Всесоюзная научная конференция «Комплексные гигиенические исследования в районах интенсивного промышленного освоения» (г. Новокузнецк, 1982); Краткосрочный семинар «Управление охраной труда в строительстве» (г. Ленинград, 1983); Региональная научно-практической конференция (Ангарск, 1983); Всесоюзная конференция «Здоровье и функциональные возможности человека. Оценка и прогноз» (М.,

1985); X Всесоюзное совещание по проблемам управления (г. Алма-Ата,

1986); Международная научно-техническая конференция «Современные информационные технологии» (Пенза, 2010); Международная научно-практическая конференция «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (М.:ИПУ РАН, 2010); Международная научная конференции «Проблемы регионального и муниципального управления» (М.,2011); XIX международная конференция «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (М.: ИПУ РАН, 2011); XX Международная конференция «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (М.: ИПУ РАН, 2012), 15 Международная научно-практическая конференция «Техносферная безопасность, надежность, качество, энерго- и ресурсосбережение», 2013, XXI Международная конференция «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (М.: ИПУ РАН, 2013), XXII Международная конференция «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (М.: ИПУ РАН, 2014).

Публикации. Основные положения диссертационной работы нашли своё отражение в двух монографиях, 6 авторских свидетельствах, 67 научных и учебно-методических публикациях, в том числе в 18 изданиях, рекомендованных ВАК Российской Федерации.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы из 196 наименований и 6 приложений. В тексте диссертации содержатся 51 рисунок и 52 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность научной проблемы, сформулированы цель и задачи исследования, научная новизна, положения, выносимые на защиту, и практическая значимость диссертационной работы.

В первой главе «Аналитический обзор. Современные информационные технологии в задачах охраны н безопасности труда» даны основные определения, рассмотрены стандарты, законодательные и руководящие документы, обсуждается опыт зарубежных стран в организации охраны труда на промышленных предприятиях.

Проведенный анализ официальных документов, научно-технической литературы, интернет-сайтов и других публикаций показал, что принятие рациональных и оптимальных решений для планирования мероприятий охраны труда должно использовать системный подход и современные возможности информационных технологий.

Сформулирована цель диссертационного исследования - разработка идентификационных моделей и методов управления охраной и безопасностью труда, которые будут использованы при проектировании системы автоматизированной обработки соответствующей информации. Далее изложены научно-исследовательские и прикладные задачи, которые были решены в процессе выполнения диссертационной работы.

Во второй главе «Разработка основных этапов построения системы управления безопасностью и охраной труда» рассмотрены основные принципы построения автоматизированной системы управления безопасностью и охраной труда и изложены последовательные этапы её проектирования.

В системе управления безопасностью труда объект управления - участвующий в производственном процессе персонал работающих и воздействующие на него вредные факторы условий труда.

Цель функционирования системы управления - достижение максимально безвредных и безопасных параметров производственной среды, позволяющих обеспечить минимально возможные уровни профессионального риска.

Входные переменные - {х(1)} - параметры производственной среды и некоторые демографические характеристики персонала (например, возраст, пол, стаж работы, профессия).

Выходные переменные - {у(0}- множество показателей профессионального риска, для статистической оценки которого используем фактические показатели заболеваемости и травматизма работающих.

Критерий оптимизации - суммарный минимальный уровень риска, выраженный в показателях всех зарегистрированных форм заболеваний и видов травматизма для конкретного объекта управления.

Управляющие воздействия - профилактические мероприятия, направленные на достижение минимально возможных уровней профессионального риска.

Орган управления - техническая инспекция, отдел техники безопасности и охраны труда, промышленно-санитарная лаборатория, работающие совместно с администрацией и медико-санитарной службой предприятия.

Средства обработки информации - организационное, математическое, программное и техническое обеспечение системы управления, позволяющее формировать базы данных и знаний, рассчитывать показатели, выполнять их комплексный анализ, моделирование и разработку оптимальных профилактических решений.

На рис.1 приведена принципиальная схема предлагаемой автоматизированной системы управления безопасностью и охраной труда (АСУ БиОТ). В подсистеме управления базой данных_текущая информация накапливается в пяти различных фреймах (смысловых разделах).

Фрейм К - данные о кадровом составе работающих, которые должны содержать ИНН, пол, возраст, общий и профессиональный стаж, шифры профессии, производственного подразделения и названия предприятия.

Фрейм У - данные об условиях труда работающих. Здесь может быть несколько видов информации: травмоопасные факторы; физико-химические факторы производственной среды; эргономические характеристики рабочих мест и рабочей позы; тяжесть и напряженность труда, утомляемость, эмоциональная нагрузка и т.п.

Фрейм Т,3 - показатели риска (уровни производственного травматизма, профессиональной, а также производственно-обусловленной заболеваемости и инвалидности, полученной на производстве).

Фрейм М - мероприятия, направленные на устранение опасных факторов, на предотвращение или снижение вредных воздействий для здоровья персонала, а также компенсаторные мероприятия. В том числе можно выделить: средства индивидуальной, средства коллективной защиты, медико-профилактические, льготы работающим во вредных условиях и т.д.

Фрейм Э - экономические показатели, например, ущерб от неблагоприятных условий труда, выплаты по больничным листам, затраты на профилактику, льготы и компенсации работающим во вредных условиям и т.д.

Пользователями разработанной системы АСУ БиОТ являются: органы технической инспекции, отвечающие за контроль условий и охраны труда; центры профпатологии различного уровня; администрация предприятия; отдел ТБ и промышленно-санитарная. лаборатория; медсанчасть предприятия, или районные медицинские учреждения; социологи и психологи труда.

В третьей главе «Метод формирования базы данных в системе управления безопасностью труда» рассмотрена возможность использования экспертных систем для получения оптимальных решений по безопасности труда. Описаны основные этапы создания и структура базу данных (БД), виды показателей и алгоритмы их вычисления для различных смысловых сегмен-

Модели идентификации

Подсистема управлении батон данных по охране труда

Регистрация и накопление информации

Выполнение мероприятии

Подсистема логического вывода н принятия решении

Г>аза данных Кадровые данные }К*{ Условия труда ¡У! Трапмати 5м н заболеваемость | Г.$| Меропрпя I пя Ы

Прогноз реаль- Расчет социально- Прогноз опти-

ных значении —► экономического мальных значе-

У,Т. '3. Э эффект ний У, Т, 3. 0

Подсистема прогнозировании и оценки эффекта оптимизации

1)Л0К

ня-

тияре

ше-

"ЦИЙ

Кршерии оптимизации

Технико-экономические ограничения

Подсистема объяснений

Модели Iравмампма Т- 1"|(1х'.У)_

Модели заболеваемости Ч " Г:(К',У) Условия труда в чавпсимостп от мероприятий по безопасности У' = Г<|М) Оптимальные мероприятия по /> Г

_М :-||ч N 11 I_

Реальный прогноз ^У1''.Т|,"''.3,,"|'.Э,-Оптимальный прогноз У и. "'' Т ,,,"'' 5 щ Э "''

Социально -жоиомпчеекпп эффект

ет— т "I1 т "I1 >">- "I1 'И1 — 1 |- I..... Л' у- - 5.411

6Э=Э/"-Э.....""

Рпс. I. Атома! и зпрованная сиоема \ правления безопасностью п охраной труда

тов. Кроме того, представлены входные формы, куда заносится кодируемая информация. и выходные таблпт,I. Описание предметной области, к котором относится вся информация, наполняющая БД. определяет её ш/фтогнчсскую мо-<к'.1ь (рис.2). являющуюся исходной для составления (кшниогическт'! лнюс.т

Рис.2. Основные этапы создания базы данных

(ДМ), отражающей логические взаимосвязи между отдельными видами данных независимо 01 их конкрешых значений. ДМ разраба!ываекя с учеюм конкретной реализации системы упрощения пили'/ /кшны.х (СУБД) и специфики предметной области. В свою очередь конкретная реализация ДМ позволяет создать физическую мтк'./ь (ФМ). отображая её на конкретные программные и аппаратные средства вычислительной системы. ФМ описывает основные системные и рабочие файлы, содержащие набор входных учетных докумешов и отчетных таблиц. В такой трактовке автоматизированная система управления безопасностью и охраной труда (АСУ БиОТ) должна располагать СУБД, обеспечивающей функционирование всех перечисленных компонент.

Разработана структура показателен базы данных по безопасности п охране труда, используемых при работе автоматизированной системы управления. Созданная БД является реляционной базой данных и представляет собой набор таблиц отношении с первичной н расчетной информацией. Каждая запись в базе может относиться либо к определенному производственному объекту. либо к профессиональной группе. Показатели могут быть первичными (по сути, являясь кодируемыми данными) и расчетными (например, приведенными к общей численности персонала, "о от общего числа несчастных случаев или болевших лиц. кратность превышения ПДК и т.д.), которые вычисляются программным путем п используются для идентификации и ошимального планирования. В этом случае такую БД можем считать базой данных н знаний (БДиЗ), поскольку она содержиI не только фактографическую информацию но отельным смысловым сегмешам. но и связи между ними.

Шифр, как первичного, так и расчетного показателя, представляет собой семантическую аббревиатуру кодируемой информации и состоит из префиксов, разделителем между которыми является точка («.»). Например шифр О.Л.ПП.К.Н.1. означает, что в базе данных содержится относительный (расчетный) показатель (О), а именно, доля (в % на 100 работающих) лиц (Л), имеющих профзаболевание или профотравление (ПП) в подразделении К, по диагнозу Н, мужского пола (1).

Приведем пример показателей, образующих фрейм профилактических мероприятий (таблица 1, таблица 2). В таблице 1 отражены исходные данные из первичных документов, на основе которых рассчитываются сравниваемые показатели, помещаемые в таблицу 2. Они в свою очередь используются в блоке идентификации для моделирования показателей заболеваемости работающих в зависимости от факторов условий труда и в блоке принятия решений при оптимизации профилактических мероприятий.

Таблица 1.

Мероприятия по охране труда (первичные показатели)

N записи Показатель, и источники информации Наименование первичного показателя Шифр первичного показателя

1 2 3 4

1 Расходы на мероприятия по охране труда, статьи затрат в отчетных бухгалтерских документах Затраты (3) по охране труда (ОТ) на реконструкцию (Р) З.ОТ.Р.

2 -«- Затраты (3) по охране труда (ОТ) на повышение безопасности технологии и оборудования (БТО) 3. ОТ. БТО.

3 -«- Затраты (3) по охране труда (ОТ) на санитар- З.ОТ.СТУ.

но-технические устройства (СТУ)

4 -«- Затраты (3) по охране труда (ОТ) на средства индивидуальной защиты (СИЗ) з.от.сиз.

5

Таблица 2. Мероприятия по охране труда (расчетные показатели)

N записи Наименование расчетного (относительного) показателя Шифр расчетного показателя Формула для расчета показателя

1 Доля затрат (3) по охране труда (ОТ) на реконструкцию (Р) О.З.ОТ.Р. О - относительный показатель (доля в %) (З.ОТ.Р/З.ОТ.)*100 где З.ОТ-общая сумма затрат на охрану труда

2 Доля затрат на повышение безопасности оборудования и технологии, (БТО)% О.З.ОТ.БТО. (З.ОТ.БТО/З.ОТ.)*100

3 Доля затрат на санитар- но-технические устройства (СТУ),% 0.3. ОТ. СТУ. (З.ОТ.СТУ/З.ОТ.)*ЮО

4 Доля затрат на средства индивидуальной защи- 0.3. от. его. (З.ОТ.СИЗ./З.ОТ.)*100

ты (СИЗ), %

5

Разработаны и апробированы формы входных и выходных документов базы данных по безопасности и охране труда. Настоящий метод использован в «Техническом задании на разработку базы данных по условиям и охране труда», разработанном автором в 2009 г. совместно с ИЛУ РАН РФ по Государственному контракту № 240-09/46 (08.1-04/09) с Правительством Москвы.

В четвертой главе «Разработка идентификационных моделей профессионального риска в зависимости от факторов условий труда» использовано сочетание метода факторного анализа (метода главных компонент) с моделью многофакторной квадратичной регрессии. Метод главных компонент позволяет для т- мерной корреляционной матрицы Я найти новую ортогональную систему координат таким образом, чтобы максимум полной дисперсии исходных данных лежал на первой главной оси (первая компонента), максимум оставшейся дисперсии - на второй главной оси (вторая компонента) и т.д.

Классическая модель факторного анализа имеет вид:

Я = АСА', (1)

где Я - корреляционная матрица для нормированных значений исходных данных А - матрица факторных нагрузок а^; А'- транспонированная матрица факторных нагрузок; С - матрица корреляций между факторами PZj. На основании решения задачи:

(Я-Л4/)а, - 0, (2)

где I - единичная матрица, могут быть получены численные значения матрицы факторных нагрузок аа:

аа=(«алД1)(а2к + «22( + - + а2тд~ (3)

Далее из числа главных факторов выделяем факторы, вносящие наибольший вклад в дисперсию показателей риска. Для этой цели используем критерий Ка-телла, основанный на графическом изображении собственных значений корреляционной матрицы, ранжированных в порядке их убывания (рис.3).

Соотношение собственных значений матрицы А соответствует распределению долей дисперсии факторов, приведенных к полной дисперсии. В том случае, когда значения лежат практически на одной прямой (1), матрица Я содержит, как правило, случайные корреляции, при неслучайных корреляциях имеет место кривая (2), содержащая характерный изгиб. Правая часть кривой (2) может быть сглажена отрезком прямой р-т. Тогда, согласно критерию Кателла, крайнее левое значение Хр на отрезке р-т указывает число факторов Л],...подлежащих к выделению.

Построение количественных зависимостей между факторами условий труда и показателями профессионального риска (в качестве которых использованы показатели производственно-обусловленной заболеваемости) производим с помощью моделей множественной регрессии.

I

Рис. 3. Выделение существенных главных факторов по критерию Кателла.

Условные обозначения:

/. - собственные значения корреляционной матрицы Я; ЛЬ - номер собственного значения корреляционного матрицы в порядке убывания его величины; 1 - график собственных значений при случайных коррелягщях; 2 - график собственных значений при неслучайных корреляциях.

Для этого представляем уравнение поверхности регрессии в виде полинома второй степени:

У, = Ь0 + £]<=! + £Р=1 ЕН=1 - Х,НХ; " X]), (4)

где {ху} - множество факторов условий труда;

У1- уровень риска, например, показатель заболеваемости по 1-ой нозологической форме;

, X) - средние значения по факторам х,, к- число независимых факторов; п - число точек наблюдений;

Ь0,Ь,-,Су - постоянные коэффициенты, оценки которых определяются в результате моделирования.

Решение производится по методу наименьших квадратов (МНК), дающему, независимо от закона распределения ошибок наблюдений, несмещенные и эффективные оценки в классе линейных моделей и моделей, нелинейных по переменным. Проводим линеаризацию уравнения (4), заменяя нелинейные члены (квадраты переменных и их произведения) новыми переменными При этом нормируем переменные у; и 2ц..

Тогда уравнение (4) принимает линейный вид:

Ус = Яо+Г111ч]ги , (5)

где <7о, <?1- - ,<7т - коэффициенты регрессии в нормированном масштабе; ш -число независимых факторов условий труда после линеаризации; Z^j -нормированные значения переменных ц. Для получения значений коэффициентов регрессии необходимо составить конструкционную матрицу Ъ и провести по методу Гаусса обращение матрицы ТЪ, где 2- транспонированная матрица Ъ. Оценки коэффициентов регрессии находятся из выражений:

чг^ЬцЪиг^ус, до=У-1Г=1<7;2; , (6)

где (7;— коэффициент регрессии по ^му фактору; ц0 - постоянная, получаемая за счет влияния неучтенных факторов; Ьц - диагональный элемент обратной матрицы В. Значимость каждого из вычисленных коэффициентов модели проверяется по критерию Стыодента Та:

т^ > Та, (7)

где БС?] - среднеквадратичное отклонение коэффициента регрессии

Б21у - остаточная дисперсия показателя заболеваемости в натуральном

масштаое:

Г" 1У-"0 ~ 1Л'

521у-521г$2у. (8)

Степень влияния на показатель заболеваемости работающих всех факторов условий труда, входящих в модель регрессии, необходимо проверить по критерию Фишера Ра, значение которого сравнивается с величиной дисперсионного отношения вычисляемого по формуле:

где 0Б21у - остаточная дисперсия показателя заболеваемости в натуральном масштабе после удаления из уравнения регрессии фактора

Степень тесноты связи между показателем заболеваемости и влияющими на него факторами условий труда {г, } определяется величиной множественного коэффициента корреляции:

Задавшись прогнозом факторов условий труда вычисляем прогноз показателей заболеваемости [у,1. Истинные значения прогнозируемых показателей при заданном уровне значимости а с вероятностью Ра=\-а должны попасть в доверительный интервал ТаБ:

У=У±Т^, (11)

где у - точечная оценка показателя риска, полученная из уравнения (7); Та-табличное значение критерия Стьюдента при уровне значимости а и числе степеней свободы п-ш-1; Б - общая ошибка уравнения регрессии, определяемая по формуле:

(12)

В медицинских исследованиях обычно принято использовать доверительную вероятностьРа=0,95, при которой величина критерия Стьюдента Та « 2,0 . Следовательно, прогнозные значения показателей заболеваемости будут лежать в интервале:

У=у± 25. (13)

Рассмотрена альтернативная модель, идентифицирующая показатели профессионального риска на основе нейроподобной сети. Для этого использован двухслойный персептрон с сигмоидальной функцией активации. Обучение производится методом «с учителем» по алгоритму обратного распространения ошибки. Для решения задачи используем модель нейроподобной сети с п входами и ш выходами (рис. 4).

Здесь X], Х2, Х3 , ... , Х„ - входные данные (факторы условий труда); У'ь У'2,У'3 ,..., У'т - выходные данные (показатели риска). Входные данные суммируются по линейному закону с учетом весовых коэффициентов

5 = >

где - весовые коэффициенты; х; - входные данные.

Рис. 4. Модель неироподобноп сети.

На выходе каждого слоя выходной сигнал нелинеен: У =()( "Г= / (.V).

где F(S) функция активации. Для многослойного персептрона имеем выражение:

5= Z>A,

где : номер входного сигнала: ( - номер нейрона в слое; I - номер слоя. Анализируем сигналы для первого и второго (последнего) слоев модели, в общем случае считая «скрытыми» все слом, находящиеся между ними. Выберем для решения задачи логистическую функцию активации, которая имеет 1

вид:

' + <-' . после чего можно начинать обучение сети.

Рассмотрим процесс обучения, задавая для начала одинаковые весовые коэффициенты » .и ="'..;.| •• •• 11 [=0,2 Тогда сигналы на выходе нейронов первого слоя будут равны:

оит. —Чг

Аналогично получаем выходные значения для второго слоя п суммарный сигнал S, равный сумме сигналов OUT для первого и OUT для второго слоя. Эти суммарные выходные сигналы и принимаем в качестве моделируемых показа-

телей риска У. Суммарная квадратичная ошибка:

где - г - номер точки наблюдения У по таблице исходных данных. Для коррекции нужны частные значения ошибки Е:

По алгоритму обратного распространения ошибки весовые коэффициенты рассчитываются так:

ОЕ

где

w '¡jt - значение веса на следующем шаге обучения, Wjji. значение веса на данном шаге обучения, б- скорость обучения.

Для скрытых слоев

AW=£*OUTjl(\-OUTjl)Zw,tlwljlXl.

к

В данном случае OUT ji - выход скрытого слоя; 1 - номер скрытого слоя; к -номер нейрона в скрытом слое. Обучение происходит до тех пор, пока величина Awjji не достигнет приемлемого значения. После обучения нейроподобной сети, вводим в модель прогноз факторов условий труда. Тогда с заданной вероятностью можно прогнозировать показатели профессионального риска.

В пятой главе «Принятие оптимальных решении в системе управления безопасностью и охраной труда» предложен подход к оценке удельной эффективности профилактических мероприятий. Соответствие профилактических мероприятий {(_/} множеству производственных воздействий {л-}, на предотвращение которых они направлены, определяется с помощью таблицы 3. Здесь в графах Х\,Х2,—,хп для каждого из мероприятий и1,и2,...,иг указываются значения, которые будут принимать параметры условий труда после проведения этих мероприятий. В графы 1'п заносится доля снижения риска, определяемая уменьшением влияния вредного фактора xj после проведения мероприятия Ur. Мерой эффективности мероприятий может служить число лиц, высвобожденных из-под воздействия неблагоприятных факторов, а опосредованным значением эффекта является снижение показателей профессионального риска (заболеваемости, травматизма, инвалидности, текучести кадров и т.д.).

Таблица 3. Профилактические мероприятия и оценка их влияния на факторы условий труда

Факторы условий труда

Мероприя-

тия X-l Р1. . . XjPj. .. хп Рп

Ui ХцРц- ■ XljP1J- ■ ■ Х1п Р1п

и2 ■ x2jP2j- ■ ■ х2п Ргп

иг xrlPrl■ ■ xrjPrj- ■ ■ хт Prn

Разработан метод оптимального планирования мероприятий по безопасности и охране труда. При этом вычисляются минимально возможные значения показателей заболеваемости по каждой группе диагнозов У\ты — Ух; (£ = 1, /). Вычисляются частные вектора оптимальных значений параметров условий труда Х°рг (х.°р£, I = 1,1, (по каждой группе риска), а

также общий оптимальный вектор условий труда Хор1 — и'=1Л'10р£. Для всех планируемых мероприятий составляется так называемая матрица связей где -£ - индекс мероприятия, к - индекс группы работающих:

Рек= 1 > если мероприятие 1){ намечено для к - й группы работающих;

Р(к= 0>если мероприятие ие не намечено для к - й группы работающих.

ассчитываем удельный оздоровительный эффект (¿'ц :

_ &у1 _ у-(х1о) - у ;(*,■,)

" 11 100 100 ' ^ ' где а- удельный оздоровительный эффект (в расчете на 1 работающего) при изменении на единицу значения j - го фактора производственной среды;

У( - показатель ¡-го вида риска, например частоты заболеваний по ¡-ой нозологической форме (в случаях на 100 работающих); Ху0- начальное значение ^го фактора; Хц- значение_]-го фактора после проведения мероприятия и По известному числу работающих в к-ой группе работающих находим суммарный оздоровительный эффект (¿и от проведения мероприятия [/¡:

/к

<2« = Л££<Га. (15)

¡=1

где оздоровительный эффект при уменьшении показателей 1- й формы риска в результате проведения мероприятия Ыг число лиц, охваченных мероприятием ¿/¡; 1к - число видов риска для к-й группы персонала. Если меро-

приятие У; вызывает снижение показателей нескольких форм заболеваний, суммарный оздоровительный эффект будет равен:

I

= (1б)

¿=1

где ()ц- суммарный оздоровительный эффект при проведении тия иь снижающего показатели I форм заболеваний.

Отсюда можно рассчитать общий оздоровительный эффект при проведении Ь мероприятий на заданном производственном объекте:

1=1

При формировании оптимального плана мероприятий возможны два случая: а) Затраты на реализацию мероприятий по перечню {и';} не превышают ресурсов О, выделенных для данного объекта (участка, цеха, предприятия и т.д.):

¿1

X

Ли < О (17)

Тогда все мероприятия перечня {¿/¡,} включаются в план, а оставшиеся ресурсы £>, = О — X("''=! ¿и распределяются между оставшимися неприоритетными мероприятиями — {¿/¡,} согласно ф-ле (19).

б) Затраты на реализацию мероприятий по перечню {£/(,} превышают выделенные ресурсы О, тогда {У;,} рассматриваются в качестве исходного перечня для последующего оптимального планирования.

В качестве_критерия оптимальности принимается суммарное по к группам работающих снижение показателей заболеваемости персонала, суммированное по I формам , получаемое за счет проведения Ь профилактических мероприятий, включенных в оптимальный план.

Тогда критерий оптимальности будет иметь вид: к I I к 1

~*т1п' (18)

к=11=1 (=1 к=1¿=1 где снижение показателя по ьй форме заболевания при проведении мероприятия ¿/¡;

у[к- показатель 1-й формы заболевания для к- й группы работающих; матрица связей:

если и{ включено в оптимальный план,

■п

^ п если ир не вкл/очено в оптимальный план.

Так как величина характеризует суммарное снижение всех

учтенных заболеваний при проведении мероприятия обозначим эту величину через VI. Тогда критерий (18) принимает вид:

К 1 и

Е Xуш ~ X<р1 Ч'1 т1п■ (19)

¡=1 ¡=1

Для построения искомого алгоритма используем решение «Задачи о ранце» с помощью методов эвристического программирования. С этой целью заменим в выражении (19) величину Ч^на где

К 1

^= Е Х(р№<?и) (20)

к=1 ¡=1

Тогда поставленная задача имеет вид: определить последовательность { Ф^}, для которой

ь

^<р1Ч>[=^тах (21)

¡=1

при ограничениях (17). При этом выражение (21) является зеркальным отражением в отрицательную область выражения £¡"=1 тр( -> тт.

Рассмотрим 2 случая: алгоритм для приближенного решения вручную и алгоритм для точного решения задачи с помощью ЭВМ.

1 случай. Алгоритм для приближенного решения. Квазиоптимальное решение при <3[«0 получается с помощью простого правила: в оптимальный план включаются мероприятия в порядке убывания оценок их удельной эффективности Ч7] / <1].

Ф/' Ч*/

Если -г = тах— то «в,* = 1. (22)

В данном случае не просматриваются варианты рационального расходования остатков ресурсов: Д= О — ф.

2 случай. Алгоритм для точного решения. Нельзя использовать методы линейного программирования, так как результаты решения {ф|}должны быть целочисленными. В этом случае можем использовать метод «ветвей и границ», показавший достаточно быструю сходимость. Алгоритм заключается в построении «дерева» возможных решений (планов) Е и отсеивании подмножеств неперспективных решений. Допустим, для плана Ъ определена целевая функция

Обозначим через С нижнюю границу (рекорд) для максимального значения Рф:

С < шах (24)

В этом случае алгоритм с использованием метода «ветвей и границ» будет состоять из следующих этапов:

1)Множество решений Е разбиваем на некоторое число подмножеств {Е'}, для каждого из которых определяют так называемую верхнюю границу В:

В > Р(Е') для всех Е' 6 Е.

Тогда, если В < С и для некоторого

Е' тахР® > Р(Е'),

Е' е Е

то Е' не содержит оптимального решения.

2) Одно из неразбитых до конца подмножеств разбиваем на более мелкие, для каждого из которых вычисляем верхние границы В.

Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет получено подмножество, содержащее одну точку (план).

3) Пусть Т- найденная точка. Вычисляем Р^'), определяем нижнюю границу С = (2') и заменяем ее на относящуюся к этой точке верхнюю границу

4) Выбираем следующее неразбитое до конца подмножество и вычисляем для него верхнюю границу.

5) Процесс продолжаем до тех пор, пока либо найденное подмножество не будет состоять из одной точки, либо станет невозможным выбирать ни одно подмножество, так как все В < С.

В первом случае переходим к этапу 3, корректируя при этом значения С таким образом, чтобы оно было максимальным из всех найденных значений С (рекордов).

Во втором случае поиск прекращается, С принимается в качестве максимума функции Р, т.е. получаем оптимальный план мероприятий Т.*, для которого

= С, будет решением задачи.

Важным является определение выражения для верхней границы В.

О - Ег-1 ФА

В = --гФ'г+1 (25)

"г+1

где Г- число первоначально вошедших в план мероприятий, дающих остаток, меньший стоимости следующего мероприятия

О-Е^Фгйг^с!«.! . (26)

Включение в план начинается с мероприятия, имеющего максимальную удельную эффективность:

П - (27)

Блок-схема алгоритма оптимизации приведена на рис. 7. Этот алгоритм, реализующий с помощью ЭВМ метод «ветвей границ», показал хорошую сходимость при Ь=80, для числа однородных групп работающих К=20.

В шестой главе «Результаты апробации системы управления безопасностью и охраной труда на реальных данных» проверен на реальных данных метод идентификация показателей профессионального риска с использованием метода главных компонент (МГК) и моделей множественной квадратичной регрессии. МГК из шести анализируемых групп факторов, влияющих на показатели производственно-обусловленной заболеваемости, выявил 2 главных компоненты, объясняющих 61,6 % дисперсии изучаемого явления. Остальную часть дисперсии профессионального риска молено объяснить ошибками наблюдений и неучтенными факторами.

С помощью метода идентификации построены типовые модели производственно-обусловленной заболеваемости для основных производств на двух предприятиях радиоэлектронной промышленности, где автоматизированная система управления охраной труда прошла опытную эксплуатацию. При моделировании выявлены факторы условий труда, в наибольшей степени влияющие на определенные формы заболеваний. Модели показали высокий коэффициент множественной корреляции (Я > 0,7) и достоверность по критериям Стьюдента и Фишера.

Полученные идентификационные модели отражают связь условий труда и заболеваемости персонала (выборка составила 1612 работающих), что позволяет использовать их для прогнозирования профессионального риска и планирования мероприятий по охране и безопасности труда.

В соответствие с методом оптимального планирования для вышеуказанных предприятий на 2010-2012 гг. составлялись комплексные планы профилактических мероприятий с учетом их эффективности и выделяемого финансирования.

Проведена реализация части рекомендованных мероприятий, таких как:

• установка приточно-вытяжной вентиляции,

• замена свинцово-кадмиевых припоев на свинцово-оловянные,

• установка автоматических линий на завершающих операциях сборки и монтажа радиоэлектронной аппаратуры;

• организация периодических медосмотров персонала, занятого на участках с повышенным содержанием вредных веществ.

Эти и ряд других реализованных организационно-технических и медико-профилактических мероприятий привели к снижению уровней заболеваемости профессионального риска на данных производственных объектах.

Как показали расчеты и сравнение с реальными статистическими данными, полученными при опытной эксплуатации системы АСУ БИОТ в 20102013 гг.,

годовая эффективность от внедрения автоматизированной системы управления безопасностью труда на вышеуказанных предприятиях составила 39%.

Вывод результатов

Рис. 7. Алгоритм оптимизации мероприятий по безопасности труда

В Заключении к диссертационной работе отмечено следующее.

В процессе выполнения исследований был предложен комплекс научно-технических решений и реализован ряд практических и экспериментальных задач.

1. Разработаны принципы автоматизированного управления безопасностью и охраной труда на производственных объектах. Обоснована структура системы управления (АСУ БиОТ) и описано назначение её основных элементов в привязке к исследуемой проблеме.

2. Разработан метод оптимального планирования профилактических мероприятий с учетом их удельного вклада в снижение неблагоприятных производственных воздействий, позволяющий обеспечить минимально возможные значения показателей профессионального риска.

3. Формализован критерий оптимизации профилактических мероприятий, в качестве которого принимается суммарное снижение показателей профессионального риска, получаемое в результате проведения всех планируемых решений для персонала работающих на данном производственном объекте.

4.Построен алгоритм оптимального планирования профилактических мероприятий, реализующий эвристический метод целочисленного программирования (метод «ветвей и границ»), показавший хорошую сходимость при заданном числе однородных групп работающих по всем зарегистрированным показателям риска.

5. Разработан и апробирован на реальных объектах метод формирования и сопровождения базы данных (БД) автоматизированной системы управления безопасностью и охраной труда, который содержит: принципы создания такой базы данных, набор показателей БД и алгоритмы их расчета, формы входных и выходных документов.

6. Разработана методология идентификации профессионального риска, использующая метод главных компонент в сочетании с моделями множественной нелинейной регрессии и позволяющая строить многофакторные зависимости для заданных производственных объектов и профессиональных групп.

7. Типовые зависимости уровней производственно-обусловленной заболеваемости, полученные в виде многофакторных регрессионных моделей, позволяют с заданной доверительной вероятностью (Р=0,95) вычислять прогноз значений риска на основе достоверного прогноза факторов условий труда.

8. Предложена альтернативная идентификационная модель профессионального риска, построенная на основе нейроподобной сети, представляющая собой многослойный персептрон с обучением по методу обратного распространения ошибки. Такая модель, требует большего объема выборки, позволяя при этом получить более точный прогноз по сравнению с моделями множественной регрессии.

9. Получен патент на разработанный (совместно со В.Г. Спиридоновым)

программный продукт «Нейросетевой предсказатель».

10. На двух предприятиях радиоэлектронной промышленности - ОАО «Конструкторское бюро опытных работ» концерна «Созвездие» и ООО «Мастер Свет» - проведена апробация разработанной АСУ БиОТ, в том числе:

• сформирована база данных для 1612 работающих за 2009-2011 г. г.;

• построены типовые модели риска для восьми видов производства;

• с помощью алгоритма оптимального управления составлены перечни профилактических мероприятий, использованные в планах предприятий по улучшению условий и охраны труда на 2012-2013 г. г.

• по ретроспективным данным рассчитаны прогнозные значения риска на 2012 г. (по числу случаев и числу календарных дней заболеваний в расчете на 100 работающих), которые имели бы место без использования АСУ БиОТ;

• реальные аналогичные показатели риска, полученные при работе системы управления за тот же период, оказались существенно ниже (= на 39%) расчетных прогнозных значений.

11. Значительное снижение профессионального риска в результате использования идентификационных моделей и методов управления безопасностью труда позволяет судить о высокой эффективности создаваемой на их основе АСУ безопасностью и охраны труда и рекомендовать её к использованию на различных предприятиях и регионах России.

Список публикации по теме диссертации Статьи, опубликованные в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Беленький В.М., Карахтанов Д.С. Решение задачи поиска и устранение дубликатов в базе данных с помощью операций нестрогого соответствия //Системы управления и информационные технологии. - 2010 .-№4(42). - С. 70-73.

2. Беленький В.М. Модели идентификации и оптимального планирования безопасности и охраны труда на промышленном предприятии//Системы управления и информационные технологии .- 2011,- №1(43).-С. 112-116.

3. Беленький В.М. Автоматизированная система управления охраной труда на предприятии//Технологии техносферной безопасности: Научный Интернет-журнал. - 2011. - №1(35), 11 с.

4. Беленький В.М., Спиридонов В.Г. Проектирование базы данных по безопасности труда для организаций и промышленных предприятий // Технологии техносферной безопасности: Научный Интернет - журнал. -2012. - № 2 (43). -6 с.

5. Беленький В.М., Спиридонов В.Г. Принципы создания базы данных для автоматизированной системы обработки информации по безопасности труда на промышленном предприятии //Безопасность труда в промышленности:

Ежемесячный научно-производственный журнал. -2012. -№6. - С.62-66.

6. Беленький В.М., Спиридонов В.Г. Использование базы данных для управления безопасностью труда на промышленном предприятии // Технологии XXI века в пищевой, перерабатывающей и легкой промышленности: Интернет-журнал. - 2012. - № 6(79). - 15 с.

7. Беленький В.М., Спиридонов В.Г. Методы статистической обработки данных для обеспечения безопасности труда на производственных объектах //Технологии техносферной безопасности: Научный Интернет - журнал. -

2012,- №5(46).- 16 с.

8. Беленький В.М., Прус Ю.В. Использование моделей факторного и регрессионного анализа для управления безопасностью трудаУ/Технологии техносферной безопасности: Научный Интернет - журнал- 2012. - №6(47) -14 с.

9. Беленький В.М. Разработка математических моделей идентификации в системе управления безопасностью труда // Технологии XXI века в пищевой, перерабатывающей и легкой промышленности: Интернет - журнал. Раздел 4.Информационные технологии, автоматизация и оборудование. - 2013. -№31.-15 с.

10. Беленький В.М., Спиридонов В.Г. Сравнение методов статистического анализа информации при управлении безопасностью труда на производственных объектах/АТехнологии XXI века в пищевой, легкой и перерабатывающей промышленности: Интернет-журнал. Раздел 6. Информационные технологии, автоматизация и оборудование. - 2013. - № 32. -13 с.

11. Беленький В.М., Прус Ю.В. Методика оптимального планирования профилактических мероприятий в системе управления охраной труда //Технологии техносферной безопасности: Научный Интернет-журнал. -

2013.-№4(51). - 16 с.

12. Беленький В.М., Спиридонов В.Г. «Нейросетевой предсказатель» для прогнозирования профессионального риска на промышленном объекте //Технологии техносферной безопасности: Научный Интернет-журнал. -2013,- №4(51). -6 с.

13. Беленький В.М., Спиридонов В.Г. Основные разделы базы данных в системе управления охраной труда на промышленном предприя-тии//Безопасность жизнедеятельности: Научно-практический и учебно-методический журнал. - 2014. - №4. - С.3-8.

14. Беленький В.М. Оптимизация профилактических мероприятий в системе управления охраной трудаУ/Безопасность жизнедеятельности: Научно-практический и учебно-методический журнал. - 2014. - №5. - С.3-8.

15. Беленький В.М. Алгоритмы идентификации и принятия решений для управления охраной труда на промышленном предприятии//Нелинейный мир»: Международный научно-технический журнал. - 2014. -№1, т. 12. -С.59-63.

16. Беленький В.М., Спиридонов В.Г. Прогнозирование показателей забо-

леваемости работающих с использованием обучаемой нейронной сети и интерфейсного модуля, разработанного в программной среде Delphi 7//«Нелинейный мир»: Международный научно-технический журнал. - 2014. -№4, т. 12. -С.64-69.

17. Беленький В.М., Прус Ю.В. Планирование оптимальных профилактических мероприятий в системе управления охраной труда//«Наукоемкие технологии»: Международный научно-технический журнал. - 2013 .- №12,т. 14. - С. 63-70.

18. Беленький В.М., Прус Ю.В. Алгоритм оптимизации профилактических мероприятий в системе управления охраной труда.// "Технологии техносфер-ной безопасности": Научный Интернет-журнал. - 2014. - № 4 (56). - 16 с.

Монографии и учебные пособия

19. Беленький В.М. Общие принципы и методические положения по прогнозированию условий труда, заболеваемости и травматизма, связанных с производством: Монография/А.С. Плакхин [и др.](ДСП) - М.: ВЦНИИОТ ВЦСПС. - 1977. - 120 с.

20. Беленький В.М. Методические рекомендации по комплексной оценке социально-экономической эффективности мероприятий по улучшению условий и охраны труда: Монография/ЛГ.Н. Антоненко [и др.] - М: ВЦНИИОТ ВЦСПС, - 1985.-64 с.

21. Беленький В.М. Архитектура ЭВМ: Программа курса. (Учебно-методическая разработка)//М.: Изд-во УРАО. - 2001. - 16 с.

22. Беленький В.М. Основы алгоритмизации и языков программирования: Программа курса: Учебно-методическая разработка//М.: Изд-во УРАО. -2001,- 14 с.

23. Беленький В.М. Современные информационные технологии: Программа курса: Учебно-методическая разработка// М.: Изд-во УРАО - 2001 - 16 с.

24. Беленький В.М. Языки программирования и методы трансляции: Программа курса: Учебно-методическая разработка//М.: Изд-во УРАО. -2001. -15 с.

25. Беленький В.М. Базы данных и знаний: Программа курса: Учебно-методическая разработка//М.: Изд-во УРАО. - 2001. - 16 с.

26. Беленький В.М. Интеллектуальные системы: Программа курса: Учебно-методическая разработка//М.: Изд-во УРАО. -2001. - 18 с.

27. Беленький В.М. Разработка и внедрение экспертных систем на промышленных предприятиях: Методические рекомендации для преподавателей и студентов//М.: Изд-во УРАО. - 2006. - 23 с.

28. Беленький В.М. Сборник практических и лабораторных работ по курсу «Алгоритмизация и языки программирования»: Учебно-методическое пособие для преподавателей и студентов вузов//М.: Изд-во УРАО. - 2007. - 50 с.

29. Беленький В.М. [и др.] Имитационное моделирование: Методическое

пособие для преподавателей и студентов. - Воронеж: Научная книга - 2011. -72 с.

Авторские свидетельства

30. Беленький В.М. [и др.] Комплекс программ для автоматизированной обработки данных по заболеваемости, связанной с производством, и расчета показателей временной нетрудоспособности //ВНТИцентр - Гос. фонд алгоритмов и программ СССР (деп. 19.04.79, № П003777) - М.: 1979- №5(31)-35 с.

31. Беленький В.М.,[и др.] Программы множественного регрессионного анализа и прогнозирования показателей заболеваемости в зависимости от вредных факторов производственной среды // ВНТИцентр - Гос. фонд алгоритмов и программ СССР (деп. 19.04.79, № П003783) -М.: 1979- №5(31).

- 72 с.

32. Беленький В.М., Саватеев Д.С. Система программного обеспечения для поиска оптимального пути по радиоактивно зараженной террито-рии//Университет Российской академии образования (деп. в ВИНИТИ 11.05.07 №513 В2007) - М.: 2007-54 с.

33. Беленький В.М., Клыков А.Д. Автоматизированная информационная система для мониторинга работоспособности пользователя//Университет Российской академии образования (деп. в ВИНИТИ 11.05.07 № 514, В2007). -М.: 2007-68 с.

34. Беленький В.М., Карахтанов Д.С. Программный модуль «Автоматизация поиска дубликатов в базе данных»//ВНТИЦентр - ФГНУ ЦИТИС -(деп.23.12.2010, №50201001685)- М.: 2010-33 с.

35. Беленький В.М. Патент на программный продукт «Нейросетевой пред-сказатель»/В.Г. Спиридонов, В.М. Беленький//Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014612759. - М.: 2014 - 2 с.

Статьи, материалы конференции

36. Беленький В.М., Зимонт Л.Н. Применение многофакторной регрессионной модели для прогнозирования заболеваемости с временной нетрудоспо-собностью//Безопасность и гигиена труда: Сб. научных работ институтов охраны труда ВЦСПС. - М.: Профиздат. - 1980. - С.21-29.

37. Беленький В.М., Кропивко С.Г. Использование ЭВМ для автоматизированного учета и анализа условий труда на резинотехническом предприя-тии//Повышение эффективности технических средств охраны труда: Сб. научных работ институтов охраны труда ВЦСПС. - М.: Профиздат. - 1981.

- С. 65-72.

38. Беленький В.М. Опыт разработки и внедрения автоматизированной системы учета и анализа информации по условиям труда и заболеваемости на предприятии/В.М. Беленький, С.Г. Кропивко//Вопросы гигиены труда в связи

с новыми технологическими процессами в машиностроительной промышленности: Сб. научных трудов Московского НИИ им. Ф. Ф. Эрисмана. - М.: 1982.-С. 128-135.

39. Беленький В.М. Оптимизация мероприятий по оздоровлению условий труда работающих/Комплексные гигиенические исследования в районах интенсивного промышленного освоения (Сб. трудов Всесоюзная научной конференции, 27-28 октября 1982 г.) - Новокузнецк: 1982. - С.48-50.

40. Беленький В.М., Самолдин A.A. Опыт анализа производственного травматизма и заболеваемости с применением ЭВМ//Обзорная информация. ВЦНИИОТ ВЦСПС. Серия «Охрана труда», вып.6., кн. 2. - М.: 1982. - 22 с.

41. Беленький В.М. Использование методов факторного анализа для оценки показателей заболеваемости работающих на производстве //ВЦНИИ охраны трудаВЦСПС (деп. 21.12.82 г.,№25 ОТ-Д80)-М.: 1982. -С.6.

42. Беленький В.М. Обоснование метода оптимизации мероприятий по охране труда, направленных на снижение заболеваемости //ВЦНИИ охраны трудаВЦСПС (деп. 21.12.82 г. №26 ОТ-Д80)//М.: 1982.-С.7.

43. Беленький В.М. Автоматизированная система управления охраной труда // Управление охраной труда в строительстве в свете решений XXVI съезда КПСС и XVII съезда профсоюзов: Материалы краткосрочного семинара 18-19 января 1983 г. - Л.: Знание. - 1983. - С.38-42.

44. Беленький В.М., Кропивко С.Г. Результаты эксплуатации первой очереди автоматизированной системы управления мероприятиями по охране труда, направленными на снижение заболеваемости//Сб. трудов региональной научно-практической конференции (8-11 июня 1983 г.) - Ангарск: 1983.

- С. 72-77.

45. Беленький В.М., Кропивко С.Г. Автоматизированная обработка информации об условиях труда и заболеваемости// ЭИ ВЦНИИОТ ВЦСПС. Серия «Опыт хозяйственных и профсоюзных организаций по охране труда» -вып.21. - 1983. - С.19-24.

46. Беленький В.М Оптимизация мероприятий по безопасности труда, направленных на снижение заболеваемости работающих//Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. (ДСП)

- М.: ВЦНИИОТ ВЦСПС. - 1983,- 26 с.

47. Беленький В.М. Модели идентификации в системе управления профилактикой заболеваемости работающих//3доровье и функциональные возможности человека. Оценка и прогноз: Тезисы докладов Всесоюзной конференции 3-5 декабря 1985 г. - М.: 1985. - С. 96-99.

48. Беленький В.М. Критерии оптимальности в системе управления безопасностью труда на промышленном предприятии//Всесоюзное совещание по проблемам управления: Тезисы докладов, кн. 2.//Алма-Ата: 1986. - С. 103104.

49. Беленький В.М. Отчет по НИР «Разработать прогноз заболеваемости на 1981-1990гг.» (ДСП) - /Л.Н. Зимонт [и др.]//М.: ВЦНИИОТ ВЦСПС . -

1981.- 145 с.

50. Беленький В.М. [и др.] Отчет по НИР «Разработка автоматизированной системы учета и анализа информации по условиям труда и заболеваемости на предприятии»//М.: ВЦНИИОТ ВЦСПС. - 1981. - 118 с.

51. Беленький В.М. Отчет по НИР «Научный прогноз развития фосфат-но-сырьевой базы СССР на основе прогрессивных и принципиально новых технологий добычи и обогащения руд» Этап: «Разработка программного обеспечения для создания банка данных на ЭВМ»//И.М. Левин [и др.] Государственный НИИ горно-химического сырья. - Люберцы - 1989. -236 с.

52. Беленький В.М. [и др.] Отчет по НИР «Выполнение работ по математическому моделированию гидроклассификатора (циклонного грохота) с использованием персональных ЭВМ IBM РС//Государственный НИИ горнохимического сырья. - Люберцы - 1990. - 167 с.

53. Беленький В.М. Использование моделей идентификации для принятия решений по безопасности труда на промышленном предприя-тии//Современные информационные технологии: Сб. статей международной научно-технической конференции. - Пенза - 2010. - С.77-79.

54. Беленький В.М. Карахтанов Д.С. Анализ поисковых алгоритмов при решении задач идентификации объектов в слабоструктурированных базах данных//Молодой учёный: Ежемесячный научный журнал, т.1 - 2010. -С.150-155.

55. Беленький В.М. Система управления безопасностью и охраной труда на промышленных предприятиях//Проблемы управления безопасностью сложных систем: Сб. трудов международной научно-практической конференции. -М.: ИПУ РАН. -2010. -С. 364-367.

56. Беленький В.М., Кузнецов A.B. Использование байесовского сетевого подхода для управления транспортным потоком и обеспечения безопасности дорожного движения//Проблемы управления безопасностью сложных систем: Сб. трудов международной научно-практической конференции. - М.: ИПУ РАН - 2010. - С. 373-376.

57. Беленький В.М., Карахтанов Д.С. Повышение безопасности информации при устранении дубликатов в базах данных//Проблемы управления безопасностью сложных систем: Сб. трудов международной научно-практической конференции. - М.: ИПУ РАН 2010. - С.244-247.

58. Беленький В.М., Карахтанов Д.С. Использование алгоритмов нечеткого поиска при решении задачи устранения дубликатов в массивах данных (тезисы доклада)// Информационные технологии в образовании, науке и производстве: Сб. трудов международной научно-практической конференции. -Серпухов-2010. - Вып. 4. Часть 2. - С. 391-394.

59. Беленький В.М., Карахтанов Д. С. Функция нестрогого сопоставления записей баз данных в условиях наличия ошибок операторского ввода //Современные проблемы информатизации в анализе и синтезе технологических и программно-телекоммуникационных систем. - Воронеж: «Научная

книга». - 2011. - С. 395-397.

60. Беленький В.М. Использование имитационных моделей для создания базы знаний в системе управления безопасностью и охраной труда //Проблемы регионального и муниципального управления: Сб. докладов международной научной конференции. - Москва. - 2011. - С.212- 215.

61. Беленький В.М. , В.Г. Спиридонов Моделирование взаимодействия факторов производственной среды и состояния здоровья работающих на промышленном предприятии // Проблемы регионального и муниципального управления: Сб. докладов международной научной конференции. - М.: 2011. -С. 218-220.

62. Беленький В.М. Управление идентификацией и оптимальным планированием безопасности и охраны труда на промышленном предприятии //Экономика и менеджмент систем управления: Научно-практический журнал. - Воронеж: «Научная книга». - 2011. - №1(1) - С. 4 - 12.

63. Беленький В.М. Проектирование базы данных по безопасности труда для организаций города Москвы/В.М. Беленький//Проблемы управления безопасностью сложных систем: Сб. трудов XIX международной конференции -М.: ИПУ РАН. - 2011. - С. 178-181.

64. Беленький В.М. Система хостингового видеонаблюдения и проблемы безопасности городов и регионов/В.М. Беленький, A.A. Рябцев// Проблемы регионального и муниципального управления: Сб. докладов международной научной конференции. - М.: 2012. - С. 154- 156.

65. Беленький В.М. Разработка модели нейронной сети для автоматизированной системы управления безопасностью труда./В.М. Беленький, В.Г. Спи-ридонов//Проблемы управления безопасностью сложных систем: Сб. трудов XX международной конференции. - М.: ИПУ РАН. - 2012. С. 379-383.

66. Беленький В.М. Взаимодействие компонентов системы в программе прогноза показателей заболеваемости «Нейросетевой предсказатель»/В.М. Беленький, В.Г. Спиридонов// Проблемы управления безопасностью сложных систем: Сб. трудов XXI международной конференции. - М.: ИПУ РАН. -2013,- С. 363-365.

67. Беленький В.М., Прус Ю.В. Автоматизированное управление безопасностью труда производственного персонала//Системы безопасности-2014: материалы XXIII международной научно-технической конференции. - М., Академия ГПС МЧС России. - 2014. - С. 311-313.