企业员工不安全行为预警体系构建

许阳光,陈雪波,孙秋柏

(1.辽宁科技大学电子与信息工程学院，辽宁 鞍山 114051;2.辽宁科技大学研究生院，辽宁 鞍山 114051)

企业员工不安全行为预警体系构建

许阳光1,陈雪波2,孙秋柏2

(1.辽宁科技大学电子与信息工程学院，辽宁 鞍山 114051;2.辽宁科技大学研究生院，辽宁 鞍山 114051)

长期以来，企业通过制定各种层次、各类群体组织的安全规章制度，进行安全教育和安全监督检查，设立安全警示标志，进行安全考核，但收效甚微。尽管这些措施在某种程度上提高了安全管理水平，但由于员工在生产和技术等社会活动过程中受到焦虑和浮躁等非理性心理因素的干扰，使得员工的行为更加难以控制。通过以人、物和环境构成的行为安全管理系统为研究对象，以人的不安全行为预警为研究目标，利用物联网、射频识别、视频分析等技术实现了动态跟踪、监控人的行为，采集人的行为数据。通过设置不安全行为预警规则，建立不安全行为预警流程，在发生危险事故之前发出警示，实现了由事故处理到事前预警的转变。该预警体系为企业从根本上避免人因事故的发生提供良好的理论及应用参考。

安全生产； 物联网；行为分析；预警体系； 射频识别；环境监测； 人因事故；传感器

0 引言

安全生产是企业持续稳定发展的重要前提。海因里希认为88%以上的企业安全生产事故是由于人的不安全行为造成的[1]。大量的事故调查结果也表明，绝大多数安全事故是由于人的不安全行为直接造成的[2]。因此，研究人的不安全行为预警机制，对抑制不安全行为的发生具有重大意义。

物联网利用信息传感技术对物理世界进行智能感知识别、定位，以实现人与物、物与物之间信息交互，达到对物理世界控制和管理的目的[3]，目前已在各领域发挥了积极的作用。机器人无意识、无情感、无思想的被动特性，使得人类可以利用个体机器人在生产和技术活动中作为自身行为的干预个体或引导个体[4]。基于物联网技术，将配有安全通信设备的个体机器人与设置有射频识别(radio frequency identification,RFID)卡的设备及环境监测平台进行网络物联，可以对复杂生产网络内的机器、设备，特别是员工的不安全行为实施更加实时、有效的协同管理和控制。

1 不安全行为预警分析

针对不安全行为，我国《GB6441-86企业职工伤亡事故分类标准》给出了一个简单的定义:不安全行为是指能造成事故的人为错误[5]。

企业安全生产中的不安全行为分为以下3类。

②接近危险区域：在不安全的地方作业；擅自进入非本岗区域；不保持安全距离。

③违规操作：操作错误；以手动代替工具操作；有注意力分散的行为。

基于物联网、RFID、GPS定位及信息融合技术的工人不安全行为预警系统的基本原理是：通过实时收集生产车间中工人的不安全行为信息和位置信息，并将相关信息融合进行不安全行为分析与预警信息的反馈，以构建不安全行为实时监控预报警系统，从而实现对不安全行为的识别、危险源及员工定位与安全预报警管理。

不安全行为预警体系总体方案如图1所示。

图1 不安全行为预警体系方案示意图

(1)感知层。

感知层是预警体系的基础。其通过物联网的RFID、传感器、GPS定位等感知技术，对企业安全生产系统下的人员进行实时、有效的动态监控、识别、定位，实现对员工不安全行为数据的收集[6]。

①对员工岗位信息和安全用品信息的感知。

3) HTTP应用响应时间:选择全局统计量Object Response Time及Page Response Time，以观察HTTP应用时对象及页面的响应时间．

通过员工佩戴的RFID标签收集员工岗位信息和安全用品信息，主要包括员工进入生产区域的权限、设备操作的权限、是否佩戴安全用品等。

②对员工位置和设备位置的感知。

构建企业生产车间的GIS地理空间网络，划分设备和不安全区域所在位置，通过GPS定位技术确定员工实时位置信息。该位置信息可由三维坐标和时间函数来表示。

③对员工和设备的行为信息感知。

通过部署群体机器人，实现对生产车间监控全覆盖，对员工和设备的不安全行为进行监控。主要包括：设备是否出现安全故障、员工是否违规操作、员工是否靠近危险区域等。

(2)网络层。

网络层是物联网预警系统的信息中转站，负责传递由感知层获取的信息。其运用先进的ZigBee、蓝牙、WiFi、无线通信技术、光纤宽带网络、IP协议，通过中间件或自组网将原始数据转换成利于传输、存储、应用的信号形式，实现数据在感知层与管理应用层之间的准确、无障碍传输。

(3)应用层。

应用层是预警体系的核心层。其主要通过借助人工智能、数据挖掘、云计算等平台实现数据的分析、处理，并将这些数据与员工佩戴的安全设备(如个体机器人、RFID标签)相结合，起到预警和控制的作用。

2 预警规则及流程

根据不安全行为的类型，必须制定相应的预警规则。

2.1 安全用品不规范预警规则

安全用品不规范预警规则如下。

①预先将员工权限信息以及安全用品佩戴信息输入系统。

②由佩戴在员工身上的标签以及装配在安全装备上的标签，通过设置在生产区域出入口的标签识别器进行数据读入和计算，可以识别员工的岗位，判断员工是否具备进入该生产区域的权限。

③根据该员工的岗位判断该员工需要佩戴的安全用品，并检验该员工是否按照规定佩戴了符合要求的安全用品。

安全用品不规范预警流程如图2所示。

图2 安全用品不规范预警流程图

2.2 接近危险区域预警规则

通过GPS定位及跟踪技术实时搜集工人的位置信息，计算工人与危险区域的距离是否超过了安全范围，从而判断工人的位置是否恰当，并及时报警。

员工接近危险区域的预警流程如图3所示。图3中，d为员工与危险区域的相对距离。

图3 接近危险区域预警流程图

2.3 违规操作预警规则

首先，根据企业安全生产操作规范，定义违规操作行为类型，并根据各类操作行为所涉及的物体特征、行为特征，建立相应的违规操作行为模型库；其次，通过个体机器人监控，借助视频分析技术分析操作人员的动作是否符合操作规范，可进一步定义哪些是符合规章制度的安全行为，哪些是不符合规章要求的不安全行为。在以后的安全生产过程中，通过机器智能学习的方式完善该模型库，从而实现违规操作预警[7]。

违规操作的预警流程如图4所示。

图4 违规操作预警流程图

3 结束语

随着物联网技术日益完善及其在行为安全管理系统中应用研究的逐渐深入，通过应用物联网技术建立不安全行为预警体系，对不安全行为进行实时动态监控；采用个体机器人进行引导或干预，以及时制止不安全行为，可从人因事故根源阻止事故的发生。

当然，鉴于各企业从事项目的不同，员工出现的不安全行为会有所差异，不安全行为预警体系也不尽相同。因此，未来还需对如何进行准确、快速的预警处理、反馈等问题进行深入研究。

[1] 谢英晖.不安全行为防范的误区及对策[J].现代职业安全，2016(3):20-23.

[2] 何明杰,武静.对人员不安全行为的分析与控制[J].新疆环境保护,2013,35(4):37-39.

[3] 马健.关注物联网:移动终端丰富物联网应用[J].世界电信,2011(7):44-49.

[4] 陈雪波,孙秋柏.基于安全意识重构不安全行为涌现抑制的研究[J].辽宁科技大学学报,2015(5):387-395.

[5] 刘轶松.安全管理中人的不安全行为的探讨[J].西部探矿工程,2005,17(6):226-228.

[6] 刘祖德,李鹏飞.基于物联网的冶金企业事故预警体系研究[J].安全与环境工程,2015,22(2):88-91.

[7] 徐波,魏利军.基于视频分析技术的违章作业智能监控系统应用研究[J].中国安全生产科学技术,2014(S1):79-83.

Construction of the Early Warning System of Employee Unsafe Behavior

XU Yangguang1,CHEN Xuebo2,SUN Qiubai2

(1．School of Electronics and Information Engineering，University of Science and Technology Liaoning，Anshan 114051，China；2.Graduate School,University of Science and Technology Liaoning，Anshan 114051，China)

For a long time,in enterprises,safety rules and regulations for various levels,various groups of organizations are laid down; security education,safety supervision and inspection are conducted; the security warning signs are established,and the security assessment is carried out,but little effect.Although these measures improve the level of safety management to a certain extent, and because the employees are disturbed by anxiety and impulsive irrational psychological factors in production and technology and other social activities,their behavior is more difficult to be controlled.With the behavior safety management system consisting of human,physical and environment as the research object,the unsafe behavior early warning as the research object, and by using technologies of IOT,RFID,video analysis,etc.,dynamic tracking and monitoring of human behavior and data acquisition of human behavior are realized.Through setting the early warning rules of unsafe behavior,the early warning process of unsafe behavior is established; the warning will be issued before the accident occurs,so as to realize the transition from the accident handling to the early warning.It provides a good theoretical and practical reference to avoid the occurrence of human accidents fundamentally.

Safe production; IOT; Behavior analysis; Early warning system; RFID; Environmental monitoring; Human accidents; Sensor

国家自然科学基金资助项目(71571091)

许阳光(1989—)，男，在读硕士研究生，主要从事安全群集智能系统、行为安全方向的研究。E-mail:shine216831@sina.com。 陈雪波(通信作者)，男，博士，教授，主要从事复杂群体系统、行为安全等方向的研究。E-mail:xuebochen@126.com。

TH188；TP212

A

10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201706013

修改稿收到日期:2016-11-21