基于蒙特卡罗法的家具制造工人不安全行为风险评估*

佟瑞鹏，马晓飞

(中国矿业大学(北京) 资源与安全工程学院，北京 100083)

0 引言

近年来，随着港台企业和外资企业的进入，中国的家具企业得到了迅速发展。该行业在推动国民经济发展的同时，不仅存在多种职业病危险有害因素[1]，而且还存在一定的事故危险性。这是因为在家具制造车间，其一线工人是整个行业的主体，大多安全意识淡薄，极易发生工伤事故[2]，并且高风险的不安全行为是工伤事故发生的主要原因。因此，对家具制造过程中不安全行为开展风险评估就显得十分重要。

目前，对于不安全行为的研究，国内外在不安全行为影响因素的分析方面较为成熟，主要采用的方法有灰色关联法、贝叶斯网络法及行为抽样法[3-5]。而对于行为风险的研究较少，国外主要是从病理学的角度出发，探究行为与风险之间的关系[6]，国内常用灰色关联法和模糊决策法对整个事故中不安全行为总风险进行研究[7]，并且这些方法在运用时具有较大的随机性和主观性，不同的人运用会有不同的结果。而蒙特卡罗方法是基于数学原理，在计算机上模拟实际概率，然后加以统计处理，与单一的数学方法相比，可以更好地直接处理每个风险因素的不确定性，并把这种不确定性在风险方面的影响，以概率分布的形式表现出来。

鉴于此，本文主要根据长三角多家家具厂机械制造车间所发生的不安全行为，对其进行分类和描述后，构建基于蒙特卡罗法的不安全行为风险评估模型，该模型依据不安全行为发生的概率和造成的事故损失来确定功能函数，通过计算机模拟给出每个工作岗位的行为风险大小，并进一步运用蒙特卡罗方法对结果进行敏感性分析和不确定性分析，得出各个不安全行为对工人行为风险大小的影响状况，从而更好地为家具制造业的风险管理决策提供科学依据。

1 家具制造过程中不安全行为的分类和描述

1.1 主要不安全行为的分类

按照GB6441-1986《企业职工伤亡事故分类标准》对不安全行为进行分类的方法，对机械制造车间中铣床、锯机、刨床、钻床及砂光机5个工作岗位的操作工人易发生的不安全行为进行分类，主要有以下8种[8]：

A：操作错误，忽视安全，忽视警告。

B：使用不安全设备。

C：手代替工具操作。

D：物体(指成品、半成品、材料、工具、切屑和生产用品等)存放不当。

E：机器运转时加油、修理、检查、调整、清扫。

F：有分散注意力的行为。

G：在必须使用个人防护用品用具的作业场合中，忽视其使用。

H：不安全装束。

1.2 不安全行为风险因素的描述

不安全行为的风险大小，可以根据不安全行为发生的概率和造成的事故损失对其进行描述。文献[9]对不安全行为导致的事故损失量化分数如表1所示。

2 蒙特卡罗方法对行为风险评估模型的建立

2.1 基本流程

基于蒙特卡罗法的机械制造过程中不安全行为风险评估流程主要包括以下4步。

1)根据不安全行为发生的概率与造成的事故损失之间的关系，构建数学模型，建立起相应的功能函数。

表1 事故损失等级描述与划分标准Table 1 Description and classification of accident loss levels

2)在统计的基础上，对不安全行为风险因素的概率分布(不安全行为发生的概率分布和造成的事故损失概率分布)进行研究。

3)通过Crystal Ball 11.1软件，代入功能函数，产生多组服从这些分布的随机数序列，模拟得到风险后果值的多个随机数，当抽样次数足够多时，将抽样模拟结果进行统计处理，计算出风险后果值的统计特征量，从而确定每个工作岗位的行为风险大小。

4)通过敏感性分析筛选出与每个工作岗位行为风险有关的重要因素，从而更好地拟定安全措施。

2.2 构造功能函数

以不安全行为所造成的风险后果值作为衡量行为风险的大小。通常，每个工作岗位发生的不安全行为都有所区别，故建立式(1)所示的功能函数[10]。

(1)

式中：R表示行为风险后果值；Pi表示第i个不安全行为发生的概率；Si表示第i个不安全行为引发事故后所造成的损失；n表示不安全行为的个数。

2.3 确定行为风险因素的概率分布

对于某项不安全行为发生的概率分布，主要是根据所有工作岗位中由该项不安全行为因素引发事故的概率来确定，采用定值。本文参照相关文献[11-12]，对家具制造车间发生的事故进行统计分析，其中由不安全行为导致的事故共498起，在此基础上，按照事故的表现形式及发生位置，得到铣床、锯机、钻床、刨床及砂光机工作岗位上发生的事故数，然后对每个事故的起因进行分析，获得了每种不安全行为的发生次数，最后计算得出各项不安全行为因素发生的概率。此外，对于各项不安全行为造成的事故损失概率分布，主要是通过分析不安全行为导致事故发生的严重程度得到。本文参照表1，对每个事故造成的损失进行量化处理，得到每个事故造成的损失量化值，并通过Crystal Ball 11.1选择A-D检验算法(Anderson-Darling test)对损失量化值进行拟合优度检验，分析得到事故损失概率分布在大体上服从于正态分布，其分析结果如表2所示。

表2 各工作岗位不安全行为风险因素的概率分布Table 2 Probability Distribution of Risk Factors of Unsafe Behavior in Various Jobs

3 结果与讨论

3.1 各工作岗位的行为风险

对家具制造车间各工作岗位的行为风险进行模拟，并对模拟结果进行分析。运用蒙特卡罗模拟方法，结合式(1)，并将表2中的各工作岗位的不安全行为发生概率值、事故损失量化值及带概率分布的参数，设置为对应的概率分布模型，然后基于行为风险设置定义预测单元，设置蒙特卡罗模拟的最大实验量为10 000，置信区间为95%，其他参数均取软件的默认值。运行模拟得出各工作岗位的行为风险模拟结果，如图1～2所示。

图1 各工作岗位行为风险值样本分布Fig.1 Sample distribution of behavioral risk values for various jobs

砂光机和锯机岗位上的操作工人行为风险最大，服从正态分布，其风险后果值，在区间0～5上时，累积概率区间分别是0～60%和0～55%；在区间6～10上时，累积概率区间分别是91%～99.9%和87%～99.8%。由此可以看出，在砂光机和锯机岗位上工作的人员，其不安全行为导致的风险很大，需要采取相应的安全措施来减少工人不安全行为的发生。

铣床和钻床岗位的操作工人行为风险次之，服从正态分布，其风险后果值，在区间0～5上时，累积概率区间分别是0～40%和0～35%；在区间6～10上时，累积概率分别是80%～99.6%和74.89%～99.5%。由此可看出，铣床和钻床岗位工人的行为风险仍不容小觑。

刨床岗位的操作工人行为风险最小，服从正态分布，其风险后果值，在区间0～5上时，累积概率区间分别是0～20%；在区间6～10上时，累积概率达到95%。相比较而言，刨床岗位人员不安全行为造成的风险后果较小，但仍需多加关注，采取相应的措施，降低其行为风险。

文献[9]用危险性评价法研究某家具制造车间11台机床的作业条件危险性，得出机床作业条件危险性的大小，但没有对每个人员不安全行为造成的风险大小进行深入研究。本文中，铣床、钻床、锯机、刨床及砂光机岗位的操作工人行为风险大小，与家具制造车间每个工作岗位的事故发生率和事故危险性大小的结果相一致。

图2 不同工作岗位行为风险累积概率分布Fig.2 Cumulative probability distribution of behavioral risks in different jobs

通过图2对各工作岗位操作工人的行为风险进行累积概率分布对比分析，可以得到在家具制造车间，各岗位工人的行为风险大小存在明显的差异，各岗位工人的行为风险从大到小依次是砂光机、锯机、铣床、钻床和刨床。砂光机工种岗位的操作工人行为风险高于其他几个工作岗位，因此，在对家具制造作业各岗位工人进行安全培训、安全教育以及采取安全措施时，应最先考虑砂光机岗位。

与确定性分析对比，对于某一特定工作岗位上的操作工人，确定性分析只能得出一个行为风险值，但不能确定不同工作岗位上中工人行为风险总体情况和风险趋势；利用蒙特卡罗模拟可以得出行为风险值的平均值、最大值、最小值以及不同风险后果值所对应的累积频率，可以更加全面分析某工作岗位工人的行为风险状况。

3.2 不安全行为敏感度分析

在不安全行为类别等不确定性的影响下，行为风险值可能会误导决策。因此，进一步对造成行为风险的各不安全行为进行敏感性分析，比较各个不安全行为对工作岗位上操作工人行为风险的影响程度，如图3所示。敏感性分析结果越大，则表明不安全行为对风险值的影响就越大。

对砂光机岗位上操作工人的行为风险影响来说：“操作错误，忽视安全，忽视警告(A)”，敏感度为35.52%，具体的表现形式为未停机离开、手过刀具及弯腰关电源；“使用不安全设备(B)”，敏感度为23.5%，具体表现为用刀具切削口裸露的设备及使用没有刀具防护罩的设备；“手代替工具操作(C)”，敏感度为16.52%，具体表现为手工进料；“不安全装束(H)”，敏感度为17.19%，表现为工人的衣袖敞开。

对锯机岗位上操作工人的行为风险影响来说：“操作错误，忽视安全，忽视警告(A)”，敏感度为34.61%，具体表现为未停机离开及弯腰关闭电源；“使用不安全设备(B)”，敏感度为55.31%，具体的表现形式是用刀具切削口裸露的设备及使用没有刀具防护罩的设备。

对铣床岗位上操作工人的行为风险影响来说：“操作错误，忽视安全，忽视警告(A)”，敏感度为12.86%，具体的表现形式是工人未停机就离开；“使用不安全设备(B)”，敏感度为19.60%，具体的表现形式是用刀具切削口裸露的设备及使用没有刀具防护罩的设备；“手代替工具操作(C)”，敏感度为18.73%，具体表现为手工进料；“有分散注意力的行为(F)”，敏感度为17.52%，具体表现为工人之间的不停机交流及旁边有人在测量工件、搬运工件；“在必须使用个人防护用品用具的作业场合中，忽视其使用(G)”，敏感度为31.17%，具体表现为未配戴防护目镜。

对钻床岗位上操作工人的行为风险影响来说：“使用不安全设备(B)”，敏感度为79.59%，具体表现为工人使用自加工作台面的设备；“物体存放不当(D)”，敏感度为10.36%，具体表现为工人在自加工作台面上堆放工件。

对刨床岗位上操作工人的行为风险影响来说：“操作错误，忽视安全，忽视警告(A)”，敏感度为9.98%，具体表现为工件送料角度不一致；“在必须使用个人防护用品用具的作业场合中，忽视其使用(G)”，敏感度大小为78.57%，具体表现为未佩戴防护目镜。

总的来说，对于各工作岗位上工人行为风险的评价结果，“操作错误，忽视安全，忽视警告(A)”、“使用不安全设备(B)”和“手代替工具操作(C)”这3种不安全行为对家具制造车间上行为风险的影响较大，对评价结果有决定性作用；而相比之下，“物体存放不当(D)”、“机器运转时加油、修理、检查、调整、清扫(E)”、“有分散注意力的行为(F)”、“在必须使用个人防护用品用具的作业场合中，忽视其使用(G)”及“不安全装束(H)”这些不安全行为的敏感度较低，对各工作岗位工人行为风险的影响较小。

图3 各工作岗位行为风险的敏感性分析Fig.3 Sensitivity analysis of behavioral risks in various jobs

3.3 不确定性分析

考虑到不同工作岗位上工人在工龄、受教育程度和人的素质等方面上存在的差异，同时，此次行为风险评估来源的数据主要是几家家具制造车间，以及不安全行为发生率在一定程度上与家具制造厂机械化程度有关，所以本文的不安全行为发生概率存在一定的局限性。另外，在统计各种不安全行为造成的事故损失方面，一些参数数值及分布类型多是通过借鉴经验和相关文献[13]求取，其精确性需要在进一步的研究中给予更精确的统计，因此，不同工作岗位上操作工人的行为风险评价结果仍存在一定的不确定性。

3.4 安全措施及建议

由于同一种不安全行为对不同工作岗位上工人行为风险的影响大小不同，不同工作岗位应该采取不同的措施来减小不安全行为对作业人员造成的风险。

1)对于砂光机岗位，其人员易发生的不安全行为表现形式是手过刀具，应该在该岗位通过调整工件位置(根据工人的习惯来摆放工件)、增加刀具防护罩、对工人进行安全教育培训，来减少不安全行为的发生。

2)对于锯机岗位，工人易发生的不安全行为是使用不安全设备，并且该岗位上大部分的事故是由于使用刀具切削口裸露的设备或使用没有刀具防护罩的设备造成的，对于这种状况，应对工人进行警示教育培训并采用相应的安全防护设施来减少不安全行为。

3)对于铣床岗位和刨床岗位，工人易发生的不安全行为表现形式都是未戴防护目镜，应采取的安全措施为改进吸尘装置及佩戴防护用具。

4)对于钻床岗位，工人易发生的不安全行为是使用不安全设备，应在该岗位增加刀具防护罩，这种措施可降低切削伤害的危险性和刀具飞出伤人的危险性。

4 结论

1)蒙特卡罗方法可以实现对各个工作岗位上工人的行为风险的不确定性分析，并且结果更加准确有效。将每个工作岗位上的行为风险的概率分布状况在图形上形象地表示出来，比单纯地去求出风险后果值更加直观。

2)每个工作岗位的行为风险值都服从正态分布，砂光机和锯机岗位的工人行为风险值最大，其风险后果值在区间0～5上时，累积概率区间分别是0～60%和0～55%；在区间6～10上时，累积概率区间分别是91%～99.9%和87%～99.8%；铣床和钻床岗位上工人的行为风险值次之，其风险后果值在区间0～5上时，累积概率区间分别是0～40%和0～35%；在区间6～10上时，累积概率分别是80%～99.6%和74.89%～99.5%；刨床岗位上工人的行为风险值最小，其风险后果值在区间0～5上时，累积概率区间分别是0～20%；在区间6～10上时，累积概率达到95%。

3)敏感性分析结果显示出影响行为风险值的各个不安全行为中，“操作错误，忽视安全，忽视警告(A)”、“使用不安全设备(B)”和“手代替工具操作(C)”这3种不安全行为对行为风险的影响较大，其均值分别为23.24%、43.5%和17.63%，企业应主要针对这3种不安全行为采取安全控制及防护措施，从而降低家具制造业事故的发生率。