國(guó)網(wǎng)甘肅省電力公司 賀洲強(qiáng) 國(guó)網(wǎng)甘肅省電力公司定西供電公司 張 鋒 孫四海 楊 輝

當(dāng)前電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)人員安全信息管理不夠系統(tǒng)化，安全信息管理工作劃分細(xì)致而相互分散，資格審查、人員準(zhǔn)入、行為評(píng)價(jià)等工作缺乏有機(jī)聯(lián)結(jié)，相對(duì)滯后的信息化水平也難以支撐現(xiàn)代化信息系統(tǒng)的集成，亟需開(kāi)展電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)人員安全信用管理體系建設(shè)，將安全評(píng)估以信用的形式表現(xiàn)出來(lái)，從而提高生產(chǎn)作業(yè)安全管理水平。

電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)人員的“安全信用”，指電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)人員向電網(wǎng)企業(yè)在一定范圍內(nèi)所作的安全履約或安全履約承諾的兌現(xiàn)能力和意愿，外在表現(xiàn)為電網(wǎng)企業(yè)對(duì)參與電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)的人員在一定時(shí)間范圍內(nèi)的安全履約承諾、安全履約能力、安全履約行為的定量化綜合評(píng)估結(jié)果[1]。從國(guó)內(nèi)安全信用實(shí)踐情況來(lái)看，目前無(wú)論是國(guó)家層面、電力行業(yè)層面還是國(guó)網(wǎng)公司層面，針對(duì)生產(chǎn)作業(yè)人員的安全信用研究和實(shí)踐案例都尚屬空白，因此本研究從學(xué)術(shù)上和實(shí)踐上都具有較強(qiáng)的開(kāi)拓性、創(chuàng)新性和現(xiàn)實(shí)性，價(jià)值和意義十分突出。

本課題在電網(wǎng)領(lǐng)域內(nèi)創(chuàng)新構(gòu)建電網(wǎng)企業(yè)生產(chǎn)作業(yè)人員安全信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，提出基于電網(wǎng)作業(yè)人員安全信用的管理體系完善思路，研究電網(wǎng)企業(yè)安全信用在相關(guān)典型場(chǎng)景下的應(yīng)用，確保電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)人員安全信用管理的科學(xué)性、體系性，對(duì)電網(wǎng)企業(yè)安全信用管理及安全風(fēng)險(xiǎn)防控有重要管理價(jià)值。

1 電網(wǎng)企業(yè)安全信用體系構(gòu)建研究

1.1 安全信用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集

電網(wǎng)作業(yè)人員安全信用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可細(xì)分為內(nèi)、外兩個(gè)數(shù)據(jù)源。內(nèi)部數(shù)據(jù)源主要來(lái)源于電網(wǎng)企業(yè)內(nèi)部的各業(yè)務(wù)生產(chǎn)系統(tǒng)，集中于安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)管控平臺(tái)、安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)管控平臺(tái)移動(dòng)作業(yè)APP、OMS調(diào)度信息管理系統(tǒng)、配農(nóng)網(wǎng)“現(xiàn)場(chǎng)管控”APP、隴源掌培APP等多個(gè)源頭；外部數(shù)據(jù)源主要來(lái)源于國(guó)家已有的信息開(kāi)放公示平臺(tái)，以及互聯(lián)網(wǎng)中各類權(quán)威機(jī)構(gòu)、組織的開(kāi)放信息獲取平臺(tái)，集中于信用中國(guó)、應(yīng)急管理部、中國(guó)執(zhí)行信息公開(kāi)網(wǎng)等源頭。

基于Python軟件進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，調(diào)用Sckit-learn算法包對(duì)采集到的安全信用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失處理，去除/補(bǔ)全有缺失的數(shù)據(jù)，接著進(jìn)行錯(cuò)誤數(shù)據(jù)處理，然后是重復(fù)數(shù)據(jù)處理，最后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行不一致性處理。在匯聚多個(gè)維度、多個(gè)來(lái)源、多種結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)之后就可以進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，也就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換和集成加載。在這個(gè)過(guò)程中，除了更正、修復(fù)系統(tǒng)中的一些錯(cuò)誤數(shù)據(jù)之外，更多的是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并整理，并儲(chǔ)存到新的數(shù)據(jù)庫(kù)中。

1.2 安全信用評(píng)價(jià)體系構(gòu)建

樣本選取。為便于模型訓(xùn)練、優(yōu)化，首先將清洗后的有效樣本按照70%、30%比例劃分為兩部分，其中70%部分的80%（訓(xùn)練集）作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)放入模型中進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，經(jīng)過(guò)多次迭代計(jì)算后，以70%部分剩余的20%（觀測(cè)集）作為觀測(cè)樣本，若預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到預(yù)期，則保留當(dāng)前特征結(jié)果，并使用30%部分（測(cè)試集）的樣本數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化模型，得到計(jì)算出的初步指標(biāo)及其權(quán)重。

特征選取。基于CART決策樹(shù)的模型構(gòu)建過(guò)程中，需提取每個(gè)指標(biāo)的特征，構(gòu)建公式評(píng)估每個(gè)信用特征對(duì)于信用評(píng)價(jià)結(jié)果的影響程度：Cj=(n0×c0-∑ni×ci)/T，本式為計(jì)算每個(gè)特征j重要性程度計(jì)算公式，其中n0代表支撐該特征節(jié)點(diǎn)統(tǒng)計(jì)樣本數(shù)，c0代表該特征節(jié)點(diǎn)計(jì)算Gini值（Gini index），ni與ci代表該節(jié)點(diǎn)所有子節(jié)點(diǎn)的樣本數(shù)量以及其Gini值，T為該公式中所有計(jì)算節(jié)點(diǎn)的樣本數(shù)綜合。加入T參數(shù)可以防止不同節(jié)點(diǎn)下樣本數(shù)量帶來(lái)的量綱差異，從而導(dǎo)致特征重要性程度與該特征影響下樣本數(shù)量直接掛鉤。

決策樹(shù)構(gòu)建。使用Python工具，調(diào)用Sckitlearn機(jī)器學(xué)習(xí)算法包完成CART決策樹(shù)模型構(gòu)建，對(duì)生產(chǎn)作業(yè)人員的固有屬性進(jìn)行建模并進(jìn)行重要性程度分析：首先，針對(duì)已有生產(chǎn)作業(yè)人員的固有屬性（包括但不限于學(xué)歷水平、年齡、所屬單位、作業(yè)權(quán)限、所屬專業(yè)大類、職稱、技能等級(jí)、持證信息）構(gòu)建樹(shù)狀結(jié)構(gòu)；其次，針對(duì)生產(chǎn)作業(yè)人員所屬單位，根據(jù)所屬單位的整體情況（包括但不限于公司基礎(chǔ)屬性、違規(guī)情況、信用情況）進(jìn)行公司屬性的拓展。

指標(biāo)體系構(gòu)建。參考信用評(píng)價(jià)領(lǐng)域成熟的“5C”評(píng)價(jià)方法，結(jié)合特征選取結(jié)果，將經(jīng)決策樹(shù)計(jì)算后的指標(biāo)劃分為身份特質(zhì)、安全教育、安全行為、單位屬性、安全關(guān)系五個(gè)維度，形成電網(wǎng)企業(yè)人身安全信用指標(biāo)評(píng)價(jià)體系[2]。

1.3 安全信用評(píng)價(jià)分級(jí)

參考學(xué)界成熟的信用等級(jí)劃分方式，本研究基于正態(tài)分布對(duì)電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)人員安全信用等級(jí)進(jìn)行劃分。為便于計(jì)算，從清洗后有效樣本中隨機(jī)選取5000份樣本作為觀測(cè)集。使用Minitab軟件對(duì)觀測(cè)集樣本安全信用得分進(jìn)行正態(tài)分析，其P值0.211大于0.05，即觀測(cè)集安全信用得分符合正態(tài)分布，可基于正態(tài)分布對(duì)其進(jìn)行分級(jí)。

使用Minitab軟件對(duì)觀測(cè)集樣本進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，獲得安全信用得分描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。可看出，觀測(cè)集樣本安全信用得分均值μ=691.6，標(biāo)準(zhǔn)方差σ=55.33。將上述結(jié)果中的均值μ、標(biāo)準(zhǔn)方差σ?guī)牍秸龖B(tài)分布計(jì)算公式、查找標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表，并以此計(jì)算結(jié)果為基礎(chǔ)，將電網(wǎng)作業(yè)人員安全信用分為S（安全信用極好，801～1000分）、A（安全信用優(yōu)秀，764～800分）、B（安全信用良好，621～763分）、C（安全信用中等，584～620分）、D（安全信用較差，0～583分）五級(jí)，并分別確定對(duì)應(yīng)分值區(qū)間。待本評(píng)價(jià)方式正式運(yùn)行、收集更多的數(shù)據(jù)樣本后，可依據(jù)體量更大、質(zhì)量更高的安全信用評(píng)分結(jié)果，重新優(yōu)化各等級(jí)的分值區(qū)間。

1.4 安全信用動(dòng)態(tài)評(píng)估

隨著時(shí)間的流逝、行為的發(fā)生，安全信用各評(píng)價(jià)因素的值也會(huì)發(fā)生改變，因此電網(wǎng)生產(chǎn)作業(yè)人員的安全信用需采取動(dòng)態(tài)評(píng)估。當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到生產(chǎn)作業(yè)人員的身份特質(zhì)、安全教育、安全行為等發(fā)生改變時(shí)，可經(jīng)由現(xiàn)有計(jì)算公式和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)生產(chǎn)作業(yè)人員的信用情況進(jìn)行實(shí)時(shí)的計(jì)算并返回最新的信用分?jǐn)?shù)。若綜合考慮計(jì)算規(guī)模、計(jì)算成本等因素，也可采取定期（如每周、每月、每季度）評(píng)估的方式，對(duì)生產(chǎn)作業(yè)人員的信用情況進(jìn)行更新評(píng)估。

同時(shí)，未來(lái)采集到更多的安全信用數(shù)據(jù)后，還可在現(xiàn)有技術(shù)路線下，以數(shù)量更多、質(zhì)量更好的數(shù)據(jù)作為樣本，對(duì)現(xiàn)有的算法模型和指標(biāo)表現(xiàn)情況進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，相應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重會(huì)更加精確、評(píng)估結(jié)果和等級(jí)劃分閾值會(huì)更具有參考性。

2 電網(wǎng)企業(yè)安全信用體系典型場(chǎng)景應(yīng)用

2.1 生產(chǎn)作業(yè)資格審查

建立安全信用分級(jí)機(jī)制。將生產(chǎn)作業(yè)人員安全信用情況，根據(jù)信用評(píng)分高低，依次劃分為優(yōu)、良、中、差四個(gè)等級(jí)，推動(dòng)安全信用分級(jí)管理。在生產(chǎn)作業(yè)資格審查時(shí)，優(yōu)先選用優(yōu)、良安全信用的生產(chǎn)作業(yè)人員；對(duì)于生產(chǎn)作業(yè)供應(yīng)商的資格審查，以優(yōu)、良安全信用的人員占比達(dá)到一定比例為資格線，推動(dòng)建立具有一定門檻和標(biāo)準(zhǔn)的生產(chǎn)作業(yè)資格審查模式。建立生產(chǎn)作業(yè)資格目錄。結(jié)合安全信用分級(jí)機(jī)制，以個(gè)人、班組、項(xiàng)目部、供應(yīng)商等主體為單位，根據(jù)信用得分及分級(jí)情況建立生產(chǎn)作業(yè)資格目錄，并按照月統(tǒng)計(jì)、季發(fā)布原則，每月統(tǒng)計(jì)安全質(zhì)量信息更新變動(dòng)情況，每季度評(píng)定安全信用等級(jí)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)作業(yè)資格目錄的及時(shí)、滾動(dòng)更新，為生產(chǎn)作業(yè)資格審查奠定基礎(chǔ)。

2.2 生產(chǎn)作業(yè)安全準(zhǔn)入

建立生產(chǎn)作業(yè)安全準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)生產(chǎn)作業(yè)資格目錄，建立生產(chǎn)作業(yè)安全準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，在開(kāi)展不同類型生產(chǎn)作業(yè)時(shí)，針對(duì)不同等級(jí)的生產(chǎn)作業(yè)人員或組織制定不同的準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)。如，針對(duì)安全信用評(píng)價(jià)為“優(yōu)”的人員，可安排其承擔(dān)危險(xiǎn)程度高、難度系數(shù)高的項(xiàng)目?jī)?nèi)容，并鼓勵(lì)其在項(xiàng)目中擔(dān)任關(guān)鍵崗位；針對(duì)安全信用評(píng)價(jià)為“優(yōu)”的人員占比達(dá)到較高比例的生產(chǎn)作業(yè)供應(yīng)商，可在評(píng)選過(guò)程中予以適度分?jǐn)?shù)傾斜，適當(dāng)提高其承擔(dān)重要工程、重要項(xiàng)目的競(jìng)爭(zhēng)力；針對(duì)安全信用連續(xù)多年評(píng)定為“差”的個(gè)人或供應(yīng)商，采取“禁入”措施，要求其一定時(shí)限內(nèi)不得承攬或分包生產(chǎn)作業(yè)各項(xiàng)工作，從而確保安全生產(chǎn)工作的可靠性。

開(kāi)展生產(chǎn)作業(yè)安全準(zhǔn)入檢查。在項(xiàng)目開(kāi)工前，建立由安監(jiān)部牽頭組織的生產(chǎn)作業(yè)安全準(zhǔn)入檢查機(jī)制，對(duì)生產(chǎn)作業(yè)人員或組織的安全信用情況進(jìn)行檢查，要求合理配置安全信用評(píng)價(jià)為優(yōu)、良、中、差的人員數(shù)量，并在關(guān)鍵崗位和關(guān)鍵工作內(nèi)容部分要求必須由安全信用評(píng)價(jià)為“優(yōu)”的人員執(zhí)行，從而在具備生產(chǎn)作業(yè)資格的前提下，持續(xù)提高生產(chǎn)作業(yè)安全準(zhǔn)入門檻，逐漸杜絕安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生。

2.3 生產(chǎn)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

建立生產(chǎn)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制。在項(xiàng)目開(kāi)工前，依據(jù)生產(chǎn)作業(yè)人員安全信用，作業(yè)負(fù)責(zé)人和安監(jiān)部相關(guān)管理人員可及時(shí)識(shí)別和分析生產(chǎn)作業(yè)人員過(guò)往的違章情況和學(xué)習(xí)情況，并通過(guò)建立生產(chǎn)作業(yè)人員安全信用和生產(chǎn)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，針對(duì)性制定各級(jí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方案和安全措施，并在作業(yè)過(guò)程中開(kāi)展專項(xiàng)作業(yè)督查，從而為杜絕安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)項(xiàng)目順利完工提供保障；建立生產(chǎn)作業(yè)失信預(yù)警機(jī)制。針對(duì)作業(yè)過(guò)程中出現(xiàn)的安全生產(chǎn)失信情況，建立生產(chǎn)作業(yè)資格和生產(chǎn)作業(yè)安全準(zhǔn)入資格預(yù)警機(jī)制，對(duì)核實(shí)后確實(shí)發(fā)生的安全生產(chǎn)失信行為，在安全信用體系中進(jìn)行“降級(jí)”預(yù)警，提高其對(duì)于安全生產(chǎn)工作的重視程度；對(duì)于連續(xù)多次發(fā)生“降級(jí)”預(yù)警情況或發(fā)生嚴(yán)重安全事故的人員或組織，納入安全信用“黑名單”，及時(shí)通報(bào)和公開(kāi)曝光，并聯(lián)合有關(guān)部門、單位實(shí)行內(nèi)部聯(lián)動(dòng)管制措施。

2.4 生產(chǎn)作業(yè)安全培訓(xùn)

安全培訓(xùn)內(nèi)容定制化。在開(kāi)展生產(chǎn)作業(yè)安全培訓(xùn)工作時(shí)，結(jié)合員工的安全信用評(píng)價(jià)等級(jí)，對(duì)不同崗位、不同工種、不同工作經(jīng)歷的員工制定個(gè)性化、定制化的安全培訓(xùn)內(nèi)容。例如，針對(duì)安全防范意識(shí)不夠的員工，可從安全防護(hù)用品的介紹和使用等方面著手，提高其正確配備、使用安全防護(hù)用品的意識(shí)；安全培訓(xùn)方式定制化。針對(duì)安全生產(chǎn)的培訓(xùn)方式，考慮到員工文化層次、年齡差距和工作經(jīng)歷等多方面的差異，不能采用同一種培訓(xùn)方式進(jìn)行員工的安全培訓(xùn)。因此，可以結(jié)合生產(chǎn)作業(yè)人員安全信用體系中存在的問(wèn)題，制定個(gè)性化、定制化的培訓(xùn)方式，以不同員工能夠接受的方式進(jìn)行培訓(xùn)。例如，針對(duì)安全意識(shí)不夠的員工，提供警示教育、事故事件分析等培訓(xùn)課程，以活生生、血淋淋的案例激發(fā)員工安全生產(chǎn)的意識(shí)。

電網(wǎng)企業(yè)安全信用評(píng)價(jià)體系可有效運(yùn)用于電網(wǎng)企業(yè)安全信用風(fēng)險(xiǎn)管理工作實(shí)踐中，研究成果有助于電網(wǎng)企業(yè)生產(chǎn)作業(yè)人員安全信用風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)難、量化難、控制難等問(wèn)題的解決，有效提高對(duì)生產(chǎn)作業(yè)人身安全信用風(fēng)險(xiǎn)的管控能力。