Modelowanie systemów zarządzania bhp z wykorzystaniem metody rozmytych map kognitywnych i wskaźników wiodących – ujęcie teoretyczne

• Autorzy: Skład Anna
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W celu poprawy skuteczności systemu zarządzania bhp używa się w wielu przedsiębiorstwach zestawu wskaźników wynikowych i wiodących do pomiaru poszczególnych procesów w tym systemie. Na podstawie wartości wskaźników odnotowanych w danym okresie planuje się działania zapobiegawcze. Polegają one przede wszystkim na poprawie realizacji procesów w taki sposób, aby w kolejnym okresie osiągnąć założone wartości wskaźników w obszarach, w których aktualnie odnotowane wartości nie były satysfakcjonujące. W artykule zaprezentowano metodę rozmytych map kognitywnych, która oferuje możliwości szerszego wykorzystania informacji zawartych w wartościach wskaźników. Metoda ta zakłada opracowanie modelu systemu w formie zbioru elementów tworzących system oraz zachodzących pomiędzy tymi elementami wzajemnych wpływów. Posługując się wzorem matematycznym, można określić wartości poszczególnych elementów modelu, a następnie prognozować ich przyszłe wartości. Niekorzystne prognozy są podstawą do podjęcia działań zapobiegawczych w modelowanym systemie. Wykorzystując metodę rozmytych map kognitywnych, można opracować model systemu zarządzania bhp. Elementami modelu będą poszczególne procesy oraz poziom bezpieczeństwa. Wartości wskaźników wynikowych i wiodących zostaną zastosowane do obliczenia wartości tych elementów. Prognozowanie z wykorzystaniem takiego modelu mogłoby w przedsiębiorstwie istotnie wspierać poprawę skuteczności systemu zarządzania bhp.

EN

Modelling occupational health and safety management systems with fuzzy cognitive maps and leading indicators: a theoretical approach In order to improve the effectiveness of an occupational safety and health management system (OSH MS), many enterprises use sets of leading and lagging performance indicators to measure individual processes in the system. Based on the value of indicators recorded in a given period, preventive measures are planned in the system. These measures are aimed at improving the processes in which the recorded indicators values did not reach their target values. This paper presents fuzzy cognitive maps, which enable an alternative application of indicators values. This method is based on the development of a system model consisting of a set of elements forming the system and the interconnections (influences) between these elements. Using a mathematical formula, it is possible to determine the values of the individual elements of the model and then forecast their future values. Unfavorable forecasts are the basis for taking preventive actions in a modeled system. By using fuzzy cognitive maps, it is possible to develop an OSH MS model. Individual processes and safety performance would be elements of the model. Leading and lagging indicator values would be used to determine the value of these elements. Forecasting on the basis of the model could significantly support the effectiveness of an OSH MS in an enterprise.

Słowa kluczowe

PL

modelowanie systemów; zarządzanie BHP; rozmyte mapy kognitywne; wskaźniki wiodące

EN

system modeling; OSH management; fuzzy cognitive maps; indicator values

• Wydawca: Wydawnictwo "Druk-Art" SC
• Czasopismo: Napędy i Sterowanie
• Rocznik: 2019
• Tom: R. 21, nr 4
• Strony: 74--79
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Skład Anna

• Centralny Instytut Ochrony Pracy – Państwowy Instytut Badawczy

Bibliografia

• [1] Fernandez-Muniz B., Montes-Peon J.M., Vazquez-Ordas C.J.: Safety management system: Deyelopment and validation of a multidimensional scale. „Journal of Loss Prevention in the Process Industries” 20/2007.
• [2] Basso B., Carpegna C., Dibitonto C., Gaido G., Robotto A., Zonato C.: Reviewing the safety management system by incident investigation and performance indicators. „Journal of Loss Prevention in the Process Industries” 17/2004.
• [3] Pawłowska Z.: Wskaźniki do oceny skuteczności zarządzania bezpieczeństwem i higieną pracy. „Bezpieczeństwo Pracy. Nauka i Praktyka” 8(491)/2012.
• [4] Podgórski D.: Measuring operational performance of OSH management system – A demonstration of AHPbased selection of leading key performance indicators. „Safety Science” 73/2015.
• [5] Podgórski D., Skład A.: Komputerowe narzędzie do pomiaru efektywności operacyjnej systemów zarządzania bezpieczeństwem i higieną pracy z wykorzystaniem kluczowych wskaźników efektywności. „Problemy Jakości” 48/2016.
• [6] Reiman T., Pietikainen E.: Leading indicators of system safety – monitoring and driving the organizational safety potential. „Safety Science” 50/2012.
• [7] Akyuz E., Celik M.: A hybrid decision-making approach to measure effectiveness of safety management system implementations on-board ships. „Safety Science” 68/2014.
• [8] Wytyczne do systemów zarządzania bezpieczeństwem i higieną pracy ILO-OSH 2001.
• [9] ISO/DIS 45001.2 2017 Occupational health and safety management systems – Requirements with guidance for use, ISO 2017.
• [10] Dworniczak P.: Zbiory rozmyte dla początkujących. Zapis odczytu wygłoszonego na XXX Szkole Matematyki Poglądowej Osobliwości w styczniu 2003 roku.
• [11] Olszewski R.: Systemy wnioskowania rozmytego (FIS) jako narzędzie nieliniowej generalizacji numerycznego modelu terenu. „Polski Przegląd Kartograficzny” 4(38)/2006.
• [12] Kosko B.: Fuzzy Cognitive Maps. „International Journal of Man – Machine Studies” 24/1986.
• [13] Axelrod R.: Structure of Decision: The Cognitive Maps of Political Elites. Princeton University Press 1976.
• [14] Kim M.-C., Kim C.O., Hong S.R., Kwon I.-H.: Forward-backward analysis of RFID-enabled supply chain Rusing fuzzy cognitive map and genetic algorithm. „Expert Systems with Applications” 35/2008.
• [15] Trappey A.J.C., Trappey C.V., Wub C.-R.: Genetic algorithm dynamic performance evaluation for RFID reverse logistic management „Expert Syst. Appl.” 11(37)/2010.
• [16] Lee S., Ahn H.: Fuzzy cognitive map based on structural equation modelling for the design of controls in business-to-consumer e-commerce web-based systems. „Expert Systems with Applications” 36/2009.
• [17] Kang I., Lee S., Choi J.: Using fuzzy cognitive map for the relationship management in airline service. „Expert Systems with Applications” 26/2004.
• [18] Skład A.: Rozprawa doktorska pt. Modelowanie i prognozowanie wpływu poprawy procesów zarządczych w systemie zarządzania bhp na poziom bezpieczeństwa w przedsiębiorstwie. Centralny Instytut Ochrony Pracy – Państwowy Instytut Badawczy, Warszawa 2017.