Opracowanie prognoz wskaźnika wypadków dla wybranych zakładów górniczych

• Autorzy: Pelon Grzegorz , Gil Stanisław

Warianty tytułu

EN

Elaboration of forecasts of accident ratę Wz for selected mining plants

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W publikacji przedstawiono analizę wskaźnika częstości wypadków ogółem na 1000 zatrudnionych dla załogi własnej i firm usługowych w latach 2007-2018 dla trzech wybranych zakładów górniczych (o różnej strukturze i różnych przekształceniach własnościowych). Na podstawie danych statystycznych o wypadkowości, opracowanych wskaźników częstości wypadków ogółem i przy zastosowaniu wybranych modeli ekonometrycznych sporządzono krótkoterminową prognozę przewidywania liczby wypadków w tych kopalniach węgla kamiennego.

EN

The publication presents an analysis of the total accident ratę per 1000 employed for own crew and service companies in 2007-2018 for the three selected mining plants (as representatives of different structures and ownership transformations). On the basis of statistical data on accidents, developed total accident freąuency indicators and using selected econometric models, a short-term forecast of the number of accidents at these hard coal mines was prepared. Comparison of work safety by means of the accident ratę Wz for the considered coal mines has shown that in the years 2007-2011 the highest accident rates Wz were for „Budryk" minę, in 2012-2014 for „Mysłowice-Wesoła" minę, while in the remaining years for „Brzeszcze" one. The best goodness of matching to the time series of empirical points constituting the accident ratę Wz for mines „Brzeszcze" and „Budryk" is charac- terized by the creep trend model (harmonie weight forecasting), whose standardized, weighted total assessments (SWOS) were equal to - adeąuately: -1.2683 and -1.8149.Whereas for minę „Mysłowice-Wesoła" two models were characterized by the best goodness of matching: the linear model, of which SWOS = -1.4172, and the creeping trend model (forecasting by the method of harmonie weights) with SWOS = -1.3979.

Słowa kluczowe

PL

górnictwo; wskaźnik wypadkowości; prognozowanie wypadkowości

EN

mining; accident rate; accidents forecast

• Wydawca: Wyższy Urząd Górniczy
• Czasopismo: Bezpieczeństwo Pracy i Ochrona Środowiska w Górnictwie
• Rocznik: 2020
• Tom: nr 7
• Strony: 2--15
• Opis fizyczny: Bibliogr. 22 poz.

Twórcy

autor

Pelon Grzegorz

• SRK S.A. KWK „Śląsk" w Rudzie Śląskiej

autor

Gil Stanisław

• Politechnika Śląska, Gliwice

Bibliografia

• 1. Brown R.G.: Smoothing, Forecasting and Prediction of Diserte Time Series. Mc Grow Hill, New York 1963.
• 2. Chatfield Ch.: Holt-Winters Forecasting: Some Practical Issues. The Statistician 1986, vol. 37, s. 129-140.
• 3. Czyżycki R., Klóska R.: Ekonometria i prognozowanie zjawisk ekonomicznych w przykładach i zadaniach. Wyd. Economicus, Szczecin 2011.
• 4. Fylstra D., Lasdon L., Watson J., Waren A.: Design and Use of the Microsoft Excel Solver. Interfaces 1998, 28:5.
• 5. Gajdzik B., Szym szal J.: Modelowanie prognostyczne zmian w wielkości produkcji stali w Polsce do 2020 r. Prace Instytutu Metalurgii Żelaza 2016, t. 68, nr 4, s. 26-33.
• 6. Gardner E.S. Jr: Exponential smoothing: The State of the art. Journ. of Forecasting 1985, No 4, s. 1-28.
• 7. Holt C.C.: Forecasting seasonals and trends by exponentially weighted moving averages. Intern. Journ. of Fo­ recasting 2004, vol. 20, s. 5-10.
• 8. Krause M.: Badania zróżnicowania ryzyka wypadków przy pracy na przykładzie analizy bezwzględnej i wskaźnikowej dla branży górnictwa i Polski. Przegląd Górniczy 2015, nr 6, s. 35-41.
• 9. Krause M .: Podstawy badań w dziedzinie bezpieczeństwa i higieny pracy. Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2018.
• 10. Mianowana K., Rydzak L., Mianowana V.: Wypadkowość w górnictwie - prognozowanie występowania zdarzeń a ubezpieczanie pracowników. Bezpieczeństwo Pracy i Ochrona Środowiska w Górnictwie 2016, nr 10, s. 17-23.
• 11. Middleton M.R.: Microsoft Excel w analizie danych. Wyd. RM, Warszawa 2004.
• 12. Parchański J.: Wypadkowość w kopalniach węgla kamiennego w okresie restrukturyzacji 1993-2010. Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2017.
• 13. Pelon G., Gil S.: Modelowanie prognozy wypadkowości w górnictwie na przykładzie wybranej kopalni węgla kamiennego. Bezpieczeństwo Pracy i Ochrona Środowiska w Górnictwie 2018, nr 4, s. 18-32.
• 14. Szeja J.: Prognozowanie struktury wypadków przy pracy w kopalniach węgla kamiennego (studium metodologiczne). Zeszyty Nauk. Ak. Ekonomicznej w Krakowie 1992, nr 388, s. 15-50.
• 15. Stan bezpieczeństwa i higieny pracy w górnictwie. Lata 1990-2018, (dostęp: 26.08.2019). www.wug.gov.pl/bhp/statystyki_wypadkow
• 16. Strategor: Zarządzanie firmą. Strategie. Struktury. Decyzje. Tożsamość. PWE, Warszawa 2001.
• 17. Warunki pracy. Wypadki przy pracy. Lata 2009-2018, warunki-pracy-wypadki-przy-pracy/ (dostęp 26.08.2019).https://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/rynek-pracy/
• 18. Welfe A.: Ekonometria. Metody i ich zastosowanie. PWE, Warszawa 2009.
• 19. Witkowska D.: Podstawy ekonometrii i teorii prognozowania. Podręcznik z przykładami i zadaniami. Oficyna Ekonomiczna, Kraków 2005.
• 20. Zheng X., Liu M.: An overview of accident forecasting methodologies. Journ. of Loss Prevention in the Process Industries 2009, vol. 22, s. 484-490.
• 21. Żarowska-Mazur A., Węglarz W.: Excel 2010. Praktyczny kurs. PWN, Warszawa 2012.
• 22. Źródło: dane statystyczne Departamentu WPS Wyższego Urzędu Górniczego.

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).