造船所の事故の因果関係に対する階層的なアプローチ,統合された機械学習方法によるものです

科学分野:

• 労働安全と健康に関する法律です.
• 産業工学 産業工学とは
• リスク管理 リスク管理

背景:

• 造船所の事故は重大なリスクを伴うため,事故の重度に影響を与える要因の検討が必要である.
• 人口統計,職場,行動要因を理解することは,事故率を下げるために極めて重要です.

研究 の 目的:

• 造船所の事故を分析し,小さな事故が大規模にエスカレートする要因を特定します.
• 職業,行動,環境要因が事故の結果に与える影響を評価する.
• 予測された事故結果と実際の結果を比較し,根本的な原因を明らかにします.

主な方法:

• 造船産業における多要素アプローチによる事故因果関係モデルを利用した.
• 事故の因果関係を分析するために,ロジスティック回帰と機械学習の技術を採用した.
• 関連ルールの分析を行い,因果関係モデルを洗練した.

主要な成果:

• 機械学習は,事故原因分布の明らかな偏差を明らかにした.
• 大事故の主な要因として特定されたコントロールと監査の欠如.
• 設計上の誤りや不十分な訓練が重要な管理上の要因であり,38.2%の大事故は予防可能であり,しばしば軽微な事故が先行する.

結論:

• 行政上の欠陥は,重度の造船所の事故の主な原因である.
• 労働者や管理者は,大きな事故に曝されるリスクが高くなります.
• 安全訓練の効果は,変化する職場環境と技術に適応しなければならない.