基于SEM和FAHP企業(yè)安全意識(shí)的建模與對比分析
發(fā)布時(shí)間:2021-12-18 08:24
經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展始終建立在企業(yè)生產(chǎn)安全的基礎(chǔ)之上。行為安全科學(xué)具有復(fù)雜性的特點(diǎn),安全問題受到“人、物、管、環(huán)”多方面的影響,其中人作為安全問題的主體和客體,其安全意識(shí)決定著安全行為。為了預(yù)防不安全事故的發(fā)生,應(yīng)該提高人們的安全意識(shí),使人們的行為和企業(yè)的生產(chǎn)朝著健康、平穩(wěn)的方向發(fā)展。意識(shí)決定態(tài)度,態(tài)度決定行為,提高企業(yè)員工的安全意識(shí),促進(jìn)企業(yè)安全、高效生產(chǎn),抑制不安全事故的發(fā)生。為探討企業(yè)員工安全意識(shí)影響因素,抑制其不安全行為。首先設(shè)計(jì)并向相關(guān)企業(yè)發(fā)放調(diào)查問卷,利用SPSS24.0檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的信度和效度,使用Amos軟件建立結(jié)構(gòu)方程模型(SEM),通過SEM路徑分析討論各安全意識(shí)影響因素間的作用效果。由于員工的安全意識(shí)是一個(gè)模糊概念,利用模糊層次分析法(FAHP)分析企業(yè)員工安全意識(shí)影響因素的權(quán)重,評(píng)判企業(yè)總體安全意識(shí)的水平。對上述兩者得出的結(jié)果進(jìn)行對比分析,發(fā)現(xiàn)環(huán)境和管理態(tài)度因素權(quán)重最高,該企業(yè)總體的安全意識(shí)良好。為了分析因素與環(huán)境交互對員工安全意識(shí)的動(dòng)態(tài)影響,結(jié)合復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)(CAS)理論和智能體的建模與仿真(ABMS)方法,基于Netlogo仿真工具和SEM以及FAHP的相關(guān)系數(shù),建立...
【文章來源】:遼寧科技大學(xué)遼寧省
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
初始模式的仿真Fig.5.1Simulationofinitialmode
5.基于Multi-Agent的企業(yè)員工安全意識(shí)涌現(xiàn)分析44最高,但其波動(dòng)程度不如企業(yè)員工安全意識(shí)的曲線幅度。在基準(zhǔn)模式下,企業(yè)環(huán)境安全影響水平數(shù)值在0以上,上升程度平緩,企業(yè)班組安全氛圍的數(shù)值最高,但是其數(shù)值依舊在中等水平上下,并沒有十分明顯的變化。雖然該組參數(shù)賦值較無控模式都有顯著的提高,各個(gè)變量的涌現(xiàn)態(tài)勢也有上升,但整體并沒有達(dá)到滿意的水平。究其原因,安全管理承諾落實(shí)程度不高、風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知水平較低諸多因素導(dǎo)致各變量曲線的增長幅度較低。圖5.2基準(zhǔn)模式的仿真Fig.5.2Simulationinbenchmarkmode5.4.3受控模式仿真結(jié)果設(shè)定企業(yè)員工受教育水平x6、安全教育與培訓(xùn)y1、安全管理承諾的落實(shí)y3、行為風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知水平z1、企業(yè)輿論走向s2,組成變量(x6,y1,y3,z1,s2)。為了表現(xiàn)出提升或降低變量參數(shù)對各變量的曲線變化,使受控模式和無控模式的仿真圖有更加鮮明的對比結(jié)果,讓參數(shù)變化后的仿真態(tài)勢更好的體現(xiàn)。因此時(shí)間t在[0,20]范圍內(nèi)設(shè)定為無控模式,時(shí)間t在[20,40]范圍內(nèi)設(shè)定為受控模式,采用控制變量的方法,只改變其中一個(gè)參數(shù)值。(1)將安全教育與培訓(xùn)y1、安全管理承諾的落實(shí)y3、行為風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知水平z1、企業(yè)輿論走向s2的參數(shù)數(shù)值依舊設(shè)置為無控模式下的數(shù)值,提高企業(yè)員工受教育水平x6的參數(shù),將企業(yè)員工受教育水平提高到最大值,即給變量組合(x6,y1,
遼寧科技大學(xué)碩士學(xué)位論文45y3,z1,s2)賦值為(5,5,3,5,3),仿真結(jié)果如圖5.3所示。圖5.3提升企業(yè)員工受教育水平后的仿真Fig.5.3Simulationafterimprovingemployeeeducationlevel根據(jù)圖5.3,通過與圖5.2基準(zhǔn)模式對比后得出:加強(qiáng)企業(yè)員工的受教育水平之后,即在時(shí)間t=20時(shí),企業(yè)員工的安全意識(shí)涌現(xiàn)出現(xiàn)階躍式提升,相較基準(zhǔn)模式提高了2.4,在接下來的時(shí)間內(nèi)繼續(xù)處于波動(dòng)狀態(tài)且幅度較大。有如此大的變化,在于在t為[20,40]區(qū)間內(nèi)提升企業(yè)員工受教育水平,相當(dāng)于企業(yè)多招收了一些高素質(zhì)人才,這些碩士、博士往往具有較強(qiáng)的安全意識(shí)與認(rèn)知水平,所以在圖5.3中企業(yè)員工的安全意識(shí)涌現(xiàn)出現(xiàn)了階躍性變化。相應(yīng)企業(yè)班組的安全氛圍也大幅提高。由此可以得出:①企業(yè)員工受教育水平的提升對企業(yè)員工的安全意識(shí)和企業(yè)班組安全氛圍有著積極的影響,由變量曲線可知對企業(yè)員工安全意識(shí)影響最大;②企業(yè)環(huán)境安全影響水平與企業(yè)員工受教育水平高低相關(guān)性不強(qiáng);③管理者安全領(lǐng)導(dǎo)水平在企業(yè)員工受教育水平提高之后有小幅度的提升,但并不明顯。(2)提高時(shí)間t在[20,40]區(qū)間內(nèi)安全教育與培訓(xùn)程度,即給變量組合(x6,y1,y3,z1,s2)賦值為(3,10,3,5,3),其對比方式和圖5.3相同。提高安全教育與培訓(xùn)后的仿真如圖5.4所示。根據(jù)圖5.4,并通過與圖5.2基準(zhǔn)模式對比后得出:企業(yè)員工的安全意識(shí)程度和管理者安全領(lǐng)導(dǎo)水平都有不同程度的躍變式上升。兩者在后半段的時(shí)間內(nèi)曲線快速波動(dòng)上升,并且企業(yè)班組安全氛圍也有大幅度提升。從數(shù)值上來看,在t=20
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]應(yīng)急管理部通報(bào)河南省三門峽義馬氣化廠“7·19”重大爆炸事故[J]. 肖方. 中國消防. 2019(08)
[2]礦工工作壓力對心理社會(huì)安全行為的影響機(jī)理及實(shí)證研究[J]. 李琰,張燕. 中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù). 2019(03)
[3]建筑工人不安全行為影響因素的多層遞階結(jié)構(gòu)模型研究[J]. 葉貴,楊麗娟,汪紅霞,付媛,唐笑宇. 安全與環(huán)境工程. 2019(02)
[4]社會(huì)支持和心理韌性對飛行員安全行為影響研究[J]. 陳芳,韓適朔. 安全與環(huán)境學(xué)報(bào). 2018(06)
[5]基于Meta分析的礦工不安全行為JD-R模型[J]. 楊校毅,佟瑞鵬. 中國安全科學(xué)學(xué)報(bào). 2018(12)
[6]基于SEM模型的校園安全影響因素分析[J]. 李欣燃,徐少川,陳雪波,孫秋柏. 計(jì)算機(jī)與應(yīng)用化學(xué). 2018(11)
[7]中國國家安全觀的演化與展望[J]. 陳靜慧. 黨政論壇. 2018(06)
[8]甘肅酒鋼集團(tuán)宏興鋼鐵股份有限公司西溝礦“8·16”重大火災(zāi)事故[J]. 鄧浩夕. 現(xiàn)代班組. 2018(05)
[9]基于CAS理論的企業(yè)安全系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)制[J]. 成連華,郭慧敏. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版). 2017(05)
[10]不安全動(dòng)作與不安全物態(tài)的判定方法探討[J]. 傅貴,吳瓊,李亞,王秀明. 安全與環(huán)境學(xué)報(bào). 2017(03)
本文編號(hào):3542008
【文章來源】:遼寧科技大學(xué)遼寧省
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
初始模式的仿真Fig.5.1Simulationofinitialmode
5.基于Multi-Agent的企業(yè)員工安全意識(shí)涌現(xiàn)分析44最高,但其波動(dòng)程度不如企業(yè)員工安全意識(shí)的曲線幅度。在基準(zhǔn)模式下,企業(yè)環(huán)境安全影響水平數(shù)值在0以上,上升程度平緩,企業(yè)班組安全氛圍的數(shù)值最高,但是其數(shù)值依舊在中等水平上下,并沒有十分明顯的變化。雖然該組參數(shù)賦值較無控模式都有顯著的提高,各個(gè)變量的涌現(xiàn)態(tài)勢也有上升,但整體并沒有達(dá)到滿意的水平。究其原因,安全管理承諾落實(shí)程度不高、風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知水平較低諸多因素導(dǎo)致各變量曲線的增長幅度較低。圖5.2基準(zhǔn)模式的仿真Fig.5.2Simulationinbenchmarkmode5.4.3受控模式仿真結(jié)果設(shè)定企業(yè)員工受教育水平x6、安全教育與培訓(xùn)y1、安全管理承諾的落實(shí)y3、行為風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知水平z1、企業(yè)輿論走向s2,組成變量(x6,y1,y3,z1,s2)。為了表現(xiàn)出提升或降低變量參數(shù)對各變量的曲線變化,使受控模式和無控模式的仿真圖有更加鮮明的對比結(jié)果,讓參數(shù)變化后的仿真態(tài)勢更好的體現(xiàn)。因此時(shí)間t在[0,20]范圍內(nèi)設(shè)定為無控模式,時(shí)間t在[20,40]范圍內(nèi)設(shè)定為受控模式,采用控制變量的方法,只改變其中一個(gè)參數(shù)值。(1)將安全教育與培訓(xùn)y1、安全管理承諾的落實(shí)y3、行為風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知水平z1、企業(yè)輿論走向s2的參數(shù)數(shù)值依舊設(shè)置為無控模式下的數(shù)值,提高企業(yè)員工受教育水平x6的參數(shù),將企業(yè)員工受教育水平提高到最大值,即給變量組合(x6,y1,
遼寧科技大學(xué)碩士學(xué)位論文45y3,z1,s2)賦值為(5,5,3,5,3),仿真結(jié)果如圖5.3所示。圖5.3提升企業(yè)員工受教育水平后的仿真Fig.5.3Simulationafterimprovingemployeeeducationlevel根據(jù)圖5.3,通過與圖5.2基準(zhǔn)模式對比后得出:加強(qiáng)企業(yè)員工的受教育水平之后,即在時(shí)間t=20時(shí),企業(yè)員工的安全意識(shí)涌現(xiàn)出現(xiàn)階躍式提升,相較基準(zhǔn)模式提高了2.4,在接下來的時(shí)間內(nèi)繼續(xù)處于波動(dòng)狀態(tài)且幅度較大。有如此大的變化,在于在t為[20,40]區(qū)間內(nèi)提升企業(yè)員工受教育水平,相當(dāng)于企業(yè)多招收了一些高素質(zhì)人才,這些碩士、博士往往具有較強(qiáng)的安全意識(shí)與認(rèn)知水平,所以在圖5.3中企業(yè)員工的安全意識(shí)涌現(xiàn)出現(xiàn)了階躍性變化。相應(yīng)企業(yè)班組的安全氛圍也大幅提高。由此可以得出:①企業(yè)員工受教育水平的提升對企業(yè)員工的安全意識(shí)和企業(yè)班組安全氛圍有著積極的影響,由變量曲線可知對企業(yè)員工安全意識(shí)影響最大;②企業(yè)環(huán)境安全影響水平與企業(yè)員工受教育水平高低相關(guān)性不強(qiáng);③管理者安全領(lǐng)導(dǎo)水平在企業(yè)員工受教育水平提高之后有小幅度的提升,但并不明顯。(2)提高時(shí)間t在[20,40]區(qū)間內(nèi)安全教育與培訓(xùn)程度,即給變量組合(x6,y1,y3,z1,s2)賦值為(3,10,3,5,3),其對比方式和圖5.3相同。提高安全教育與培訓(xùn)后的仿真如圖5.4所示。根據(jù)圖5.4,并通過與圖5.2基準(zhǔn)模式對比后得出:企業(yè)員工的安全意識(shí)程度和管理者安全領(lǐng)導(dǎo)水平都有不同程度的躍變式上升。兩者在后半段的時(shí)間內(nèi)曲線快速波動(dòng)上升,并且企業(yè)班組安全氛圍也有大幅度提升。從數(shù)值上來看,在t=20
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]應(yīng)急管理部通報(bào)河南省三門峽義馬氣化廠“7·19”重大爆炸事故[J]. 肖方. 中國消防. 2019(08)
[2]礦工工作壓力對心理社會(huì)安全行為的影響機(jī)理及實(shí)證研究[J]. 李琰,張燕. 中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù). 2019(03)
[3]建筑工人不安全行為影響因素的多層遞階結(jié)構(gòu)模型研究[J]. 葉貴,楊麗娟,汪紅霞,付媛,唐笑宇. 安全與環(huán)境工程. 2019(02)
[4]社會(huì)支持和心理韌性對飛行員安全行為影響研究[J]. 陳芳,韓適朔. 安全與環(huán)境學(xué)報(bào). 2018(06)
[5]基于Meta分析的礦工不安全行為JD-R模型[J]. 楊校毅,佟瑞鵬. 中國安全科學(xué)學(xué)報(bào). 2018(12)
[6]基于SEM模型的校園安全影響因素分析[J]. 李欣燃,徐少川,陳雪波,孫秋柏. 計(jì)算機(jī)與應(yīng)用化學(xué). 2018(11)
[7]中國國家安全觀的演化與展望[J]. 陳靜慧. 黨政論壇. 2018(06)
[8]甘肅酒鋼集團(tuán)宏興鋼鐵股份有限公司西溝礦“8·16”重大火災(zāi)事故[J]. 鄧浩夕. 現(xiàn)代班組. 2018(05)
[9]基于CAS理論的企業(yè)安全系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)制[J]. 成連華,郭慧敏. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版). 2017(05)
[10]不安全動(dòng)作與不安全物態(tài)的判定方法探討[J]. 傅貴,吳瓊,李亞,王秀明. 安全與環(huán)境學(xué)報(bào). 2017(03)
本文編號(hào):3542008
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