安全数据在安全管理方面的应用探讨
□ 宁夏机场有限公司 张志军/文
安全管理是比较复杂和涉及多领域的综合性管理学科。时代变迁和社会发展，安全的定义在持续的变化和提升，安全管理作为实现安全的方法和手段，也与时俱进、遵循规律和科学管理。安全管理从技术因素转变到重视人为因素，再到组织体系系统，安全数据的价值得到了充分体现，尤其在发现危险源和管控风险中得到了充分应用，不断提高了不安全事件或事故的前瞻性预防能力，使安全管理表现为更加以人为本和追求本质安全。本文从理论层面和宏观角度进行分析论证，在学习借鉴的基础上提出了探讨观点，希望给安全管理者一些思考和启发。
安全生产管理中，安全数据是生产过程测量、运营结果记录或初始事件报告的数据。安全数据按照性质可分为管理类数据、运营类数据和环境类数据。
管理类数据。为了预防和控制事故发生，按照管理理论和法规规章标准，实施的安全管理策略，可分为技术、人为、组织、系统、体系和文化等因素，包括正常数据和不安全数据。其中，技术因素表现为设施设备变化情况，是“物”的不安全状态和自动化可靠程度数据，是“本质”数据。人为因素中，毕雪阳等认为人的行为与心理之间具有密不可分的关系，个体心理过程或身体健康状况等产生的瞬间一次性行为状态、习惯行为状态或身体健康指标等数据，是“根本”数据。组织因素是通过组织结构安排，产生的机构设置和人员质量与生产运行相匹配方面的数据，是“基因”数据。系统因素是大量相关要素和复杂多变条件中，由人、物、环境和管理等从设计到实施全寿命周期交互作用的数据，是“关系”数据。体系因素是实现目标管理和应急救援需要实施流程和标准，反映安全政策、风险管理、安全保证和安全促进等管理类数据，是“质控”数据。而文化因素是安全方针和安全价值观方面表现出组织策略、领导力、氛围和行为认知等方面的评估数据，是“灵魂”数据。
运营类数据。罗伯塔·S·拉萨尔等提出，运营通常定义为转化过程。生产流程输入要素转化为服务或者产品过程中所显现的数据，包括投入的人力、物资和产出的服务或者产品的数量和质量数据，以及转换过程中单位时间内利用率和产出率等生产率数据，还有服务项目中服务资源流动数据，例如：交通行业中座位售票数据和旅客信息数据。这些主要体现生产投入和产出对安全生产的影响，也体现了量变到质变的安全因素变化，同时反映人员和设施设备对转化流程的安全适应性。
环境类数据。环境数据主要是社会环境、自然环境和作业环境对安全生产的影响数据，主要包括社会制度对安全生产的规范数据、社会文化对安全生产导向的数据、自然天气气象或地址条件对安全生产不确定因素的数据和作业环境中化学或物理物品对安全生产影响的数据，以及生产元素在生产操作空间中的容纳量对安全生产影响的数据。主要体现了在生产环境中，人员和设施设备对环境适应的情况。例如：天气气象数据对交通运输行业尤其重要。
将安全数据进行收集、分类、整理和储存，形成安全数据源库。
按收集方式分为主动或被动获取信息。主动方式是采用自动化技术手段，通过传感设备自动将运行变化量转化为数据记录，或者是通过激励管理机制，鼓励人员自愿上报运行变化情况。被动方式是通过强制管理手段和制定管理制度，要求上报的信息记录。
按收集范围分为外部或内部获取信息。内部是组织内部机构产生的数据。外部是获得组织外部类同数据。
按急缓程度分为紧急或非紧急获取数据。紧急数据是在紧急情况时，为决策依据和资源调配指引方向，尽快排查出和安排措施治理隐患和应急救援的数据。非紧急数据是分析研究安全趋势和查找安全问题根源的数据。
按对象严重程度分为事故或一般事件数据的获取。事故数据是安全事故发生后，造成人员伤害、财产损失或环境破坏，以及不良社会影响的相关安全数据。一般事件是管理者规定需要的数据。
国际民航组织《安全管理手册》（Doc 9859 第四版）认为，建立在安全数据基础之上的国家安全方案（SSP）和安全管理体系（SMS）是解决现有或潜在安全缺陷和危险源的必要内容，也是一个组织安全文化成熟的体现。定性应用可以从以下几个方面阐述：
问责层面。安全数据的数量和质量，体现企业安全文化中隐瞒文化、责罚文化、报告文化和公正文化的实际情况。
学习层面。对安全数据地辨识分析能力，体现企业掌握新知识、坚持持续培训、自由共享交流、反思不足和主动提升安全管理水平的情况。
意识层面。安全数据价值成果借鉴程度，体现企业科学管理和经验管理实施比重的情况，以及显示员工参与安全事项的意愿度。
投入层面。预防工作重视安全数据的程度，体现企业增加投入，建立安全标准和形成一致安全价值观的情况。
责任层面。安全数据作为安全决策参考依据的占比，体现企业管理人员的负责程度和各类制度的落实情况。
创新层面。安全数据在趋势引领方面是否占有主导地位，体现企业变革创新、改造旧技术和创造新系统的情况。
数字时代，智能给了安全管理启发。运用安全数据研究效率与安全的冲突，研究不安全事件的发生根源，可以从以下几个方面阐述：
分析功能。应用统计或其他分析技术对安全数据进行检查、审查、描述、转换、压缩、评估和可视化，以发现有用信息、提出结论和支持数据驱动决策。通过分析，形成安全管理各种需要的决策或参考信息源，确保了解真相，掌握事故发生的驱动力，系统考虑细节的复杂性和要素之间的相互关系，做出正确判断和决策。
积累功能。可以为海因里希法则揭示不同损失量事件之间关系提供数据支撑，为能量意外转移理论显示能量异常或意外释放导致超出伤害阈值提供真实数据。傅贵提出，数据积累反映出量变到质变的过程，揭示了“大”事故的发生原因。
经济功能。经济的发展制约着投资安全的经济资源量，从而制约着安全的发展。同样，齐黎明等认为合理的安全投资和安全发展又可以促进经济的发展。通过数据经济应用，研究安全与经济的关系，揭示和掌握安全投资的规律，找出安全成本和生产收益的平衡点，可以提高安全资源利用率和安全经济效益。
管理功能。有效的安全绩效管理高度依赖于安全数据收集、分析和综合管理，安全数据可以作出决策、评估安全目标和安全绩效，以及能够评估风险。
预防功能。合格专业的安全管理人员要有持续的灾害意识、敏锐的风险感知和精准的危机预测能力。具有这样的能力，掌握和运用安全数据是必要条件。同时，通过安全数据，掌握安全事件的因果关系，寻找引起事故的本质因素，采取措施，予以控制，达到预防事故的目的。
好运功能。埃里克·郝纳根提出，积极的安全管理想要发挥作用，就必须预见在可接受的情况下什么将会发生，并有适当的手段去做些什么。可靠的安全数据，可以识别各种趋势，大量的安全数据也可以预见事故发生的前兆，为安全生产者避免灾难，带来好运。
在应用安全数据时，经常出现一些问题，主要表现在：
缺乏信任。一是管理层对数据理解和认识不同，出现价值观不一致，以及由于管理人员过度重视职业尊严和对事业升迁的影响，存在“家丑不可外扬”的心态，导致管理人员对数据公开积极性不高。二是对员工的绩效考核未正确使用数据，影响了员工切身利益，导致员工隐瞒数据。三是由于专职安全管理人员收集数据不完整或专业分析能力不足，数据分析结果出现偏差，导致其使用安全数据时有所谓的“里外不是人，上下不满意”的情况，出现数据信任危机，大家有了抵触情绪，安全数据收集和应用就非常困难。
“小事大做”方法误解。“小事”就是日常出现的各种小事件反映的数据，“大做”就是大张旗鼓的用好“小事”数据，从避免小事件做起，从避免冒险事件做起，从避免日常生活中的不安全动作和不安全物态做起，做好预防工作。某些企业安全管理中，将小事件数据作为处罚依据，出现了错误使用或者忽略小事件反映的数据。
“以罚代管”误导。安全管理要坚持严格管理的理念，但不能以责备和惩罚作为管理核心。企业过分强调差错或错误发生过程中人的主导因素，忽视了系统运行时制度、环境、设施设备、程序和人员之间相互影响的复杂关系，简单粗暴的依据数据处罚当事人，形成“以罚代管”的文化氛围怪圈。
数据混乱。由于安全数据报告体系不完善，很大程度上会出现“官方数据”和“民间数据”、“公家数据”和“私家数据”、“真实数据”和“虚假数据”等“两张皮”的混乱情况，导致安全数据的规范性越来越差，鼓励性越来越弱，造成安全数据越来越少，安全数据的价值不能体现。同时，可能出现报告大量非安全数据的情况，出现可疑数据的偏差危害，对安全管理带来负面影响，甚至导致决策者产生麻痹意识或造成操作者的盲目蛮干。
思想统一。企业高层管理者行为长期统一，正确按照规则面对安全数据，确保信奉价值和践行价值相统一，让大家认同和理解，确保全员对安全数据有正确认识思想。
建立预防文化。企业建立数据为核心的安全预防文化，管理者主动利用各种途径，强调安全数据可以起到预防安全事故文化价值观的重要性。企业制定机制，培养有战略头脑的中层管理者，给在安全数据作出贡献的人员进行奖励，公开表示认可。各级管理者主动地间接传播安全数据有效预防事故的安全价值观，通过日常行为反复向员工灌输这些内容。
尊重亚文化。企业不同层级都有自己安全管理的特点和优点，都有自己不同的安全文化习惯背景，并且为他们的自主性而感到自豪，这也对持久抓好责任落实和凝聚团队方面有着重要意义。马努基S.帕坦卡等提出，企业必须公开承认和赞扬安全亚文化所带来的多样性，敢于面对和接受安全亚文化中的目标冲突，鼓励自我反思和接纳安全批评。企业应该找到安全亚文化的共同点，帮助母子公司或上下级部门紧密联系起来，确保有共同的安全数据价值观和认同感。
推崇公正文化。西德尼·德克尔认为，公正文化是信任、学习和问责的文化。企业将安全数据的收集去识别化，能够容忍和公平对待报告安全事宜的人员，能够从各种事件中吸取经验教训，要求人员对不良行为负责。通过公正文化，当发生不安全事件时，可以做到如何对待事件当事人，如何尽量最小化负面影响和如何最大化学习经验教训。公正文化可以提高工作人员提供安全数据的积极性和主动性，确保收集数据的源头动力强。
规范问责制。悉尼·德科尔提出，安全与责任的平衡，责任是人们之间相互关系的基础，对行为负责是建立公正、开放和高效社会的基础，问责制就是让管理者、工作人员和客户相信企业是认真对待内部问题，同时，加强了履行安全职责的力度和增加认真严谨的工作态度。但是，问责制要规范合理有效，不能简单行政化，也不能因报告了安全数据就可以作为逃避安全责任的理由。
实施“我怀疑我报告”的报告文化。第一，报告有利于从中吸取教训，通过系统改变，纠正差错，防止事件再次发生。第二，任何帮助改进安全运行的事件，都值得报告和调查研究。第三，防止见惯不怪就不报告的错误经验和迟钝想法，将不正常变成了正常。第四，简化报告途径，报告的语言描述不要过于强调，方便所有员工报告，数据的价值应有专业安全管理组织和不同利益的相关者在一起讨论来分享和评价。最后结论是“有怀疑，就报告”，让安全数据源源不断，确保收集到更多的接近真实的数据源。
设立组织机构。成立数据分析、质量标准和检查调查等三个专职管理单元。数据分析单元收集分析安全数据和风险预警；
质量标准单元核准流程标准措施是否可以预防风险，进行有效性和质量管理；
检查调查单元督查和验证现场实际落实情况，进行符合性管理。三个单元根据风险预测和实际情况进行内部安全评估，相互依存又相互独立，共同发挥作用，让数据真正体现价值。
传承传统管理。传统管理主要是规章符合性管理方式，例如：培训教育、监督检查、安全沟通和调查激励等以质量管理为标志的标准化管理。以培训和监察为手段，侧重于安全促进，通过命令或者严格遵守政策和程序来实现管理。现代管理是以数据管理为标志的系统化管理方式，例如：以安全数据、风险评估和绩效考核和变更管理等风险和绩效为手段的系统化管理，侧重于安全保证。传统安全管理是现代安全管理的基础，要传承和发扬，不能只注重安全数据，而忽视规章标准，要将促进和保证结合起来，运用安全审计，建立完善的安全管理体系（SMS），提升安全管理水平。
安全数据在安全管理中的重要性是不言而喻的，它是安全隐患治理的来源，是安全培训的重要参考，是安全检查的重要依据，是安全规则制定的重要方向。利用好数据，可以从个别中看到一般，从现象中透射本质，从偶然中洞察必然，从现存的事物中推测其过去，预见其将来。数字化推动时代进步，数据和安全融合，安全和数据共建共治共享，让安全数据成为安全文化的元素和载体，成为安全习惯和安全氛围的组成部分，成为安全管理体系（SMS）的血液和驱动。安全管理将安全和数据共建共治共享，通过安全数据掌握安全管理的主动权和先行权，让信息价值成为衡量安全水平的一个重要指标。
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