Naslov (srp)

Modeliranje uticajnih faktora i predikcija pojave povreda na radu u rudarstvu : doktorska disertacija

Autor

Ivaz, Jelena, 1982-

Doprinosi

Stojadinović, Saša, 1976-
Cvjetić, Aleksandar, 1966-
Petrović, Dejan, 1980-

Opis (eng)

The mining industry represents the incentive for the development of economy. However, themining industry is known as one with the most adverse working conditions, a large number of injuriesat work, and collective accidents as well. Work-related injuries are seen as unwanted events in allworkplaces, therefore, the aim is to reduce their number and to achieve “zero” injuries at work. Theworker’s injury phenomenon presents a highly complex issue and there is no single model that canexplain these events.Work-related injuries were the subject of research for this doctoral thesis and the aim was todefine a predictive model for this type of injuries that could anticipate these adverse events and offer apreventive action. The conducted research provided a theoretical frame which would perform theanalysis of influential factors that could cause the occurrence of injuries among workers in miningindustry. The idea was to use a combination of the existing statistical and analytical methods andprocedures to analyse the probabilities and causes of injury occurrence in order to create a model whichcould identify jobs with the highest number of injuries. Methods used for the modelling were based onartificial intelligence (AI), i.e. artificial neural networks (ANN) and fuzzy logic theory. The applicationof neural networks and fuzzy logic theory provided a possibility to process data on injuries, predictthese incidents, and investigate the influential factors for the occurrence of such injuries.Artificial neural networks (ANN) represent a valuable decision-making tool, especially inaddressing complex problems with considerable amount of input data. The possibility of predictinginjuries at work using ANN was analysed in this research. The study was conducted in undergroundcoal mines in Serbia. The input data for ANN were obtained based on a survey which included over1,150 respondents. When the analysis of the influence of input data on output data was performed, theselection of the networks that provided the best results was completed. Moreover, the most prominentparameters were identified by the sensitivity analysis. The highlighted parameters were seen as directindicators of problems that could induce injuries. The significance of the proposed model is reflectedin the fact that it offers useful indicators for the implementation of improved safety and organizationalmeasures that could reduce the number of injuries in mines

Opis (srp)

Rudarska industrija predstavlja pokretačku snagu razvoja privrede, ali ova industrijska granapoznata je kao jedna od onih sa najnepovoljnijim uslovima za rad, velikim brojem povreda na radu imogućom pojavom kolektivnih nesreća. Povrede na radu predstavljaju nepoželjne događaje na svimradnim mestima, pa se teži da se njihov broj smanji i postigne „nula“ povreda na radu. Događajpovređivanja radnika je vrlo kompleksna problematika i ne postoji jedinstveni model koji objašnjavaovaj fenomen.Predmet ovog istraživanja su povrede na radu, dok je cilj istraživanja definisanje prediktivnogmodela za povrede na radu kojim bi se predvidelo i preventivno delovalo na sprečavanje ovakvihdogađaja. Sprovedenim istraživanjem teorijski je definisan postupak analize uticajnih faktora kojidovode do pojave povređivanja radnika u rudarstvu. Ideja je da se, primenom i kombinacijompostojećih statističkih i analitičkih metoda i postupaka za analizu uzroka i verovatnoće pojavljivanja,napravi model koji bi ukazao na radna mesta sa najučestalijim povredama. Za modeliranje su korišćenetehnike zasnovane na veštačkoj inteligenciji, odnosno veštačkim neuronskim mrežama i na teoriji fazilogike. Primenom neuronskih mreža i teorije fazi logike moguća je obrada podataka o povredama naradu, predvidljivost ovakvih događaja i analiziranje uticajnih faktora na pojavu povreda.Veštačke neuronske mreže predstavljaju moćan alat pri odlučivanju, posebno u rešavanjukompleksnih problema sa velikm brojem ulaznih podataka. U ovom radu analizirana je mogućnostpredikcije povreda na radu primenom neuronskih mreža. Istraživanje je sprovedeno u rudnicimapodzemne eksploatacije uglja u Srbiji. Ulazni podaci mreže dobijeni su na osnovu upitnika koji jeobradilo preko 1150 ispitanika. Nakon analize uticaja ulaznih podataka na izlaz mreže, izvršena jeselekcija mreža koje su dale najbolje rezultate. Pored toga, analizom osetljivosti, izdvojeni sunajuticajniji parametri. Izdvojeni parametri su direktan indikator problema koji mogu uzrokovatipovrede. Značaj predloženog modela ogleda se u jasnim indikatorima za sprovođenje pojačanihbezbednosnih i organizacionih mera u cilju smanjenja broja povreda u rudnicima.

Opis (srp)

Tehničko-tehnološke nauke -: Rudarstvo i geologija / Technical-technological sciences - Mining and geology Datum odbrane: 04.03.2022.

Jezik

srpski

Datum

2021

Licenca

Ovo delo je licencirano pod uslovima licence
Creative Commons CC BY-NC-ND 3.0 AT - Creative Commons Autorstvo - Nekomercijalno - Bez prerada 3.0 Austria License.

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/at/legalcode

Predmet

OSNO - Opšta sistematizacija naučnih oblasti, Ostala pitanja

OSNO - Opšta sistematizacija naučnih oblasti, Zaštita na radu

injury at work, prediction, influential factors, artificial neural networks, fuzzy logic theory.

OSNO - Opšta sistematizacija naučnih oblasti, Ostala pitanja

OSNO - Opšta sistematizacija naučnih oblasti, Zaštita na radu

povrede na radu, predikcija, uticajni faktori, veštačke neuronske mreže, teorija fazi logike