第三章 A公司物流配送安全风险管理现状
3.1 A公司物流配送项目概况
3.1.1 A公司物流配送项目组织架构
本节首先介绍A公司主要组织架构,2016年A公司在山西省X市上市。公司主要的业务为清洁能源,通过生产经营焦炉煤气制甲醇等。A公司从亨利以来不断的在创新中发展经过不断的创新,自主的研发新技术逐渐的成为了在清洁能源方面的领头企业,公司的组织架构以及产业结构也不断在发展中逐步完善,成为了突破性最大、产业创新、产品创新等的综合型头部公司。
2017年,A公司开始在山西经营甲醇LNG的销售和运输,之后逐步开始涉足甲醇LNG的贸易和运输。 经过几年的发展,公司逐渐壮大,初具规模。 现有注册员工200余人,办公场地1000余平方米,停车场10000余平方米,仓库600余平方米,维修车间300余平方米。 所有车辆均配备了先进的GPS监控系统,初步建立了运营管理和物流安全管理体系。 2018年6月,公司顺利通过国家《安全生产标准化》初审。
为确保公司战略规划和发展目标的顺利实现,确保公司健康高效的运行,公司建立了控制有力、资源共享、本着“以人为本,安全高效”的原则,快速反应,高效运行。公司的组织结构如图3-1所示。
图3-1 K公司组织机构图
在组织职责上,三大核心部门包括运输运营部。 交通运输部拥有占地近100亩的大型低碳物流园区,拥有危险品运输车辆80辆,其中液化石油气运输车辆20辆,液化天然气运输车辆60辆,一系列配套设施齐全。除此之外,燃气中转业务与燃气终端及物流业务相互促进、协调发展,不仅推动了物流业务的稳步增长,也为集团燃气中转及终端业务提供了更强的市场竞争力。
公司负责安全风险管理的部门隶属于运输运营部。 部门内有2名安全监控人员,对日常车辆运输中的安全风险进行监控。 总务部处理车辆保险的购买和索赔。 如图所示,与维修车间相比,调度部门是评级部门和控制能力有限的业务部门,而三个部门是三大核心风险源。 从架构的角度来看,未来要做好风险管理,需要加强风险源的控制,所以架构必须进行调整和优化。
3.1.2 A公司物流配送安全风险事件
下面,本文将主要以A公司2018年初到2020年底所发生的运输安全风险案例为研究的基础数据,针对风险管理应用展开研究。
如图 3-2 所示,交通事故 58 起,非交通事故 160 起,人为事故 24 起,车辆事故 18 起,环境事故 16 起。 非交通事故中,人为事故94起,包装设备事故40起,道路环境事故26起,分别占58.75%、25%和16.25%。
图3-2 A公司2018年-2020年运输配送安全事故统计
据统计,上述两类事故中人为事故总数为112起,占总数的56%。 显然,人为因素是事故的主要因素。 当然,这里的人包括司机、押运员、装卸工、维修人员等等。 15 起由车辆引起,36 起由环境引起,37 起由包装设备引起。 如果我们继续统计所有参与者,我们可以看到司机是事故的主要原因。
如果按照事故发生路段统计,结果如图3-3所示:
图3-3 事故发生路段类别统计
如图所示。 图 3-3 显示了道路状况对事故的影响。 可以看出,路口风险程度最大,碰撞、侧翻、追尾等事故形式多样。
根据事故发生时的道路类型统计可以发现,高速公路、国道、省道和普通公路的事故数量依次减少,高速公路是事故的主要道路,如图3 -4所示。
图3-4 事故发生道路类型统计
分析认为: 将主要的原因归结于A公司主营业务是长途运输,公司采用公路运输提高效率。 普通道路较多,事故较少,行驶里程较少,这也说明此类企业的道路环境薄弱复杂,城乡一体化,城市边缘的交通事故越来越多。
(1)事故原因分析
综合以上数据分析可以看出,人为是影响交通安全事故的主要因素。 其中,驾驶员疲劳驾驶、愤怒驾驶、不当操作等行为造成的事故最多。 因此,对于有驾驶经验、驾驶能力、安全和责任心强的人来说,最直接的办法就是降低事故风险。
继司机之后,护送人员是事故的第二大原因。 根据押运人员的职责,只有熟悉货物理化性质,熟悉运输路况和环境,有较强的安全事故处理能力,熟悉货物安全运输政策的押运人员、商品提供了最大的对冲。
交通事故的第三大原因是运输车辆和设备。 例如,车辆的状况、维修、危险品设备的安全等级等都是需要考虑的因素。 这是每次出行前确保安全的第一步。 为全面保障车辆安全,我们还要求车辆跟踪路检,杜绝一切安全隐患,杜绝车辆“病路”。
第四个因素是路况和周边环境。 综合数据分析表明,道路状况和周边环境突变引发的事故呈上升趋势,这也是对安全风险影响较大的因素。 尤其是高速公路路口、人口密集区、路口等安全事故多发的地方,更需要重点关注。
3.2 A公司物流配送安全风险管理现状
近年来,A公司在发展过程中总结出传统的依靠人力管理者的风险管理模式越来越难以维持。 在近年来的特殊方面,市场需求越来越多样化和个性化,市场对运输风险管理提出了更高的要求,企业“看”了很久而不是越来越重视管理模式, 迎合市场难度加大,企业物流风险管理必须走“预防为主、防治结合的一体化发展道路; 企业风险管理应进一步系统化、规范化、制度化、前瞻性。 市场不仅需要企业保障车辆运输的安全,更需要企业提供基于运输全过程的一整套风险控制方案。
目前该公司在运输设备上已经具有了国内较为先进的设备水平,其中主要拥有危险品运输车辆 80 多台,公司自有司机 80 多人,押运员 80 多人。如下图3-5是公司运输业务流程:
图3-5 K公司运输业务流程
本文选取2018年1月1日至2020年12月30日的218个交通安全风险事件进行风险管理应用研究。 接下来,我们采用历史数据统计和问卷调查的方法,对公司在人员管理、车辆管理、现场管理、货物管理等方面的现状进行了详细的总结。 通过数据归纳,分析问题,根据问题找到解决办法。
3.2.1 A公司物流配送安全风险识别现状
(1)现有风险识别的基本办法
为全面、正确认识和识别风险,A公司采用多种方法,尽可能准确地识别风险,做好风险管理工作。 基本上可以概括为三种方法:案例总结、事故归纳和专家咨询。 公司通过总结以往典型事故案例的教训和经验,总结并不断优化风险识别和管理体系。 公司结合自身十余年工农业实践,也积累了丰富的风险识别经验,随后加入优化的行业专家问卷,初步建立了完整的风险识别体系。
(2)现已识别的风险源
除上述问卷外,公司还设计了事故影响程度表、事故风险等级对照表、事故处置程序对照表等规则,对事故的程度、影响和边界进行准确分类,最大程度了解各种风险, 为风险管理打下良好基础。 公司识别的风险源包括人员、车辆和设备、道路状况和周边环境,如表3-1所示。 这些基本涵盖了公司业务的所有场景和活动流程,包括所有进入活动的人员和所有设备设施。 它可以识别过去遗留下来的危险源、现有控制措施下的危险源和未来的潜在危险源,可以说是比较完整的。
表3-1 A公司当前的风险源识别情况
序号 | 风险源类别 | 具体内容 |
1 | 人员 | 驾驶员、押运员、装卸员、监控员 |
2 | 车辆设备 | 车辆类型、车辆载重、车辆年限、车辆行驶里程、车辆维修记录、特种设备维修记录、使用记录、使用规则 |
3 | 道路路况 | 包括道路类型、道路等级、道路路况、交通设施、特殊路段数量 |
4 | 周边环境 | 天气状况、气候状况 |
资料来源:A公司内部资料
3.2.2 A公司物流配送安全风险监控现状
(1)风险监控流程
A公司的重要风险监控工作分为运输前、运输中、运输后三个阶段。运输前,司机及随行人员将对车辆进行自检,并根据经验测试车辆状况是否符合车辆要求。上车前,船长还会对车辆进行安全检查。根据公司制定的安全检查项目,逐项检查,符合条件方可上车;在运输过程中,每辆车都要通过车载GPS系统进行监控。系统对超速、长期驾驶、违停等异常情况进行预警,并通过安全监控电话通知驾驶员进行整改;运输风险发生后,船长应对风险事件进行处理。安全主管会通知保险代理人办理车辆保险。如图3-6所示展示了现有的风险监控流程:
图3-6 K公司运输配送安全风险监控流程图
(2)制度保障,把风险监控落实到每一处细节
如图3-7所示, A公司已采取多种制度措施确保运输安全风险监测的有效性。 具体措施主要分为人员和车辆监控两个方面。 人体监测主要采用培训、学习、评估、应急演练等方式; 车辆监控主要用于在发现问题之前、过程中和发现问题时进行监控。
图3-7 A公司现行风险监控措施
A公司在车辆监控方面最初采用技术手段对风险过程进行监控,但仅限于车辆位置和道路层面。 一是监测车辆轨迹,提醒车辆选择路况宽、好、通畅的道路,将发生交通事故的风险降到最低; 二是在车辆上安装GPS,监测车辆的停车位置,同时具有线偏报警功能,辅助驾驶员安全停车; 三、预警天气变化、路况等信息,帮助司机及时介入,降低风险。
3.2.3 A公司物流配送安全风险处置现状
(1)以应急式处置为主
总体而言,目前仍处于办案应急阶段。 每次事故发生后,公司都会及时分析事故本身并寻找解决方案,但大多是事故的解决方案,很少涉及过程层面和系统层面,而只是解决问题。 然而,即便是转会问题,甚至是隐性问题,都没有从根本上解决。 事实上,根本原因是缺乏数据支持。 由于没有数据,也没有事故处理的科学验证和处置指导,具体问题也没有科学的实施方案。 管理措施不当,大大降低了管理效率。 这样做的问题是,安全隐患并没有完全消除,而是被隐藏或转移了一段时间,下次会以另一种形式爆发。
(2)风险处理以定性描述为主
风险处置的第二个特点是以定性描述为主。 这一特点主要是以司机的风险处置为例,公司目前仅对司机的个人状况(年龄、驾驶经验、教育程度)、驾驶习惯、对商品的熟悉程度、对路线的熟悉程度进行定性描述。
(3)处置方式或技术较为简单
风险管理的第三个表现是处理方法或技术的相对简单。 强调现代新技术和设备的应用,对物流信息化认识不足:将GPS卫星定位终端作为重要的风险管理工具。 它的用途比较有限,只用到了最基本的超速和疲劳驾驶警告功能。 使用GPS作为事故提醒工具,其实GPS在安全方面的作用更多的是预警。 例如,通过提前设置路线、速度、停车和操作程序,技术可以提前通知司机和企业,从而预防和降低事故发生的概率。 常见的预警功能包括:GPS固定行车路线预警设置、违法超速预警设置、驾驶员异常驾驶行为预警、事故现场数据采集等功能,实现事故预警。
第四章 A公司物流配送安全风险管理存在的问题及原因分析
4.1 A公司物流配送安全风险管理存在的问题
4.1.1 A公司物流配送安全风险识别方面的问题
(1)风险源识别缺少方法
从目前A公司的风险源识别来看,已经积累了很多风险源,但整个风险识别方法主要依靠对过去安全事件的总结和管理者的经验来识别可能的风险源。这将导致遗漏。运输过程中可能发生的风险不能充分反映出来。如果风险识别源中没有可预见的风险源,就不可能制定后续的监测、预防和应对措施。当风险发生时,它会很特别。因此,风险管理优化的核心是首先识别可能存在的运输安全风险。
(2)风险源识别不全面
虽然A公司通过自己的经验总结了一些风险来源,但这种方法比较被动。 只能得出结论,这种情况会导致风险源识别不完整。 从上面介绍的安全事件统计数据来看,人体疲劳驾驶的识别只显示疲劳驾驶。 行驶 4 小时后,您可能会感到疲倦。 这需要对疲劳驾驶的可能原因进行多维分析,从而能够识别更多的可能的危险源。
(3)对风险源没有判定
在我们分析的A公司中,该公司没有对识别出的风险进行评估,也没有区分每个风险的概率和影响,导致风险管理,哪些风险需要重点预防和管理,以及公司的资源。 同时投资地点没有既定标准,这也是风险管控需要关注的点。
4.1.2 A公司物流配送安全风险监控方面的问题
同时,针对识别出来的风险A公司也针对性的为这些问题出台了一系列制度和管理方法。本文通过从制度以及方法的执行效果层面展开研究,最终归结为现有的A公司存在以下一些问题:
(1)风险监控针对性不足
A公司对每次运输实行统一标准。在运输实施过程中,由于运输人员、车辆、道路因素、货物等因素的影响,风险发生的概率和影响是不同的。 这就需要我们在风险监控过程中,对不可达风险级别的不可达内容进行监控。 例如,检查车龄超过6年,行驶里程超过50万英里的车辆的轮胎磨损情况很重要。 对于新车来说,检验并不是风险监控的重点。 对于新司机来说,风险监控的重点是安全学习,树立安全驾驶理念; 没有差异化工作,重点监控的风险将无法监控。
(2)风险监控手段不先进
目前,A公司仍然依靠人监控风险,线下人员监控风险。我们必须依靠监视器来了解人类的能量是有限的。随着公司业务的发展和车辆数量的增加,原来依靠人眼的方法肯定不适用。
(3) 单边风险监控
由于风险识别不完整,缺乏风险评估,监测方法落后,风险监测不全面。此外,A公司在风险监控方面的人员投入较少,导致制定了一系列的制度、方法和流程,但效果并不理想。风险发生的频率高于行业平均水平。
4.1.3 A公司物流配送安全风险处置方面的问题
(1)各风险没有统一的处理制度
首先,A公司对运输安全风险管理缺乏统一认识。一般而言,仍处于“应力型”处理阶段,即问题发生后采取相应措施,或进行整治、转移或改造。 目前,尚无统一的风险事件处理机制。 表现层面是风险信息传递方式没有有效网络化,具体风险管理也缺乏相应的操作方法和数据支撑,无法建立标准化、统一、信息化的风险管理体系。 为了促进风险信息的快速传递和实时共享,企业风险管理既不能形成成熟的整合,也不能凝聚全公司的力量来提升风险管理的整体水平。
(2)风险决策,缺少量化方法
因为第二个问题是定量方法不缺。 所有的方法都还停留在定性管理阶段,都存在惩戒羁押的共同缺点。 结果很难说服公众。 无法量化,无法查明问题的症结,也无法使用公平公正的数据。 最明显的表现是,当风险事故发生时,企业无法通过全局分析准确确定问题的主要原因,而是逐案管理、掩盖或转移问题。 各种形式层出不穷,企业风险管理处于被动状态。
4.2 A公司物流配送安全风险管理存在问题的原因分析
4.2.1 A公司风险管理意识薄弱
在上一章节中我们以及较为详细的介绍了A公司的发展历程。起初,A公司以经营天然气贸易为主,随后A公司在不断的创新中逐渐的发展起来的,之后A公司为了更加快速高效的对客户的需求积极的响应,能够及时的满足不同层面的客户日新月异的需求,公司决定将物流纳入到自己的经验范围之内,从而将业务扩展到了运输并去购买车
辆,自主的组织运输。然后,公司整体的运输
图4-1 A公司2020年12月份安全事件原因占比图
行业并不成熟,并且公司的员工到公司的领导对运输安全意识多比较薄弱。例如:为保证客户在冬季采暖季节对天然气的需求,天然气也在雨雪天气运输。 司机连续工作10多天,在长期的工作之后是时候维修汽车了,但是司机并没有去主动的维修汽车。 如图 4-1 所示,由于缺乏上述安全意识,仅 2020 年 12 月就发生了 30 多起安全事故,暴露出各种问题,降低了服务质量。
在运输的过程中,运输人员通常都会抱有侥幸的想法,这对于运输行业是是否危险的。尤其是在身居在一线运营部,在运输过程中,运输人员往往存在重业务轻安全的常态,有时甚至是盲目乐观。 它不仅不对其业务进行风险管理和因素分析,也不了解任何风险危机。 有一种盲目乐观或侥幸心理,认为事故不会发生,日常工作马马虎虎,安全检查肤浅,造成安全隐患和积累,为后续安全管理埋下隐患; 很多人认为只要买了足够的保险,保险公司可以处理任何问题。 同时,当风险发生时,不重视,不追究其背后的原因,缺乏基本的风险管控和防范意识。
4.2.2 A公司风险管理职能缺失
在公司职能划分中,A公司存在“重市场轻风险”的严重现象。 这与A公司的发展有关。A公司是通过天然气贸易发展起来的。 为快速响应客户需求,并满足客户采购的及时性,公司自行采购车辆,并成立运输部组织运输。 公司自上而下认为,完成运输是第一要务,运输安全意识相对薄弱。 ,企业既不缺少专门的风险管理人员,也不缺少专门的风险控制岗位。 风险管控任务由其他职能部门兼职完成。 因此,一旦发生交通事故,责任主体不明确,牵涉其中的责任各方将会出现相互推诿,都在极力的证明事故发生的责任主体是对方,这对于社会的健康发展是极其不可取的。
我们需要明确的是,在通常的公司组织架构上,通常是没有独立的风控部门,也没有专门的风控人员。日常风控工作由公司其他员工兼职完成。风控人员不专业,不确定性,往往导致风险事故的处理。不及时、不专业、不正确,甚至造成更大的二次风险。因此,建议成立风险事故应急响应部门,作为处理突发事件和事故的决策部门,负责分析评估事故范围,组织事故救援,提供救援物资,制定应急预案。部门所有人员必须接受危险化学品运输事故救援培训,定期学习相关知识和技能,负责事故风险评估、灾害评估、应急救援和应急现场所需资源的评估。
4.2.3 A公司风险管理方法滞后
A公司与大多数危险品运输公司一样,在全面管理方面A公司也没有积极进行风险管理,这主要体现在公司虽然已经开始了风险管理,但管理活动往往缺乏系统性、连续性和暂时性。 或者烦躁是很明显的,尤其是在一线运营部,往往会出现只关注业务而忽视风险防范的正常状态。 它不仅不对其业务进行风险管理和因素分析,也不了解任何风险危机。 有一种盲目的乐观或侥幸心理,认为事故不会发生; 当风险即将发生或已经发生时,我们急于应对。 但一旦处理,就不会受到干扰,缺乏基本的风险管理和防范意识。
另一方面体现在风险事故的及时发生,使企业无法进行全面的反思和审查。 最后,看起来事情已经调查解决了,但本质上,这只是现实的应急反应。 它只处理个人和部门,不处理程序和法规引起的问题。 有时甚至运用隐藏的问题或权利来压制它们,转移或隐藏风险,避免问题,也没有提前确定针对各自情况的解决方案。
4.2.4 风险决策缺乏数据支撑
目前,A公司的运输风险管理仍处于定性管理阶段,尚未实现对具体风险因素的定量分析。 同时,虽然在一定程度上采取了一定的措施来进行未知情况的方式,但总体来看,在风险管控方面的投入还比较有限,并没有达到量化管理的程度,因此很难达到预期的效果。
由于缺乏量化的方法和建立规范、统一、信息化的风险管理标准和机制,公司的安全风险管理一直无法在科学决策和科学管理方面取得突破。 长期依靠量化方法,无法有效消除企业风险管理“靠经验、靠感觉”的弊端,无法形成科学的管理决策体系,无法凝聚全公司的力量, 提升整体风险管理水平。
此外,量化管理的缺失直接导致企业风险管理精细化、流程化、标准化的失败。 自然不可能为风险事故处理积累科学数据,将管理经验转化为数据积累和传承。 是公司下一步风险防范和处置的重要参考和依据,造成企业风险管理长期简单、重复的弊端。 尤其是在当今大数据时代,各行各业都在积极拥抱大数据技术,实现管理升级和业务提升。 如果他们自己的企业还没有实现量化管理,这将十分明显的阻碍企业实现数据化管理,如果后期转型将不利于公司整体的发展,从而逐步被淘汰。
第五章 A公司物流配送安全风险管理优化设计
5.1 A公司物流配送安全风险管理优化原则和思路
5.1.1 A公司物流配送安全风险管理优化原则
(1)预防为主原则
我们常说的“预防重于治疗”,在风险管理中,这一点尤为明显。我们通常认为针对具体问题的良好解决方案是非常重要的,但如果能够提前预见或规避运输中的各种安全风险,或采取一些措施进行转移、改造甚至消除,则可以在风险发生之前规避风险。在一定程度上能够消除或减少以前的伤害,这也是最经济、环保和最佳的解决方案。
(2)整体最优原则
A公司运输安全风险管理的最大问题是缺乏全局性思维,缺乏系统化的管理理念来解决管理问题并付诸实践。 由于缺乏系统性,在实际的运用过程中就会存在明显的压力和被动性,从而导致公司始终处于被动解决问题的困境。
(3)科学决策原则
目前,公司的风险管理基本上只能管理定性风险,但仍无法定量管理这些风险因素。如果往往只有定性管理,就无法对风险进行量化管理,无法对量化的数据进行评估,无法进行针对性的优化改进。笔者以司机超速为例,如果不针对具体路况对车速进行量化,就无法给司机具体的行车速度建议,也无法实施风险干预。
因此,对于类似驾驶员的车速所产生的风险管理,应该有比较明确的量化要求,比如哪个速度区间是安全的,哪个区间的风险最高等等。只有对这些因素进行量化分析,才能真正为这些因素提供证据,从而推动科学风险管理。
5.1.2 A公司物流配送安全风险管理优化思路
在第三章中,我们针对A公司运输安全风险管理中存在的问题及原因进行了分析。在本节中,本位将结合A公司的发展现状,采取以下措施完善和优化A公司运输安全风险管理体系.
第一步,明确A公司的运输安全风险管理目标,确定相应的组织架构和工作职能。
第二步,建立公司交通安全风险评估体系。公司通过问卷调查和专家访谈,综合收集交通安全风险因素,采用层次分析法确定各风险指标的权重以及评价标准。
第三步,建立A公司运输安全风险监控流程。我们将在原有风险流程的基础之上,根据风险识别内容和组织架构调整岗位,从而进一步的优化现有风险监控流程。
第四步,建立公司运输安全风险处理流程,根据风险评估内容和组织架构重新调整岗位,建立分级风险应对机制和处理程序。
第五步,建立公司运输安全风险管理体系的实施和运行保障机制。
整体而言,我们从“风险识别、风险监控、风险处置和体系建设”四个方面对影响物流运输风险的人员、车辆、设备、道路及周边环境的“定性”和“定量”因素进行分类。 然后在此基础上细化其影响指标,进而量化各个指标的重要性,最终确定整个风险指标控制体系。
具体而言,我们首先通过技术手段将风险识别、控制、处置和优化关键指标的全过程数字化。同时,我们的量化系统采用科学的方法,保证风险管理的规范实施,最终降低运输风险发生的可能性,提高运输风险管理方法和管理能力,保障运输安全。
针对以上问题,我们进一步引入技术手段,配合公司现有的风险管理规则、制度和流程,优化风险管理方法,将风险管理融入企业经验,建立和完善基于现代信息技术的物流运输。安全风险管控体系。同时,在公司层面,建议风险管理公司对风险管理问题有统一的认识和共识。最后,风险管理体系建设不仅是企业风险管理方式的升级,更是企业优化运营、优化管理体系、提升管理水平的助推器和新引擎。
5.2 A公司物流配送安全风险识别优化
识别风险源是风险管理的前提。首先,我们需要对识别的风险进行定性和定量分析,确定风险管理级别,针对不同风险级别进行不同的风险监控,制定风险管理计划。
同时,第三章中分析了A公司风险管理工具和方法的不足,全公司尚未形成依赖经验的风险源识别、评估、监测和处理的体系。 针对A公司风险管理现状,本研究首先通过问卷调查的方式确定运输安全风险的来源,然后通过专家评价的方式对指标进行定量和定性分析,确定权重和风险。 每个风险源的级别。 确定评价标准。如图 5-1 所示详细的展示了风险识别及评价流程。
图5-1 K公司风险识别评价流程图
5.2.1 风险因素识别
(1)问卷设计
为了更加深入的了解A公司物流配送及运输安全管理现状,笔者在文献分析的基础上,引用了硕士论文林钢(2019)的调查问卷。 同时,问卷的设计也是严格按照论文的研究方向进行设计的。最终的A 公司运输安全风险评价指标调查问卷详见附录1。
《A 公司运输安全风险评价指标调查问卷》共有29个问题,分为四个维度。 第一个维度是驱动因素维度,主要包括基本情况、业务能力和社会情况三个方面,共12题; 第二个维度是护航维度,主要包括基本情况、业务能力和社会因素三个方面,共7个主题; 第三个维度是车载设备维度,主要包括基本情况、坦克配件和监控系统三个方面,共6个主题; 第四个维度是路况维度,主要包括基础状况和交通状况,共4个题目。
信度研究是问卷调查中较为关键的一环。因此,我们针对该调查问卷进行了信度分析,如表5-1所示。最终的分析结果显示ɑ>0.805,这一结果表示我们设计的调查问卷具有较高信度,具有较高的内部一致性,可以基于该问卷展开调查研究。
表5-1 信度系数分析表
Cronbach 的 Alpha | 基于标准化项目的 Cronbach 的 Alpha | 项目数量 |
.805 | .762 | 29 |
本研究问卷设计参考林刚硕士论文(2019)中的问卷,同时我们结合A公司交通安全管理现状,修改了改问卷最终形成我们的问卷。 此外,针对问卷征求了多位专家教授的意见或建议,并根据反馈结果进行了相应的修改,以保证问卷的内容效度。
如表 5-2 所示,我们通过检验,得出各调查维度与总体问卷的相关系数均高于维度间的相关系数,说明各问卷具有一定的独立性,并且各维度对总体调查的都有一定的贡献,体现了问卷的有效性以及良好的结构性。
表5-2 问卷各维度与总调查之间的相关系数
驾驶员 | 押运员 | 车辆设备 | 道路情况 | |
驾驶员 | 1 | 0.367** | 0.405** | 0.596** |
押运员 | 1 | 0.431** | 0.664** | |
车辆设备 | 1 | 0.582** | ||
道路情况 | 1 |
注:*表示在0.05水平上有显著相关,**表示在0.01水平上有显著相关。
(2)调查对象
交通安全监督局颁发的安全员管理证书是从事危险品运输的安全员必须持有的。安全员由经验丰富的司机培训,需要至少7年的A牌驾驶经验。技术、车辆状态、路况、应急处理方法,大家都熟悉掌握。本次问卷调查对象为所有从事交通安全风险管理人员和安全人员。本次问卷调查以危化品运输企业安全员为研究对象。 安全员不仅熟悉危险化学品运输过程中的安全风险,而且对各种安全事故的预防、监测和处理措施有更深入的了解。
我们以A公司选取的40名安全管理员为调查对象,这些安全人员的基本情况如图5-2所示。
图5-2 调查对象基本情况
从年龄分布方面,30-40岁有22人,在研究对象中是最多的,41-50岁的有11人,51岁以上7人; 在驾驶经验方面,大多数是7-10岁,共计12人。 5-9年驾驶经验的驾驶员占据了多数; 从证照持有人来看,40名受访者均持有A本驾照和危险化学品运输资格证,其中3人未持有安全管理员证。
(3)调查过程
本次调查对从事危险化学品运输企业的保安人员发放了40份相同内容的问卷,并说明:希望他们能根据实际工作中遇到的问题提出调查指标,并同意A公司保安 人员面对面交谈,谈及咨询指标的实际效用,希望根据他们的建议补充和完善问卷的内容。
我们在调查过程章共发出问卷40份,经调查后全部收回。最终得到有效问卷32份,有效率为80%。其中,我们排除了答题不规范、遗漏等8份不合格问卷。
(4)调查结果
在我们的调查问卷中,调查中安全管理员的修改意见对应3号,保留意见对应2号,删除意见对应1号。并且我们以所有专家给出的平均值为问卷内容的最终适应度;离散度表示专家意见的一致性,标准差可以用来计算离散度和适应度的比值。我们认为,适应度越高,离散度越小,指数的适应度越高。 在得到的32份有效问卷中专家给出的年龄意见和价值观按相应顺序排列,如图5-3所示。最终得到的平均值为 2.875,标准差为 0.41,变异值为 0.17。这三个值的平均值大于2.25,说明可以满足指标的适用性,而标准值和变异值均小于0.5,说明对修改删除的意见程度指标低,不应修改或删除指标。
图5-3 专家对驾驶员年龄指标的建议
根据表中所示方法,我们对其他相应指标进行分析,使指标体系更加完善。 最后删除9个指标,修改6个指标,没有新增加指标。
最后,通过专家的一致意见,建立如下管理指标体系,如表5-2所示。
表5-2 风险管理指标
准则层 | 指标层 | |
一层指标 | 二层指标 | |
驾驶员 | 基本情况 | 年龄 |
驾龄 | ||
文化水平 | ||
健康状况 | ||
业务能力 | 驾驶能力 | |
货物了解度 | ||
线路了解度 | ||
事故状况 | ||
安全里程 | ||
社会情况 | 安全意识 | |
不良驾驶行为 | ||
性格因素 | ||
押运员 | 基本情况 | 从业时间 |
文化水平 | ||
业务能力 | 货物了解度 | |
线路了解度 | ||
安全规则了解度 | ||
应急处置了解度 | ||
社会因素 | 安全意识 | |
车辆设备 | 基本情况 | 车辆吨重 |
三个月内维修情况 | ||
三个月内日常检查不合格情况 | ||
储罐附件 | 非正常维修情况 | |
三个月内维修更换情况 | ||
监控系统 | 使用情况 | |
道路情况 | 基本情况 | 道路等级 |
道路路况 | ||
交通情况 | 畅通程度 | |
事故情况 |
数据来源:自行编制
5.2.2 确定指标权重
(1)调查问卷
本次调查同样选择山西省X市的25家危化品运输企业为研究主题,具体的调查对象为这些企业的企业安全管理人员。最终同样创建了《危化品罐装道路运输风险管理指标重要度问卷》,见附录2。具体的相关情况与《A 公司运输安全风险评价指标调查问卷》的调查情况基本相同。
(2)层次分析法
通过层次分析法对相关的数据进一步处理,并求得其权重值,具体的计算流程如下:
(a)结合数据模拟技术,制作详细的层次分析模型。
(b)制作目标层、准则层、指标层的数据模型,各项指标数值按照表5-2进行分析。
(c)校验得到的数据,从而确定数据的一致性。
(d)记录所有安全管理人员的目标层、准则层、指标层的评测矩阵。主要是通过引入群体的建议和决策方法,并且在录入的同时观察这些评测矩阵是否具有较高的一致性,如果存在较大的差异值可以通过人工的方式进行修正。
(3)权重值的计算
如表5-3所示,“驾驶员”、“车辆及设备”的权重分别为0.3237和0.3010,总和大于0.5,表明这两项指标在四项指标中权重最高。 计算得到二级指标和A 层对应的权重值,按照该值对二级指标的重要性排序:“车辆及设备”权重最大,其次是司机的业务能力。 从最终指标层的数据可以看出,司机基本信息、押运人员工作时间、押运人员应急响应能力、近三个月对车辆设备的严格检查和维护,以及道路状况等占据的比例较大。
表5-3 各层指标与目标层权重结果
准则层 | 指标层 | 对一层指标权重 | 对二层指标权重 | |
一层指标 | 二层指标 | |||
驾驶员 0.3237 | 基本情况 0.1127 | 年龄 | 0.0532 | 0.0188 |
驾龄 | 0.1635 | 0.0001 | ||
文化水平 | 0.1234 | 0.0311 | ||
健康状况 | 0.0134 | 0.0025 | ||
业务能力 0.1559 | 驾驶能力 | 0.0526 | 0.0257 | |
货物了解度 | 0.1058 | 0.0264 | ||
线路了解度 | 0.0595 | 0.0153 | ||
事故状况 | 0.1235 | 0.0356 | ||
安全里程 | 0.1213 | 0.0311 | ||
社会情况 0.0551 | 安全意识 | 0.0577 | 0.0123 | |
不良驾驶行为 | 0.1211 | 0.0297 | ||
性格因素 | 0.0038 | 0.0009 | ||
押运员 0.1187 | 基本情况 0.0262 | 从业时间 | 0.2885 | 0.0865 |
文化水平 | 0.1001 | 0.0267 | ||
业务能力 0.0532 | 货物了解度 | 0.1358 | 0.0413 | |
线路了解度 | 0.1146 | 0.0247 | ||
安全规则了解度 | 0.1613 | 0.0424 | ||
应急处置了解度 | 0.1155 | 0.0324 | ||
社会因素0.0393 | 安全意识 | 0.0835 | 0.0250 | |
车辆设备 0.3010 | 基本情况 0.1851 | 车辆吨重 | 0.1257 | 0.0320 |
三个月内维修情况 | 0.2010 | 0.0520 | ||
三个月内日常检查不合格情况 | 0.2144 | 0.0488 | ||
储罐附件 0.1021 | 非正常维修情况 | 0.2024 | 0.0464 | |
三个月内维修更换情况 | 0.1588 | 0.0521 | ||
监控系统0.0138 | 使用情况 | 0.0919 | 0.0259 | |
道路情况 0.2566 | 基本情况 0.1619 | 道路等级 | 0.1562 | 0.0424 |
道路路况 | 0.2011 | 0.0587 | ||
交通情况 0.0947 | 畅通程度 | 0.1551 | 0.0310 | |
事故情况 | 0.2459 | 0.0362 |
数据来源:自行编制
5.2.3 确定评定标准
通常危险品运输企业针对货物的运输线路都有十分严格的限制。这是因为在危险品运输过程中,风险无处不在。例如,驾驶员资质不全引发的资质风险,道路路况造成的驾驶安全风险以及道路交通事故风险,随意停车造成的安全风险,货物本身带来的风险。所以,货物运输时一般都选择远离人群、加油站、加气站、火源、甚至是市区、急转弯以及陡坡少的路线。在现实生活中,到底该如何选择正确的运输路线,不仅仅可以极大的降低运输的安全风险,并且能够兼顾效率与成本。基于此,我们思考除了经验的方法之外,能否采取更加科学的路线选择办法。但是是显而易见的,线路规划本身就是科学的方法。
(1)确定标准的原则
在标准的评定方面,我们将采用专家意见与公司实际相结合的方法从而最大程度的反映最真实的情况。通过A公司运输安全风险管理研究确定指标标准,全局性,可量化、系统最优,最终确定可执行。
(2)管理标准的确定
通过详细分析各个指标情况,下面我们将初步给出指标的管理标准。如表5-4 所示:
表5-4 风险管理指标管理标准
准则层 | 指标层 | 管理标准 | |||
一层指标 | 二层指标 | 低风险 | 中风险 | 高风险 | |
驾驶员 | 基本情况 | 年龄 | <40岁 | 40-55岁 | >55岁 |
驾龄 | >10年 | 10-5年 | <5年 | ||
文化水平 | 大专以上 | 初中-大专 | 初中以下 | ||
健康状况 | 年病假5次 | 5-10次年病假 | 10次以上年病假 | ||
业务能力 | 驾驶能力 | A | B1 | B2 | |
货物了解度 | 非常了解 | 一点了解 | 不了解 | ||
线路了解度 | 非常了解 | 一点了解 | 不了解 | ||
事故状况 | 1年0次 | 1年5次以下 | 1年5次以上 | ||
安全里程 | 20万KM | 15万KM | 10万KM | ||
社会情况 | 安全意识 | 高 | 一般 | 低 | |
不良驾驶行为 | 1年扣3分内 | 1年扣6分 | 1年扣6分以上 | ||
性格因素 | 良好 | 一般 | 较差 | ||
押运员 | 基本情况 | 从业时间 | 2年以下 | 2-5年 | 5年以上 |
文化水平 | 大专以上 | 初中-大专 | 初中以下 | ||
业务能力 | 货物了解度 | 非常了解 | 一点了解 | 不了解 | |
线路了解度 | 非常了解 | 一点了解 | 不了解 | ||
安全规则了解度 | 非常了解 | 一点了解 | 不了解 | ||
应急处置了解度 | 非常了解 | 一点了解 | 不了解 | ||
社会因素 | 安全意识 | 高 | 一般 | 低 | |
车辆设备 | 基本情况 | 车辆吨重 | |||
三个月内维修情况 | 1次 | 2-4次 | 5次以上 | ||
三个月内日常检查不合格情况 | 1次 | 2-4次 | 5次以上 | ||
储罐附件 | 非正常维修情况 | 1次 | 2-4次 | 5次以上 | |
三个月内维修更换情况 | 1次 | 2-4次 | 5次以上 | ||
监控系统 | 使用情况 | 在用 | 未全部安装 | 未安装 | |
道路情况 | 基本情况 | 道路等级 | 好 | 一般 | 差 |
道路路况 | 畅通 | 拥堵 | 堵塞 | ||
交通情况 | 畅通程度 | 畅通 | 拥堵 | 堵塞 | |
事故情况 | 无 | 小 | 大 |
数据来源:自行编制
5.2.4 确定风险指标
(1)定性方法确定指标
在企业实际情况与专家相结合指标的评定中,我们首先根据企业实际情况确定,然后进一步结合专家建议,通过定性分析的方法最终确定了共10个指标。为了使得指标根据可靠性,我们邀请了驾驶员、企业管理人员以及押运员共10名专家,进行管理标准管理。数据分析过程中我们将得到的数据进行了归一化处理以使得不同指标处于统一的数据维度便于对比分析,这杨可以准确的得到指标的隶属度。如对于"对应急处置规则熟悉程度",归一化处理得其隶属度为[0.6283,0.2010,0.1707],表示这次运输过程押运员的"对应急处置规则熟悉程度"处于风险较低的水平的概率有 62%,处于"中等风险"水平的概率为20%,有17%的概率属于"髙风险"水平。如表5-5是A公司确定的风险指标。
表5-5 定性风险指标评定结果
指标层 | 管理等级情况 | ||
低风险 | 中风险 | 高风险 | |
货物了解度 | 5 | 4 | 1 |
线路了解度 | 6 | 3 | 1 |
性格因素 | 3 | 5 | 2 |
安全规则了解度 | 2 | 5 | 3 |
应急处置了解度 | 3 | 3 | 4 |
安全意识 | 7 | 2 | 1 |
监控使用情况 | 6 | 2 | 2 |
道路等级 | 2 | 3 | 5 |
道路路况 | 4 | 4 | 2 |
畅通程度 | 3 | 4 | 3 |
事故情况 | 4 | 4 | 2 |
数据来源:自行编制
(2)定量方法确定指标
如表5-6所示,以计算"驾驶员驾龄"的隶属度为例,得到驾驶员驾龄的隶属度为[0.2123,0,0.7877],表示驾驶员驾龄有21%的可能性属于"低风险",处于"髙风险"的概率为8%。
表5-6 驾驶员驾龄管理标准
风险级别 | 低 | 中 | 高 | 实例 |
分值 | 40 | 40-55 | 55 | 30 |
数据来源:自行编制
同理,其余指标的隶属度计算后,所有指标的结果隶属度汇成表5-7:
表5-7 定量风险指标评定结果
指标层 | 管理等级情况 | ||
低风险 | 中风险 | 高风险 | |
年龄 | 0.26 | 0 | 0.74 |
驾驶 | 0 | 0.69 | 0.31 |
文化水平 | 0.7 | 0.3 | 0 |
健康状况 | 0.5 | 0.5 | 0 |
驾驶技术 | 0 | 0.25 | 0.75 |
事故情况 | 0.45 | 0.55 | 0 |
安全里程 | 0 | 0.35 | 0.65 |
不良驾驶行为 | 0 | 0.25 | 0.75 |
从业时间 | 0.2 | 0.4 | 0.4 |
文化水平 | 0.7 | 0.3 | 0 |
三个月维修情况 | 0.3 | 0.3 | 0.4 |
三个月内日常检查不合格情况 | 0.5 | 0.3 | 0.2 |
非正常维修情况 | 0 | 0.25 | 0.75 |
三个月内附件维修情况 | 0.2 | 0.5 | 0.3 |
道路等级 | 0.65 | 0.25 | 0.1 |
特殊路段数量 | 0.15 | 0.4 | 0.45 |
数据来源:自行编制
(3)所有指标风险系数
结合表中指标数据,我们可依次得出运输人员、押运人员、运输车辆、载货罐体隶属度矩阵Ri,通过管理指标及权重能够得出各项指标对应的权重向量:Wi,并通过 excel 公式计算得到风险管理的结果Bi :
驾驶员的风险管理结果:
结果表明,本次运输驾驶员属于"中风险"。
押运员的风险管理结果:
结果显示,押运员的风险管理等级为:低风险。
车辆设备的风险管理结果:
车辆及罐体的风险管理等级为:中风险。
道路的风险管理结果:
道路风险管理等级为:中风险。
5.3 A公司物流配送安全风险监控优化
通过以上实验我们已经对风险管理的风险识别和评定有了一定的研究成果,在此基础之上将继续对运输安全风险监控的优化方法展开研究。 第三章我们分析了A公司在风险监控村在三个问题:风险监控不全面,风险监控没有差异化,以及风险监控手段落后。针对这三个问题我们将分别展开研究。
在整个风险管理过程中,通过引入 PDCA 思想,不断优化风险控制策略,提升公司风险管理水平。具体而言,在针对问题一以及问题二时可以通过全面组织职能调整,全面识别风险源,并进行风险源的评定从而实现风险监控的全面性和差异化。本节通过优化风险监控流程,建立明确的风险管理制度,从而保证风险控制的能够有效的落地执行。第三个问题,主要结合现代技术建立动态的预警系统,从而实现运输过程的安全监控。
5.3.1 监控职能优化
针对第三章提出的组织架构存在的两个问题,一是通过定期的风险意识教育培训、会议、现场演练等方式,强化全员风险意识水平; 尤其是风险管理人员和市场人员意识薄弱,也要积极参与安全教育活动,通过不断的宣传加强和提高全员的安全意识。 对于第二个问题,可以设立专门的部门、专门的岗位来管理风险。
本研究中,A公司的组织职能优化具体表现在部门设置的变动上,如图5-4所示展示了新的组织结构。
图5-4 优化后的A公司组织机构图
在公司新的组织架构中,成立了第一个独立的安全技术部。公司没有独立的安全技术部门,也没有专门的风控人员。日常风控管理由公司其他员工兼职完成。由于风控人员的不专业和不确定性,导致风险事故处理不及时、不专业、不正确,甚至造成更大的二次风险。为了改变这种状况,成立了独立的安全技术部门,将原本分散在各个部门的安全岗位进行合并;比如将原来的安全监控并入安全技术部门,增加安全人员配置,部门设置3人。专门的团队负责日常风险控制。同时,安全技术部的职责不仅是监控日常运输安全风险事故,还要承担公司全体员工的安全风险意识教育,定期组织培训、会议、演练、考核和其他活动,以提高所有员工的风险意识。
二是成立由两人组成的安全生产委员会。公司总经理是总指挥的直接经理,负责公司风险政策和重大风险决策的制定、执行和监督。并监督公司的安全意识教育工作,确保全体员工参与安全教育工作,时刻注意,不流于形式。与旧组织架构相比,新组织架构具有以下优势:
(1)部门设置更加合理。新的组织结构根据业务相关标准重新组织部门结构。这更有利于公司的安全风险管理工作,提高公司的风险管理水平。
(2)岗位职责明确。明确安全管理工作中各岗位职责和工作内容,使公司安全管理工作更有针对性。
(3)成立安全生产委员会,将安全管理提升到公司最高层,有利于安全风险管理的发展和监督。
5.3.2 监控流程优化
在原有风险流程下,应根据风险识别内容和组织架构进行岗位调整。 运输开始前,运输任务下达后,安全员会根据运输任务的司机、押运人员、车辆和行车路线判断作业情况。 针对实施中存在的风险,做好重点检查和监测的准备工作; 同时,安全员对车辆状态和人员状态进行检查。 安全监控将重点关注运输过程中需要监控的风险项目。 运输风险发生后,应根据不同的风险源制定不同的风险预案。 风险管理流程完成后,HES将组织会议,确定风险的原因、监控过程、过程和影响,并借鉴经验完善公司的风险管理数据库。
图5-5 优化后的A公司风险监控流程图
图 5-5 显示了改进的风险监控流程。与前一种流程相比,本流程具有以下优点:
(1)任务下达后,可识别运输可能存在的风险,提醒安全员、主管、司机、押运人员注意事项,以及应检查、监控的事项。监测和预防措施;
(2)在运输过程中,针对不合理的风险等级制定不合理的风险计划,使监控过程具有针对性。
(3)风险处置完成后,组织会议进行风险审查和审查,不断积累公司风险管理资产;
同时,为将风险防范落实到各个环节,建立了健全的监督检查机制,将运输安全风险管理落实到日常工作中。这样就需要一些工具来检查日常行为的实施。危险品运输车辆及人员安全检查表如附件3所示。
5.3.3 监控方式优化
最为基础的方法是制定规范的风险控制流程操作,充分发挥科技优势,加强运输车辆过程中的风险监控。目前,公司所有危险品运输车辆均配备完善的监控系统,并充分利用这些系统的监控功能,最大限度发挥其作用,对公司事故安全管理有很大帮助。
同时,提供的优化方法中最大的变化是能够利用技术手段收集和分析风险指标信息,发现微小甚至一些潜在的安全风险,提前干预相关指标,使风险不可见。这个时候,我们方案设计的最终方向和目标可能还没有完全实现,但是这个想法的可能性已经基本得到验证,并取得了一些阶段性的成果。之后,我们的内容需要继续研究,为危险品运输风险管理领域提供一套真实可行的优化方案。
5.4 A公司物流配送安全风险处置优化
5.4.1 处置流程优化
在我们的日常工作中,危险品道路运输安全风险高。一定要严格遵守相关的操作规范和规章制度,切不可简化流程,以免发生麻烦。因此, 在建立了一套完善的运输风险管理标准后,企业还必须明确公司各个职能岗位的日常操作标准,以确保所有员工的安全。 虽然公司已建立安全操作规程手册及相关图表,但配套管理措施有待进一步完善。 此外,公司要不断加强安全体系建设,用高效的制度来增强公司员工的安全意识和责任感。 如果这些努力能够完善,事故率至少可以降低30%左右。
因此,本项目根据风险危害、影响程度和处置难度将运输过程中的风险分为三个等级。 影响运输安全的直接风险将被定义为最高风险,如重大交通事故、安全事故等,需要公司总经理等人员全权负责最高级别的安全监管。 二级风险如果发生轻微事故,影响有限,由安全主管负责监督和日常安全工作。 第三层次,如司机及装卸人员违规操作,未按照公司规章制度实施安全生产,但未造成安全事故,但存在安全隐患。 表 5-8 描述了A公司三级安全风险处理机制。
表5-8 A公司三级风险处置机制表
指标级别 | 主要负责人 | 风险类型 | 风险类别 |
一级 | 总经理 | 大型交通事故 | 车辆侧翻、碰撞、储罐泄漏 |
重特大安全生产事故 | 生产区爆炸起火等 | ||
二级 | 安全部长 | 小型交通事故 | 车辆装置失灵、刮蹭等 |
小型安全生产事故 | 储罐损坏、操作人员滑倒等 | ||
三级 | 安全员 | 工作人员违规操作 | 未按规定线路行驶、超速超载等 |
资料来源:A公司内部资料
本文为了进一步细化管理建立三级风险管理体系,使不同级别的安全风险对直接相关人员直接负责。 同时,结合现代信息系统和技术手段,建立不同级别风险与相关负责人的直接关联。这样各种风险因素和负责人之间已经建立了一对一的关系。 例如,发生重大事故后,系统会立即通过微信、短信、邮件、电话等方式通知总经理,确保风险处置的及时性和有效性。 在这个三层体系中,所有的风险管理工作首先都需要分级预判和处理。 沟通比以往任何时候都更直接和有效,有效的干预更快,风险的影响也降低了。
5.4.2 处置方式优化
本研究建立了基于位置服务和移动互联网应用的技术驱动风险管理方案。例如对于交通道路优化、驾驶员驾驶风险控制、驾驶车辆设备定期自动检查、货物存储环境、异常状态自动跟踪等措施,风险处理在线实时。
(1)出发前风险等级动态评估
本研究通过设计风险指标检测系统,可以在离车前提前对每个风险因素进行科学评估,让您在每次操作前,了解业务的关键风险点在哪里,如何避免和避免解决这些风险点。这大大降低了处置的盲目性,进一步的行业数据测试表明,该措施的实施可以有效降低30%的风险。事前治理与风险防范有效结合,做到预防为主、防治结合。
(2) 在途中风险主动预警
在车辆行驶过程中,运输风险始终存在,尤其是交通事故风险、道路环境风险、货物安全风险等是企业风险关注的焦点。 但如果这些风险发生,很容易引发重大事故,所以预防非常重要。
本研究利用技术手段对运输过程中驾驶员的驾驶行为、车辆驾驶环境、货物运行状态等关键因素进行监测,并对敏感指标进行动态提醒。 如果指示灯出现异常,将立即通知押运员和司机。 及时干预,根据实际情况给出最佳干预方案。 将事故危害降到最低,将风险化解在萌芽状态。
例如,通过监控驾驶员的驾驶行为,可以跟踪驾驶员的超速、疲劳驾驶、故意绕行等行为。 一旦检测到超速或疲劳驾驶,自动语音报警器会提醒司机注意速度和休息,同时将异常行为通知公司管理层。导致管理规则的约束。
以车辆为例,在车辆的装卸口安装摄像头,监控车辆的装卸过程和状态。 同时采集车压、温度等物理指标,设定预警间隔。 只要上述指标达到预警阈值,就会立即启动。 预警并通知相关人员及时处理,使风险处置更有针对性和有效性。
本次优化实施前后最大的不同在于建立了风险指标评价体系,可以对风险进行定性和定量判断,实现关键风险指标的确认。 这对于风险管理来说是最重要的,可以说是风险管理方法的一个质的飞跃。 从此有了风险干预的基础和风险管理的标准,是后续升级的基础。 虽然有人说从数量上看还远远不够,而且与真正的智能化还有很大的距离,但这已经说明这是数字化管理的一个良好开端。 我们相信并坚信随着时间的积累和项目的不断发展演变,智能管理的量化会越来越好,真正的自主化风险管理一定会实现。
5.4.3 数据分析做决策支持
每一次风险事故的发生都不是由独立的因素引起的,而是各种因素共同作用的结果,但每次各因素的影响是不同的。 但是对于我们的日常管理来说,现实是对于每一个事故,我们更多关注的关键指标是一个或多个有限的,而关键指标的确定大多来自于人的经验和推测,几乎没有可靠的数据支持,因此 ,干预的管理和效果是有限的,有时甚至适得其反。
我们需要有关多种因素对事故的影响的数据。同时,需要明确的是各指标所占比例是多少,哪个是最重要的原因,哪个是辅助原因,下一步需要注意哪个因素? 有了这些数据作为基础,才是管理升级的基础,这才能够真正的数字化管理,而不是简单的依靠经验。
本研究给出的风险识别方案和最终的风险定性判断:高风险、中风险、低风险,使我们明确了风险的主要来源,是我们后续风险决策的依据。 有了这些风险判断,我们就知道下一步需要调整哪些指标,采取哪些干预措施。 这是决策过程。 过去,我们依靠经验。 现在,我们有了这些数据作为基础,极大的推进了管理的发展。
如应用前文中的方法,计算出某项指标的风险程度,这里以驾驶员为例。
结果表明,运输司机属于“中等风险”。 “中等风险”是指发生中等风险的最高概率。 例如,表中出现的概率为 37.4%。 在计划中,根据概率的比例确定风险的程度,最终确定需要干预的风险类型和对象。 整个过程以科学统计和数理统计为基础,具有非常重要的实际意义。
本研究基于大量企业风险因素数据计算出风险管理模型,然后利用该风险模型判断特定因素的风险程度。 整个过程符合数据挖掘的基本模型。 这还远远不够,距离变得聪明还有很长的路要走,但至少它是数字化管理的开始。随着时间的积累和项目的不断演进,量化会越来越好,智能化也会实现。
5.5 实施效果预评估
本研究综合分析了A公司以往运输安全风险管理中存在的问题,并基于此引入了定量和定性分析方法,并且引入层次分析法建立A公司安全风险管理模型。 最终通过系列实验我们在风险识别、风险监控、风险处置方法和风险意识等方面取得了一定的成绩,具体优势见表5-9。
表5-9 A公司物流配送安全风险管理优化效果预评估
项目类别 | 实施前 | 实施后 |
风险识别 | 依靠工作经验 | 依据风险清单 |
风险监控 | 依靠工作人员 | 依靠制度、流程和工具 |
风险处置 | 依靠工作经验,多为定性管理 | 采取技术推动,结合制度落实,并进行数据化管理 |
风险意识 | 一事一议,应急式管理 | 预防为主、防治同步推进 |
5.6 A公司物流配送安全风险管理优化保障措施
5.6.1 全员树立风险管理意识
本方案是为A公司设计的,针对解决A公司的具体风控问题针对性强,因此,A公司领导对基层服务人员的支持与配合是关键。 但是,在计划的实施中,同样也需要公司高层领导的支持。
(1)组织结构调整的支持
本方案设计中需要公司高层的支持才能得以实行,该方案将调整公司组织架构,将安全管理部门与业务部门平行设置,将原有的安全人员和流程监控人员调整到新的部门。
(2)资源投入的支持
新设部门将带来资源、人力、财力的投入,增加公司的显性成本。运输安全风险管理的最佳结果是什么都没有发生,或者不管发生什么,风险被最小化。正如我们在之前的分析中看到的,影响运输安全的风险因素很多。我们只分析了一些明显的因素,还有很多潜在因素没有分析;安全管理部门只能在实际工作中积累,不断丰富我们的风险管理数据库,不断提升我们的风险管理能力。积累经验和提高能力需要时间,这部分成本不能产生即时收益,是一个长期的投资过程;在部门运作过程中,车辆会发生危险事故,公司内部会出现不同的声音。这时部门工作、高级管理人员应对安全部门的工作进行战略性审视是十分关键的。
(3)业务冲突情况下的支持
在实际操作中,安全性与具体服务存在冲突。 例如,在安全风险管理措施中,不允许车辆在不符合行驶条件的天气条件下行驶。 但为满足客户要求,业务部会强制车队下车; 面对这样的问题,我们会采取什么样的态度去执行,决定了计划能否顺利执行。
5.6.2 全员提升风险管理能力
在前面的分析中,我们可以看到,交通安全风险管理中最重要的是对司机的管理。 收集更多交通安全相关信息,不定期开展培训,提高司机、团队和业务人员的风险意识。 由于司机工作的特点,他们经常回不了公司。 培训部要与技术部沟通,充分利用移动互联网技术,实现在线培训,充分利用驾驶员的业余时间学习安全文件和视频。 这样,驾驶员不仅可以充分理解和理解风险管理的真正含义,还可以学习到处理风险事件的具体方法,激发他们的工作积极性。
5.6.3 实施决策管理数据化
(1)IT 技术支撑
A公司运输安全风险优化方案的实施,必须依靠先进的互联网和物联网设备。 因此,互联网和物联网技术是计划数据执行的基本保障。 A公司的管理信息化支持应从车辆、环境和驾驶员驾驶数据的实时采集、过程实时监控、风险行为的提醒和干预、风险知识库的积累四个方面来实施:
一是实时数据采集。 使用以前的北斗和GPS车辆定位系统,保证设备正常运行; 同时增加疲劳驾驶硬件,增加对驾驶员驾驶行为的监控,如开车时打瞌睡、玩手机等。增加ADAS硬件,监控行车路况,提醒驾驶员行车过程中车辆前后方的情况。
二是运输过程实时监控。 改变人们盯着看的传统行为。 发生危险行为后,再打电话给司机,危险经常发生。 对原有系统进行优化,根据风险管理优化方案中识别的各种风险和风险评估中的风险等级设置系统规则,在风险发生前自动提醒司机和监控人员,避免风险发生。
三是危险行为提醒干预。 风险管理要求在风险发生之前避免风险,并在风险发生后减少其影响。 在该方案中,需要借助信息技术的支持,在潜在风险存在时提醒驾驶员。 例如,当车辆接近事故多发区域时,系统可以自动提醒驾驶员前方有危险道路。 当他打瞌睡时,用汽车音响的声音唤醒司机,从而规避风险。
四是风险知识的积累。风险数据是公司的财富,有效管理它很重要。即使风险管理人员离开,他们也不会立即丢失所有风险管理数据库数据,可以将车辆、驾驶员、路况等日常数据直接进入系统。在风险发生后,将风险处理过程、处理结果、原因分析等数据录入系统。通过不断的数据积累,公司的风险知识库不断更新。使公司能够从容应对各种风险和挑战,提升公司竞争力。例如,通过知识库的积累,将某条行车路线的风险源记录在系统中。当有一个任务需要通过这条路运输时,系统会自动调用知识库中的内容,推送学习到的司机跑这条线,让司机提前预知风险来源,提前做出预测,从而降低事故发生的概率。
(2)所需的数据类型
A公司运输安全风险管理优化方案的数据支持,包括静态数据和动态数据。 静态数据是变化不大的数据,比如司机的年龄; 动态数据是经常变化的数据,例如交通路线。 静态数据还可以细分为基本的定量数据,比如陪护司机,以及年龄、驾驶经验等。还有定性数据,比如对商品的熟悉程度。 动态数据包括速度、行驶时间、改道、停车和其他数据。
(3)所需数据的来源
本研究的数据通过专家访谈、行业案例研究和现有期刊的引用进行总结。 包括附录 3 中的 A\B\C 是所有数据收集的模板。 此外,还有一些动态数据(如速度和路线)来自安装在车辆上的行车记录仪,其他数据源如表5-10所示。
表5-10 各项指标数据来源表
指标层 | 数据来源 |
年龄 | 入职档案,身份信息证明 |
驾龄 | 入职档案,驾驶证 |
文化水平 | 入职档案,学历证明 |
健康状况 | 入职档案,体验证明 |
驾驶能力 | 入职档案,驾驶证 |
货物了解度 | 入职档案,培训档案 |
线路了解度 | 入职档案,培训档案 |
事故状况 | 公司安全档案 |
安全里程 | 公司安全档案 |
安全意识 | 公司安全档案 |
不良驾驶行为 | 公司安全档案 |
性格因素 | 360评价档案 |
从业时间 | 入职档案 |
文化水平 | 入职档案,学历证明 |
货物了解度 | 入职档案,培训档案 |
线路了解度 | 入职档案,培训档案 |
安全规则了解度 | 入职档案,培训档案 |
应急处置了解度 | 入职档案,培训档案 |
安全意识 | 入职档案,培训档案,360评价档案 |
车辆吨重 | 车辆档案,维修记录材料 |
三个月内维修情况 | 车辆档案,维修记录材料 |
三个月内日常检查不合格情况 | 车辆档案,维修记录材料 |
非正常维修情况 | 车辆档案,维修记录材料 |
三个月内维修更换情况 | 车辆档案,维修记录材料 |
使用情况 | 系统使用日志 |
道路等级 | 网络公开数据 |
道路路况 | 网络公开数据 |
畅通程度 | 网络公开数据 |
事故情况 | 网络公开数据 |
资料来源:自行编制
第六章 结论
6.1 主要结论
在运输监管日趋严格、处罚力度加大的政策背景下,以及LNG行业快速发展的背景下,危化品运输企业也逐步的意识到运输风险管理和资金投入的重要性。 开始逐步进行全面的实施风险管理和精细化风险管理。 因此,本文的研究工作总结如下:
(1) 笔者首先通过对A公司实地的调查和问卷调查,较为全面的了解了A公司在运输风险管理的措施、手段和实施效果。同时,通过收集A公司近8年道路运输风险事件,较为详细地分析了事故发生的特点及成因,从而总结出了A公司运输安全风险管理中存在的问题。
(2)笔者设计了A公司运输安全风险管理优化方案。在风险识别与优化部分,提出了四类风险因素:人员因素、设备因素、道路因素和环境因素。 采用层次分析法,将这些因素构建成一个三级指标体系,包括17个定量指标和13个定性指标。 在风险分析与优化部分,确定了“低风险”、“中风险”和“高风险”三个管理级别; 结合专家咨询法和事故分析法,通过指标权重分析,确定了17个有效管理水平,制定了13项质量指标的管理标准。 在风险控制部分,笔者也提出了针对不同风险的应对方法和措施。
(3)笔者基于上述风险识别与评估,本文提出了A公司物流配送安全风险监控与处置的优化方法。
在优化风险监控方面,主要将优化的方法风味三方面。一是优化监控功能,建立独立的安全技术部和安全生产委员会,使安全生产部门更加合理,明确工作职责;二是优化监控流程,安全人员在运输前做出判断。根据作业执行风险做好重点检查和监测准备,加大对车辆和人员的检查力度,重点监测运输过程中的风险项目。完成后,组织召开专题会议,对风险管理工作进行分析总结,改进风险管理工作;三是优化监控手段,主要是利用技术手段对所有运输车辆进行监控系统的组装,通过不断的学习实时收集风险指标信息,以利于可能的安全风险及时干预。
在优化风险处置时,首先要优化处置流程,按照危害程度、影响程度和处置难度将风险分为三个等级。 不同级别的安全风险直接关系到相应的人员,可以提前预知。 其次是优化处置方式,在运输前进行动态风险评估,在运输过程中进行主动预警; 三是通过计算风险管理模型来判断风险程度,为风险处理提供更多政策支持以及量化信息。
(4)笔者为A公司风险管理方案提供了切实的保障措施。为确保运输风险管理优化方案的有效顺利实施,从三个方面提出切实有效的保障措施:高层支持,树立全员风险意识; 组织培训、提升风险管理能力、数据和IT支持,确保决策科学化。
6.2 研究启示
风险管理是一项专业性强、覆盖面广、灵活性强、难度大的企业管理活动。全面风险管理的概念丰富和概括了风险管理的这一功能。这就要求全体员工不仅要对风险管理理念有很好的理解,而且要在各自的岗位上践行风险管理理念,将风险管理活动融入到每一位员工的日常工作中。对员工的素质提出了很高的要求。如果人才需求得不到满足,综合风险管理将成为一棵无根之树,停留在表面,通过风险识别收集到的各种信息可能会被扭曲或失效。风险应对策略没有得到有效实施,风险管理最终无法实现目标。每个人都是任何事情成功的关键,因此另一个关键因素是建立风险管理培训人员机制和全面的风险管理内部培训机制,为全面风险管理提供充足的人才保护。
企业一般可以对内培养专业的高端风险管理人才,也可以对外招聘专业的高端风险管理人才,推动公司全面风险管理。 同时,对公司不同岗位、不同层次的员工和管理人员进行相关培训,培训岗位所需的风险管理知识和技能。从而不断建立完善的内部培训机制,制定培训计划。 同时,建立内部风险管理人才培养机制,也能够为公司长远发展提供充足的人才储备们不断的丰富和壮大各专业岗位的人才。
6.3 不足与展望
本文以A公司为例较为全面的分析了公司在发展过程中企业风险管理的重要性和必要性。较为全面的论证了在运输安全风险管理过程中,最重要的是车辆在行驶过程中的风险管控。同时,笔者的研究中也存在部分不足。比如,本文还针对车辆运营中的风险提出了具体的管控方法。 但在实践中,还需要进一步研究进一步明确具体的实施方案。 需要进一步明确在风险发生之前如何进行干预以规避风险。 同时,随着科学技术的发展,特别是人工智能、大数据和云计算技术的发展,无人驾驶和辅助驾驶技术在车辆运行中的应用越来越深入。 在这样的技术背景下,如何将交通安全风险管理系统与新技术相结合,打造动态的风险管理系统,是笔者进一步研究的方向。