Контроль рівня працездатності залізничних операторів як ергономічний засіб зниження виробничих ризиків

Abstract

UA: У дисертаційній роботі вирішено науково-прикладну задачу вдосконалення ергономічного забезпечення залізничного транспорту з метою зниження виробничих ризиків шляхом контролю трендової частини рівня працездатності залізничних операторів, як елемента ризик-управління. Визначено аналітичну залежність рівня професійної надійності залізничних операторів від показників, що входять у трендову частину рівня працездатності, а саме адаптаційного потенціалу та біологічного віку. Експериментально доведено, що адаптаційний потенціал має зв’язки з особистісними особливостями, які мають гендерні відмінності. Визначено, що введення контролю трендової частини рівня працездатності дозволяє знизити рівень виробничих ризиків на залізничному транспорті. Для цього удосконалено метод кількісної оцінки цієї складової шляхом застосування кластерного аналізу та методу головних компонент на основі реального масиву даних, отриманих при обстеженні діючих операторів, дає змогу проводити інтегральну оцінку рівня працездатності залізничних операторів на підставі врахування їх біологічного віку та адаптаційного потенціалу.

EN: The thesis deals with the solution of scientific and practical task of ergonomic improvement for the railway transport for the purpose of production risks reduction by means of the trend part monitoring of working capacity level of railway operators as a risk-management element. There was defined the analytical dependence of professional reliability of railway operators on the factors that form the trend part of working capacity such as adaptation potential and biological age. There was proved that the adaptation potential is linked to personal features that are gender-dependent. There was proved that the introduction of trend part monitoring of working capacity level makes it possible to reduce the level of production risks at the railway transport. For this purpose the method of quantative assessment of this component was improved by applying cluster analysis and method of principal components on the basis of real data array obtained during the examination of real operators, which makes it possible to estimate the quantity consisting of qualitatively different components.