安全生产数据统计分析方法有哪些实用技巧

安全生产数据统计分析方法是提升企业安全管理水平、预防事故发生的重要工具，通过对生产过程中产生的各类安全数据进行系统收集、科学分析和有效应用，能够及时发现潜在风险，优化安全决策，实现从被动应对到主动预防的转变，以下从数据收集、分析方法、应用场景及优化方向等方面展开论述。

安全生产数据的分类与收集

数据收集需遵循“真实性、完整性、及时性”原则，利用信息化系统（如安全生产综合管理平台）实现自动采集与存储，避免人工录入误差。

常用统计分析方法

描述性统计分析

通过均值、中位数、标准差等指标，对数据集中趋势和离散程度进行概括，计算月度事故平均发生次数，或分析不同类型隐患的占比（见表1）。

趋势分析与对比分析

趋势分析通过时间序列数据（如年度事故率变化）判断安全状况的动态走向；对比分析则可横向比较不同部门、不同时期或行业标杆的数据，识别差距，将A车间与B车间的事故率对比，发现A车间因设备老化导致事故率偏高，需优先整改。

因果分析与关联分析

采用鱼骨图、故障树分析法（FTA）等工具，探究事故发生的根本原因，通过关联分析发现“夜间作业”与“疲劳违规”存在强相关性，进而调整排班制度降低风险。

预测性分析

基于历史数据建立回归模型、时间序列模型（如ARIMA）或机器学习算法（如随机森林），对未来安全趋势进行预测，通过分析设备运行参数与故障历史数据，预测关键设备的维护周期，避免突发停机事故。

数据统计分析的应用场景

优化方向与挑战

当前安全生产数据统计分析仍面临数据孤岛、分析维度单一、专业人才缺乏等问题，未来需从三方面优化：

安全生产数据统计分析方法的核心在于“用数据说话、用数据决策”，企业需建立全流程数据管理机制，通过科学分析挖掘数据价值，为本质安全型企业的建设奠定坚实基础。