大型煤矿采煤机司机岗位适应性测试与选拔系统的构建

刘晓静，马尚权，汤 舟

(华北科技学院 研究生院，北京 东燕郊 101601)

大型煤矿采煤机司机岗位适应性测试与选拔系统的构建

刘晓静，马尚权，汤 舟

(华北科技学院 研究生院，北京 东燕郊 101601)

煤矿生产越来越依赖于大型设备，设备越先进，对操作设备的人要求就越高。采煤机司机岗位工作强度大，劳动环境恶劣，这也就对这个岗位的工人提出了更高的要求，他们需要具有超强的意志力、注意集中能力以及操作机器所必须的协调性。对某大型煤矿采煤机司机进行意志力、协调性等多方面能力的测试，并将得到的数据用MATLAB建立模型，得出的结果则可作为该工种新工人选拔时的参考资料。

采煤机司机；选拔；MATLAB建模

0 引言

随着我国社会经济的发展，越来越多的煤矿走向大型化、自动化，大型矿井自动化水平的提高，对工作于采煤一线的工人提出了更高的要求。作为煤矿生产的核心，采煤机司机的

工作是最受关注的，是整个矿山的生产重心，在“安全第一，生产第二”政策的引导下，保证采煤机司机能够安全高效地完成本职工作，成为了重中之重。

人与人之间是存在个体差异的，由于遗传、生活环境、教育背景、个体心理状态、认知、智力等多因素的共同作用，形成和发展了这种个体的差异，使人能够在认识、情感、意志

等活动过程中表现出来[1-3]。只有当个体的身体状况、心理状况、能力状况都与所从事的岗位所要求的标准相适应时，个体才能在此岗位上发挥最大的作用，取得最好的成绩。

采煤机司机是在工作面操作采煤机，从事落煤、装煤作业，负责采煤机的巡检和运行记录，保证采煤机安全运行。采煤机司机属一线工种，劳动强度大，噪声大，灰尘大，对工人的身体素质和心理素质都有很高的要求，如此高强度的工作，对工人的意志力、注意力等都有一定的要求[4]。

1 研究方法

1.1 系统模型构建步骤

为了寻找能够选拔采煤机司机的指标，进而建立一个选择模型，用于评价及选拔合适的工人，本文选用德尔菲法对指标进行选择，然后用MATLAB建立模型。

(1) 德菲尔法

德尔菲法是一种定性描述定量化的方法，它首先根据评价对象的具体要求选定若干个评价项目，再根据评价项目制订出评价标准，聘请若干熟悉本专业领域研究现状，有较高权威性和代表性的专家凭借自己的经验按此评价标准给出各指标的权重，然后对其进行结集。

(2) BP神经网络法

BP神经网络是在对人脑组织结构、活动机制初步认识的基础上提出的人工神经网络，它是一种新型信息处理体系，通过模仿脑神经系统的组织结构以及某项活动机理可以呈现出人脑的许多特征，并具有人脑的一些基本功能。

我们利用的是它的自学习过程，也就是当外界环境发生变化时，经过一段时间的训练或感知，通过自动调整网络结构参数，神经网络对于给定输入能产生期望的输出。神经系统能在外部刺激下按一定规则调整神经元之间的突触连接，逐渐构建起神经网络。

因此，模型建立的步骤如下图所示：

图1 模型建立步骤图

通过大量研究我们获得了13个能力因素[5-7]，包括有准确性、稳定性、连贯性、意志力、注意力、记忆力、快速反应能力、协调性、熟练性、判断力、决策能力、学习力、感知力。然后应用德尔菲法请专家对每个工种所需能力进行评判，通过以下三个问题：

1) 煤矿企业员工应具备的最重要的素质能力是什么？

2) 哪些素质能力因素缺失容易导致事故？

3) 哪些素质能力因素是工作中最难把握的？

请本专业专家对煤矿企业安全生产中必备的13个能力因素进行重要程度排序[8][9]，然后我们取前三位作为选拔指标。

排序的结果是：意志力、注意力和协调性，因此，测试集就是上述三项指标，这三项指标由5台仪器完成测试，分别是注意力分配测试仪、敲击速度测试仪、手臂灵活性测试仪、双臂协调性测试仪和双手协调性测试仪。

1.2 对指标进行测试

为了对这些指标进行量化，我们依托于华北科技学院的国家级人机工程实验室进行测试，测试过程如下：

(1) 注意力测试

注意力测试采用的是注意力分配测试仪，仪器能够随机自动地呈现出不同的颜色和声音，被试者根据刺激呈现位，按对应键反应，被试者按下键后下一个刺激自动呈现，直至测试时间60 s终止，主试者记录每次正确反应的平均时间。

(2) 意志力测试

意志力测试由敲击速度测试仪完成，被试者手持敲击棒分别敲击板两端的金属，计数器开始计数，连续敲打60 s计数器停止计数，主试者记录下敲打次数。

(3) 协调性测试

协调性测试包括手臂灵活性、双臂协调性以及双手协调性，具体测试情况如下：

1) 手臂灵活性测定

被试者翻动起点的金属圆柱体计时器开始计时，被试者按照实验仪器上所设的路径依次翻动圆柱体直至终点，当终点的圆柱体完成后计时器开始计时，主试者记录所用时间。

2) 双臂协调性

被试者双手捏住手柄引导探头进入轨迹起始部位开始计时和记出错次数，完成一周后探头进入终止位置则停止计时和记出错次数，主试者记录时间及出错次数。

3) 双手协调性

被试者通过两个移动旋钮控制红色移动光斑，当移动光斑进入轨道起始点开始计时并记录出错次数，光斑完成一周即可，主试记录时间及出错次数。

通过这些仪器，我们从某大型煤矿挑选400人进行测试，根据他们的工作单位提供的工作绩效表现，将他们分为优秀、良好、中、差四个类型，其中优秀200人，良好100人，中、差各50人，然后对他们进行上述全部测试。部分测试结果如表1所示：

表1 采煤机司机组测试表(部分)

2 建立模型

2.1 运行程序并训练网络

将这400人的测试结果导入MATLAB，在MATLAB中运行编好的程序，经过七轮训练之后，模型的准确率达到了90.7%，这说明建立的模型能够很好的进行识别，保存网络，之后就可以直接调用此网络进行预测。

图3 模式识别准确率

2.2 结果分析

1) 模型建立过程是将总的400个数据的70%用于训练，15%用于验证，15%用于测试，其中训练数据和验证数据可以改变每个指标的权重，影响网络的准确率，而测试数据是检验网络，不会影响指标权重的分配和网络的稳定性。训练过程的误差平方和如下图所示，由图4可知，经过8次左右训练后，训练数据的误差平方和急速下降，验证和测试过程的误差平方和均在Best(最优)线上下，说明经过15次迭代之后网络达到最优，建立了值得信赖的模型，可以输出结果了。

图4 训练误差平方和

2) 下图是错误直方图，从图中可以看出，误差在0.95范围内，说明模型建立的比较完善。

图5 错误直方图

3 模型检验

在整个安全职业适应性模型的构建过程中，对其进行检验是最重要的环节，检验的目的是保证模型的准确性、适应性，是职业适应性模型构建成功的关键。

由于行为事件访谈法需要更多时间，矿工的休息时间有限，而调查问卷法有很多主管因素存在，有很多矿工为了完成任务而胡乱填写，无法达到准确的测试目的，因此，笔者最终选用了测评法。对所研究的四个工种，每个工种选取40名员工，其中，优秀、良好、中、差各10名，共160名员工进行测试。

在预先不知道其工作绩效的情况下，进行与前面确立的指标相同的测试，然后将测试结果输入训练好的模型，得出预测结果。再将预测结果与工人实际的工作绩效进行配比验证研究，计算其相关性，通过成对样本相关系数、成对样本检验这两个指标对预测结果的可靠性进行评价。预测结果分为优秀、良好、中、差4种情况，通过下表可以看出预测数据和实际数据不存在显著性差异，检验结果具有良好的一致性。此结果表明所得出的预测模型基本可靠。

将采煤机司机预测组和检验组的数据输入SPSS(Statistical Product and Service Solutions)软件进行分析，得出以下结果：

从上表可以看出，预测组和检验组的显著性水平为0.972，即二者不存在显著性差异。

从上表可以看出，预测组和试验组标准差为8.590，自由度为8，双侧显著性水平为0.172，大于0.05，因此得出结论，预测组和试验组不存在显著性差异，此结果表明所得出的预测模型基本可靠，模型等级标准科学。

表1 采煤机司机成对样本相关系数表

表2 采煤机司机成对样本检验结果

4 结论

本文将人力资源管理领域的能力模型构建与检验方法，应用于人机工程学的岗位适应性领域，为特种作业人员选拔指标的提取提供了新的方法，且这种方法经过初步检验准确率还能达到不错的效果，但是，由于该实验仅在一个矿山进行，且人数有限，因此，还不具备大规模推广的条件，各种指标和模型的权重还需要不断完善。

[1] 宋守信.事故倾向与人因管理.中国电力企业管理[J].2003，(12):32-33.

[2] 刘星期，赵士兵，孟祥浩，等.煤矿特殊工种员工安全心理参数的研究：以矿井主提升司机为例[J].中国矿业杂志2011，20(12)：85-88.

[3] 叶龙,项芳芳,沈梅,等.人的安全性评价[ J] .中国安全科学学报, 2003，13(10):11-14.

[4] 吴珂,章保东,姚海兴.危险装置操作人员职业适应性研究的策略和方法[ J] .中国安全科学学报, 1997, 7(4):17-22.

[5] 李森,宋守信,陈玉婷.安全职业适应性评价研究[ J] .生产力研究, 2009，(15):135-137.

[6] 时勘.基于胜任特征模型的人力资源开发[ J] .心理科学进展, 2006, 14(4):586-595.

[7] 朱祖祥.工业心理学[M].杭州:浙江教育出版社,2003.

[8] 栗继祖.心理选拔技术在煤矿安全管理中的研究与应用[J].山西高等学校社会科学学报,2006，(3):92-94.

[9] 周志利,撖动.基于心理测评的煤矿安全从业人员选拔调配研究[J].科技情报开发与经济,2006，(6):266-267.

Occupation Adaptability Test and Selection System’s Building For Large Coal Mine Machine Driver

LIU Xiao-jing , MA Shang-quan，TANG Zhou

(GraduateSchool,NorthChinaInstituteofScienceandTechnology,Yanjiao, 101601,China)

Coal mine production depends on large equipment increasingly, the more advanced of the equipment, the higher requirement for the one who operates the machine.The high labor intensity of coal mine machine driver and their bad work environment require them to have strong willpower, attention focus ability, and coordination for operate machine. Base on a large coal mine machine driver's test, a MATLAB model is established, which can be used to select new workers.

coal mine machine driver; select; MATLAB model

2016-03-16

中央高校基本科研业务基金资助项目(3142015065)

刘晓静(1990-)，女，河北石家庄人，华北科技学院安全工程学院在读硕士研究生，主要研究人机工效学方向。E-mail:1006825420@qq.com

TP311.52

A

1672-7169(2016)03-0068-04