地铁司机岗位风险评估与安全预警机制建立

地铁司机岗位风险评估与安全预警机制建立

谭凯文 

广州地铁集团有限公司  510290

摘要：随着城市地铁系统的迅猛发展，地铁司机岗位的安全问题，成为公共交通安全管理的关键节点之一。本文系统分析地铁司机的工作环境、心理压力及操作复杂性等方面，深入探讨了地铁司机岗位的风险特性。在此基础上，本文评估了现有地铁安全预警机制的效果，并针对其不足之处提出了优化方案，以构建出更为高效的风险评估模型和安全预警系统，为地铁司机提供更全面的安全保障。最后，本文通过实证研究验证了所提方案的有效性，旨在为地铁运营安全管理提供理论指导和实践参考。　

关键词：地铁司机；风险评估；安全预警；心理压力；操作复杂性

地铁作为现代城市交通的重要组成部分，其运行的安全性受到社会各界的广泛关注。地铁司机作为地铁运营的重要执行者，其岗位安全直接关系到整个地铁系统的安全。然而，地铁司机处于工作环境不佳，心理压力大，以及操作复杂性等状态之中，日积月累容易引发风险，因而，岗位的安全问题日益严峻。

1、地铁司机岗位风险分析

地铁司机的工作环境具有独特性，一方面，地铁司机长时间处于封闭空间工下进行高强度的工作，工作岗位要求司机长时间的保持注意力集中；另一方面，外部环境存在特定的风险。在隧道内部，隧道可能存在被外界击穿的风险，例如，附近建筑施工中的打桩、隧道渗水和隧道内起火等情况，都有可能击穿隧道。而在高架区段，司机需应对异物入侵、外界人员非法进入轨道区域，以及特殊气象条件，如大风、大雨和轨面冰冻对行车的影响。地铁司机除了面临物理环境的挑战外，还承受着巨大的心理压力。由于地铁运营时间跨度大，司机的排班不规律，有时候很早出勤，有时候很晚才收车。这种不规律的工作模式，可能导致司机的生物钟失调，影响他们的专注度和反应速度，从而增加安全风险。地铁司机，在岗位中操作的复杂性体现在多方面，包括对地铁车辆的控制，对整个地铁系统的了解和时时观察。因此，司机需要掌握的知识和技能很多，包括本线路运营组织基本规定、车辆的故障应急处理、人工驾驶技能、站台门设备操作基本技能以及应对各种紧急情况的应急技能等。

2、安全预警机制的建立与优化

2.1 现有安全预警机制评估

地铁系统中现有的安全预警机制，在确保乘客和员工安全方面发挥着不可或缺的作用。然而，这些机制在事故预防和风险早期识别方面的能力有待加强。目前的机制重点关注于事故发生后的应急响应，这种被动应对模式在某种程度上限制了安全管理的前瞻性和预防性。例如，当一起事故或故障发生时，虽然应急程序可以迅速启动，但对于防止事故发生的主动干预措施却相对薄弱。比如说，2012年4月30日，南京市由油坊桥开往经天路的列车，在南大仙林站正常上下客后，司机启动了发车按钮，但信号显示站台门被挤开，系统未输出动力。司机随即下车检查，站台门却瞬间复位，司机发现列车启动后立即上车，但未能站稳、跌落轨行区，头部等部位摔伤。事发后，地铁运营控制中心启动救援预案，由交接班司机担当驾驶员，该列车正常开行，未对乘客造成影响，受伤司机随即被送往医院救治。在日常运营中，这种局限性可能导致潜在风险的积累，进而增加事故发生的可能性。因此，对现有安全预警机制进行深入评估，以发现其不足之处并提出改进方案，对于提升地铁系统整体安全性至关重要。[1]

2.2安全预警机制的优化策略

在现代地铁系统中，安全预警机制的优化策略需要紧跟技术发展的步伐，特别是在大数据和人工智能技术。随着技术的进步，我们现在拥有了更多的手段来实时监控、分析和预测各种安全风险，从而可以在事故发生前采取预防措施。先进的技术不仅可以提高安全预警的效率和准确性，还能极大地提升地铁运营的整体安全水平。

2.2.1数据采集与分析

数据采集和分析在优化安全预警机制中发挥着核心作用。通过安装先进的传感器和监控设备，可以实时收集关于司机行为模式、车辆运行状态和环境条件等方面的大量数据。例如，司机的反应时间、驾驶习惯、车辆的速度、制动系统的性能等数据都可以被用来评估当前的安全水平。此外，通过分析这些数据，可以及时识别出可能存在的风险因素，例如，司机的疲劳程度或车辆潜在的技术故障。有效的数据采集和分析不仅能够提供实时的安全信息，还能够为长期的安全策略制定提供科学依据。除此之外，通过运作数据的归纳、统计，直观显现出乘客事务频发站点、列车故障频发类型、故障车底统计等数据归纳。通过年、季、月、日、时对比实时分析，将运营数据碎片归纳实现数据在不同维度展现。根据运行数据累计分析与当月实际运行情况对比实现大数据类比。如下图1所示。

图1 运营事件、故障统计，实时详情分析

2.2.2智能预警系统

智能预警系统的建立是安全预警机制优化的另一个关键方面。利用人工智能算法对收集到的数据进行深入分析，系统能够准确预测并及时警告可能存在的安全风险。例如，当系统检测到司机的反应速度变慢，或驾驶习惯出现异常时，可以及时发出疲劳驾驶的警告，并建议司机休息。同样，系统也能在车辆出现技术问题时自动发出警报，提前预防可能会发生的事故。这种智能预警系统将大数据分析与实时监控相结合，有效地提高了地铁运营的安全性。

[2]

2.2.3技术设备和操作人员培训

在实施这些优化策略时，技术设备的选型和操作人员的培训同样重要。必须确保所有相关人员都能熟练地使用这些先进工具，并理解其在安全管理中的重要性。定期的培训和演练可以帮助员工熟练、正确地应用这些技术，以及在面对各种紧急情况时能第一时间做出正确反应。此外，员工对这些系统的信任和依赖是确保安全预警机制有效运作的关键。因此，有效的沟通和持续的技术培训，对于培养员工的安全意识和技术熟练度至关重要。设置培训管理系统，提高培训台账录入效率，经过系统整理培训记录暴露出司机在处理故障中易错易忽视知识点。以往培训师在整理培训记录进行汇总需要耗费几个工作日，新系统能实现即时上传即时生成模块化培训数据，提高了工作效率。培训评估表无需大量打印，在系统建立模板后下载电子评估表即可无限循环使用，经被评估人签阅确认后评估内容及评估成绩无法修改，实现评估记录永久保存。

2.2.4安全文化和员工参与

安全文化的建立和员工的积极参与是优化安全预警机制的重要组成部分。创建一种安全优先的工作环境，鼓励员工对任何潜在的安全问题保持警觉，并积极报告，是十分必要的。司机作为日常运营的第一线人员，他们的观察和反馈对于识别和解决安全隐患非常重要。因此，应该定期组织安全培训，提高司机和其他员工对安全重要性的认识，并培养他们在面对潜在风险时的主动性和责任感。同时，通过定期的安全会议和研讨，员工可以分享他们的经验和见解，这不仅有助于提高团队的整体安全意识，还能促进安全策略的持续改进。[3]

2.2.5风险管理和持续改进

在优化安全预警机制的过程中，风险管理和持续改进是必不可少的。这意味着不仅要关注当前的安全状况，还要不断评估和更新安全策略以适应不断变化的环境和技术。定期的安全审核和风险评估，能够帮助管理人员，识别出新的安全隐患和存在的潜在风险，确保安全措施始终保持于最新状态。此外，通过分析安全事件和近乎失误的情况，可以从中学习并采取措施防止类似事件再次发生。持续改进的理念应该贯穿于安全预警机制的所有方面，从技术更新到员工培训，从日常监控到应急响应。为了落实持续改进，应将日常运作信息分类、归纳、汇总、存储，实现快速翻阅、查询，依据记录分析，将数据类比的作用最大化。通过时间段、地点、设备故障次数、单项技能处理、培训问题等数据的比较，对产生问题频率较高项进行分析并做出针对性措施。

2.2.6技术创新和未来趋势

考虑到技术的快速发展，地铁安全预警机制的优化也应密切关注最新的技术趋势和创新。例如，物联网（IoT）技术的应用可以进一步提高数据收集和分析的效率，而人工智能和机器学习的发展可以使预警系统更加智能和准确。同时，考虑到未来可能的发展方向，如自动化和无人驾驶技术的应用，安全预警机制需要不断适应这些新技术，确保能够有效应对未来可能出现的新挑战和风险。因此，持续的技术研究和创新，是确保地铁安全预警机制长期有效性的关键。[4]

3、结语

本文深入探讨了地铁司机岗位的风险因素，并对现有地铁安全预警机制进行了全面的评估。通过对工作环境、心理压力、操作复杂性等关键因素的分析，本文揭示了地铁司机岗位安全管理中存在的挑战和不足。在此基础上，我们提出了一系列针对性的优化策略，包括利用大数据和人工智能工具进行实时监控与分析、强化安全文化和员工参与、进行持续的风险管理与改进，以及关注技术创新和未来趋势。这些策略的实施旨在提升地铁系统的安全预警能力，降低事故发生率，同时也为地铁司机提供了更加全面和科学的安全保障。随着技术的不断进步和人们安全意识的提高，地铁行业的安全管理正逐渐进入一个更高效、更智能的新阶段。

参考文献：

[1]梁雨.浅谈地铁司机岗位的安全风险管控[J].科技创新与应用,2015(16):270.

[2]张双双.地铁司机人因失误分析与预防控制研究[J].城市建设理论研究(电子版),2020(04):30.

[3]赵俊杰.太原地铁建设安全风险及预警事件统计分析[J].太原城市职业技术学院学报,2023(11):151-154.

[4]高炜奇.地铁电客车司机对于行车安全的作用分析[J].地产,2019(21):166-167.