How harsh work environments affect the occupational accident phenomenology? Risk assessment and decision making optimisation

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Tipo di pubblicazione: Articolo su rivista
Tipologia MIUR: Contributo su Rivista > Articolo in rivista
Titolo: How harsh work environments affect the occupational accident phenomenology? Risk assessment and decision making optimisation
Autori: Murè, Salvina; Comberti, Lorenzo; Demichela, Micaela
Autori di ateneo:
Titolo del periodico: SAFETY SCIENCE
Tipo di referee: Esperti anonimi
Editore: Elsevier BV:PO Box 211, 1000 AE Amsterdam Netherlands
Volume: 95
Intervallo pagine: pp. 159-170
Numero di pagine: 12
ISSN: 0925-7535
Abstract: This paper describes a procedure to evaluate the risk of occupational accidents combining SKM (SOM & K-Means) and FAP (Fuzzy Logic approach) to explicitly take into account the impact that harsh productive environments can have on the occupational accident dynamics. The procedure proposed consists of an advanced approach based on two evaluation steps: (1) the investigation of occupational accidents dynamics in a productive sector through the SKM approach, based on neural networks; (2) the occupational accidents risk assessment for a specific plant through the Fuzzy Logic approach, exploiting the knowledge inherent in the accident analysis of an industrial sector to the benefit of the risk assessment in a specific work environment. The application of SKM and FAP approach respectively to the metallurgical sector and to an Italian industrial plant allowed the validation of the proposed procedures.Taking into account the accidents occurred in the Piedmont metallurgical sector from 2006 to 2013, the risk assessment for an Italian steel-manufacturing company was carried on, highlighting how a critical work environment can affect the accident dynamics, and how to correctly take into account their impact during the risk assessment could bring to an effective operational safety improvement.
Data: 2017
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave: som & k-means, accident data base, fap, occupational accident, risk assessment, risk-based decision making
Dipartimenti (originale): DISAT - Dipartimento Scienza Applicata e Tecnologia
Dipartimenti: DISAT - Dipartimento Scienza Applicata e Tecnologia
URL correlate:
Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > CHIMICA INDUSTRIALE E TECNOLOGICA
Data di deposito: 01 Mar 2017 16:58
Data ultima modifica (IRIS): 20 Apr 2017 13:35:04
Data inserimento (PORTO): 22 Apr 2017 02:06
Numero Identificativo (DOI): 10.1016/j.ssci.2017.01.004
Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2666260
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