JOSRA 1 - 2008

Uzití skórování k podpore výberu organizací k inspekcím v praxi

30.04.2008 | AUTOR: Ing. Jarmila Tesková

Using score for support of inspection organisations selection in practice

Jarmila Teskova¹, Jan Sobora²

¹Výzkumný ústav bezpecnosti práce, teskova@vubp-praha.cz

²Oblastní inspektorát práce Stredoceský kraj, Jan.Sobora@oip.cz

V roce 2007 spolupracoval OIP4 s  VÚBP pri výberu organizací k provedení inspekce. OIP 4 dodal VÚBP svuj seznam vybraných subjektu, vycházející z úkolu SÚIP, který byl ve VÚBP zpracován a doplnen o výsledky dataminingu s daty CSÚ (Pracovní neschopnost pro nemoc a úraz v CR, dále NemÚr). Konkrétne byla modelována predpoved, zda v organizaci dojde k pracovním úrazum (dále PÚ). Puvodní seznam byl doplnen o pocet datových modelu, predpovídajících výskyt PÚ v dané organizaci (hodnoty 0 az 6) a hodnotu "SCORE" v procentech, vycházející z predpovedi jednoho z pouzitých modelu. Cím vyssí je "SCORE“, tím vyssí je pravdepodobnost správné predpovedi – tj. výskytu PÚ. Vzhledem k casovému skluzu pri publikaci výchozích dat statistiky NemÚr bylo mozno pouzít k predikci pouze dat z roku 2005, címz byla její spolehlivost mírne snízena. Protoze se vsak situace v BOZP rok od roku dramaticky nemení, je tato aproximace prijatelná. Dalsím zdrojem nepresností jsou pak predevsím chyby v údajích o OKEC (jiné nez skutecná cinnost), jedná se vsak o neovlivnitelnou kvalitu vstupních dat z ruzných zdoju (CSÚ, ministerstvo financí). Pocet datových modelu a "SCORE" je nutno chápat jako podpurnou pomucku pri rozhodování o provedení inspekce. VÚBP odevzdal OIP4 výstup ve forme excelového souboru s filtry pro IC, název a velikost organizace, císlo a specifikaci úkolu SÚIP, odbor OIP, OKEC a pro nové informace - "SCORE" a pocet datových modelu predpovídajících výskyt PÚ.

V praxi jsou zkusenosti s dodaným výstupem dobré. Filtry umoznují rychlou orientaci v datech, vyhledávání a identifikaci duplicit. Z puvodního prehledu stovek vytipovaných subjektu, navrzených k provedení kontroly, byly takto identifikovány, následne konzultovány a upresneny „zdvojené“ návrhy z odboru inspekce. Doplnené nové informace slouzí i k získání predstavy o dosud neznámém subjektu. Prestoze rada firem je nových, malých a treba jeste u nich ani nedoslo ke vzniku PÚ, "SCORE" a pocet modelu predpovídajících výskyt PÚ jsou k dispozici, nebot pri dataminingu jsou brána v úvahu i dalsí hlediska - napr. velikost, OKEC, nemocnost apod. Celkove lze ríci, ze výsledky dataminingu jsou vyuzitelné pro plánování a provádení inspekcních cinností. Puvodní zámer vybírat pro inspekci organizace s moznou vyssí rizikovostí se potvrdil, navrhované subjekty mely strední a vyssí "SCORE".

TISKNOUT | POSLAT MAILEM