Процессная модель системы управления охраной труда в организации

04 апр 2018


Организация работ по проектированию и внедрению системы управления охраной труда в организации сопряжена с определенными трудностями. Руководители и специалисты служб охраны труда руководствуются стандартными методами проектирования системы управления. При этом возникают системные риски.
 
Виды работ оформляют перечнем, к каждому виду работ разрабатывают и утверждают документацию и график выполнения и контроля работ. Однако с увеличением перечня работ усложняется процесс введения новых видов работ в систему управления. Кроме того, данный подход не позволяет определить количество структурных подразделений, участвующих в выполнении конкретных видов работ, и степень их участия.
 
Предлагаемый в статье процессный подход, используемый при проектировании системы управления охраной труда в организации, позволяет систематизировать перечень работ (процессов), их участников, задействованных ресурсов, а также время выполнения, контроля и коррекции процессов. Проанализированы нормативные документы, регламентирующие разработку системы управления охраной труда. Приведено методологическое обоснование процессного подхода, рассмотрены базовые вопросы его применимости к проектированию системы управления охраной труда в организации. Разработаны общая карта процессов и контекстная диаграмма процесса управления охраной труда в нотации IDEF0 с применением структурного анализа SADT.
 
В.А. Филимонов, Л.Н. Горина
Статья планируется к публикации в четвертом номере журнала
 
 

Журнал входит в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней кандидата и доктора наук, сформированный ВАК Минобрнауки России. Публикуются статьи по следующим отраслям и группам научных специальностей: 01.04.00 — физика; 05.26.00 — безопасность деятельности человека; 02.00.00 — химические науки.

Журнал включен в Российский индекс научного цитирования (РИНЦ) и в международные базы данных: Scopus, Chemical Abstracts Service (CAS), EBSCO Publishing, Ulrich's Periodicals Directory.

подробнее

Федеральные новости

Региональные новости