An indicator system is an effective way to monitor ongoing safety status. Current aviation safety measurements account for many qualitative technical and lagging indicators. Conversely, quantitative and leading indicators have only a tiny proportion. This research added more quantitative leading indicators and reviewed them to harmonize lagging and leading indicators to measure airport safety and provide an index. The South Korean national gate, Incheon International Airport's indicators, were applied as primary data to verify this research practically. Then, examples from International and national authorities were reviewed and extracted for use. Fifty-five safety specialists participated in the focus group discussion and three rounds of the Delphi survey. Finally, 51 sub-indicators were newly chosen. After this process, weights for each indicator could be assigned using the AHP (Analytical Hierarchy Process) to provide an integrated index. The result of the simulation with newly added indicators in the past five years (2020-2022) reliable trend showed in indicators and integrated index. Moreover, this allows monitoring the status of the details of indicators and holistic insight. This study considered that it is more suitable for a single company or service provider to use it according to the exact situation than in a macro- and general-purpose at the country or regional level.
Fu-Li Chen;Peter Y. Chen;Chi-Chen Chen;Tao-Hsin Tung
Safety and Health at Work
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제13권4호
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pp.394-400
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2022
Background: Impacts of exposure are generally monitored and recorded after injuries or illness occur. Yet, absence of conventional after-the-effect impacts (i.e., lagging indicators), tend to focus on physical health and injuries, and fail to inform if workers are not exposed to safety and health hazards. In contrast to lagging indicators, leading indicators are proactive, preventive, and predictive indexes that offer insights how effective safety and health. The present study is to validate an extended Voluntary Protection Programs (VPP) that consists of six leading indicators. Methods: Questionnaires were distributed to 13 organizations (response rate = 93.1%, 1,439 responses) in Taiwan. Cronbach α, multiple linear regression and canonical correlation were used to test the reliability of the extended Voluntary Protection Programs (VPP) which consists of six leading indicators (safe climate, transformational leadership, organizational justice, organizational support, hazard prevention and control, and training). Criteria-related validation strategy was applied to examine relationships of six leading indicators with six criteria (perceived health, burnout, depression, job satisfaction, job performance, and life satisfaction). Results: The results showed that the Cronbach's α of six leading indicators ranged from 0.87 to 0.92. The canonical correlation analysis indicated a positive correlation between the six leading indicators and criteria (1st canonical function: correlation = 0.647, square correlation = 0.419, p < 0.001). Conclusions: The present study validates the extended VPP framework that focuses on promoting safety and physical and mental health. Results further provides applications of the extended VPP framework to promote workers' safety and health.
Background: In the United States, the dairy product manufacturing industry has consistently had higher rates of work-related nonfatal injuries and illnesses compared to the national average for industries in all sectors. The selection and implementation of appropriate safety performance indicators are important aspect of reducing risk within safety management systems. This study examined the leading safety indicators implemented in the dairy product-manufacturing sector (NAICS 3115) and their perceived effectiveness in reducing work-related injuries. Methods: Perceptions were collected from individuals with safety responsibilities in the dairy product manufacturing facilities. OSHA Incident Rate (OIR) and Days away, restricted and transferred (DART) rates from 2013 to 2018 were analyzed. Results: The perceived most effective leading were safety observations, stop work authority, near miss reporting, safety audits, preventative maintenance, safety inspections, safety training attendance, and job hazard analysis/safety analysis, respectively. The 6-year trend analysis showed that those implementing all eight top indicators had a slightly lower rates than those that did not implement all eight. Production focused mentality, poor training, and lack of management commitment were perceived as the leading causes of injuries in this industry. Conclusion: Collecting leading indicators with the unique interest to meet the regulatory requirements and to document the management system without the actual goal of using them as input to improve the system most probably will not lead to an effective reduction of negative safety outcomes. For leading indicators to be effective, they should be properly selected, executed, periodically evaluated and actions are taken when necessary.
항공안전관리를 위해서는 서비스제공자들의 안전성과를 측정하고 관리하기 위한 안전성과지표의 수립이 반드시 선행되어야 한다. 특히, 예방안전지표는 사고 및 준사고의 발생원인을 사전에 식별하고 이를 관리할 수 있게 하는 중요한 역할을 한다는 점에서 그 의미가 크다고 할 수 있다. 하지만 현재 국내 항공산업의 안전성과지표는 이미 발생한 사건에 기반한 후행지표에 초점을 맞추고 있다는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 예측적 항공안전관리를 위한 예방안전지표를 구성하는 것을 목적으로 하였다. 또한, 전문가의 검토와 AHP 분석을 통해 지표의 타당성과 중요성을 검증하였다. 본 연구는 상대적으로 연구가 부족했던 예방안전지표의 개발을 통해 국내 항공산업의 선제적인 안전관리를 지원할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
Purpose: The main objective of this research is to construct an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model to achieve accurate predictions of the Composite Index of Business Indicators. By incorporating various economic indicators as independent variables, the ACSI model enables the prediction and analysis of both the leading index (CLI) and coincident index (CCI). Methods: This study proposes an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model that leverages diverse economic indicators as independent variables to forecast leading and coincident economic indicators. To evaluate the model's performance, advanced machine learning techniques including MLP, RNN, LSTM, and GRU were employed. Furthermore, the study explores the potential of employing deep learning models to train the weights associated with the independent variables that constitute the composite supplementary index. Results: The experimental results demonstrate the superior accuracy of the proposed composite supple- mentary index model in predicting leading and coincident economic indicators. Consequently, this model proves to be highly effective in forecasting economic cycles. Conclusion: In conclusion, the developed AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model successfully predicts the Composite Index of Business Indicators. Apart from its utility in management, economics, and investment domains, this model serves as a valuable indicator supporting policy-making and decision-making processes related to the economy.
Purpose - This study is to analyze the main macroeconomic indicators in Russia and the leading countries- partners and to research GDP, the debt, the foreign trade and other indicators. This main indicator is using in regulation in the economic stability of country, of stability of trade with countries-partners. Research design, data, and methodology - This paper used the amount of data to be analyzed at the present stage, from the 2010 to 2015 in Russia. In order to assess trends of development, the array of data on the indicators used for the 1995-2017. The data analyzed using the methods of multivariate statistics and application of the software package Stat graphics. Results - Hypothesis 1. In the recent years GDP has tended to increase in the most countries of the world. In Russia and its structure of branch of economics is uneven. Hypothesis 2. The foreign trade turnover also has tended to grow. The foreign trade balance in Russia and in the leading countries-partners has a positive balance, dominated by the export of goods. Conclusions - This paper finds that the foreign trade turnover also has tends to grow. The foreign trade balance in Russia and in the leading countries-partners has a positive balance, dominated by the export of goods.
Objectives: This study examines that the compatibilities between the health promotion programs in community health center and the leading health indicators in National Health Plan. Methods: We analyzed health promotion programs associated with three health indicators; smoking(smoking rate in male), alcohol use(alcohol use rate in adults), obesity(obesity rate) in twenty five community health centers in Seoul. First, we classified three groups(excellent, fair and poor groups) using average scores of Seoul, that of Korea and National Health Plan2010 goals in three health indicators. Afterwards, we examined the compatibility between contents of health promotion programs regarding leading health indicators and the specific program activities. Results: The compatibility levels between health indicators and contents of health promotion programs was 80 % for smoking among fair and poor groups while fair and poor for smoking reported 60% and 70%, respectively. For obesity, excellent group reported 80% and fair group had 91%. Conclusion: In conclusion, although all districts were able to access available data for health indicators and health statistics every year, it seems that they did not only utilize these data enough in conjunction with health promotion programs but also did not integrate specific activities according to National Health Plan systematically.
Nelson, Pamela F.;Martin-Del-Campo, Cecilia;Hallbert, Bruce;Mosleh, Ali
Nuclear Engineering and Technology
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제48권1호
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pp.114-128
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2016
The development of operational performance indicators is of utmost importance for nuclear power plants, since they measure, track, and trend plant operation. Leading indicators are ideal for reducing the likelihood of consequential events. This paper describes the operational data analysis of the information contained in the Corrective Action Program. The methodology considers human error and organizational factors because of their large contribution to consequential events. The results include a tool developed from the data to be used for the identification, prediction, and reduction of the likelihood of significant consequential events. This tool is based on the resilience curve that was built from the plant's operational data. The stress is described by the number of unresolved condition reports. The strain is represented by the number of preventive maintenance tasks and other periodic work activities (i.e., baseline activities), as well as, closing open corrective actions assigned to different departments to resolve the condition reports (i.e., corrective action workload). Beyond the identified resilience threshold, the stress exceeds the station's ability to operate successfully and there is an increased likelihood that a consequential event will occur. A performance indicator is proposed to reduce the likelihood of consequential events at nuclear power plants.
Process safety incidents and loss events can be prevented if we identify and adequately take measures on process safety incident precursors in a timely manner. If we look into and take action against the process safety hazard factors causing the incident in the refinery and petrochemical plant, major process safety incidents can be prevented through eliminating or decreasing hazardous factors. We conducted a survey for the major process safety incident precursor to look specifically into the potential process safety hazardous factors of refineries and petrochemical plants in the Yeosu chemical complex. A self-assessment checklist, which was published by Center for Chemical Process Safety "Recognizing catastrophic incident warning signs in the process industry" on major incidents warning sign, was used for the survey. Through this survey, the major process safety incident leading indicators in the process industry were found by process safety management elements, and each site and/or facility can use these leading indicators for activities for process safety incident prevention. In addition, we proposed action items required to eliminate the root cause of those process safety incident leading indicators.
Facing information overload in today's complex environments, managers look to a concise set of marketing metrics to provide direction for marketing decision making. While there have been several papers dealing with the theoretical aspects of dashboard creation, no research creates and tests a dashboard using scientific techniques. This study develops and demonstrates an empirical approach to dashboard metric selection. In a fast moving consumer goods category, this research selects leading indicators for national-brand and store-brand sales and revenue premium performance from 99 brand-specific and relative-to-competition variables including price, brand equity, usage occasions, and multiple measures of awareness, trial/usage, purchase intent, and liking/satisfaction. Plotting impact size and wear-in time reveals that different kinds of variables predict sales at distinct lead times, which implies that managerial action may be taken to turn the metrics around before performance itself declines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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