摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第9-18页 |
1.1 选题背景和意义 | 第9-10页 |
1.1.1 选题背景 | 第9-10页 |
1.1.2 研究意义 | 第10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
1.2.1 安全管理科学的发展与“企业安全管理诊断”的产生 | 第11-12页 |
1.2.2 国内外企业安全管理诊断研究现状分析 | 第12-13页 |
1.3 企业M安全管理现状 | 第13-15页 |
1.3.1 企业概况 | 第13-14页 |
1.3.2 公司安全管理现状 | 第14-15页 |
1.4 主要研究内容和路线 | 第15-18页 |
1.4.1 研究内容 | 第15-16页 |
1.4.2 研究过程和技术路线 | 第16-17页 |
1.4.3 技术难点及解决方案 | 第17-18页 |
第2章 企业安全管理诊断概述 | 第18-30页 |
2.1 企业安全管理诊断的内涵 | 第18-19页 |
2.2 企业安全管理诊断依据 | 第19-20页 |
2.3 企业安全管理诊断程序 | 第20-21页 |
2.4 企业安全管理诊断技术 | 第21-26页 |
2.4.1 诊断方法 | 第22页 |
2.4.2 诊断分析方法 | 第22-23页 |
2.4.3 诊断工具设计 | 第23-26页 |
2.5 企业安全管理诊断结论 | 第26-28页 |
2.6 企业安全管理弊病治理 | 第28-29页 |
2.6.1 企业安全管理弊病分类 | 第28页 |
2.6.2 企业安全管理弊病治理处方 | 第28-29页 |
2.7 本章小结 | 第29-30页 |
第3章 小型化工企业安全管理诊断指标体系的建立 | 第30-57页 |
3.1 小型化工企业M安全生产影响因素分析 | 第30-33页 |
3.2 建立小型化工企业安全管理诊断指标体系的目的和原则 | 第33-34页 |
3.2.1 建立小型化工企业安全管理诊断指标体系的目的 | 第33页 |
3.2.2 建立安全管理诊断指标体系的原则 | 第33-34页 |
3.3 安全管理诊断分析模型 | 第34-36页 |
3.3.1 基于理论的诊断分析 | 第34页 |
3.3.2 企业安全管理诊断分析模型 | 第34-36页 |
3.4 小型化工企业安全管理诊断指标体系的构成 | 第36-41页 |
3.4.1 基础管理 | 第36-37页 |
3.4.2 强化管理 | 第37-38页 |
3.4.3 文化管理 | 第38-41页 |
3.5 安全管理诊断指标的权重分析方法 | 第41-44页 |
3.5.1 层次分析法的基本步骤 | 第41-43页 |
3.5.2 用熵值法对权重进行修正 | 第43-44页 |
3.6 企业安全管理诊断指标体系建立与分析 | 第44-56页 |
3.6.1 安全管理诊断指标体系各指标初始权重确定 | 第44-48页 |
3.6.2 熵值法修正安全管理诊断指标体系各指标初始权重 | 第48-55页 |
3.6.3 AHP权重结果分析 | 第55-56页 |
3.7 本章小结 | 第56-57页 |
第4章 M企业安全管理诊断 | 第57-68页 |
4.1 M企业安全管理诊断 | 第57-66页 |
4.1.1 M企业安全管理诊断过程 | 第58-60页 |
4.1.2 M企业安全管理诊断结论 | 第60-66页 |
4.2 M企业安全管理处方 | 第66-67页 |
4.3 本章小结 | 第67-68页 |
第5章 企业M安全管理动态预测与优化 | 第68-79页 |
5.1 数据的收集和挖掘 | 第68-69页 |
5.2 企业安全度计算 | 第69-71页 |
5.2.1 安全度的定义 | 第69-70页 |
5.2.2 原始数据的采集 | 第70页 |
5.2.3 安全度的计算 | 第70-71页 |
5.3 安全管理状况灰色动态预测 | 第71-76页 |
5.3.1 安全度与安全管理状况的灰色关联模型 | 第71-73页 |
5.3.2 安全管理状况的灰色动态预测模型 | 第73-76页 |
5.4 安全管理状况的结构优化 | 第76-78页 |
5.5 本章小结 | 第78-79页 |
第6章 结论与展望 | 第79-81页 |
6.1 主要结论 | 第79页 |
6.2 未来展望 | 第79-81页 |
参考文献 | 第81-84页 |
致谢 | 第84-85页 |
研究生期间发表论文 | 第85页 |