二、MAIN模型的应用

　　1973年曾用一个早期的MAIM模型版本，研究在一个汽车公司的齿轮箱制造厂报道的2428例事故(详细内容见Shannon1978)。工厂中的操作包括切割、磨齿轮、热处理和齿轮箱装配。切割过程产生锐利的金属碎片和刮刀，用油作冷却剂。有目的地设计了表格用来收集资料，每一个事故由两个人单独地绘制在模型中，如有不一致之处经过讨论解决，对每一事故的各个成分给以数字代码，以便将资料储存在计算机中并进行分析。下面概括了某些基本的结果，同时提出一个检查的结果，特别说明从使用模型中学到了什么。从表面上看，由于执行了这个研究，事故率明显降低(接近40%)，但研究员们了解到由于研究中提出了一些外加的问题要求(涉及到所需的时间)，许多雇员“不能被打扰”去报告微小的损伤。从多项资料确定了这个看法：

　　（1）在研究结束后，于1975年事故率再次升高；

　　（2）由损伤造成的时间损失率未受影响；

　　（3）为了非工业性疾病访问医疗中心而没有影响工人；

　　（4）在其他基地的事故率未受影响。

　　因此，以上事实证明，得出的降低率是一种假象的报道。

　　另一个有兴趣的发现是有217例(8%)损伤，当明确地问到工人他们是否曾真的发生过什么损伤时，他们不能确定是如何发生的或者何时发生的损伤，这就揭示出这类刀割或尖片类的损伤在该厂相当普遍，这主要是由于该厂工作性质所造成的。在其余的事故中，接近一半(1102例)只包括一个事件，包括两个和三个连续事件的事故很少，涉及到四个或更多事件的有58例，随着每个事故中事件数增加，事故造成的时间损失率也明显地增加，可能的解释是在每个事件中动能都要增加，所以发生的事件增多，以致当工人与物体碰撞时，就会有更多的能量消耗。

　　当进一步检查损失时间的事故与不损失时间的事故之间的差异时，发现模型的个别成分在分布上有明显的差异。例如，第一个事件是“人滑倒”时，几乎就有1/4的事故出现时间损失，而“身体被刺伤”时，反而只有1%出现时间损失。若是由于这些成分的联合作用，这种差异就更大了。比如，就最终事件和有关的物体而言，在132例事故中，没有一例是由于刺破或尖片扎伤引起时间损失的，但若最终事件不是与物体碰撞而发生的扭伤，则40%的损伤造成了时间的损失。这些结果在很大程度上反驳了损伤的严重性是与命运有关，以及对各类事故都进行预防可使严重损伤下降的观点，这个意思是说，如果分析了所有事故以及试图预防最常见的各类事故，对那些引起严重损伤的事故未必有作用。

　　在一个附属的研究项目中对模型中信息的作用进行评估，查明下面几种事故资料的可能用途：

　　a. 衡量安全的执行情况，衡量一个厂或厂的一个区域在一段时间内所发生事故的范围和程度

　　b. 查明原因；

　　c. 查明失误；

　　d. 检查控制，即查看所用安全措施在预防某些类型事故中是否确实有效；

　　e. 提供一个专家鉴定意见的基础，这种关于广泛事故的情况和环境的知识可能有助于预防事故发生的设计。

　　三个安全专业人员评估了字面上的描述，以及为一系列事故设计的模型的实用性，每个人至少评估了75例事故，用0(无用的信息)至5(完全适用的信息)来打分。对大多数事故的评估结果是一致的，也就是说从书面描述转换到模型的过程中没有丢失任何信息，信息丢失之处几乎都正好是0至5分之间的一个点，即仅仅有很少的丢失。然而所得到的信息很少是“完全合适的”，部分原因是由于安全专业人员仅将它们用于详细的就地调查，某些内容在本研究所报道的事故中没有涉及到，包括从最小到最严重的。不过应该记住，模型上绘制的信息直接取自书面上的描述，由于丢失的信息相当少，故建议排除中间步骤的可能性，由于更广泛的使用个人计算机和得到改良的软件，因而能够做到自动化收集资料，并用核查清单确保所有的有关资料都能够得到。