安全生产指标数据分析图表怎么做？示例看这里！

安全生产指标数据分析是企业管理中的重要环节，通过科学的数据可视化手段，能够直观展现生产过程中的安全状况，及时发现潜在风险，为决策提供有力支持，本文将以实际案例为基础，介绍安全生产指标数据分析的常见图表类型及应用场景,并附具体示例说明。

安全生产指标体系概述

安全生产指标体系通常包含结果性指标和过程性指标两大类，结果性指标如事故起数、伤亡人数、直接经济损失等，反映安全管理的最终成效；过程性指标如隐患排查数量、安全培训时长、设备检查合格率等，体现安全管理的执行过程，构建科学的指标体系是数据分析的基础，需结合行业特点和企业实际情况，确保指标的可量化、可对比、可追踪。

常用数据图表类型及适用场景

趋势分析图：折线图的应用

折线图适用于展示安全生产指标随时间变化的趋势，可直观识别周期性波动、长期变化及异常点，某化工企业2023年月度隐患排查数量折线图显示，6-8月排查数量显著上升，结合同期气温数据发现，高温天气导致设备故障率增加，进而引发隐患增多，通过此类分析,企业可提前制定高温季节专项防控措施。

对比分析图：柱状图与雷达图

柱状图适用于不同部门、班组或时间段的指标对比，如表1所示，某制造企业各车间工伤事故率对比中，冲压车间事故率最高（3.2‰），远高于平均水平（1.5‰），进一步调查发现，该车间安全防护装置老化、员工违规操作频发是主要原因，随即启动设备更新和专项培训，三个月后事故率降至1.8‰。

表1 2023年各车间工伤事故率对比（‰）
| 车间名称 | 冲压 | 焊接 | 装配 | 机加工 | 企业平均 |
|———-|——|——|——|——–|———-|
| 事故率 | 3.2 | 1.8 | 1.2 | 1.5 | 1.5 |

雷达图则适用于多维度指标综合评价，如对某项目部安全绩效进行“制度建设、培训执行、隐患整改、应急响应”五个维度的评分，可清晰看出其在“隐患整改”维度得分较低（65分），与其他维度（均≥85分）形成明显差距,为后续改进指明方向。

结构分析图：饼图与环形图

饼图用于展示各部分占总体的比例关系，例如某企业2023年事故类型分布中，机械伤害占比45%，高处坠落占比30%，物体打击占比15%，其他占10%，数据表明，机械伤害是主要事故类型，需重点加强机械设备安全防护和操作规范管理，环形图则可在饼图基础上增加中心数据，如将总事故数（120起）标注于环形中心,提升信息密度。

关联性分析图：散点图与热力图

散点图可分析两个变量间的相关性，如“安全培训时长”与“违章操作次数”的散点图显示，随着培训时长增加，违章次数呈明显下降趋势，相关系数达-0.78，验证了培训投入的安全效益，热力图则适用于多变量交叉分析，例如不同时间段、不同工序的事故发生频率热力图，可快速识别高风险时段和工序（如夜班、冲压工序）,为资源调配提供依据。

数据分析可视化实践案例

某建筑企业通过整合2022-2023年安全数据，构建了综合分析看板,包含以下核心内容：

1. 趋势分析模块：采用双Y轴折线图展示“月度隐患排查数量”与“隐患整改率”变化，发现排查数量上升时整改率同步提升，但整改周期延长,提示需优化整改流程。
2. 部门对比模块：使用堆叠柱状图对比各部门“轻微事故”“一般事故”“重大事故”数量，发现施工队事故总数虽多，但以轻微事故为主，而职能部门重大事故占比偏高（20%）,反映出管理流程存在漏洞。
3. 风险预警模块：通过红绿灯热力图标注各区域风险等级，红色代表高风险区域（如深基坑作业区），黄色代表中风险，绿色代表低风险，并链接至具体隐患详情,实现风险精准管控。

数据可视化注意事项

1. 数据准确性：确保原始数据真实可靠,避免因数据错误导致决策失误。
2. 图表适配性：根据分析目的选择合适图表，如展示占比避免使用折线图,比较数据差异优先选择柱状图。
3. 可读性优化：合理设置坐标轴刻度、添加数据标签、使用统一配色方案，避免图表过度复杂，折线图线条数量不超过5条,饼图扇区不超过7个。
4. 动态交互设计：对于多维度数据，可引入动态筛选功能（如按时间、部门筛选）,提升分析灵活性。

安全生产指标数据分析图表是连接数据与决策的桥梁，通过科学的可视化手段，能够将复杂的安全数据转化为直观、易懂的信息，企业在实践中需结合管理需求，构建多层次、多维度的分析体系，并注重数据质量与图表呈现的平衡，随着大数据和人工智能技术的发展，安全生产数据分析将向实时预警、智能预测方向升级,为构建本质安全型企业提供更强支撑。