通用电气风险评估模式在我国中小企业干预中的应用及效果评估

为提高对职业危害的识别和控制能力,采用跨国企业风险评估模式帮助我国中小企业改善职业健康与安全管理。选用通用电气环境健康安全管理体系中的11个相关元素作为评估工具,对企业开展干预,并评估效果。结果表明,干预效果较好,工人接触有害物质的水平明显降低,个体防护用品使用率和正确使用率有较大提高,职业危害风险评估符合率有明显提高。应用风险评估模式干预的示范企业,职业卫生现状得到有效改善,为企业管理提供了借鉴。     

航空维修人为差错影响因素分析中的模糊层次分析法

航空维修中的人为差错影响因素分析对于预防事故发生至关重要,如何定量分析及辨识出主要影响因素是亟待解决的问题。为此,结合航空维修实际,提出运用群组模糊层次分析法对人为差错影响因素进行量化排序和分类,归纳细化了影响因素层次体系,并给出了分析计算流程。以一起由维修人为差错所引发的航空事故为例进行了实证分析,结果表明:该方法能够辨识出航空维修中人为差错产生的主要影响因素,进而对制订最优事故预防方案,控制和减少该类事故的发生有积极意义。同时该方法对其他行业中的人为差错主要影响因素辨识有着一定的参考价值。     

典型认知模型及其在人因可靠性分析中的应用评述

评述了典型认知模型及其在人因可靠性分析中的应用.首先,强调了在人因可靠性分析中使用认知模型的必要性; 然后,介绍了认知心理学、行为科学等学科所建立的几种典型认知模型,包括信息处理模型、决策过程的阶梯模型和通用认知模型,分别分析了它们的基本结构和功能,讨论了各自的优缺点; 随后,介绍了几种人因可靠性分析方法中所建立或使用的认知模型,包括HCR方法使用的SRK框架、ATHEANA方法使用的信息处理模型、CREAM方法建立的COCOM模型以及IDAC方法构建的IDA模型,分别分析了这些模型的特点; 最后,提出了建立认知模型所要遵循的基本原则,并展望了认知模型的未来发展方向.     

航空维修差错模式及差错成因的灰色关联分析

提出一种基于HFACS-ME框架和灰色关联分析法的航空维修差错模式和差错成因之间关系的分析方法。利用该方法分别从"模式—成因"和"成因—模式"2个方向,以"技能差错"和"身体状态差"为例,对差错模式和差错成因之间的关系进行分析,得到影响"技能差错"的主要差错成因依次为空间狭窄、培训不足、工具损坏、身体状态差、精神状态差、空间阻碍,以及"身体状态差"主要影响的差错模式为记忆差错、决策差错、技能差错。结果表明,灰色关联分析法对航空维修差错模式和差错成因之间关系的分析是有效的、可行的。     

行为形成因子分析方法评述

为全面了解人因可靠性分析(HRA)中行为形成因子(PSF),对现有的PSF分析方法进行评述。分析情景环境的各种称谓,指出PSF是目前认可程度最高的一种,并规范PSF的定义及其内涵。分2种类型评述当前PSF的分类方法:基于影响机理分类和系统化分类。评述在HRA中PSF的选择和使用情况,针对不同的问题给出选择和使用PSF的建议。分别从定性评价和定量评价2个方面对PSF的评价方法进行评述。结果表明,PSF分析方法仍处于发展之中,需要在后续工作中不断改进。     

认知控制模式下的CREAM方法概率量化

研究了人因可靠性分析(Human Reliability Analysis,HRA)中人为差错概率的量化.首先,介绍了认知可靠性与差错分析方法(Cognitive Reliability and Error Analysis Method,CREAM)中基本法的基本理论,讨论了两种概率化认知控制模式的确定方法——贝叶斯网络法和模糊逻辑法,强调了概率化认知控制模式下量化人为差错概率的必要性.然后,在分析认知模式下人为差错概率分布的基础上,通过理论推导,构建了概率化认知控制模式下人为差错概率的量化方法.为了提高计算效率,提供了人为差错概率的蒙特卡洛仿真算法.最后,通过实例,演示了方法的使用过程,并证明了方法的有效性.     

一种系统化的行为形成因子分类方法

为了准确表述能够诱发人为差错的情景环境,对人因可靠性分析(HRA)中的行为形成因子(PSF)进行归纳整理,构建一种新的系统化的PSF分类方法。对现有人因可靠性文献中的PSF进行分析,明确PSF的定义及其内涵。通过分析人机交互过程,指出PSF应该包含:操作者,机器,任务,组织,环境和辅助系统等6个方面,分别从上述6个方面对PSF进行细致分解,最终构建包括6个方面38个元素的PSF分类方法。     

人为差错成因分析方法研究

控制甚至消除人为差错成因能从本质上降低人为差错的发生概率,从而提高系统安全性。因此,辨识和分析人为差错成因是一件非常必要而又十分重要的工作。针对该问题,在总结和分析现有的人为差错成因分析方法的基础上,提出了一种新的人为差错成因分析框架。在该框架中,将差错成因分为"操作者-系统-任务-环境-组织因素"5个方面进行分析,并提出了"从大类到小类"的层次化分析原则。为了尽量降低不同差错成因之间的关联,提出了以任务为中心,将差错成因分为任务相关和任务无关两大类因子的分类方式。最终共分析得出了34种不同的差错成因。该差错成因分类框架的提出,为人为差错概率量化以及差错规避措施的设计提供了依据。     

基于专家判断的行为形成因子评分方法

本文在研究现有行为形成因子评分方法的基础上,提出了一种新的行为形成因子评分方法,该评分方法首先将行为形成因子对人绩效的影响作用分为人的可靠性、人的工作效率和人的工作负荷三个方面,针对每个方面将行为形成因子的水平又划分成5个等级,并通过问卷调查以获取行为形成因子每个等级的支持情况;然后设置了行为形成因子的评分范围,对每个等级赋予一定的数值,并结合问卷调查的结果得到行为形成因子每个方面的评分;最后使用层次分析法获得行为形成因子三个方面的相对权重,通过加权求和最终得到行为形成因子的综合评分。这种基于专家判断的评分方法在操作上比较简便,得到的结果能够体现行为形成因子对人绩效的全面影响,可以为人因可靠性分析提供有益的指导。     

CREAM方法中控制模式分类的模糊方法

认知可靠性与差错分析方法(CREAM)通过对任务环境进行分析从而直接确定人为差错发生概率。该方法提出控制模式的概念,认定不同的任务环境下可能对应不同的控制模式,而人为差错概率直接由控制模式确定。因此,确定控制模式是其中的关键环节。针对该问题,笔者提出了一种模糊方法。通过对性能影响因子进行打分对任务环境进行量化,利用专家打分的方式确定性能影响因子分值对于控制模式的隶属度;通过拟合分析确定性能影响因子的分值对控制模式的隶属函数,得到控制模式与分值之间的对应关系;将该方法应用到两个示例中,其结果与原有方法的结果基本一致。