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。     

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。     

基于企业制造的人为差错及防范措施研究

以企业人为差错及其防范措施为研究对象,通过对人为差错成因、机理及影响等方面的分析,提出了降低或消除生产过程中人为差错的防错技术模型和防错设计方法,论述和总结了有效防范企业生产过程中人为差错的措施和建议,旨在不断提升企业生产过程的管理水平.     

基于信息处理和事故链原理的结构化飞行员差错模型

为了对民航飞行员人为差错进行系统分析,研究民航业中常见人为差错的分析方法,指出其局限性。基于信息处理过程和事故链原理,从微观的认知过程和宏观的HFACS框架2个层面构建一种新的飞行员人为差错分析模型,并对模型中的情景分析、差错模式与分类、认知机理、差错恢复、差错成因、反馈机制和防御机制等几大核心模块进行阐述,重点介绍认知机理在差错形成中产生的关键影响因素,提出结构化差错分析方法的思路与步骤。该模型为民航飞行员人为差错的产生机理、差错分类和差错成因的分析提供一种新思路,但模型的进一步应用还有待于通过案例分析来验证。     

行为形成因子与人为差错模式的定性关联分析

为揭示人为差错的发生规律以便有效管理人为差错,研究行为形成因子与人为差错模式间的对应关系。将行为形成因子作为情景环境的表征,在SRK(skill,rule,knowledge)模型的基础上,将认知功能的效能分为3种指标:全面性、准确性和效率,将认知功能与效能指标相结合得到人为差错模式的分类。在此基础上,根据经验详细分析行为形成因子对认知功能3种效能指标的影响,得到行为形成因子与人为差错模式的关联关系表格。该关联关系是定性的,包含密切关联、重要关联、一般关联和没有关联4种关联程度,不但可以用于人为差错事件的调查,而且可以用于人为差错模式的预测。     

基于差错分类框架辨识人为差错

为解决人因可靠性分析中的人为差错辨识问题,提出新的工作流程。在该流程中,由人为差错引导词引导,以自问自答方式开展差错辨识工作。针对动作和决策2种差错类型,分别设计差错基本分类框架。其中,动作差错基本分类框架包括5个差错大类,10个差错小类;决策差错基本分类框架包括2个差错大类,10个差错小类。这些差错小类可作为差错辨识过程中的引导词。通过2个实例,演示这2个框架在差错辨识过程中的作用。演示结果表明,在人为差错引导词引导下开展差错辨识工作,更容易保证差错辨识结果的全面性和一致性。     

提升人员绩效 优化管理流程

正一直以来,企业都在强调通过硬件设施和软件系统的管理来降低和减免事故的发生,近年来,一系列事故、重大事故接踵而至,使企业发现,原来管理人员的问题更加复杂且具有不可控性。人为差错是很多问题的起源,特别是反映了来自组织层面,管理流程和管理项目的问题,造成系统失效。所以提升工厂的安全运营能力,必须要综合考虑到作业岗位,组织层面和管     

飞机冲偏出跑道人为差错量化分析模型

为了分析飞机冲偏出跑道的人为差错,找到重点防控对象,提出了冲偏出跑道人为差错量化分析模型。首先应用STPA方法对飞机滑行、起飞及着陆程序进行建模,构建安全控制结构图,找出飞机冲偏出跑道的人为差错。然后将它作为BP神经网络的输入层节点,构建24-6-3的3层BP神经网络模型,从ASRS系统中抽取民航领域近5年的冲偏出跑道不安全事件报告作为数据源,根据发生阶段的不同将不安全事件报告分为滑行阶段、起飞阶段、着陆阶段3类,最后将数据源输入BP神经网络模型中进行训练,并利用测试数据检验模型的合理性,准确率为86. 7%。结果表明,特殊情况下机组人员操作不熟练、刹车系统/方向控制错误等是构成所有阶段冲偏出跑道的主要人为差错,飞机冲偏出跑道的发生阶段不同,影响因素的影响程度也不同。     

基于HFACS的空中相撞事故分析及建议

空中相撞事故往往是由诸多人为差错相互叠加、耦合和作用而导致的,要找出事故的真正诱因,防止类似事故再次发生,难度非常大。为了有效地分析和定位人为差错,以更好地服务于防相撞的管理与决策,提出一种基于人为因素分析分类系统（HFACS）的空中相撞事故分析方法,它按照从显性差错到隐性差错的思路来分析事故的诱因,最终找出组织因素对事故的影响。并利用HFACS对巴西卡欣布上空发生的一起空中相撞事故进行了系统分析。案例分析结果表明,该方法不仅能够找出导致空中相撞事故的人为差错,解释事故发生的原因和过程,而且能够据此提供防止相撞事故发生的安全建议。     

基于TRACEr的管制员差错风险量化分析

为准确辨识管制员(ATCO)的人为差错风险,量化预测不同认知领域的差错发生概率,根据认知差错回溯与预测分析(TRACEr)中的认知功能框架定义管制差错类型,分析心理差错机制的致因因素,将其作为根节点建立空中交通管理(ATM)不安全事件的贝叶斯网络;引入加权距离计算网络节点的条件概率,分析我国近10年的空管人误数据,以挖掘差错风险因素。研究结果表明:管制员的人为差错产生于各个认知领域,由此导致的不安全事件发生概率为0.040 7;警觉性失效、未充分学习、忽略危险、沟通误解和信息传输不清晰是主要风险因素,产生判断差错和信息传输差错的概率较大。     

基于信息加工模型的飞行员差错分析与分类

建立了飞行员信息加工模型。基于该模型,飞行员人为差错可按照认知行为过程分为信息感知差错、信息处理差错、决断差错、行为操作差错,并结合差错模式分类框架进行更详细地分类;影响飞行员认知和行为的情境条件可分为外部差错影响因素和内部差错影响因素。对以往飞行人为差错的分析表明,在信息加工层面分类的人为差错更宜于确定差错的心理机制。基于该理论模型的差错分类系统可以提高人为差错分析的有效性和一致性,从而提高差错管理的有效性。     

基于信息加工模型的管制员差错分类与分析

在Wickens的人类信息加工模型的基础上,加入注意功能、情景意识、内部和外部操作成形因素,建立了管制员信息处理模型。按照该模型,空中交通管制人为差错可按照认知领域分为感知与警觉性差错、短时记忆差错、长时记忆差错、判断与计划差错、响应选择差错和响应执行差错;影响管制员操作的情境条件可分为外部操作成形因素和内部操作成形因素。对以往空管人为差错的分析表明,在信息加工层面分类的人为差错更宜于确定差错的心理致因。基于该理论模型的差错分类系统可以改进人为差错分析的有效性和一致性,从而提高差错管理的有效性。     

施工中人因差错调查

人因差错是造成建筑工程施工事故的主要原因之一。目前国内建筑行业由于实际施工操作人员大多是农民工,对他们的技术培训常常是不够的,再加上部分施工企业管理水平较低,造成在施工中人因差错屡屡发生。要研究施工中人因差错发生的规律及其影响,首先必须对施工中的人因差错进行有效的调查。在重点介绍直接调查法和问卷调查法的含义、操作要点、优缺点与相应措施的基础上,笔者通过案例分析,探讨了在实际调查工作中如何有效地运用这些调查方法,获得人因差错真实准确的数据资料,为研究施工中人因差错发生的规律及其影响打好基础。最后以调查得到的混凝土施工中人因差错发生与影响的一些规律为依据,笔者提出了有关人因差错建模的建议。     

航空人为差错事故/事件分析(ECAR)模型研究

为深入研究航空人为差错事故/事件的影响因素,以人为差错相关理论为基础,对比分析几种典型的人为差错分析模型;通过借鉴ECCAIRS分析框架,并在基元事件分析(EEAM)逻辑和CCAR396部的分类方法基础上,构建航空人为差错事故/事件分析(ECAR)模型,它从事件层、描述层、原因层和组织因素与改进建议层,分析航空事故和不安全事件的人为差错。此外,还将组织因素概念引入该模型。     

航空维修人为差错的行为特点分析及对策

主要从行为科学的基本理论出发，通过对航空维修人为差错的统计分析，寻求人为差错的行为类型、特点及预防人为差错的基本对策     

压砖机操作中人的意识分析及压手事故预防对策

压砖机压手事故是耐材行业极易发生的恶性事故。以上海某耐材厂为例,1960～1986年共发生压砖机压手事故127起,压断手指278节。在压砖机压手事故中,人为原因占了较大比例,如1988年和1989年该厂发生的24起压手事故中,有12起是由于违反规程或劳动纪律造成的。事故的人为原因与操作者的心理活动有关。人类从事生产劳动(如操作压砖机),是在意识支配下进行的,意识不稳定,就会导致注意力不集中,产生各种操作差错。压砖机是用手操作的,压砖机的操作差错,极易引起压手事故。因此,为了降低压砖机的压手事故率,有必要研究压砖机操作中人的意     

空管威胁、差错与意外状态的贝叶斯模型分析研究

为准确理解民航空中交通管理中各类人为差错数据的可靠性和相关性,为安全决策提供量化依据,对空管威胁、差错和意外状态数据进行贝叶斯模型分析。该方法在先验概率基础上,通过研究空中意外状态发生条件下威胁与差错各自发生的后验概率,获得上述3类安全信息的相关性大小排序。针对收集到的625起数据样本进行了研究,结果表明:与空中意外状态的发生相关性最大的3类差错依次为:管制员对机组的通讯差错、信息差错以及管制员对管制员的通讯差错;与空中意外状态的发生相关性最大的3类威胁依次为:程序威胁、相邻单位威胁和空中交通威胁。空管运行单位的安全管控应重点关注管制员/机组间的通讯差错,并针对各种可能出现的威胁预先制定应对程序。     

基于事故树分析法的发动机空中停车人为差错研究

统计了2001—2011年间国内发动机空中停车的数据,研究了运输航空发动机空中停车的失效模式和主要原因,并重点研究了人为差错这一致因。将机务人员和机组人员作为主要研究对象,采用事故树分析法,根据机务人员和机组人员工作性质的不同,分别绘制了"机务事故树"和"机组事故树"。经过布尔代数运算,得到了相应的4个最小割集和3个最小割集,找到了空中停车发生的途径。通过对事故树的定性分析,计算各基本事件的结构重要度,得出管理和监察不到位是机务人员人为差错的主要表现,而主观判断错误、受到假信息干扰和违章操作则是机组人员人为差错的主要表现形式。     

基于SEM的机组资源管理对机组人为差错的影响研究

为研究机组资源管理对机组人为差错的影响,以沟通和交流、领导管理技能、监控/质询、情景意识、决策及工作负荷作为机组资源管理变量,将人为差错分为认知差错和操作差错,利用230份飞行员的问卷调查数据,采用结构方程模型(SEM)的方法,构建有关机组资源管理与机组认知差错及操作差错关系的结构方程模型.结果表明:沟通和交流与操作差错显著相关;领导管理技能与认知差错及操作差错显著相关;监控/质询与认知差错及操作差错显著相关;情景意识与认知差错及操作差错显著相关;决策与操作差错显著相关;工作负荷与认知差错及操作差错显著相关;认知差错与操作差错显著相关.根据上述影响关系提出了建设团队氛围、培养机组成员的协同工作和加强机组成员的情景意识保持能力等措施.     

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。