Engineering approach for human error probability quantification

A novel approach for engineering application to human error probability quantification is presented based on an overview of the existing human reliability analysis methods. The set of performance shaping factors is classified as two subsets of dominant factors and adjusting factors respectively. Firstly, the dominant factors are used to determine the probabilities of three behavior modes. The basic probability and its interval of human error for each behavior mode are given. Secondly, the basic probability and its interval are modified by the adjusting factors, and the total probability of human error is calculated by a total probability formula. Finally, a simple example is introduced, and the consistency and validity of the presented approach are illustrated.

基于医院人力资源管理信息系统的绩效管理分析

现如今的医院发展速度不断加快,人力资源管理信息系统的建设,能够朝着全新的思路、方法来完成,尤其是在绩效管理方面,正不断地投入较多的努力,其目的在于更好改善固有的缺失和漏洞。文章通过对人力资源管理信息系统进行分析,研究医院人力资源绩效管理数字化方面的问题。以此介绍了医院人力资源管理信息系统的总体架构和功能模块设计,分析系统在人力资源管理各个环节的应用。此外,针对医务人员绩效考核方式的复杂性,在系统的分析中,阐述完善考核的对策。本研究通过系统分析,为相关医院进一步提升管理效率和服务质量提供参考。

核电厂操纵员人因失误影响因素分析

为研究核电厂操纵员的行为影响因素(PIFs)以及它们间的关联关系,通过文献分析,从组织视角建立比较全面具体的PIFs分类体系。统计分析核电厂大量人因事件,识别影响操纵员人因失误的重要因素。基于人因事件样本数据,对PIFs进行相关性分析,研究PIFs之间的相互影响关系。研究表明:影响核电厂操纵员的主要因素为个体因素中的心理状态、素质和能力,情境环境因素中的规程、培训和组织管理等因素;个体因素受各种情境环境因素的影响,但不同的个体因素与各种情境环境因素的影响关系不同,如心理状态主要受人的素质和能力、技术系统等影响,而人的生理状态主要受工作环境、班组因素和组织结构等影响。

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。

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。

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。

组织定向的人因失误因果模型及影响关系研究

为了更好地从源头上预防人因失误,首先,基于系统理论发展一个组织定向人因失误的"结构-行为"因果模型,包括组织子模型、情境状态子模型、个体因素子模型以及人因失误子模型。然后,分析模型中各子模型之间以及其因素类别之间的直接和间接影响关系,如模型中各层级之间的因果关系:组织因素→情境状态因素→直接触发人因失误的个体因素→人的认知行为失误。最后,基于事件报告分析、专家意见和文献资料,并依据建立的4种影响类型(I,C,A,N)识别具体情境环境与人因失误或认知行为之间的影响关系。分析结果表明,情境环境因素对人因失误的影响非常复杂,不同的情境环境因素对同一人因失误可能产生不同类型的影响,同一情境环境因素对不同的人因失误可能产生不同类型的影响。

数据驱动的操纵员情景意识因果模型研究

为克服传统情景意识(SA)可靠性评价方法的不足,建立了更具鲁棒性的SA因果模型。首先,采用组织定向的SA失误分析框架或方法对核电厂人因事件进行分析,获得了132组样本数据。然后,采用相关性分析方法识别SA影响因素的相关关系,并采用因子分析方法识别SA失误发生的场景,包括操纵员的心智水平、工作态度、压力水平及系统状态呈现水平等。最后,基于上述研究结果,建立数据驱动的SA因果模型。结果表明,基于数据驱动的SA因果模型识别了SA失误发生的场景,且考虑了行为形成因子的因果关系有利于提升SA可靠性定量评价的精度。

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。

情景环境与人为差错的对应关系分析方法

提出了一种分析情景环境与人为差错之间对应关系的方法。将情景环境分为操作者、机器、任务、组织、环境和辅助系统6个方面,建立了包含38个元素的行为形成因子分类方法,为人为差错成因的查找提供了参考模板。在SRK(skill-based,rule-based and knowledge-based)模型的基础上引入疏忽/遗忘/错误分类框架,将人为差错分为技能型疏忽、技能型遗忘、规则型疏忽、规则型错误以及知识型错误等5种基本的人为差错类型。使用灰色关联分析方法,从"结果-原因"和"原因-结果"两个方向分析行为形成因子与人为差错类型之间的关联关系。通过分析可以得到,与特定人为差错类型相关的各种行为形成因子的排序以及特定行为形成因子所可能诱发的各种人为差错类型的排序。通过示例分析表明,该方法是一种分析情景环境与人为差错之间对应关系的有效方法,可以为人为差错的预测和预防提供重要的指导。

基于灰色系统理论的煤矿人因事故关键因素分析

通过对煤矿人因失误事故致因因素进行分析,统计出相关的关键影响因素,运用灰色系统关联理论,根据国家安监局近十年煤矿事故统计数据,对煤矿人因失误事故影响类型进行了分析。以煤矿事故发生起数和事故死亡人数作为参考指标,计算和分析行为失误致因、个人违章、组织管理失误等十项主要与煤矿人因事故相关的灰色关联度,进而推算出这些因素的灰色关联序,确定出导致煤矿人因失误事故的关键因素,最终得到煤矿人因事故与关键影响因素之间的定量化分析结果。采用灰色关联理论对煤矿人因失误影响因素进行分析,能够很好地说明人因失误与各关键影响因素之间的权重关系,对煤矿人因事故主致因机理有更加深刻的理解,为煤矿事故的预防和控制提供重要的参考依据。

计算机仿真事故响应中的班组绩效影响因子研究

在核电站应急事件的工况下,用计算机仿真的人的班组行为模型(IDAC模型)可以预计主控室操作班组人员(决策者、操作者和咨询者组成)的失误概率,为了量化事件过程中人的认知心理活动发生的机理,采用绩效影响因子(PIF)计算班组人员发生失误的概率。讨论PIF的定义、分类以及量化值的确定,描述人的认知心理活动的失误机理与PIF的关系,预计班组失误亊件发生的概率。对50个PIFs中的一些重要因子进行描述,每组中的PIF都是独立于其他组的,但是不同组中的PIF可能存在从属关系。试图基于心理学观察以及各种人的可靠性分析方法的影响路径,合理有效地选择PIF,以实现动态概率风险评价中的人误事件发生概率的量化。

复杂工业系统中班组人因失误分析

在复杂工业系统中 ,人因可靠性分析 (HRA)是预防和减少人因失误的有效方法。人在复杂工业系统中的生产活动 ,往往是由组织中班组成员集体完成的 ,完整的HRA必须充分考虑班组人误的产生。班组人误的产生有其自身的规律 ,如何合理地定义人员行为形成因子 (PSFs)是班组人因失误分析的难点 ,也是班组人因失误分析的重要手段 ,被广泛应用在核电厂 ,航空和造船工业领域的事故分析中。笔者详细分析和探讨了班组人因失误的定义、产生过程及相关的人的行为形成因子 ,以期能使大规模工业系统中的人因失误分析更加合理和完善。

核电厂操纵员的情景意识失误与预防控制研究

核电厂的仪控系统数字化,使得操纵员的情景意识失误(SAE)更为突出。为了识别操纵员存在的主要情景意识失误并进行预防和控制,从认知功能的视角对情景意识失误进行分类,采用建立的SAE分析方法对收集到的人因事件进行分析,获得79组样本数据,识别存在的主要情景意识失误及其原因。基于纵深防御的视角,从SAE的事前预防、事中控制和事后恢复三方面提出了系统化的SAE预防、控制和恢复体系,为数字化核电厂在预防和控制SAE方面提供理论指导。

地铁行车调度系统人误情景评价模型研究

为解决地铁行车调度系统人误影响因素(PIF)研究缺乏系统性的问题,建立人误情景(EC)评价模型,探索以专家经验为基础的PIF效应评估方法。首先,构建考虑PIF间的相互作用的EC概念模型。然后,以模糊认知图(FCM)方法为基础,建立PIF的影响效应路径搜索算法及PIF综合效应的评定技术。最后,以实例分析验证所建模型。结果表明:单个PIF状态的变化对整个EC产生影响,且PIF的综合影响程度远大于直接影响程度。因此,制定人误预防或减少措施时,有必要考虑PIF状态变化带来的综合效应。

空中交通管制团队人误的分类及致因研究

复杂社会技术系统通常以团队方式运行,认识与预防团队人误是控制安全风险的重要途径。研究采用威胁与差错管理(TEM)的研究框架,以某空管运行自愿报告系统2004年全年数据为样本源,分析团队人误的流程与致因,统计发现团队人误占总体空管人误的31%。团队发现和指出错误后仍不能有效纠正错误的比例达到8%。根据样本统计并结合典型团队人误的案例,确认了空管团队人误的主要类型和分布情况以及团队行为促成因素(PSF)的框架及重要性排序,其中缺乏交流是团队人误的最常见PSF,报告样本量出现率达47.1%。最后,从组织文化建设、团队管理、标准操作程序、培训等方面提出了减少团队人误的建议。

地铁运营人因失误影响因素辨识与分析

为提高地铁运营安全水平,基于文献综述及调查问卷的方式,从个人、设备、组织、任务、工作环境及运营环境角度归纳48个地铁运营人因失误影响因素,结合专家评价,运用模糊数方法,计算各因素的隶属度并进行辨识。从已辨识的48个影响因素中选取隶属度排名前15的因素进行分析,发现个人因素部分是影响地铁运营人因失误的关键,并论证了这15个因素和地铁运营人因失误之间的关系。

基于APJE-SLIM的海运人因失误概率的确定

安全是海运行业永恒的主题,调查研究表明,人因失误是造成海事的主要原因。为了对海运人因失误进行研究,探讨引起人因失误的行为形成因子(PSF),确定在PSF影响下的人因失误概率。在调查海上避让行为的人因失误和这些失误的行为形成因子的基础上,采用APJE和SLIM相结合的方法对航海人员避让行为中的可靠性进行分析。结果表明,航海人员疲劳与健康程度、知识、经验与培训水平、任务复杂程度、安全管理水平与组织有效性等PSF对人因失误概率有着不同程度的影响,相应提高PSF水平,可极大地减少人因失误概率。利用APJE确定端点绝对失误概率,解决了SLIM方法中难以获得参考点概率的问题,获得了在不同种类不同水平PSF影响下的海运人因失误概率。

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。