8.5.1. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ КОЭФФИЦИЕНТОВ ОШИБОК ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА

Одна из первых и распространенных методик АНЧ — методика оценки коэффициентов ошибок человека (МОКОЧ) — была разработана Суэйном и Руком в начале 1960-х. Суэйн и Гутт- манн [6] предложили количественную методику и дали следующее определение МОКОЧ: «Это метод, позволяющий оценивать вероятности ошибок человека-оператора и прогнозировать ухудшение работы системы человек—машина, связанное с ошибками человека или их сочетанием с отказами оборудования и характеристиками системы и человека, влияющими на работу системы». МОКОЧ — традиционный подход к анализу надежности, который модифицирован с учетом большей изменчивости и взаимозависимости действий оператора по сравнению с работой оборудования. Технология применения МОКОЧ сходна с используемой в традиционном анализе надежности с той лишь разницей, что выходные параметры оборудования заменяются показателями деятельности человека при выполнении задачи. Основные этапы этого метода соответствуют общим положениям АСЧМ:
1. Определение отказов системы, вызываемых ошибками человека-оператора.
2. Идентификация, регистрация и анализ управляющих действий оператора и их взаимосвязи с задачами системы и ее нормальным функционированием.
3. Оценка относительных вероятностей ошибок человека.
4. Выяснение влияния ошибок человека на отказы в работе системы (здесь АНЧ обычно сочетается с анализом надежности системы в целом).
5. Рекомендации по изменениям системы для понижения количества ее отказов до приемлемого уровня. Этапы 2—4 могут быть повторены для оценки необходимых изменений.
С помощью МОКОЧ можно количественно оценить надежность выполнения задачи, взаимозависимости видов операторских действий, влияние определяющих работоспособность факторов, функционирование оборудования и другие системные воздействия. Таким образом, МОКОЧ была разработана не для создания гипотетических моделей, основанных на ощущениях, а как практически применимая технология — быстрый и сравнительно простой способ получения рекомендаций для конструкторов н исследователей системы, которым необходимы количественные данные о влиянии ошибок человека на работу системы. На рис. 8.2 показаны четыре этапа применения МОКОЧ.
Основа для моделирования задач и цепочек задач — дерево событий АНЧ. Дерево событий АНЧ начинает строиться с любой удобной точки в последовательности действий и наращивается с течением времени. Оно основывается на анализе выбранной задачи, развивается в той же последовательности с течением времени и показывает графически этапы анализа задачи относительно АНЧ. Не следучт путать дерево событий с деревом ошибок, которое начинается с ошибки и развивается в обратном направлении о течением времени. МОКОЧ моделирует события в виде последона.ельписти двойных узловых точек принятия решения. В каждой узловой точке задание выполняется

Рис. 8.2. Четыре этапа применения МОКОЧ.

Рис. 8.2. Четыре этапа применения МОКОЧ.

либо правильно, либо неправильно. В каждом двойном разветвлении вероятности событий в сумме должны составлять J,0. Вероятности, определенные для всех видов деятельности человека, изображенных ветвями дереза, являются условными, за исключением вероятностей, представленных первой ветвыо. Если первая ветвь содержит информацию, перенесенную с кп- кого-либо другого дерева, или если задача основана на вероятностях некоторых предшествующих событий, то и в этом случае вероятности будут условными. Заглавные буквы означают отказы и их вероятности. Строчные буквы обозначают достижения требуемого результата (или состояния) н их вероятности. На рис. 8.3 приведен простейший пример дерева событий для выполнения двух задач «Л» и «В». Следует учесть, что задача «Л» всегда выполняется первой, поэтому вероятности, связанные с задачей «В», полностью обусловлены результатами выполнения первой задачи. Взаимозависимость задзч

Рис. 8.3. Пример дерева событий в АНЧ.

Рис. 8.3. Пример дерева событий в АНЧ.

«Л» и «5» представлена символами Ь\а, В\а, Ь\А и В\А, Если условная взаимосвязь ясна, то символика может быть сокращена до Ь и В.
Когда дерево событий АНЧ сформировано и оценки условных вероятностей успехов и отказов произведены, выполняется расчет вероятностей прохождения дерева по каждому пути. В последовательной системе достигается желаемый результат, если успешно выполняются обе задачи «Л» и «В», изображаемые одним путем, вероятность прохождения по которому Pr[S] равна произведению а и Ь\а. В параллельной системе, наоборот, для достижения желаемого результата достаточно успешного выполнения одной из задач. Отказ происходит в том случае, если обе задачи не выполнены. Для подсчета вероятности общего успеха при прохождении по нескольким путям значения /V[S] для каждого пути суммируются. Так как Pr[S]=l—Рг[!'] (здесь Pr[S] — вероятность успеха, Pr[F] — вероятность отказа), достаточно вычислять вероятность успеха либо вероятность отказа.
Моделирование задачи с помощью дерева событий и использование традиционных математических методов теории надежности для определения вероятности достижения желаемого результата обычно приводят к успеху. Тем не менее всякое связывание ВОЧ с конкретными ветвями дерева событий, где происходит отказ какой-либо частной задачи-элемента, требует хорошего обоснования исследователем. Суэйн и Гуттмани [6] рекомендуют, чтобы эту часть исследования проводил специалист, хорошо разбирающийся в деятельности человека-опе- ра;ора. Очевидно, что хорошее знанне специфической произволе геенной ситуации позволит лучше оценить ошибки при анализе задачи.
Однако, поскольку подобные данные об ошибках человека практически отсутствуют, следует пользоваться другими источниками. Суэйн и Гуттмани изучили всю доступную литературу, содержащую данные об ошибках человека, и лишь их малая часть может быть использована при анализе деятельности операторов ядерных энергетических установок. Почерпнутая из литературы информация в сочетании с собственными экспертными данными авторов и моделями деятельности человека стала основой промежуточного байка данных ВОЧ. В нх работе «Руководство по анализу надежности человека-оператора» предложены такие модели н оценки вероятности ошибки человека, которые могут с успехом использоваться не только в атомной, но и в других отраслях промышленности. Когда практические данные или оценки ВОЧ локализованы в дереве событий, онн трактуются как номинальные ВОЧ в МОКОЧ. В этом случае они характеризуют вероятность ошибки человека безотносительно к воздействию специфических для данного производства или задачи факторов, определяющих работоспособность. С учетом этого обстоятельства и в соответствии с наложенным в разд. 8.3 формируется основная ВОЧ, которая описывает вероятность ошибки человека для конкретной задачи. Условная ВОЧ — это модификация основной ВОЧ с учетом воздействия других задач млн событий, которые могут включать предшествующие частные задачи-элементы, полные задачи и ряд людей, участвующих в выполнении задачи.
Одной из главных проблем при моделировании задач как последовательностей действий» каждое из которых характеризуется собственной вероятностью отказа, является выяснение связи отказа или успеха одного действия с отказом или успехом другого действия. Одна из сильных сторон МОКОЧ — ее способность объяснять взаимодействия с помощью модели зависимости. Два события независимы, если условная вероятность одного из них не меняется, независимо от того, происходит второе событие или нет. Например, задачи «Л» и «В» независимы, если вероятность, успеха задачи неизменна, независимо от успеха или неудачи задачи «Л». Пользуясь символикой рис. 8.3, можно записать это условие как b = b\a = b\A и В = В\А = В\а. Если же события влияют друг на друга, оии называются зависимыми. Без учета зависимости можно получить слишком оптимистические результаты оценки вероятности ошибки человека при выполнении задания, что может привести к нежелательным последствиям.
Модель зависимости, предложенная Комиссией США по ядерному регулированию [6], имеет дело с континуумом от нулевой зависимости (или полной независимости) до полной положительной зависимости. Положительная зависимость означает положительную взаимосвязь между событиями, т. е. отказ в первом действии увеличивает вероятность отказа во втором. Та же закономерность справедлива и для вероятности успеха. Зависимость наблюдается и между людьми, когда несколько операторов вместе выполняют одну задачу или когда один оператор проверяет точность работы другого. Рассмотрим случай, когда сборщик должен ввернуть болт в блок, а затем контролер проверяет выполнение этого задания. Если контролер при проверке пользуется критериями сборщика (вместо того чтобы сверить спецификацию болта в руководстве по сборке), он сделает заключение, что сборщик использовал болт нужных размеров. Такое заключение ставит задачу контролера в зависимость от задачи по сборке. Если сборщик выбрал болт несоответствующего размера, значит он выполнил задание неверно. а контроллер не обнаружил ошибку. Вместе с тем если сборщик правильно выбрал размер болта, то, следовательно, контролер пользовался верными критериями для оценки работы и проверка оказалась достоверной. Таким образом, вероятность ошибки в контроле (В) меняется в зависимости от успешного (а) или неудачного (А) выполнения сборки следующим образом: В = В\а<В\А. Это возрастание В\А следует отразить на модели дерева событий, чтобы избежать чересчур благоприятного прогноза вероятности отказа для процесса сборки и контроля.
Зависимость может иметь место при выполнении отдельных или нескольких взаимосвязанных задач. Если говорить об ошибках пропуска при выполнении группы взаимосвязанных задач, то отказ в первой задаче будет увеличивать вероятность отказа во второй. Иногда задачи настолько тесно связаны, что одна ВОЧ для пропуска может характеризовать всю последовательность задач. Такие задачи можно рассматривать как полностью зависимые. При ошибках в выполнении задания, если первая задача выполнена неверно и ошибка не исправлена, повышается вероятность того, что и остальные задачи будут выполнены неверно. Если сборщик выбрал болт неподходящих размеров, то велика вероятность того, что и в других аналогичных случаях будут ввернуты болты несоответствующих размеров. Суэйн и Гуттманн [6] разработали пятиуровневую шкалу зависимости и руководство по ее использованию в конкретных ситуациях. Для каждого уровня (нулевого, низкого, среднего, высокого и полного) разработана формула расчета условной вероятности отказа (или успеха) для задачи «N» при заданных вероятностях успеха или отказа в предшествующей задаче «N—1». Согласно формуле, условная вероятность изменяется от ее первоначального значения при нулевой зависимости до 1,0 при полной зависимости.
С целью облегчения освоения методики МОКОЧ далее приводится пример ее применения, иллюстрирующий дерево событий АНЧ, использование заключений специалистов по АНЧ для определения ВОЧ соответствующих ветвей отказов дерева событий, а также проверку точности прогнозов.
<< | >>
Источник: Г. Салвенди. ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ ФАКТОР (Том 1). 1986

Еще по теме 8.5.1. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ КОЭФФИЦИЕНТОВ ОШИБОК ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА:

  1. 8.2.2. ВИДЫ ОШИБОК ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА
  2. 8.5. МЕТОДИКИ АНАЛИЗА НАДЕЖНОСТИ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА
  3. Сапельникова ВОЗДЕЙСТВИЕ ОШИБОК В РАБОТЕ ОПЕРАТОРА НА НАДЕЖНОСТЬ КРАТКОВРЕМЕННОЙ ПАМЯТИ
  4. 4. Оператор в системе «человек—машина» (СЧМ) и общая схема его цельности. Принятие решений оператором
  5. 6.4. Оператор в системе "человек - машина" (СЧМ) и общая схема его деятельности. Принятие решений оператором
  6. 9.2. ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА
  7. 2.5.3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА
  8. 8.6.3. БАНК ДАННЫХ О НАДЕЖНОСТИ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА
  9. МЕТОДИКА ЭКСПЕРТНОЙ ОЦЕНКИ ЛЕНОСТИ
  10. 3.3.4. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ЧЕЛОВЕКО-МАШИННЫХ СИСТЕМ
  11. МЕТОДИКА «ОЦЕНКА ЭМОЦИОНАЛЬНОСТИ - МОНОТОННОСТИ ПРЕПОДАВАТЕЛЯ»
  12. 8.5.7. СОЦИОТЕХНИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ НАДЕЖНОСТИ ЧЕЛОВЕКА
  13. Методики выявления супружеских отношений и оценки брака