摘要。针对民航事故涉及人为失误因素较多且具有典型灰色系统特征的情况,利用人为因素分析和分类系统模型,构建了民航事故人为失误因素指标体系。以2008—2011年全球发生的事故数据为基础,采用灰色关联分析法定量分析人为失误因素间的关联性。研究结果表明,影响飞行员人为失误因素的主要因素排序为不安全行为前提条件、不安全监管、组织机构、不安全行为。与二级指标和飞行员人为失误因素关联最密切的因素是飞行员的生理/心理限制,其次是监管违规。还可以定量分析一级指标与相应二级指标之间的关联性以及二级指标之间的关联性。
厄巴纳-香槟 美国 电子邮件:scagnoli@illinois.edu 摘要 在安全关键工作场所发生人为失误的担忧通常与基础设施损坏、人员受伤甚至死亡有关。然而,大多数人天生就想避免失误,但人为失误仍然时有发生。本研究探讨了在航空业背景下执行高后果任务的人与技术之间的相互作用。指导这项研究的定性方法包括事件报告、观察和对飞行员和工程师的采访,他们深入讨论了技术,并在相对较小的通用航空 (GA) 私人包机业务的背景下转述了人为失误事件。该研究回顾了技能、知识和基于规则的错误 (SKR) 的传统人为失误模型,并揭示了 SKR 人为失误模型中缺失的一环,建议对该模型进行更新,包括一个与人类在未来创新的安全关键工作场所中面临的高科技工作世界相关的元素。 关键词:人为失误、错误、安全关键工作场所、技术、创新、人力资源开发 简介
• 研究结果表明,超过一半的航空、航天和航空事故/事件都是人为失误造成的。作为太空探索地面处理操作质量的一部分,必须确定和/或分类人为失误的潜在因素和原因,以便管理人为失误。
由于全球航空运输量快速增长而产生的这一问题 [1]。为了减少航空事故的发生,人们已经确定了航空事故的根本原因。根本原因包括人为失误、机械故障、恶劣天气、破坏和军事行动 [2]。人为失误造成了 70-80% 的航空事故 [3]。人为失误发生在航空的生产、运营和维护过程中 [2]。当飞机维护技术人员 (AMT) 在反馈稀少和时间压力大的情况下执行复杂的维护和检查任务时,维护中就会出现人为失误 [4]。当一般的人为错误倾向与这些情境特征相结合时,就会出现各种类型的错误。由于维护中的人为失误对航空安全构成风险,因此存在多种刺激,并且已经开发了基于计算机的工具来减少人为失误 [5]。基于计算机的工具(例如增强现实 (AR))已被引入飞机维护中。通过引入 AR,可以在正确的时间获得所需的信息,从而提高飞机维护系统的有效性 [6]。
摘要 在安全关键工作场所发生人为失误通常与基础设施损坏、人员受伤甚至死亡有关。然而,大多数人天生就想避免失误,但人为失误仍然时有发生。本研究探讨了航空业背景下执行高后果任务的人与技术之间的相互作用。指导这项研究的定性方法包括事件报告、观察和对飞行员和工程师的采访,他们深入讨论了技术,并在相对较小的通用航空 (GA) 私人包机业务背景下转述了人为失误事件。该研究回顾了技能、知识和基于规则的错误 (SKR) 的传统人为失误模型,并揭示了 SKR 人为失误模型中缺失的一环,并提出了对该模型的更新,其中包括一个与人类在未来创新的安全关键工作场所中面临的高科技工作世界相关的元素。关键词:人为失误、错误、安全关键工作场所、技术、创新、人力资源开发简介
人为失误是影响飞行安全的重要风险因素。尽管人为失误评估与减少技术(HEART)是一种有效的人为可靠性推导工具,但它尚未应用于飞行安全评估。传统的HEART严重依赖于单个专家的判断,导致评估影响比例(APOA)计算不准确,也无法提供针对飞行安全问题的补救措施。针对HEART的这些缺陷,本研究提出了一种综合的人为失误量化方法,利用改进的层次分析法确定APOA值。然后,将这些值融合到HEART方法中以得出人为失误概率。完成某项飞行任务来评估人为可靠性。结果表明,该方法是一种合理可行的工具,可用于量化飞机操纵过程中的人为失误概率并评估飞行安全性。此外,还识别了影响飞行安全的关键错误产生条件,并针对高错误率操作提供了改进措施。所提出的方法有助于减少飞机操作过程中人为错误的可能性并提高飞行安全水平。
• 人为失误是大多数航空事故和事件的根本原因 • 大多数事故/事件调查的重点是: o 人为失误 o 引入的风险 o 促成因素 o 机组资源管理 (CRM) 故障 • 人为因素涉及收集以下信息: • 人的能力 • 人的局限性 • 其他特征
